• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2409-2416
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• 2015

본 논문에서는 효과적인 무손실 영상압축을 위한 방향성 기반 적응적 예측방법을 제안한다. 제안하는 예측방법은 작은 변화에 민감한 픽셀단위가 아닌 지원영역(support region) 단위로 방향성 및 부호화 픽셀이 속한 영역의 특성을 판단하여 강인한 예측이 이루어지도록 한다. 예측픽셀은 부호화 픽셀과 주변 픽셀에 대한 지원영역 사이의 유사도에 따라 적응적으로 선택함으로써 예측성능을 효과적으로 높인다. 기존의 MED, GAP 및 EDP와 같은 예측방법과 비교하여 제안한 방향성 기반 적응적 예측방법은 예측에러에 대한 엔트로피 측면에서 우수한 예측성능을 나타내고, 복잡도 측면에서도 가장 간단한 MED와 비교해 큰 차이가 없음을 다양한 실험을 통해 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.183-189
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• 2013

본 논문에서는 영상의 방향성에 따른 적응적 예측 기법과 컨텍스트 기반 엔트로피 부호화 방법을 주요 구성요소로 한 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. 적응적 예측 기법에서는 부호화 픽셀을 중심으로 각 방향에 대한 상관도를 분석하고, 이를 이용하여 적절한 예측 픽셀을 선택한다. 또한 예측 에러를 더욱 줄이기 위하여 주변 픽셀의 복잡도 및 방향성을 이용한 컨텍스트 모델 기반 예측 에러 보정 과정을 수행한다. 정보이론의 관점에서 조건부 엔트로피에 의해 부호화 효율이 더욱 향상된다는 점을 이용하여 본 논문에서는 엔트로피 부호화 방식으로 컨텍스트 기반 Golomb-Rice 부호화를 적용한다. 실험결과 제안한 무손실 영상 압축 방식은 다양한 영상에 대해서 기존의 저 복잡도 및 고효율의 JPEG-LS에 비해 평균 1.3%의 압축효율 향상을 나타내었고, 특히 방향성이 뚜렷한 영상에 대해서 성능이 좋음을 알 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1330-1336
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• 2004

본 논문에서는 동영상 부호화 기의 성능을 개선하기 위한 최소 자송 기반 적응 움직임 벡터 예측 알고리즘을 제안 하고자 한다. 적응 움직임 벡터 예측 방식은 동영상 움직임 벡터의 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특정지어 진다는 것을 바탕으로 최소 자승(Least Squared) 기반의 선형 움직임의 계수들을 통계적 특성에 따라 최적화하는 방식이지만 상기 방식은 애우 높은 계산 량을 요구하는 단정을 지니고 있다. 본 논문에서는 공간적인 움직임 변화 방향성을 가지는 최소 자승 최적화를 기반으로 움직임 예측기의 계수를 적응적으로 조절하여 움직임 예측 오류뿐만 아니라 계산 량도 감소시키는 방식에 대해 기술한다. 실험을 통해 제안된 방식의 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.13-20
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• 2018

주식 시장에 대한 예측은 오랜 기간 많은 이들의 꿈이었다. 하지만 수많은 노력에도 불구하고 주식 시장을 정확하게 예측하기란 쉬운 일이 아니었다. 본 연구는 주식 시장의 방향성에 주목하여 이 방향성을 예측할 수 있는 감성사전을 구축하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해 2015년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 3년간의 증시 뉴스 25,000여 건의 데이터를 수집하여, 문맥을 고려하기 위한 Word2Vec을 적용하였다. 이를 바탕으로 뉴스에 감성분석을 실시하여 KOSPI 종가 지수를 예측해 보았다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.503-504
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• 2018

전 세계 스마트폰 보급량은 지속적으로 증가하고 있으며 고급형 스마트폰 보다는 센서를 제거해 원가를 절감한 보급형 스마트폰이 더 많이 보급될 것으로 예측되고 있다. 본 논문에서는 자이로 센서가 없을 때의 위치 기반의 방향 탐지 방법으로써 위치를 기반으로 한 벡터를 이용하여 방향을 탐지하고, 높이 축에 대한 제한, 위치 변화 없는 회전에 대한 제한 등의 제약들을 개선할 후속 연구의 방향성을 제시한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.397-399
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• 2014

DTN(Delay/Disruption Tolerant Networks)은 노드의 불규칙적인 움직임으로 인한 연결단절과 불안정한 연결 상태를 극복하기 위해 효율적인 포워딩 전략이 필요하다. 제시하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향 등의 상황정보를 활용하며 이를 통해 이후의 이동성을 예측하여 포워딩할 중계노드를 선택하기 위한 방법을 고려한다. 본 논문에서는 중계노드들의 상관관계를 분석하여 안정된 경로를 제공하기 위해 노드의 상황정보를 예측하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 상황 매트릭스라는 상황 분석 도구를 사용하여 시간에 따라 상황정보를 저장하고, 변화의 추이를 분석하여 노드의 속도, 방향 등의 정보를 예측하는데 활용된다. EPCM 알고리즘은 예측된 상황정보를 활용하여 노드 간 미래의 연결성을 분석하고 중계노드를 선택함으로써 안정된 포워딩 경로를 제공할 수 있고, 불필요한 포워딩으로 인한 자원 낭비를 방지할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 시뮬레이션 해본 결과 예측된 상황정보의 값이 실제의 값에 대하여 약 2%내의 오차율을 나타내어 예측의 정확도를 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.261-264
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• 2001

논문에서는 S+P 웨이브릿 변환과 정수 웨이브릿 필터들을 비교 분석하고, 9/7텝 정수 웨이브릿 필터를 이용하여 웨이브릿 변환을 하고, 점진적 전송에 적합 하고, 다중 분해능 구조의 종속성과 방향성에 대한 고려와 예측오차의 피드백을 이용한 컨텍스트 모델링 예측과 적응산술부호화에 의한 엔트로피 코딩 방법을 제안하였다. 다양한 영상들에 대한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 무손실 영상 압축알고리즘을 S+P 웨이브릿을 이용한 결과와 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.765-770
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• 2012

본 논문에서는 인트라 모드 결정으로 인해 발생되는 연산 복잡도 문제를 줄이기 위해 DCT 기반 인트라 예측을 사용하는 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 하드웨어 구조는 처음 입력 블록에 대해 DCT를 수행하고 DCT 계수의 특성을 이용하여 에지 방향성을 예측한다. 그리고 예측된 에지 방향에 해당하는 모드에 대해서만 화면 내 예측을 수행함으로써 복잡도 문제를 해결하였다. DCT 하드웨어 구조는 4개의 덧셈기와 4개의 뺄셈기, 2개의 쉬프트 연산기로 구성된 Transform_PE를 이용하여 Multitransform_PE를 구현하였고 $4{\times}4$ 블록 DCT를 1 사이클에 계산한다. 또한, 15개의 덧셈기, 15개의 쉬프트 연산기로 구성된 Intra_pred_PE를 통해 2 사이클에 하나의 화면 내 예측을 수행한다. 따라서 하나의 매크로블록을 인코딩할 때 517 사이클을 소요하며 기존의 하드웨어 구조 보다 수행 사이클 수에 있어서 17%의 성능이 향상됨을 보였다. 본 논문의 하드웨어 구조는 DCT 기반 인트라 예측 알고리즘을 사용하며 Verilog HDL을 이용하여 구현되었고, 매그나칩 공정 $0.18{\mu}m$ 셀 라이브러리로 합성 결과 최대 125MHz에서 동작함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권3C호
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• pp.241-248
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• 2007

예측(predictive) 이미지 코딩에서는 최소 자승법을 기반으로 하는 적응적인 예측기가 에지 주변에 있는 픽셀(pixel)의 예측 결과를 향상시키는데 효과적인 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 가중치 윤곽선 검출기 (weighted edge detector)를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬(hybrid interpolation algorithm)을 제안한다 전체적인 계산의 복잡도를 감소시키기 위해서 2차원 선형 보긴(bilinear interpolation)과 에지 방향성을 이용한 보간(edge directed interpolation) 알고리듬을 선택적으로 적용시키는 하이브리드 접근방법을 이용한다. 이런 접근 방법을 2차원 선형 보간 알고리듬과 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬을 적용했을 경우와 비교하기 위해서 PSNR과 SSIM 측정값을 이용하여 객관적이고 주관적인 영상의 화질 비교는 제안한 알고리듬이 비슷한 성능을 나타냄을 보여준다. 또한 제안하는 가중치 윤곽선 검출기를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬은 정규화된 CPU 수행 시간을 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬과 비교하면 최대 20배의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다.