본 논문에서는 LSP 벡터 양자화의 성능에 대하여 분석하고 성능이 향상된 새로운 LSP 벡터 양자화 방법을 제안한다. 먼저, 10msec프레임 구조를 가지고 Moving Average 예측 필터를 사용한 LSP Split 벡터 양자화의 성능을 여러 훈련 방법과 벡터 Split 방법 및 Bit 할당 방법에 따라 비교한다. 다음, Split 벡터 양자화의 문제점을 해결하기 위하여 새로 운 Split 벡터 양자화 검색 방법을 제안한다. 스펙트럼 왜곡지수를 이용한 양자화 성능 측정 결과 새로 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수한 양자화 성능을 보인다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.189-192
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2000
벡터양자화는 신호의 압축에 이용되는 일반적인 방법이다. 그러나 유클리드 거리 등을 이용한 거리 계산량이 많아서 코드북 크기나 압축율의 제한이 있게 된다. 따라서 PDS(partial distance search)와 같은 벡터양자화 부호화의 계산량을 줄이기 위한 많은 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 이웃한 음성신호는 급격히 변하지 않고 서서히 변해가는 성질에 착안하여 현재의 벡터 다음에 발생되는 벡터를 조사하여 인덱스를 저장한 후 이를 다음 벡터의 벡터양자화 때 참고함으로써 불필요한 계산을 줄이는 방법이다. 제안한 방법으로 음성신호에 대해 실험한 결과 전탐색의 결과와 비교하여 빠른 시간에 큰 오차없이 벡터양자화 부호화를 할 수 있었다. 이 방법은 PDS와 같은 이미 제안되어 있는 많은 방법들과 같이 이용하면 더욱 효과적인 벡터양자화 부호화를 할 수 있을 것이다.
An explicit finite element method can be executed more rapidly and effectively on vector computer than on the scalar computer because it has suitable structures for vector processing. In this paper, an efficient vectorization method of the explicit finite element program on the memory-to-memory type vector computer is proposed. First, the general vectorization method which can be applied regardless of the vector architecture is investigated, then the method which is suitable for the memory-to-memory type vector computer is proposed. To illustrate the usefulness of the proposed vectorization method, DYNA3D, the existing explicit finite element program, is migrated on HDS AS/XL V50 which is the memory-to-memory type vector computer. Performance results on actual test show a vector/scalar speedup is above 2.4.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.519-522
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2001
본 논문은 손으로 자유롭게 그린 서식 문서의 주요점을 검출하여 서식의 구조를 벡터화하는 방법을 제안한다. 선 성분의 주요점을 검출하여 그 구조를 벡터화하는 방법은 주로 인쇄 서식 문서의 구조 분석에 적용하기 좋은 방법이다. 이에 반해 손으로 설계한 서식 문서는 주요점 부분이 왜곡되어 있기 때문에 주요점의 검출이 손쉽게 이루어지기 곤란하다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 손으로 설계한 서식 문서를 세선화한 다음 여유 성분을 갖는 마스크를 적용하고 후처리를 통해 주요점 부분의 심한 왜곡을 보상하는 방법을 제안하여 손으로 설계한 서식 문서에서도 주요점의 검출이 가능하도록 하였다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위한 실험 결과 손으로 설계한 서식의 경우 91.9%, 인쇄 서식의 경우 100%의 벡터화 성공률을 보여주어 제안한 방법이 손으로 설계한 서식 구조의 벡터화에 유효함을 확인하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.4
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pp.685-690
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1994
A problem associated with vector quantization(VQ) is the computational complexity incurred in searching for a codevector with the closet to a given input vector, where the complexity increases exponentionally with proportion to codebook size and then limits practical application. In this paper, a simple and fast, but efficient, VQ encoding algorithm is presented using a reference codevector as start codevector of premature exit condition, which eliminates distance claculation of unlikely codevectors. The algorithm is to find reference codevector having the possibility to be the nearest vector to input vector first and then to incorporate premature exit condition. The proposed algorithm needs only 10~15% of mathematical operations compared with the conventional full search VQ. Algorithm the number of additions and comparsions of the proposed algorithm is not reduced greatly, the number of multiplication is reduced up to 70~80% compared with other fast VQ encoding methods.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1995.12a
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pp.177-182
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1995
본 논문에서는 문서 인식 시스템에서 정확한 문서 인식의 기본이 되고 인식 결과에 중요한 영향을 미치는 전처리 알고리즘 중 테이블 입력의 효율적인 처리 방법을 연구한다. 테이블 내의 문자를 인식하기 위해서는 테두리선과 문자부분을 먼저 분리하는 작업이 필요하다. 왜냐하면, 테이블을 인식하기 위해서는 테두리선에 의해 블록화된 테두리선 안의 문자를 인식해야 하며 또한 테두리선을 효율적으로 벡터화하는 방법이 필요하다. 따라서 테이블을 벡터화하는 방법으로 8방향 체인 코드를 이용하여 테이블 선 성분을 추출하는 방법과 히스토그램을 이용하여 테이블의 수평, 수직 성분을 추출하여 얻어진 교차점을 이용하여 대각선 성분을 찾아내는 방법 및 화소의 run-length를 이용하여 수평, 수직 성분을 추출하여 얻어진 교차점을 이용해 대각선 성분을 찾아내는 방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서 영상 내의 테이블을 효율적으로 벡터화하기 위한 방법을 연구한다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.6
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pp.525-533
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2019
There are two feature collection methods in digital mapping using the UAV (Unmanned Aerial Vehicle) Photogrammetry: vectorization and stereo plotting. In vectorization, planar information is extracted from orthomosaics and elevation value obtained from a DSM (Digital Surface Model) or a DEM (Digital Elevation Model). However, the exact determination of the positional accuracy of 3D features such as ground facilities and buildings is very ambiguous, because the accuracy of vectorizing results has been mainly analyzed using only check points placed on the ground. Thus, this study aims to review the possibility of 3D spatial information acquisition and digital map production of vectorization by analyzing the corner point coordinates of different layers as well as check points. To this end, images were taken by a Phantom 4 (DJI) with 3.6 cm of GSD (Ground Sample Distance) at altitude of 90 m. The outcomes indicate that the horizontal RMSE (Root Mean Square Error) of vectorization method is 0.045 cm, which was calculated from residuals at check point compared with those of the field survey results. It is therefore possible to produce a digital topographic (plane) map of 1:1,000 scale using ortho images. On the other hand, the three-dimensional accuracy of vectorization was 0.068~0.162 m in horizontal and 0.090~1.840 m in vertical RMSE. It is thus difficult to obtain 3D spatial information and 1:1,000 digital map production by using vectorization due to a large error in elevation.
In most of the ISF (or LSF) based real time speech codec, SVQ (split vector quantization) method is used to decrease the quantizer complexity and memory size of codebook. However, it produces drawback that the level of correlation between code vectors can not be used during vector splits. This paper presents a new method of adaptive ISF vector quantization, which compensates the drawbacks of SVQ structured quantizer for wideband speech codec. In each different frame, the proposed method makes use of the correlation between splitted vectors by adaptively changing codebook distribution according to ordering property of ISF. The algorithm is evaluated in AMR-WB, and shows about 1.5 bit per frame improvement.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.3
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pp.842-850
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1998
In this paper, we propose a method that recognize hatched area based on segmentation and vectorization of a machine drawing. This recogntion of hatched area is composed of three parts. First, the proposed method segments an object, arrowheads and interpretation lines from the machine drawing and vectorizes the object and interpretation lines. Second, closed-loops are labeled with the vectorized objects, and then candidates of hatched areas arc determined. Finally, by recognizing hatched lines included in hatched areas, recognition of the hatched areas is completed. The proposed method is more useful in extracting and recognizing the hatched areas.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.10
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pp.3086-3097
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2000
본 논문에서는 손으로 자유스럽게 그린 서식 문서에서 문자 영역을 분리하고, 이 중 선 성분을 벡터화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 이진화 및 세선화 과정에서의 데이터 손실을 방지하기 위해 스캔한 영상에 DRC 알고리즘을 적용한다. 그리고 영상의 기울어짐을 교정하기 위해 세선화된 영상에 허프 변환을 적용하여 기울어짐을 추정하고 교정한 다음, 서식의 구조를 이루는 선 성분을 추출해 낸다. 그리고 문자 영역은 연결 요소 분석법에 의해 문자 영역을 나타내는 데이터로 변환되며, 추출된 선 성분을 정렬, 합병 및 교정처리를 통해 벡터화 된다. 제안된 방법의 실효성을 입증하기 위해 각각 25명의 다른 사람이 필기구에 제한을 두지 않고 하나는 자를 사용하여 작성하고 다른 하나는 자를 사용하지 않고 작성한 서식에 대해 실험한 결과 전체 750개의 벡터 집합 중에서 전처리를 하지 않은 경우에는 666개, 전처리를 한 경우에는 746개의 서식 벡터 검출에 성공하여 그 유효성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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