• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.33-38
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• 2001

본 논문에서 제안한 특징 벡터 추출방법의 기본 아이디어는 융선 패턴의 지역 방위에 따라 그레이-스케일 영상의 융선을 따라가면서 융선의 방향성을 추출하는 것이다. 융선을 따라가는 시작점은 그레이-스케일 영상을 일정한 격자로 나누어서 격자 안의 중심점으로 결정한다. 그 다음에 융선을 따라가면서 여러 방향의 방향성 특징 벡터를 추출하고, 추출된 방향성 특징 벡터를 4방향성 특징 벡터로 라벨링한다. 실험은 4개의 지문에서 구성한 124개의 특징 패턴을 가지고 하였으며, 하나의 지문은 31개의 특징패턴으로 구성하였다. 그 결과 학습된 지문을 인식하는 능력이 매우 우수함을 보여주었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제22권3호
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• pp.499-520
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• 2013

기존 연구에서는 이산화탄소의 한계저감비용을 추정할 경우 쌍대성 이론에 근거하여 임의로 설정된 하나의 방향성 벡터(directional vector) 설정하였으나 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고자 다양한 형태의 방향성 벡터를 사용하여 이산화탄소의 한계저감비용을 추정하였다. 기존의 방법론에서는 임의로 설정된 방향성 벡터가 한계저감비용 추정에 결정적인 역할을 하여 선택된 방향성 벡터에 따라 한계저감 비용 추정치가 상당한 차이가 있음을 알 수 있다. 그리고 $45^{\circ}$의 방향성 벡터를 설정하는 경우에는 실제 이산화탄소 배출량 수준과는 다른 배출량 수준에서의 한계저감비용을 추정하게 되지만 본 연구에서 제안한 방법론에 의하여 추정된 한계저감비용은 실제 이산화탄소 배출량 수준에서 한계저감비용을 추정하여 보다 더 현실을 정확하게 반영하는 추정치이다. 새로운 방법론을 서유럽 국가에 적용하여 추정한 이산화탄소의 한계저감비용은 기존 방법론을 사용하는 경우에 비하여 적은 것으로 추정되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.233-236
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• 2004

다양한 처리능력을 가진 단말기들은 복잡한 네트워크, 환경의 호환성을 제공하기 위해서, 전송 네트워크 채널이 허용하는 범위내로 부호화 된 비디오의 비트 율을 적응적으로 맞춰 주어야 한다 트랜스코더는 특정 비트율로 부호화되어 있는 비디오를 원하는 비트율의 다시 변환하기 위해서 복호화 만 후 다시 부호와의 과정을 거쳐야 하기 때문에 이에 따른 계산량의 증가와 더불어 전송시간에 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 제안된 것이 프레임 건너뜀 기법 즉 시간적 해상도 변환 트랜스코딩이다. 비디오를 부호화하는 과정에서 계산량을 가장 많이 차지하는 움직임 추정과정의 계산량을 줄임으로써 트랜스코딩을 수행하는데 소모되는 시간과 노력을 크게 줄이고, 건너뛰지 않고 남아있는 프레임에 더 많은 비트를 할당하여 요구되는 화질을 유지할 수 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 방향성을 고려한 움직임 벡터 재추정 기법과 정제 기법을 제안한다 제안된 기법인 E-FDVS(Efficient-Forward Dominant Vector Selection)는 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 매크로블록과 움직임 벡터의 차이를 이용하여 움직임 벡터를 재추정한다. 그리고 제안한 기법인 DOS(Direction Oriented Search)를 사용하여 재추정 된 움직임 벡터의 방향으로 강한 움직임 벡터 정제를 함으로써 기존의 기법에 비해 우수한 화질을 제공한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1936-1939
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• 2003

본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.45-48
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• 2002

본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다. 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화 하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.75-82
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• 2008

본 연구에서는 방향벡터(direction vector)를 이용한 지역 탐색법과 유전자 알고리즘을 결합한 새로운 알고리즘인 D-GA를 제안한다. 새로운 개체(individual)를 찾기 위한 방향벡터로는 진화과정 중에 습득되는 정보를 활용하기 위한 학습방향벡터(Loaming direction vector)와 진화와는 무관하게 한 개체의 주변을 탐색하는 랜덤방향벡터(random direction vector) 등 두 가지를 구성하였다. 그리고, 10 부재 트러스 설계 문제에 단순 유전자 알고리즘과 D-GA를 적용하여 최적화를 수행하였고, 그 결과를 비교 검토함으로써 단순 GA에 비하여 D-GA의 정확성 및 효율성이 향상되었음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권1C호
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• pp.37-47
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• 2009

본 논문은 무선망과 같이 패킷 손실이 많은 환경에 H.264 부호화 영상이 전송될 때 복호기 단말기에서 손실된 움직임 벡터를 효율적으로 에러은닉 방법에 대하여 2가지를 제안한다. 첫째, 손실된 블록(매크로블록)에 대하여 후보벡터집합(candidate vector set)을 선정하는 방법으로는 손실된 블록에 인접한 주변 블록의 움직임벡터들의 높은 상관성을 착안하여 후보벡터를 선정한다. 이때 제안한 알고리즘은 주변 블록의 움직임벡터들 간에 거리를 이용하여 클러스터한다. 클리스터된 움직임 벡터 집합(클러스터 집합)에서 최적의 후보벡터 선택방법은 중앙값을 선택한다. 둘째, 손실된 블록의 최종의 후보벡터를 선정하는 방법으로는 후보벡터집합에서 주변에 인접한 픽셀간의 방향성을 고려하여 왜곡 값이 최소인 벡터를 후보벡터로 결정한다. 패킷이 손실되는 환경에서 실험한 결과, 제안한 에러 은닉 방법은 기존 방법에 비하여 후보벡터 개수가 평균적으로 $23%{\sim}61%$까지 감소하였고, 디코딩 시간이 평균적으로 $3{\sim}4$(sec) 감소하였다. 또한 화질에 대한 객관적 평가 기준인 PSNR은 평균적으로 기존 방법들과 거의 비슷하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권4C호
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• pp.355-362
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• 2009

본 논문에서는 영상 블록내의 에지 맵을 이용한 새로운 인트라 필드 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 기존의 방향성 기반 라인 평균 방식들은 화소단위 상관도를 이용하기 때문에 화소값의 변화에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 또 방향성 에지를 탐색할 때 탐색 영역 내에 에지들이 다수 존재할 경우 부적절한 에지 방향을 찾게 되고 이는 화질의 열화를 가져온다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문은 에지 맵에 의해 계산되는 에지 방향 벡터와 이 벡터가 이용된 보간방식을 제안한다. 먼저 소벨 마스크를 이용하여 에지 방향 벡터를 구한 후, 구해진 에지방향 벡터를 이용해 다섯 개의 에지 방향 벡터의 가중치 값을 구한다. 구해진 값들은 이후에 여러 에지방향으로부터 구해지는 보간값들과 중해짐으로써 최종 보간값을 예측하게 된다. 본 논문의 핵심 아이디어는 에지 검출기를 통해 구해진 하나의 에지 방향 정보만으로 보간작업을 수행하지 않고 사용 가능한 모든 에지방향의 정보로부터 구해지는 결과값들에 가중치를 곱하여 보간작업을 수행하는 방식이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권11C호
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• pp.940-947
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• 2010

DTV Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간(MCFI)이 사용되고 있다. MCFI는 움직임 정보를 이용하여 삽입될 화면을 보간하는데 이러한 움직임 정보를 후처리 없이 바로 사용하는 건 많은 열화 현상 및 보간 된 물체의 구조 변형 결과를 초래한다. 이에 본 논문에서는 움직임 벡터 후처리 가법으로서 에지 방향 정보기반 가변 가중치 벡터 중앙값 필터를 이용하여 움직임 벡터 처리 기법을 제안한다. 제안한 움직임 벡터 처리 가법은 먼저 소벨 마스크와 가중치 최대빈도필터를 통해 에지 정보맵을 생성한다. 그리고 $3{\times}3$ 윈도우 내 움직임 벡터들의 중앙값을 구한 후 그 중앙값과 윈도우 내 움직임 벡터들과의 변위 값을 이용하여 이상치(outlier) 움직임 벡터를 제거한다. 마지막으로 에지 정보맵의 에지방향 연속성과 움직임 벡터와의 공간적 상호 연관성을 고려하여 가중치 벡터 중앙값 필터를 적용한다. 실험 결과 PSNR은 "0.5 ~ 1" dB, 유사성 명가 지표인 SSIM은 "0.4 ~ 0.8" %의 성능 향상을 보였다.

• 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.