• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.7 s.103
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• pp.755-760
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• 2005

To transmit a video bit stream over low bandwith, such as mobile, channels, encoding algorithms for high bit rate like H.263+ are used. In transmitting video bit-streams, packet losses cause severe degradation in image quality. This paper proposes a new algorithm for the recovery of missing or erroneous motion vectors when H.263+ bit-stream is transmitted. Considering that the missing or erroneous motion vectors are closely related with those of neighboring blocks, this paper proposes a temporal-spatial error concealment algorithm. The proposed approach is that missing or erroneous Motion Vectors(MVs) are recovered by clustering the movements of neighboring blocks by their homogeneity. MVs of neighboring blocks we clustered according to ALA(Average Linkage Algorithm) clustering and a representative value for each cluster is determined to obtain the candidate MV set. By computing the distortion of the candidates, a MV with the minimum distortion is selected. Experimental results show that the proposed algorithm exhibits better performance in subjective and objective evaluation than existing methods.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.378-382
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• 1994

HMM 세그멘테이션을 이용하여 LVQ 알고리즘에 적용시킨 하이브리드 음성인식에 관한 연구이다. LVQ 학습알고리즘은 정적 패턴 분리를 위한 참조벡터 즉, 고정차원인 벡터들을 생성하는데 유리하다. 하이브리드 알고리즘은 정적패턴 인식에 사용 되어지는 LVQ 알고리즘에 HMM 세그멘테이션을 접목시켜 입력패턴을 정규화된 의미있는 값으로서 바꾸어 사용하는데 있다. 한국어 음절중 8개 모음 아, 이, 우, 에, 오, 애, 어, 으를 추출하여 인식실험을 하였다. 인식률은 화자종속일 경우 코드북수 256개를 기준으로 LVQ1, LVQ2, LVQ3, OLVQ1 알고리즘순으로 91.7%, 91.8%, 91.1%의 인식률을 구했고 화자 독립의 경우는 83.4%, 83.9%, 86.8%, 85.3%의 인식률을 구했다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.6
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• pp.37-42
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• 1998

본 논문에서는 SCHMM에 적용된 관찰 확률 최대화에 의한 화자 적응 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 SCHMM의 관찰 확률 밀도들이 새로운 화자의 음성 특징을 잘 표현하지 못하는 경우 인식 성능이 저하되는 것을 막기 위하여, 적응 데이터의 각 특징 벡터들이 최대의 관찰 확률을 가질 수 있도록 관찰 확률 밀도를 결정하는 평균 벡터 μ와 분산 행렬 Σ를 기울기 탐색(gradient search) 알고리즘에 의해 반복적으로 적응시켜 주는 방법이다. SCHMM의 상태 천이 확률 A와 혼합 밀도 계수 C는 관찰 확률 밀도 적응 과정 을 거친 후, 적응 데이터로부터 구한 확률과 기존 확률의 가중 평균을 취하는 과정을 반복 하여 적응시켜 주었다. 제안된 화자 적응 알고리즘을 사용하여 단독음 인식 실험을 수행한 결과, 화자 적응을 수행하지 않았을 때와 비교하여 화자 독립 시스템에서는 평균 9.8%, 남 성 화자 종속 시스템에서는 평균 46.0%, 여성 화자 종속 시스템에서는 평균 52.7%의 인식 률 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.121-124
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• 2006

본 논문에서는 영상 압축에 있어서 사용되는 새로운 고속 움직임 추정 기법에 대해 소개한다. 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(FSBMA)은 최상의 PSNR을 갖는 화질로 움직임 벡터를 추정할 수 있지만 높은 계산량으로 인하여 실시간 구현에 부적합하다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 계산량을 낮추면서 유사한 화질을 유지할 수 있는 많은 고속 탐색 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 잘 알려진 고속 블록 정합 알고리즘을 수정 보완한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 움직임 추정에서의 고속 블록 정합 알고리즘에 있어 변형된 다이아몬드(Diamond) 탐색 기법을 이용하여 영상이 갖는 서로 다른 움직임 패턴에 대해 움직임의 방향성에 따라 적응적으로 탐색 방향과 패턴을 달리하면서 움직임을 예측하여 다이아몬드(Diamond)탐색 알고리즘과 유사한 화질을 유지하면서 보다 적은 계산량을 가지고 움직임 벡터를 추정학 수 있다. 또한 이를 PMVFAST(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique)와 결합함으로서 보다 좋은 화질을 가질 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.16 no.2
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• pp.95-100
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• 1997

In this paper, we present a new fast VQ encoding algorithm. The proposed algorithm facilitates two characteristics of a vector, i.e., mean and variance to reject many unlikely codewords and save a lot of computation time. Since the proposed algorithm, which is based upon geometric considerations, rejects those codewords that are impossible to be the closest codeword, it provides the same results as a conventional exhaustive(or full) search algorithm. The simulation results confirm the effectiveness of the proposed algorithm.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.8
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• pp.1985-1996
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• 1998

A parallelising algorithm for partitioning and mapping methods of matrix/vector multiplication into linear processor array/VLW simulator is presented in this paper. First we discuss the mapping methods for input matrix or vector into the arbitrarily size of processor arrays. Then, we show partitioning the algorithmss of the large size of computational problem into the size of the processor array. We execute the algorithm on VLIW simuhator and show to effectiviness of algorithm. The result which we achived better parallelising performance on our VLIW simulator dsign than on linear processor array.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.1
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• pp.162-172
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• 2015

In this paper, we propose an adaptive detection algorithm of footstep and a classification algorithm for activities of the detected footstep. The proposed algorithm can detect and classify whole movement as well as individual and irregular activities, since it does not use continuous footstep signals which are used by most previous research. For classifying movement, we use feature vectors obtained from frequency spectrum from FFT, CWT, AR model and image of AR spectrogram. With SVM classifier, we obtain classification accuracy of single footstep activities over 90% when feature vectors using AR spectrogram image are used.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.44-45
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• 2012

좌우 해상도가 차이나는 융합형 3DTV의 화질을 개선하기 위한 기법으로써 두 영상간의 양안시차 정보를 활용하는 조건부 대체 알고리즘이 제안된 바 있다. 본 논문에서는 양안시차 벡터의 정밀도가 조건부 대체 알고리즘에 미치는 영향을 살펴보기 위해 양안시차 벡터 추정에 사용되는 좌영상의 해상도에 따른 알고리즘의 성능을 비교한 실험결과를 제시하였다. 높은 해상도의 좌영상을 사용하여 양안시차 벡터의 정밀도가 높아질수록 확장된 우영상의 객관적 화질 및 합성된 3D영상의 자연스러운 입체감이 향상됨을 확인하였다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.1
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• pp.86-92
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• 2015

A level set tree provides a useful representation of a multidimensional density function. Visualizing the data structure as a tree offers many advantages for data analysis and clustering. In this paper, we present a level set tree estimation algorithm for use with a set of data points. The proposed algorithm creates a level set tree from a family of level sets estimated over a whole range of levels from zero to infinity. Instead of estimating density function then thresholding, we directly estimate the density level sets using one-class support vector machines (OC-SVMs). The level set estimation is facilitated by the OC-SVM solution path algorithm. We demonstrate the proposed level set tree algorithm on benchmark data sets.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.7
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• pp.889-897
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• 2005

This paper presents a new fast motion estimation algorithm for multi-reference frames. We first analyze the experimental results of the successive elimination algorithm, which is a fast version of full search algorithm, being applied to Multi-reference frames. Based on the analysis, a new scheme for alleviating its computational burden is introduced. In the proposed method, the motion vector for the immediately previous reference frame is found by applying the successive elimination algorithm, while the motion vector for other reference frames is estimated by extrapolation of the already obtained motion vector. Adaptively restricting the motion search area to the local area centered on the estimated motion vector, the proposed method provides dramatic computational complexity reduction but slight quality degradation. The proposed method is evaluated by experiments for some image sequences.