• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.331-334
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• 2005

움직임 추정은 비디오신호의 압축에 중요한 역할을 한다. 본 논문은 효율적으로 움직임 벡터를 찾기 위하여 움직임 벡터의 시간적, 공간적 유사성을 이용하였다. 벡터를 검색하기 이전에 움직임 벡터의 검색 범위를 크게 9개의 영역으로 나눈 후, 이전 프레임에서 동일한 위치, 현재 프레임의 현재 매크로블록의 상위, 상우와 좌측의 매크로블록에서의 움직임 벡터까지 총 4개의 움직임 벡터를 이용하여 9개의 영역 중 한 영역을 제 1 후보, 그를 둘러싼 영역을 제 2 후보라 정하고 극소점들(Local Minima)을 피하였다. 모의실험을 통한 결과 NDS(New Diamond Search) 알고리즘에 비하여 매크로블록 당 평균 탐색 포인트 수가 5.79 포인트 감소하고, MSE는 최대 104.23 감소한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제19권7호
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• pp.23-27
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• 2000

기존의 방법보다 우수한 성능의 코드북을 설계할 수 있는 방법을 제시한다. 기존 방법에서는 학습 반복에 의하여 얻어지는 새로운 벡터가 분할된 영역의 중심벡터가 되지만, 제안된 방법에서는 학습 반복의 초기에는 새로운 벡터와 전 벡터간의 거리에 의하여 조절되는 벡터이다. 실험 결과는 제안된 방법에 의하여 얻어지는 코드벡터가 국부적으로 기존의 방법보다 더 최적인 코드북을 구성할 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.359-368
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• 2002

본 논문에서는 매칭 에러 영상과 이동벡터를 이용한 효율적인 이동물체 외곽선 검출 알고리즘과 부분외곽선 정보를 이용한 이동물체 고속 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 외곽선 검출은 watershed 알고리즘을 기반으로 확률분포함수를 적용하여 seed 영역을 생성하고 seed 영역을 확장하여 이동물체의 윤곽선을 검출한 다음 이동벡터를 이용하여 최종 외곽선을 추출한다. 외곽선 중 일부를 특징으로 하여 이동물체를 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 이동물체 초기 특징 벡터는 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 실제영상에 대하여 제안된 알고리즘으로 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적 연산이 간단하였다. 고속이동벡터를 추출 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39% 감소였고, 이동 물체 외곽선 검출 알고리즘은 과분할 문제점이 발생하지 않았으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 $(15\times{5)}$일 때 검색오차가 4 화소 이하로 양호하게 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.539-548
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• 2001

본 연구에서는 배경과 구분되는 이동물체를 추적하기 위한 방법으로 부분 외곽선 정보를 이용한 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 추적은 이동물체의 외곽선을 검출한 다음 외곽선 정보를 이동물체의 특징으로 정하여 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 먼저 이동물체 외곽선 정보를 이용하여 연속한 동영상 입력에 대하여 속 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 벡테를 기초로 이동물체를 추출한다. 다음은 이동물체 초기 특징 벡테 생성단계로서 이동물체에 대한 외곽선을 추출한다. 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 실제영상을 가지고 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적연산이 간단하였다. 제안된 이동물체 추적알고리즘 중 이동벡터를 추출하는 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39%감소였으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 [$10{\times}5$]일 때 검색오차가 2화소 이하로 양호하게 나타났다. 또한 기본 능동 윤ㅅ곽선 축적알고리즘은 물체 외곽선 크기에 따른 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 특징벡터의 크기가 일정하기 때문에 동일한 처리시간이 필요하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권1호
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• pp.57-65
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• 2004

서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 알고리즘에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 단위 다이아몬드패턴과 납작한 육각패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 단위 다이아몬드패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 육각패턴 탐색 알고리즘에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 11∼51%의 높은 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 0.05∼0.74㏈의 향상을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.173-176
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• 2001

본 논문은 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 손가락으로 커서를 제어하는 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하기 위하여 영상에서 손 영역에만 해당하는 최대 원을 여러 개 그린 후 가장 큰 원의 중심점을 무게 중심점으로 사용하였으며, 무게 중심점에서 손의 외곽까지의 거리를 구하여 가리키는 손가락을 찾도록 하였다. 화면상의 커서의 수평 방향은 가리키는 손가락 방향을 이용하여 평면 좌표로 해석하여 제어하였고, 수직 방향은 모니터 중앙 상단에 한대의 카메라를 사용하였기 때문에 손가락 길이를 이용하여 불연속적으로 상-중-하의 세 영역으로 제어하였다. 수직 방향의 커서이동이 불연속적이기 때문에, 구축한 인터페이스 화면의 범위를 축소한 후 축소된 범위를 전체 화면으로 확대해 나감으로써 사용자가 원하는 목표지점으로 커서를 이동시킬 수 있다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.85-89
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• 2010

본 논문은 계산량이 O(N)인 새로운 형태의 QRD-LS 적응 알고리즘을 제안한다. 제안한 알 고리즘의 주요 사항은 입력벡터의 단위벡터 계산이 Given Rotation 과정에서 이루어짐에 근거하고 있다. 알고리즘의 성능 평가는 FIR 시스템 식별 문제를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수행하였다. 이 알고리즘은 시뮬레이션의 결과 좋은 성능을 나타내었다. 그리고 이론적으로 평균 측면에서 알고리즘이 최적 계수 벡터에 수렴함을 보였다

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권3호
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• pp.273-281
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• 2004

동영상의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 특성과 움직임 벡터의 가운데 중심 분포 특성을 이용하는 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.19∼0.46㏈ 개선되고 영상에 따라 최고 1.06㏈ 정도 우수한 결과를 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.79-86
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• 2006

영상 식별 기술은 대용량의 멀티미디어 데이터베이스 환경 하에서 고속의 검색을 위해서 필수적이다. 본 논문은 이러한 고속 검색을 위하여 GA(Genetic Algorithm)과 SVM(Support Vector Machine)을 결합한 모델을 제안한다. 특징벡터로는 색상 정보와 질감 정보를 사용하였다. 이렇게 추출된 특징벡터의 집합을 제안한 모델을 통해 최적의 유효 특징벡터의 집합를 찾아 영상을 식별하여 정확도를 높였다. 성능평가는 색상, 질감. 색상과 질감의 연합 특징벡터를 각각 사용한 성능 비교. SYM과 제안된 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 실험 결과 색상과 질감을 연합한 특징벡터를 사용한 것이 단일 특징벡터를 사용한 것 보다 좋은 결과를 보였으며 하이브리드 기법을 이용한 제안된 알고리즘이 SVM알고리즘만을 이용한 것 보다 좋은 결과를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1487-1493
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• 2010

H.264는 기존의 표준안들보다 좋은 성능을 내기 위해서 더 세밀하고, 더 많은 움직임 정보를 처리한다. 하지만, 움직임 벡터가 기존 표준안에 비해 높은 비율을 차지하게 되어 이에 대한 고려가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 움직임 벡터를 효율적으로 처리하기 위해 단말 모드를 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단말 모드를 이용하여 모드들의 분포를 집중시키고, 더 적은 모드 종류를 이용하여 움직임 벡터의 압축을 수행한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 현재의 $4{\times}4$ 움직임 벡터 행렬 뿐만 아니라 $8{\times}8$ 행렬 등으로 확장시킬 수 있다. 제안하는 알고리즘은 헤더에서 12.68%, 전체 비트스트립에서 9.7%의 감소율을 보여준다.