• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.157-160
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• 2006

본 논문은 MPEG-7 BiM 규격에 따라 XML 스키마 정의를 기반으로 바이너리 형태로 압축하고 복원하는 시스템의 구현에 관한 것이다. MPEG-7 BiM 압축기 및 복원기의 세부 모듈과 기능을 서술하고, 설계 및 구현방법을 제안한다. 구현된 MPEG-7 BiM 압축기 및 복원기는 대역폭의 제약이 심한 방송 분야에서 메타데이터 전송을 위한 핵심 모듈로 사용 될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.135-136
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• 2019

본 논문에서는 스마트폰을 이용한 3 차원 인체 복원 시스템을 제안한다. 모바일에서의 인체 복원은 디바이스상의 한계로 인해 기기와 서버 간에 인체 모델링 과정을 분할하여 처리한다. 분할된 인체모델링 과정은 복원 과정과 출력 과정으로 나뉘게 되며 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하여 취득한 영상을 서버로 전송하고 3 차원 인체 복원을 수행하게 된다. 3 차원 복원 알고리즘은 인체 변형 모델을 기반으로 3 차원 모델로부터 2 차원 영상으로의 투영을 통해 최적의 자세 및 체형 매개변수를 추정하고 복원된 결과는 모바일로 전송되어 복원된 모델링 결과를 출력한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.7
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• pp.1557-1564
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• 2014

In this paper, we propose a signal detection technique based on the parallel orthogonal matching pursuit (POMP) is proposed for generalized shift space keying (GSSK) systems, which is a modified version of the orthogonal matching pursuit (OMP) that is widely used as a greedy algorithm for sparse signal recovery. The signal recovery problem in the GSSK systems is similar to that in the compressed sensing (CS). In the proposed POMP technique, multiple indexes which have the maximum correlation between the received signal and the channel matrix are selected at the first iteration, while a single index is selected in the OMP algorithm. Finally, the index yielding the minimum residual between the received signal and the M recovered signals is selected as an estimate of the original transmitted signal. POMP with Quantization (POMP-Q) is also proposed, which combines the POMP technique with the signal quantization at each iteration. The proposed POMP technique induces the computational complexity M times, compared with the OMP, but the performance of the signal recovery significantly outperform the conventional OMP algorithm.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.5
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• pp.624-631
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• 2012

For many medical imaging systems, volume datasets are stored as a compressed form, so that the dataset has to be decompressed before it is visualized. Since the decompression process takes quite a long time, we present an acceleration method for medical volume decompression using GPU. Our method supports that both lossy and lossless compression and progressive refinement is possible to satisfy variable user requirements. Moreover, our decompression method is well parallelized for GPU so that the decompression takes a very short time. Finally, we designed that the decompression and volume rendering work in one framework so that the selective decompression is available. As a result, we gained additional improvement in volume decompression.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.65-69
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• 2014

한국어 문장의 경우 문맥상 추론이 가능하다면 용언의 격이 생략되는 현상 즉 무형대용어 (zero anaphora) 현상이 흔히 발생한다. 무형대용어를 채울 수 있는 선행어 (명사구)를 찾는 문제는 대용어 해결 (anaphora resolution) 문제와 같은 성격의 문제이다. 이러한 생략현상은 백과사전이나 위키피디아 등 백과사전류 문서에서도 자주 발생한다. 특히 선행어로 표제어가 가능한 경우 무형대용어 현상이 빈번히 발생한다. 백과사전류 문서는 질의응답 (QA) 시스템의 정답 추출 정보원으로 많이 이용되는데 생략된 표제어의 복원이 없다면 유용한 정보를 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 생략된 표제어 복원을 위해 무형대용어의 해결을 기반으로 하는 시스템을 제안한다.

• Journal of KSNVE
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• v.9 no.4
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• pp.849-855
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• 1999

Neural Networks have shown potential to become an attractive alternative to classic methods for identification and control of non-linear dynamic systems. The purpose of this paper is to present an application of neural networks, that is a neural reconstruction of the input signal of a non-linear unknown system. This basic methodology could be used for practical purpose in several engineering fields. Clearly applications of the proposed scheme can be of interest for physical systems where a complete network of sensors measuring system inputs is not available. It should also be emphasized that the application of the reconstruction scheme is of little or no interest when the analyzed system works and operates at nominal conditions. In fact, only when failures and/or system anomailes occur, leasing to performance degradation and/or shutdown, the application of this scheme is of interest. The paper presents the results of the methodology applied to unknown non-linear dynamic systems and the robustness of the scheme to white and colored system noise was evaluated.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.25 no.3
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• pp.1-9
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• 2019

The image obtained from systems such as autonomous driving cars or fire-fighting robots often suffer from several degradation such as noise, motion blur, and compression artifact due to multiple factor. It is difficult to apply image recognition to these degraded images, then the image restoration is essential. However, these systems cannot recognize what kind of degradation and thus there are difficulty restoring the images. In this paper, we propose the deep neural network, which restore natural images from images degraded in several ways such as noise, blur and JPEG compression in situations where the distortion applied to images is not recognized. We adopt the channel attention modules and skip connections in the proposed method, which makes the network focus on valuable information to image restoration. The proposed method is simpler to train than other methods, and experimental results show that the proposed method outperforms existing state-of-the-art methods.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.3
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• pp.179-186
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• 2009

This paper proposes a target speech extraction which restores speech signal of a target speaker form noisy convolutive mixture of speech and an interference source. We assume that the target speaker is known and his/her utterances are available in the training time. Incorporating the additional information extracted from the training utterances into the separation, we combine convolutive blind source separation(CBSS) and non-negative decomposition techniques, e.g., probabilistic latent variable model. The nonnegative decomposition is used to learn a set of bases from the spectrogram of the training utterances, where the bases represent the spectral information corresponding to the target speaker. Based on the learned spectral bases, our method provides two postprocessing steps for CBSS. Channel selection step finds a desirable output channel from CBSS, which dominantly contains the target speech. Reconstruct step recovers the original spectrogram of the target speech from the selected output channel so that the remained interference source and background noise are suppressed. Experimental results show that our method substantially improves the separation results of CBSS and, as a result, successfully recovers the target speech.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.725-728
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• 2011

기존의 디스크 백업 소프트웨어는 디스크 자료의 기록 자체에만 중점을 두고 기록 후 복원에 있어 자료검색에 대한 고려는 하지 않아 기록 후 검색에 불편함이 있다. 본 논문에서는 이러한 불편함을 해소하기 위해 사용자들이 대량의 자료를 쉽게 백업하고 복원에 있어 효율적으로 검색할 수 있는 디스크 백업 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 기록했던 데이터의 명세를 PC 본체 데이터 베이스에 남겨두어 차후에 디스크를 갈아 끼우며 일일이 들여다보지 않고도 바로 검색이 가능하다. 또한 광학 드라이브의 하드웨어적 한계점을 극복하여 여러 번 갈아 끼우는 수고를 덜고 자료를 찾는 시간을 줄일 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.130-132
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• 2003

화상회의 시스템에서 원활한 동영상의 전달을 위해서는 주어지는 처리시간에 대하여 그에 상응하는 품질을 보장하는 프레임 스케줄링 방법이 필수적이다 영상 복원 작업에 주어지는 처리시간이 증가함에 따라 그 실행 결과로 얻어지는 영상의 품질이 함께 증가할 것이 요구된다. 본 논문에서는 영상회의 시스템에서의 압축된 영상의 복원 과정에서 프로세서의 처리시간에 따르는 결과 영상의 품질에 대한 QoS함수를 도출하고 이를 IRIS 스케줄링 방안에 적용하는 온-라인 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘에 대한 모의실험의 결과는 주어진 시스템 성능에 H하여 영상회의에 참여한 모든 화자 영상의 총체적 화질을 향상시킬 수 있음을 보여준다.