• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.118-118
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• 2001

본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8x8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 클래스 정보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 에지 블록으로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 측면에서는 유사하지만, 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권9B호
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• pp.1292-1298
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• 2001

본 논문에서는 공간 영역에서의 블록 분류 (block classification)와 순방향 신경망 필터(feedforward neural network filter)를 이용한 블록 기반 부호화에서의 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록 경계를 인접 블록간의 통계적 특성을 이용하여 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한 후, 각 영역에 대하여 블록화 현상이 발생하였다고 분류된 클래스에 대하여 적응적인 블록간 필터링을 수행한다. 즉, 평탄 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 오류 역전파 학습 알고리듬 (error backpropagation learning algorithm)에 의하여 학습된 2계층 (2-layer) 신경망 필터를 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 복잡한 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 에지 성분을 보존하기 위하여 선형 내삽을 이용하여 블록간 인접 화소의 밝기 값만을 조정함으로써 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6A호
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• pp.592-601
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• 2002

본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 블록화 현상을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8$\times$8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 블록의 클래스 걸보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 복잡한 클래스로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.69-72
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• 2000

본 논문에서는 부밴드에서의 수렴 성능 향상을 위하여 새로운 블록 LMS 알고리듬과 부밴드 각 적응필터에 가변 적응이득을 사용하는 가변 적응이득 블록 LMS 알고리듬을 제안한다. 이들 알고리듬들을 유도하기 위해 새로운 비용함수를 제안하며, 유도된 비용함수는 적응 필터 계수에 대해 2차 형식인 특징을 가진다. 제안한 알고리듬의 수렴 성능을 평가하기 위하여 부밴드 LMS 알고리듬과 가변 적응이득 알고리듬을 컴퓨터 모의 실험을 통해 비교함으로서 성능의 우수성을 입증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.39-45
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• 2007

본 논문에서는 블록분류를 통하여 얻어진 블록별 특성에 따라 블록간 보간법과 신호적응필터를 이용한 새로운 후처리 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 모든 블록에 대해서 DCT 계수의 특성에 따라서 저주파와 고주파 블록으로 나눈다. 이웃한 네 개의 저주파 블록에 대해서는 보간법을 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 링잉현상이 발생할 가능성이 있는 고주파 블록에서는 에지맵에 따라 신호적응필터를 적용하여 영상의 에지들은 보호하면서 에지주위에 나타나는 링잉현상을 제거한다. 모의실험 결과 제안한 방법이 기존방법에 비하여 객관적 및 주관적 화질 측면에서도 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권3호
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• pp.8-14
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• 2001

본 논문에서는 부밴드 적응 필터 구조에서 음향 신호에 부가된 잡음을 제거하기 위한 새로운 비용함수와 블록 공액 경사 알고리듬을 제안하였다. 제안한 비용함수를 위하여 부밴드로 나뉘는 신호를 블록으로 구성한 후 각 대역에서의 신호를 하나의 블록으로 조합하였다. 이러한 과정을 통해 제시된 비용함수는 부밴드 적응 필터 구조에서 적응 필터에 대한 2차 형식을 가짐으로서 제안한 알고리듬의 수렴성이 보장되었다. 또한 제안한 비용함수를 최소화하는 알고리듬으로 사용한 부밴드 블록 공액 경사 알고리듬은 전대역 블록 공액 경사 알고리듬에 비해 잡음제거 성능이 뛰어난 것을 컴퓨터 모의 실험으로 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2003년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.65-68
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• 2003

블록화 현상은 블록 기반의 부호화와 이에 따른 거친 양자화 계수를 적용할 때 나타날 뿐 아니라 블록화가 나타난 블록을 움직임 보상으로 가져와 적용할 때 이후 영상에 전파되게 된다. 이를 방지하기 위해 H.264/MPEG-4 AVC 표준은 부호화 및 복호화 과정에 동시에 포함된 형태의 루프 필터를 적용하였다. 필터는 블록 경계에서 경계 양쪽의 블록 예측 모드에 기반 한 필터의 세기를 결정하고 양자화 계수를 이용한 한계 값과 화소 값윽 비교하여 블록 경계에 적응적으로 적용한다. 이 때 필터의 특성을 결정하는 편차 값을 부호기에서 전송하게 되는데 이 값은 부호기 구현에 따라 달라질 수 있다. 본 논문은 부호화하는 각 영상의 특성을 정의하고 편차 값을 정함으로써 영상에 적응적인 디블로킹 필터 알고리즘을 구현 및 실험을 통하여 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.455-461
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• 2011

블록정합 기법을 이용한 객체추적에서 크기가 다양하고 수시로 변하는 객체를 추적하기 위해 고정 정합블록을 사용하는 것은 적합하지 못하다. 본 논문은 동적 환경을 위한 적응적 정합블록을 정의하고, 이를 위한 블록정합 알 고리즘을 제안한다. 정합블록은 $42{\times}42$ 화소의 넓은 영역에 $10{\times}10$ 화소의 주 블록과 $6{\times}6$ 화소의 부 블록 8개로 구성되고, 영역 중심에 위치한 주 블록은 객체 블록으로 사용되고, 영역의 외곽에 위치한 부 블록은 객체블록을 위한 후보 블록으로 사용된다. 제안된 알고리즘은 부 블록에서 이전 10 프레임의 움직임 벡터를 이용해 객체블록을 추출하고, 주 블록과 추출된 객체블록을 이용해 블록정합을 수행한다. 성능 평가를 위한 실험들은 제안된 알고리즘이 정합블록에서 유효한 객체블록만을 적절히 추출하고, 자유로운 움직임을 갖는 객체를 영상의 중심 영역에 유지시켜 주는 것을 보여주고 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.191-194
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• 1997

본 논문에서는 2D-DCT 변환된 동영상 프레임 사이의 오차 블록들의 활성 레벨(atcivity level)과 에지의 특성을 분류하여 동영상의 적응적인 양자화를 제안한다. 각 블록에서는 활성 레벨이 각기 다르고, 같은 활성 레벨이라 할지라도 에지의 특성도 각기 다르게 나타난다. 적응적인 양자화를 위해서, 2D-DCT 변환된 영상 오차의 각 블록의 활성레벨 뿐만 아니라 AC 계수들의 분포에 따른 에지 특성을 분류하면, 블록의 활성 레벨만을 일률적으로 적용한 Sorting 방법의 경우보다 향상된 영상을 복원할 수 있다. 블록의 활성 레벨은 AC energy에 의해서 측정하고, 에지 특성은 AC 계수들의 분포에 의해 결정하게 된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.539-548
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• 2007

모바일 콘텐츠 적응화는 데스크탑 PC 용으로 제작되고 표현된 웹 콘텐츠를 크기와 정보량이 제한된 사용자의 무선 모바일 디바이스 환경에 맞게 변환하여 표현해주는 적응화 기술을 말한다. 기존의 웹 콘텐츠 적응화 방법은 대부분 장치 의존적인 접근 방법을 취했다. 또한 소형 장치에 맞게 콘텐츠를 변환하는 작업이 대부분 수동으로 이루어졌고 콘텐츠와 연관된 문맥 정보가 제공되지 않았다. 이 외에도 사용자의 선호도를 반영하지 못하여 모든 사용자에게 동일한 정보를 제공하였다. 이와 같이 기존의 모바일 콘텐츠 적응화 방법은 범용성, 확장성, 사용자 적응성에 문제가 있었고, 그 결과 사용자는 방대한 양의 콘텐츠 중에서 자신이 원하는 정보를 선택하는데 어려움을 겪을 수밖에 없었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 디바이스에 대한 새로운 웹 콘텐츠 적응화 기법을 제시한다. 제안하는 기법의 특징은 모바일 디바이스 적응화와 사용자 적응화를 동시에 적용하는 자동화된 콘텐츠 적응화를 시도하였다는 것이다. 이를 위해 웹 콘텐츠 적응화 과정을 블록 필터링, 블록 제목 추출, 블록 콘텐츠 요약, 학습을 통한 개인화 등의 4 단계로 구성하였다. 이러한 과정을 통해 웹페이지를 블록 단위로 나눠서 불필요한 블록을 제거하고 사용자가 필요로 하는 콘텐츠 블록만을 선별하여 모바일 디바이스에 나타내며, 학습을 통해 사용자가 관심을 가지는 정보를 정보목록의 상위에 놓음으로써 사용자가 선호정보를 편리하게 사용할 수 있도록 하였다. 온라인 뉴스사이트를 서점을 대상으로 한 일련의 실험을 통해 제안하는 모바일 웹 콘텐츠 적응화의 성능을 평가하였으며 디바이스 적응화와 사용자 적응화 모두 만족한 결과를 얻을 수 있었다.