• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.1112-1115
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• 2000

본 논문에서는 One-bit 변환을 기반으로 한 고속의 가변 블록 크기 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 이용하여 8bit 화소값을 1bit로 변환한 후 움직임 예측을 수행한다. One-bit 변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합과정을 심화시켜 보다 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과 한 프레임당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FSBMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균적으로 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다. 특히, 움직임이 많은 영상에서 뛰어난 효과를 나타냈다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.49 no.4
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• pp.89-96
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• 2012

A 3D map provides useful information for intelligent services. Traditional 3D maps, however, consist of a raw image data and are not suitable for real-time applications. In this paper, we propose the Block-based 3D map, that represents three dimensional spaces in a collection of square blocks. The Block_based 3D map has two major variables: an object ratio and a block size. The object ratio is defined as the proportion of object pixels to space pixels in a block and determines the type of the block. The block size is defined as the number of pixels of the side of a block and determines the size of the block. Experiments show the advantage of the Block-based 3D map in reducing noise, and in saving the amount of processing data. With the block size of $40{\times}40$ and the object ratio of 30% to 50% we can get the most matched Block-based 3D map for the $320{\times}240$ depthmap. The Block-based 3D map provides useful information, that can produce a variety of new services with high added value in intelligent environments.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.9
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• pp.1-6
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• 2019

One method for image recognition is template matching. In conventional template matching, the block matching algorithm (BMA) is performed while changing the two-dimensional translational displacement of the template within a given matching image. The template size and shape do not change during the BMA. Since only two-dimensional translational displacement is considered, the success rate decreases if the size and direction of the object do not match in the template and the matching image. In this paper, a variable is added to adjust the two-dimensional direction and size of the template, and the optimal value of the variable is automatically calculated in the block corresponding to each two-dimensional translational displacement. Using the calculated optimal value, the template is automatically transformed into an optimal template for each block. The matching error value of each block is then calculated based on the automatically deformed template. Therefore, a more stable result can be obtained for the difference in direction and size. For ease of use, this study focuses on designing the algorithm in a closed form that does not require additional information beyond the template image, such as distance information.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.15-17
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• 2018

VVC(Versatile Video Coding)는 입력된 영상을 CTU(Coding Tree Unit) 단위로 분할하여 코딩하며, 이를 다시 QTBTT(Quadtree plus binary tree and triple tree)로 분할하고, TU(Transform Unit)도 이와 같은 단위로 분할된다. 따라서 TU의 크기는 $4{\times}4$, $4{\times}8$, $4{\times}16$, $4{\times}32$, $8{\times}4$, $16{\times}4$, $32{\times}4$, $8{\times}8$, $8{\times}16$, $8{\times}32$, $16{\times}8$, $32{\times}8$, $16{\times}16$, $16{\times}32$, $32{\times}16$, $32{\times}32$, $64{\times}64$의 17가지 종류가 있다. 기존의 VVC 참조 Software인 VTM에서는 디블록킹필터와 SAO(Sample Adaptive Offset)로 이루어진 인루프필터를 이용하여 에러를 복원하는데, 본 논문은 TU 크기에 따라서 원본블록과 복원블록의 차이(에러)가 통계적으로 다름을 이용하여 서로 다른 CNN(Convolution Neural Network)을 구축하고 에러를 복원하는 방법으로 VTM의 인루프 필터를 대체한다. 복원영상의 에러를 감소시키기 위하여 TU 블록크기에 따라 DenseNet의 Dense Block기반 CNN을 구성하고, Hyper Parameter와 복잡도의 감소를 위해 네트워크 간에 일부 가중치를 공유하는 모양의 Network를 구성하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.02a
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• pp.339-339
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• 2011

기존의 광학리소그래피방법으로는 나노크기의 패턴을 형성하는데에 있어서 많은 제약이 있으며, 사실상 수십나노크기의 패턴을 형성하는데에는 전자빔리소그래피등 새로운 패턴형성 방법이 요구되고 있다. 블록 공중합체를 이용한 나노 패턴은 서로 다른 화학적 구조를 가지는 고분자들이 공유결합으로 연결되어 있는 분자구조를 이용하여, 하나의 분자 내에 서로 다른 블록들이 상분리를 일으키려는 것과 동시에 이들의 공유결합으로 인해 그 정도가 제한되는 것을 이용하여 라멜라, 실린더, 구 등의 주기적으로 배열된 형태의 구조물을 형성하는 패터닝 기술이다. 블록 공중합체를 이용한 나노크기의 패턴 형성은 열역학적으로 안정적인 구조이며, 대면적으로 구현 할 수 있어서 차세대 소자제작을 위한 제작기술로 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 블록공중합체를 이용한 나노패턴 기술은 선행적으로 나노구조체를 결함이 없고, 원하는 형태로 제작 할 수 있는 공정의 확립이 필요하다. 따라서 본 연구에서는, 이러한 블록 공중합체을 이용한 나노패턴을 제조하는 공정에서, 폴리스틸렌과 실리콘 산화물 박막과의 표면반응을 막기 위한 Self-Assembly Monolayers (SAMs) 처리 공정이 패턴 형성에 미치는 영향을 알아보기 위하여 MPTS의 농도 및 처리시간을 변화시켰다. 나노패턴을 분석, 확인하기 위하여 Atomic Force Microscopic (AFM)과 Field Emission Scanning Electron Microscope (FESEM)을 이용하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.54-63
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• 2004

A new motion compensated frame Interpolation (MCI) algorithm by block based motion estimation (BME) is proposed. The block for the BME is composed of a large overlapped block for practical object motion estimation (ME) and a small block (which has a coinciding center with the ME-block) for the more precise motion compensated image description. Pixels in the block for the ME are sub-sampled to reduce computational complexity. The proposed method is executed with the various ME-blocks which have different size and sub-sampling ratio, and compared to the conventional method.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.20 no.4
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• pp.263-268
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• 2011

This study was carried out to investigate the effect of nursery period and block size on seedling quality and fruit yield of paprika (Capsicum annuum L. 'Cupra'). Seeds of paprika (Capsicum annuum L., Cupra) were sown in rockwool plugs. Seedlings were transferred and grown to the rockwool block different sizes: $5{\times}5$, $7.5{\times}7.5$ and $10{\times}10cm$ at sowing after 15 days. The plants were transplanted by 25, 30, 35, 40, 45 and 50 days we planted the seeds to the rockwool slabs. Seedling growth was not influenced by block size in the 25 day old plant, since then growed poorly with increasing nursery period in the $5{\times}5cm$ block size, plant height, stem diameter, fresh weight, dry weight have no difference from $10{\times}10cm$ and $7.5{\times}7.5cm$, but leaves and leaf area were higher $10{\times}10cm$ than the $7.5{\times}7.5cm$ block size. Growth of the paprika in field 80 days after sawing did not differ from nursery period and block size below 35 days old, but decreased with increasing nursery period and decreasing block size beyond 40 days old. Flowering did not differ from nursery period and block size below 35 days, but delayed with increasing nursery period and decreasing block size beyond 40 days old. The highest yield was obtained from 30 and 35 days old, and decreased with increasing nursery period and decreasing block size beyond 40 days old.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.30 no.1
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• pp.87-100
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• 2020

Researches on Post-quantum blockchain, which is a synthesis of blockchain and post-quantum cryptography[1], are relatively unrevealed areas but have needs to be studied with the regard to the quantum computers. However there could be several fundamental problems, e.g. unsustainably large size of public key and signature, or too lengthy time for sign and verification, if any post-quantum cryptography is adopted to the existing blockchain to implement post-quantum blockchain. Thus, a new method was proposed in this paper that produces fixed length of references for massive signatures and corresponding public keys to enable relatively lightweight transactions. This paper proposed the mechanism that included a new transaction structure and protocols, and demonstrated a post-quantum blockchain that the proposed mechanism was adopted. Through this research, it could enhance compatibility of blockchain regarding post-quantum digital signature, possibly reducing weights of the whole blockchain.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.337-341
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• 2008

갈수록 복잡해지는 내장형 시스템을 개발함에 있어서 소프트웨어 개발의 중요성은 날로 커지고 있다. 기존 연구에서 소프트웨어 개발 효율을 높이기 위해 소프트웨어의 재사용 가능성을 높이고 병렬성 명세를 용이하게 하고자 중간단계코드(CIC)를 정의하였다. 이 중간단계 코드는 각 태스크의 순수 알고리즘을 기술하는 C형태의 태스크 코드와 그 외의 정보를 포함하는 XML형태의 아키텍쳐 정보 파일로 구성된다. 이 CIC는 사용자가 직접 기술할 수 있고 각종 모델로부터 자동 생성할 수도 있다. 이 논문에서는 후자에 초점을 두고 데이터 플로우 모델에 사용된 블록들을 클러스터링하여 태스크 코드를 생성하는 기법을 제안하였다. 이것을 위해 블록 클러스터링 알고리즘은 주어진 클러스터의 크기로 블록이 묶일 때까지 블록의 수행시간 정보를 고려하여 함수 병렬성을 최대한 보존하며 블록들을 묶어나간다. H.263 코덱 예제를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 다양한 클러스터의 크기 조건에 대해서 다양한 클러스터링 결과를 제공함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.155-157
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• 2020

본 논문은 딥러닝 기반의 중첩 블록 단위 이미지 압축 방법에 대하여 제안한다. 이미지를 블록 단위로 나누어 압축을 진행하며, 그 과정에서 생길 수 있는 블록화 현상을 제거하기 위해 블록의 주변부를 압축에 이용한다. 이로 인한 추가적인 부하를 제거하기 위해 복호화에 필요한 부하 영역을 제거한 뒤, 복호화기에서 특징맵들을 병합하여, 제거한 영역에 대해 주변 블록의 정보를 사용하여 복호화를 진행한다. 압축을 진행하고자 하는 이미지의 크기에 따라 급격하게 증가하는 요구 메모리를 이미지의 크기에 상관 없이 고정된 작은 메모리로 이미지 압축을 진행할 수 있다는 장점이 있다. 실험 결과로써 4K 이미지를 통해서 복원된 화질과 메모리의 사용량을 측정한 결과, 동일한 화질을 유지함과 동시에, 기존 방법대비 약 500배 적은 메모리 사용량을 보인다.