• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.256-258
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• 2003

지정 레지스터 수의 증가를 최소화하는 레지스터 할당 방법은 컬러링 과정에서 좀 더 적은 수의 레지스터를 사용하도록 하기 위하여 제안된 방법이다. 이 방법은 생존 범위가 서로 복잡하게 얽혀 있을 때 다른 레지스터 할당 알고리즘 보다 우수한 결과를 보였다. Appel의 간섭 그래프들을 사용하여 제시된 레지스터 할당 방법과 Chaitin의 알고리즘을 비교할 때 500개 이상의 에지를 포함하는 그래프중에 29.7%의 그래프에서 레지스터 요구 수를 적게 요구하였다. 전체 그래프를 대상으로 한 실험에서는 9.7%의 그래프에서 Chaitin의 알고리즘 보다 레지스터를 적게 요구하였고, 노드 병합 레지스터 할당 방법보다는 2.2%의 그래프에서 레지스터 요구수의 감소를 보였다. 제시된 알고리즘은 전역 변수의 사용이 많고, 함수 코드의 길이가 긴 프로그램의 실행 성능 개선에 도움이 될 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.21-27
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• 2007

본 논문에서는 3차원 점집합으로부터 3차원 메시를 생성하는 효율적인 기법을 소개한다. 대표적인 3차원 삼각화 방법으로 3차원 딜로니 삼각화 기법이 있으나 물체의 표면만을 고려한 메시 생성을 위한 방법으로 비효율적인 측면이 있다. 본 논문에서는 적은 계산량으로 물체의 표면 메시를 생성하는 기법을 소개한다. 물체의 각 영역을 분할하고 각 영역에 대해서 2차원 딜로니 삼각화를 적용하여 3차원 메시 구조를 얻는다. 3차원 점 집합에 대해 OBB(Oriented Bounding Box)를 계산하고 이를 기준으로 점 집합을 여러 분할 영역으로 나누고 각 부분 점 집합에 대해서 2차원 딜로니 삼각화를 실시한다. 각 2차원 삼각화 결과는 점전적으로 전체 메시에 병합된다. 또한 병합된 메시에서 잘못된 에지의 연결을 제거함으로써 객체의 삼각 분할 결과를 향상시킨다. 제안된 메시 생성 기법은 다양한 영상 기반 모델링 응용에서 효과적으로 적용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.91-102
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• 2010

기존의 감시 시스템이나 차량 검출 시스템은 제한되고 불안정한 조명환경에서는 객체들을 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 불안정한 조명의 영향에 의한 문제점들을 해결하기 위해 참조 배경 영상의 적응적인 갱신 기법을 제안한다. 처음 입력영상을 참조 배경영상으로 설정하고 에지 성분에 따라 3가지 블록 크기로 나눈다. 그리고 각 블록의 밝기 변화량, 안정성, 색상 정보 그리고 에지 성분을 이용하는 블록상태 분석법이 적용된다. 참조 배경 영상에서 갱신된 블록과 같은 블록 상태를 갖는 인접하는 블록들을 하나의 블록으로 병합시킨다. 제안하는 기법은 움직이는 객체와 불안정한 조명을 구별할 수 있어 강인한 참조 배경 영상을 생성할 수 있다. 그리고 제안하는 블록 상태 분석법은 참조 배경 영상을 운영적인 측면과 시간적인 측면에서 매우 효율적으로 갱신시킨다. 본 논문은 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 조명이 빠르게 변화하는 도로 환경에서 제안하는 기법이 군집화를 통해 차량을 안정적으로 검출함을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권1호
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• pp.79-85
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• 2001

본 논문에서는 시간제약 조건하에서 면적을 고려한 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 EDIF나 부울식의 불린 네트워크에서 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력변수로 분리하여 조합논리회로로 구성한다. 구성된 회로는 DAG 형식으로 표현한다. DAG에서 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드는 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 아웃 프리트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 기존의 CPLD 기술 매핑 알고리즘으로 제안된 TEMPLA보다 적은 면적으로 회로를 구현하고, TMCPLD의 단점인 전체 수행 시간을 개선하기 위한 것이다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 결정한다. 각 노드가 가지고 있는 OR 텀수를 비용으로 하는 초기비용과 노드 병합 후 생성될 OR 텀수인 전체비용을 계산하여 CPLD를 구성하고 있는 CLB의 OR텀수보다 비용이 초과되지 않는 노드를 병합하여 매핑 가능한 클러스터를 구성한다. 매핑 가능 클러스터들 중에서 가장 짧은 다단의 수를 갖는 클러스터들을 선택하여 그래프 분할을 수행한다. 분할된 클러스터들은 콜랍싱(collapsing)을 통해 노드들을 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 OR텀 개수에 맞게 빈 패킹(Bin packing)을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 DDMAP에 비해 62.6%의 논리블록의 수가 감소되었고, TEMPLA에 비해 17.6% 감소되었다. TMCPLD와의 결과 비교는 조합논리 회로의 5개 회로만을 비교한 결과 4.7% 감소되었다. 이와같은 실험결과는 CPLD를 이용한 기술매핑에 상당한 효율성을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.60-65
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• 2010

본 논문은 모바일 로봇에 장착된 스테레오 카메라의 영상에서 주변 환경에 대한 지도를 작성하기 위해 특징 검출 및 매칭 그리고 2D 지도 작성의 결과를 기술한다. 영상의 특징을 추출하는 방법은 실시간으로 프로세싱하기 위해서 빠른 연산이 가능한 에지 검출과 차 영상을 이용한 특징을 스테레오 매칭 기법을 통해 상관계수를 구할 수 있다. 이동 로봇의 위치를 추정하기 위해 ZigBee를 이용한 비컨과 로봇에 장착된 엔코더를 칼만 필터를 통해 추정한다. 또한 방위를 측정할 수 있는 자이로 센서를 병합하여 모바일 로봇이 이동하면서 지도를 작성할 수 있게 한다. 이는 이동 로봇의 SLAM 기술과 더불어 지능형 로봇이 인간 생활에서 효과적으로 적용될 수 있는 기반이 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.15-24
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• 1999

본 논문에서는 시간제약 조건하에서 수행시간을 개선한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 논리식을 DAG로 구성하여 각 노드를 검색한 후. 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 최상위 노드만을 복제(replication)하여 DAG를 팬 아웃 프리 트리로 재구성함으로써 지연시간과 CLB의 개수가 최소화되며 수행 시간도 개선하였다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 초기비용과 전체비용을 계산하여 CLB의 k-OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들를 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 k-OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TMCPLD에 비해 수행 시간이 20.3% 감소되었다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.224-234
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• 2000

본 논문에서는 시간제약 조건하에서 순차회로를 위한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 순차회로의 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리한 후 조합논리 부분을 DAG로 표현한다. DAG의 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 앙웃 프리 트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 기존의 CPLD 기술 매핑 알고리즘으로 제안된 TEMPLA보다 적은 면적으로 회로를 구현하고, TMCPLD의 단점인 전체 수행 시간을 개선하기 위한 것이다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 OR 텀수를 비용으로 하는 초기비용과 노드 병합 후 생성될 OR 텀수인 전체비용을 게산하여 CPLD를 구성하고 있는 CLV의 OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들를 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 수가 15.58% 감소되었고, TMCPLD에 비해 수행 시간이 감소되었다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권6호
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• pp.9-17
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• 1999

본 논문에서는 시간제약 조건을 고려한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 논리식을 DAG로 구성하여 각 노드를 검색한 후, 출력에지가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드를 복제(replication)하여 DAG을 재구성함으로써 지연시간과 CLB의 개수가 최소화 되도록 하였다. 즉, 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정한다. 그런 다음 각 노드의 초기비용과 전체비용을 계산하여 CLB의 k-OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들을 병합하고 네 번째로 주어진 소자의 CLB안에 있는 k-OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 본 논 문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 개수가 18% 감소되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.44-53
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• 2011

본 논문에서는 depth layer partition을 이용한 2D 동영상의 자동 3D 변환 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 2D 동영상의 장면 전환점을 검출하여 각각의 프레임 그룹을 설정하여 움직임 연산 과정에서의 오류 확산을 방지하여 깊이맵(depth map) 생성과 정에서 오차를 줄여준다. 깊이정보는 두 가지 방법으로 생성되는데 하나는 영역 분할과 움직임 정보를 이용하여 깊이맵을 추출하는 것이고 다른 하나는 에지 방향성 히스토그램(edge directional histogram)을 이용하는 방법이다. 제안하는 기법에서는 객체와 배경을 분리하는 depth layer partition 과정을 수행한 후 생성된 두 개의 깊이맵을 원 영상에 최적이 되도록 병합하게 된다. 제안된 기법으로 신뢰도 높은 깊이맵과 결과 영상을 생성할 수 있다는 것을 다양한 실험 결과를 통해 알 수 있다.