Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.233-235
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2010
영상 압축은 멀티미디어 실시간 전송에 있어서 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측 부분은 가장 계산량이 많고 가장 복잡한 부분으로 실시간 전송을 위해서는 고속 알고리즘이 필요한 부분이다. 본 논문은 기존의 움직임 예측 알고리즘의 하나인 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리즘 중 2bit 변환을 개선하여 더욱 빠른 알고리즘을 제안한다. 기존의 2bit 변환 알고리즘은 현재 프레임과 이전 프레임의 블록에 윈도우를 씌어 각 프레임의 윈도우에서 구한 평균과 표준편차를 가지고 각각 2bit 변환을 하였다. 그러나 본 논문은 현재 프레임과 이전 프레임의 블록에 윈도우를 씌우고 현재 프레임의 윈도우에서 구한 평균과 표준편차를 이전 프레임에 적용을 시켜 같은 평균과 표준편차를 이용하여 기존의 알고리즘을 개선한다. 제안하는 알고리즘은 계산량의 감소와 동시에 화질을 유지시킨다.
This is the preliminary study to develop composite window frame of commercial aircraft using VaRTM process. For two candidate carbon fabrics(triaxial overbraid, sleeving braider), specimens were fabricated using VaRTM process, and the physical & mechanical property tests were performed to obtain the material properties according to ASTM. FEM analysis for each candidate carbon fabric was performed to find the minimum number of plies and weight for composite window frame to satisfy the design requirements. In this study, Tsai-Wu strength failure criterion was used to evaluate the safety of structure.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.107-110
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2000
음성 신호는 시간에 따라 변하지만 일정 구간에서는 특성이 변하지 않는다고 가정하여 윈도우를 취해 단구간 분석을 한다. 이 때 윈도우의 적용은 필수적이다. 하지만 단구간 분석을 위해서 사용되는 윈도우에 의해 생기는 누설에너지 때문에 음성신호의 스펙트럼 정보가 왜곡되어 버린다. 본 논문에서는 스펙트럼 분석 시 발생되는 누설에너지를 최소화하는 방법을 제안하고자 한다. 음성신호에 고정된 크기의 rectangular Window를 취한 후 처음 샘플과 차이가 가장 작은 샘플을 프레임 크기의 3/4인 지점에서부터 검색하여 최소인 부분까지 시간 축 스케일링을 한 후 기존의 윈도우 크기와 같은 크기로 만든다. interpolation과 decimation을 조합하여 시간 축 스케일링을 한다. 이렇게 윈도우가 적용된 신호를 처리 후 위의 역 과정을 수행한다. 제안한 윈도우의 SNRseg는 rectangular window보다 평균 7.88dB 낮고, kaiser window보다 평균 1.65dB 높았다. 또한 제안한 윈도우의 SD는 rectangular window 보다 평균 $1.73dB^\2$ 낮았다.
We investigate and analyze the problems encountered in frame-based estimation of TDOA (Time Difference of Arrival) using CPSP function. Spectral leakage occurring in framing of a speech signal by a rectangular window could make estimation of CPSP spectrum inaccurate. Framing with other windows to reduce the spectral leakage distorts the signal due to the asynchronous weighting around the frame specifically both ends of the frame. These problems degrade the performance of the CPSP-based TDOA estimation. In this paper, we propose a method to alleviate those problems by pre-emphasis of the speech signal. It reduces the influence of the spectral leakage by reducing dynamic range of the spectrum of a speech signal with pre-emphasis. To validate the proposed method of pre-emphasis, we carry out TDOA estimation experiments in various noise and reverberation conditions, Experimental results have shown that the framing of pre-emphasized microphone output by a rectangular window achieves higher success rate of TDOA estimation than any other framing methods.
This paper introduces the MPEG-4 video frame-based bitrate control methodology using two dimensional history pool and a sliding window. Proposed method preferentially clusters the encoded results according to the image characteristics and stores those results into the 2 dimensional history pool. Among the stored results in the pool, the sliding window collects the encoded results whose characteristics are very similar to the image frame to be encoded. Feedback regression is finally carried out bated on the collected results. Therefore proposed method can actively adapt to the rapid varying image characteristics by reducing the occurrences of the extrapolations when determining the quantization steps. Proposed method has better performances than the MPEG-4 frame-based bitrate control algorithm by evaluating with the actually encoded bits per frame, encoded PSNR's, and frame skips.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2006.11a
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pp.15-18
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2006
비디오를 내용 별로 분할하기 위한 최소 단위는 비디오의 샷이다. 따라서 비디오 내용 정보를 분석함에 있어서 비디오의 샷 경계 검출은 필수적인 과정이다. 이러한 샷 전환 과정은 급격한 샷 전환 과정과 점진적인 샷 전환 과정으로 구분할 수 있다. 점진적인 샷 전환 과정의 경우 전환 과정이 여러 프레임들에 걸쳐 발생되는 관계로 점진적인 샷 전환 과정을 검출하기 위하여, 기존 샷 경계 검출 알고리즘은 일정 간격을 슬라이딩한 윈도우 프레임들 간의 차이를 비교하는 방식을 이용하였다. 기존 슬라이딩 윈도우 방법은 점전적인 샷 전환 과정을 검출하기 위하여 고정된 크기의 윈도우 하나만을 이용하였다. 이 경우, 슬라이딩 윈도우의 길이가 점진적인 샷 전환 과정에 비해 짧으면, 샷 전환을 검출하지 못 한다. 슬라이딩 윈도우의 길이가 샷의 길이보다 길면 샷을 점진적인 샷 전환으로 검출하는 오류가 발생된다. 상기 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 서로 다른 크기의 다수의 슬라이딩 윈도우들과 적응적 경계치를 적용한 샷 경계 검출 방법을 제안한다.
We present the frame synchronization scheme using the FFT window position restoration algorithm appropriate for wireless OFDM systems under multipath fading environment. From the restoration of the synchronization parameters of previous several frames, the algorithm can extract the synchronization parameters for the next frames. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compare the probability of synchronization failure under time and frequency domains, respectively. From the simulation results, one can see that the algorithm in the time domain shows better performance than in the frequency one, for the $E_b/N_o$ of 6.0dB or more.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.164-166
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2014
본 논문에서는 HOG 기반 보행자 검출 및 추적에서, HOG feature의 슬라이딩 윈도우의 수와 피라미드 층 수가 알고리즘의 수행속도와 직접적인 관계가 있다는 것을 확인한다. 그리고 이 결과를 바탕으로 윈도우의 수와 피라마드 층 수를 줄이는 방법을 제안하여 전체적인 보행자 검출 및 추적 속도를 증가시키고자 한다. 구체적으로, 제안하는 알고리즘은 검출 단계에서 색상의 선명도를 이용하여 관심 영역을 프레임 내에 지정함으로써 슬라이딩 윈도우의 수를 줄이고, 부가적으로 피라미드 층 수 또한 줄어들어서 보행자 검출 속도를 향상시킨다. 그리고 추적 단계에서는 보행자로 검출된 윈도우의 색상 정보를 이용하여 검출된 보행자를 빠르고 정확하게 추적하는 하는 방법을 제시한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.5A
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pp.426-432
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2007
The MAP algorithm is designed and implemented through the sliding window method for turbo decoding. First, the implementation issues, which are the length of the sliding window and the normalization method of state metrics are reviewed, and their optimal values are obtained by the simulation. All component schemes of the decoder including the branch metric evaluator are also presented. The proposed MAP architecture can be easily redesigned according to the size of sliding window, that is, sub-frame length because of its simplicity on buffer control.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1343-1346
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2013
본 연구에서는 기존의 Viola-Jones 물체 검출 프레임워크를 개선하여 하나의 특징 당 더 높은 효율을 가지며 검출대상이 아닌 서브 윈도우들을 더 빠르게 제거하는 학습 알고리즘을 제안한다. 학습의 결과로 생성된 물체 검출기는 서브윈도우를 특정 임계값까지 빠르게 제거하기 때문에 서브윈도우당 계산수가 줄어든다. 기존의 Viola-Jones 물체 검출기와 동일한 프레임워크이므로 인식성능에는 영향을 주지 않는다. MIT-CMU 테스트 집합에 대해서 서브윈도우당 특징 계산 횟수를 측정하였으며 기존 계산 횟수의 57%로 줄어들어 검출 속도가 약 71% 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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