• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.7
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• pp.1527-1532
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• 2003

기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.2
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• pp.50-55
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• 1998

트리코딩과 시영역 하모닉 스케일링을 결합하여 6.4 및 4.8 kbits/s급 음성부호화기 를 제안하였다. 부호화기는 완전 후방 적응적이고 또 하모닉 스케일링 때문에 저지연은 아 니다. 부호화기의 에러 성능을 향상시키기 위하여 트리코더에 새로운 적응 피치 예측기, 적 응 이득 함수, 단구간 적응 예측 알고리듬 등을 제안하였다. 새로운 코드 트리와 적응 이득 함수, 새로운 후방 적응 피치 예측기, 잡음에 강인한 단구간 적응 예측 알고리듬 등을 이상 적인 채널과 잡음의 영향을 받는 채널에 대하여 각각 그 성능을 평가하였다. 두 문장씩 쌍 으로 비교한 청취실험 결과, 6.4kbits/s coder (2-to-1 TDHS/2 bits/sample tree coding)의 음질은 6400samples/s로 표본화된 6-bit logPCM의 음질과 대등하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.11
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• pp.1474-1482
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• 2004

In this paper, we propose an approach for extracting and filtering block motion vectors using an adaptive weight function. We first extract motion vectors from a sequence of images by using size-varibale block matching and then process them by adaptive robust estimation to filter out outliers (motion vectors out of concern). The proposed adaptive robust estimation defines a continuous sigmoid weight function. It then adaptively tunes the sigmoid function to its hard-limit as the residual errors between the model and input data are decreased, so that we can effectively separate non-outliers (motion vectors of concern) from outliers with the finally tuned hard-limit of the weight function. The experimental results show that the suggested approach is very effective in filtering block motion vectors.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.5
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• pp.54-63
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• 1993

적응 능동 잡음제거를 위한 새로운 방식을 기술했으며, 잡음원이 존재하는 환경에서 물리적인 잡음 제거를 하는데 목표를 두었다. 기존의 시스템 식별 방식과 달리 적응 예측기를 사용하였으며 신호를 검출하는데 쓰이는 마이크를 하나로 구성하였다. 잡음 신호 자체를 예측함으로써 적극적인 대처를 할 수 있으며 적응 알고리즘은 한번만 사용되고 적응 제어형 시스템 식별 방식에서 필요로 하는 피드백 항을 제거시킴으로써 시스템을 간략화시켰다. 컴퓨터 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방식이 주기성을 갖거나 혹은 대역 제한된 잡음에 대해서 매우 유용함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.180-183
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• 2012

본 논문에서는 고속 움직임 예측(Fast Motion Estimation)방법의 일종인 다단계 연속 제거 알고리즘(MSEA : Multi-level Successive Elimination Algorithm)에 움직임의 역동성 정도를 고려하여 적응적인 가중치를 적용하는 방안에 대해 제안하였다. 움직임을 예측하는 과정에서 영상의 화질 손상이 발생하는 방식(Lossy Motion Estimation Algorithm)에서 모든 단위 블록(Macro Block)에 고정된 가중치만을 적용하는 기존의 방식과 달리 주위 블록의 움직임 벡터(Motion Vector)를 통해 움직임의 정도를 가정하여 적응적인 가중치를 적용함으로써 화질 손상을 줄이는 것이 목적이다. 제안하는 알고리즘으로 설계한 실험으로부터 MSEA에 적응적 가중치를 사용할 경우의 효율성을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.1
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• pp.183-189
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• 2013

This paper proposes a novel lossless image compression scheme composed of direction-adaptive prediction and context-based entropy coding. In the prediction stage, we analyze the directional property with respect to the current coding pixel and select an appropriate prediction pixel. In order to further reduce the prediction error, we propose a prediction error compensation technique based on the context model defined by the activities and directional properties of neighboring pixels. The proposed scheme applies a context-based Golomb-Rice coding as the entropy coding since the coding efficiency can be improved by using the conditional entropy from the viewpoint of the information theory. Experimental results indicate that the proposed lossless image compression scheme outperforms the low complexity and high efficient JPEG-LS in terms of the coding efficiency by 1.3% on average for various test images, specifically for the images with a remarkable direction the proposed scheme shows better results.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.3 no.4
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• pp.372-379
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• 2000

In this paper, we propose a fast variable-size block matching algorithm for motion estimation based on bit-pattern. Motion estimation in the proposed algorithm is performed after the representation of image sequence is transformed 8bit pixel values into 1bit ones depending on the mean value of search block, which brings a short searching time by reducing the computational complexity. Moreover, adaptive searching methods according to the motion information of the block make the procedure of motion estimation efficient by eliminating an unnecessary searching of low motion block and deepening a searching procedure in high motion block. Experimental results show that the proposed algorithm provides better performance-0.5dB PSNR improvement-than full search block matching algorithm with a fixed block size.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.2
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• pp.184-196
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• 2021

This paper proposes statistics adaptive linear regression-based object size prediction method for object detection. YOLOv2 and YOLOv3, which are typical deep learning-based object detection algorithms, designed the last layer of a network using statistics adaptive exponential regression model to predict the size of objects. However, an exponential regression model can propagate a high derivative of a loss function into all parameters in a network because of the property of an exponential function. We propose statistics adaptive linear regression layer to ease the gradient exploding problem of the exponential regression model. The proposed statistics adaptive linear regression model is used in the last layer of the network to predict the size of objects with statistics estimated from training dataset. We newly designed the network based on the YOLOv3tiny and it shows the higher performance compared to YOLOv3 tiny on the UFPR-ALPR dataset.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.46 no.11
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• pp.18-24
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• 2009

This paper proposes two novel prediction-based adaptive selection cooperation schemes combined with a new relay selection strategy. In the proposed schemes, the destination predicts whether the transmission will be successful or not before a single relay is selected to transmit source's decoded data. Depending on the prediction, the destination feeds back a command to the whole network. Numerical results show that the proposed schemes combined with the relay selection strategy successfully reduce its outage probability, improve its throughput, save transmitted power, and prolong the lifetime of the network.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.295-298
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• 2009

웨이블렛 변환(Wavelet Transform)은 영상압축에 효율적인 방법으로 알려져 있으며 lifting scheme을 이용해서 쉽게 구현이 가능하다. 가장 널리 쓰이는 방법으로는 Daubechies 5/3 필터가 있고, 이를 바탕으로 하여 영상의 기하학적인 특성을 이용한 적응적 예측 방법이 많이 소개되었다. 본 논문에서는 적응적 예측을 위해 템플릿 매칭을 적용한 새로운 알고리즘을 제안하였다.