• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.96-99
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• 2010

H.264/AVC 부호화 표준은 영상의 특성을 반영하기 위해 $16{\times}16$부터 $4{\times}4$ 크기의 가변적인 블록을 이용하여 부호화 효율을 높인다. 하지만 이로 인해 부호기의 복잡도가 증가된다. 부호기 복잡도를 증가시키는 여러 요인 중, H.264/AVC의 모드 결정은 부호기의 복잡도를 증가시키는 주요인이다. 본 논문에서는 IPPP구조에서 비트율 왜곡값을 이용하여 고속으로 매크로블록의 모드를 결정하는 방법을 제안한다. 인트라 화면에서의 인트라 $4{\times}4$, 인트라 $16{\times}16$의 비트율 왜곡 평균값으로 영상에 적응적인 최대 임계값과 최소 임계값을 결정한다. 다음, $16{\times}16$, $16{\times}8$, $8{\times}16$ 인터 모드의 비트율 왜곡값이 최대 임계값과 최소 임계값으로 분할한 범위 중 어느 곳에 해당하는지를 살펴보고, 이에 따라 인트라 모드 결정 단계를 선택적으로 결정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 H.264/AVC에 비해 부호화 효율의 큰 감소 없이 평균 27.42%의 부호화 시간을 감소시켰다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.33-36
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• 2012

변이 탐색 범위는 스테레오 정합을 위한 변이 추정 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 줄 수 있는 변수 중 하나이다. 일반적으로 이러한 변이 탐색 범위는 영상 전체의 최소 변이 값과 최대 변이 값의 범위로 정의된 전역적인 탐색 범위를 사용하게 된다. 이러한 전역적인 탐색 범위는 픽셀에 따라서 불필요한 범위에까지 탐색하게 하며, 이는 변이 추정의 성능적, 속도적 측면에서 좋지 않은 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 픽셀에 따라 변이 탐색 범위를 제한시키는 방법을 제안한다. 낮은 계산 복잡도를 갖는 간단한 변이 추정 알고리즘을 통해 먼저 변이 지도를 생성하여 각 픽셀 당 윈도우를 대응하여 변이 히스토그램을 만든다. 변이 히스토그램에 적응적인 임계 값을 적용하여 픽셀당 변이 후보군을 결정한다. 전역적인 변이 탐색 범위와 제안하는 방법으로 제한된 변이 탐색 범위를 각각 동일한 변이 추정 알고리즘에 적용해 보는 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 분석하였다. 실험 결과로부터 제안하는 방식은 변이 추정 알고리즘의 정확도 측면의 성능을 향상시켰고, 알고리즘의 속도를 평균 5배 이상 향상시켜주는 결과를 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9C호
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• pp.939-948
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• 2005

본 논문에서는 JPEG2000의 EBCOT에서 과다한 연산량을 요구하는 컨텍스트 추출과정의 연산량을 감소시키는 방법을 제안하였다. 이 방법은 웨이블릿 변환의 특성인 계수들의 트리구조와 그 계수들의 상관도를 이용하여 특정 임계값을 설정하고 그 임계값보다 작은 계수와 그 자손계수들은 컨텍스트 추출과정을 거치지 않게 하는 것이다. 이 임계값이 증가함에 따라 컨텍스트 추출을 위한 연산량과 출력 데이터양이 줄어드나 화질의 열화가 심해지는 연산량과 화질 또는 데이터량간의 상보적 관계가 성립된다. 따라서 이 임계값을 네트워크의 환경 또는 조건에 따라 설정하면 네트워크에 적응적으로 수행할 수 있는 컨텍스트 추출방법이 가능하다. 이 방법을 실험한 결과 수용할 만한 화질의 범위(30dB 이상)의 임계값은 0에서 4사이이었으며, 이 범위에서 연산량은 평균 $3\%$에서 $64\%$를 감소할 수 있고, 출력데이터는 평균 $32\%$에서 $73\%$의 감소율을 보여 수용할 만한 화질의 열화를 대가로 상당한 연산량 감소와 데이터량 감소를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 제안한 방법은 무선 환경에서 영상/비디오 데이터의 실시간 통신 등에 매우 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.101-108
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• 2024

AI-OCR은 광학 문자 인식(OCR) 기술과 Artificial intelligence(AI)의 결합으로 사람의 인식이 필요하던 OCR의 단점을 보완하는 기술 향상을 이뤄내고 있다. AI-OCR의 성능을 높이기 위해서는 다양한 학습데이터의 훈련이 필요하다. 하지만 이미지 색상이 비슷한 밝기를 가진 경우에는 인식률이 떨어지기 때문에, Homomorphic filtering(HF)을 이용한 전처리 과정으로 색상 차이를 분명하게 하여 텍스트 인식률을 높이게 된다. HF은 감마값을 이용해 이미지의 고주파와 저주파를 각각 조절한다는 점에서 텍스트 추출에 적합하지만 감마값의 조절이 수동적으로 이뤄지는 단점이 존재한다. 본 연구는 시험적 과정을 거쳐 이미지의 대비, 밝기 및 엔트로피를 근거하는 감마의 임계값 범위를 제안한다. 제안된 감마값 범위를 적용한 HF의 실험 결과는 효율적인 AI-OCR의 높은 등장 가능성을 시사한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.174-177
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• 2018

스마트폰 키 애플리케이션이 널리 사용되면서, 이에 대한 중계 공격의 위협도 증가하고 있다. 중계공격은 공격자가 차량과 키 애플리케이션 사이에서 오고가는 신호를 중계하여 허용 범위 밖의 통신을 시스템이 유요한 것으로 판단하게 하는 공격이다. 본 논문에서는 중계 공격을 막기 위해, 추가 지연시간을 탐지하여, 임계 지연 시간을 넘었을 경우 차량과 스마트키가 충분히 근접하지 않았다고 판단하여 차량 문 개폐 요청을 거부하는 시스템을 제안하였다. 또한 실제 환경에서의 유동성을 고려하여 임계 지연 시간을 지속적으로 업데이트하는 적응 임계 지연 시간(Adaptive Delay Threshold) 기술을 제시하였다. 그리고 실제 임베디드 기기를 이용해 시스템을 구현하여 시스템의 실효성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.224-236
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• 1997

ATM 망의 트래픽 흐름을 조절하고 망 자원의 사용을 최적화하기 위해서는 폭주로 인한 성능 저하를 막거나 폭주 발생 시 대처할 수 있는 적절한 제어가 필요하다. 기 존의 UPC 알고리즘이 망의 상황과는 관계없이 매우 불안정한 예방적 기능만을 제공하 고 버퍼로 인해 셀 지연를 가중시키는 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서는 OAM 셀 이 주는 정보를 바탕으로 망 내의 상황을 판단한 다음, 사용자가 요구한 서비스의 질 을 고려하여 리키율을 제어하고 버퍼에 임계값을 두어 조절함으로써 망 내의혼잡을 피하기 위한 적응적 UPC 알고리즘을 제안 하였다. 트래픽의 종류가 다양해지고 망 내 의 전송 속도가 증가함에 따라 제안한 적응적 UPC-BT 알고리즘은 그 활용 범위를 넓 혀가는 ATM 망에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘의 효율성을 음성과 고속 데이타를 중심으로 시뮬레이션을 통하여 입증하고, 시뮬레이션 결과를 기존의 UPC 알고리즘과 비교 분석하여, 제안한 적응적 UPC-BT 알고리즘을 이 용하면 다양한 트래픽에 따라 사용자가 요구하는 서비스의 질을 유지하면서, 동시에 망의 자원을 효율적으로 사용할 수 있다는 것을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.723-726
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• 2001

일반적으로 블록기반의 동영상 압축방식은 블록킹효과를 필연적으로 수반한다. 특히 저비트율의 동영상에서는 블록킹 효과가 다른 어떤 영상의 왜곡보다 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 블록킹효과를 효율적으로 인간 시각체계에 적합하게 실시간으로 제거하는 후처리 알고리즘을 제안한다. 우선 복원된 영상에서 인간의 시각체계와 동영상의 특성에 따라 3가지의 모드로 분리하여 QP(quantization Parameter)에 따라 임계치를 변화함으로써 각 모드의 필터링 범위를 가변시켰다. 이후에 각 모드에 알맞은 일차원 및 적응형 필터링을 적용한다. 적용된 모드별 필터링은 과도한 블러링 현상을 방지하고 영상내의 실제 에지성분읓 보호하면서 효과적으로 블록킹효과를 제거한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 실험 영상에 적용하였을 경우에 주관적 화질 및 객관적 화질인 PSNR로 0.5dB 정도 향상되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.17-22
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• 2016

고차 QAM 시스템에 대한 자기적응 등화에서 눈 모형이 완전히 닫힌 등화 초기에 적용하여 눈 모형을 빠르게 열뿐만 아니라 정상상태 오차 레벨을 크게 낮추는 새로운 SDD 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 M-QAM 응용에서, 관찰에 가장 인접한 두 심볼을 추정의 기반으로 함으로써 기존 SDD의 계산 복잡성을 최소화하고, QAM 차수에 무관하게 연판정을 크게 단순화하였다. 아울러 심볼 추정에 임계 함수에 비해 오판정 회피가 우수한 시그모이드 함수를 적용, 추정의 신뢰도를 높였다. 또한 등화기 갱신을 위한 오차 발생 시 임계 함수에 의한 심볼 판정 값을 오차에 가중하여 오차 변동 범위를 확장함으로써 제안한 자기적응 등화기의 초기화 성능을 개선하였다. 결과적으로 제안 방법은 기존 SDD의 계산 복잡성과 초기화 및 수렴 특성을 현저히 개선하였다. 부가 잡음이 존재하는 다중경로 채널 조건에서 64-QAM 및 256-QAM에 대한 모의실험을 통해 CMA와 제안한 2-SDD 및 가중된 2-SDD의 두 가지 형태의 성능을 비교하고 제안 방법의 유용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권1호
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• pp.38-48
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• 2006

무선 랜의 영역 확장을 위해서 무선 랜과 유사한 2계층 프로토콜(1)을 사용하는 이동 애드 혹 네트워크의 인터네트워킹 기법을 (2)에서 제안하고 있다. 이 기법은 무선 랜 확장을 위한 UMTS (Universal Mobile Telecommunications Systems)와 무선 랜의 인터네트워킹 기법(3-4)에 비해 물리 및 논리적인 특성이 유사하기 때문에 상대적으로 낮은 오버헤드와 지연을 갖는다는 장점이 있다. 애드 흑과 무선 랜간의 인터네트워킹을 위해 (2)가 제안하고 있는 모드 변환 알고리즘은 시그널 강도만을 고려하여 핸드오프를 결정하기 때문에 상이한 시그널을 수신하는 영역에 지그재그로 이동하는 경우 빈번한 핸드오프를 야기 시킬 수 있다. 또, 무선 랜에서의 이동성 지원이 MIPv6 프로토콜을 기반으로 하고 있어서 핸드오프시 높은 지연을 갖고 시그널 메시지 교환으로 인한 오버헤드가 크다. 본 논문에서는 (2)에서 제안하는 스위칭 기법을 수정 및 보완함으로써 이동 노드가 HMIPv6를 기반으로 하고 있는 무선 랜의 범위를 벗어나 난청지역(dead-spot)에 진입했을 때 무선 랜 영역의 확장을 위해서 무선 랜과 이동 애드 혹 네트워크간의 최적화된 인터네트워킹 방안을 제안한다. (2)에서 발생할 수 있는 핸드오프 핑퐁문제를 적응적인 임계치를 반영함으로써 해결하였다. 특히, 무선 랜에서 이동성 지원을 위한 HMIPv6 프로토콜과 병립되어 사용될 수 있는 OLSR 프로토콜을 이동 애드 혹 네트워크에서 적용하였다. 총 오버헤드 시간을 구하고 실험과 시뮬레이션을 통해 제안된 스위칭 방식이 기존의 방식보다 성능이 우수함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권6호
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• pp.741-754
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• 2008

지속적으로 확장되는 데이터 스트림에 대한 데이터 마이닝 수행과정에서는 메모리 사용량을 가용한 범위 내로 제한하는 것이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 한정된 메모리 공간을 이용하여 빈발 항목집합을 탐색하는데 효과적인 프라임 패턴 트리(Prime pattern tree: PPT)구조를 제안한다. 프라임 패턴 트리는 기존의 전위 트리 구조와 비교하여 항목집합들을 하나의 노드로 관리함으로써 트리의 크기를 크게 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 전지 임계값 $S_{\delta}$에 따라 노드를 병합하거나 분리하여 동적으로 트리의 크기와 결과 집합의 정확도를 마이닝 수행 중에 조절 할 수 있다. $S_{\delta}$값이 크면 한 노드에서 관리되는 항목집합의 수가 증가하게 되고, 출현 빈도수를 추정해야 하기 때문에, $S_{\delta}$값이 작을수록 결과집합의 정확도가 높다. 이처럼 PPT에는 트리의 크기와 정확도의 trade-off 가 존재한다. PPT의 이러한 특성에 기반하여, 데이터 스트림에서 갑자기 데이터 집합에 변화가 생겨 빈발항목이 될 가능성이 높은 항목들이 많이 출현하는 경우에도 마이닝을 지속적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 프라임 패턴 트리를 이전 연구에서 제안한 데이터 스트림에서 최근 빈발 항목 탐색 방법인 estDec 방법에 적용하여 한정된 작은 양의 메모리 공간을 이용하여 온라인 데이터 스트림에서 빈발항목을 탐색하는 방법을 제시한다. 또한, 가용 메모리 범위에서 최적의 메모리를 사용하여 최적의 마이닝 결과를 얻을 수 있도록 하는 메모리 사용량에 대한 적응적 방법을 제시한다. 끝으로, 여러 실험을 통한 효율성 검증을 통해 제안된 방법의 여러 특성을 확인한다.