• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.10C
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• pp.1000-1009
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• 2007

This paper presents a content adaptive interpolation (CAI) for intra deinterlacing. The CAI consists of three steps: pre-processing, content classification, and adaptive interpolation. There are also three main interpolation methods in our proposed CAI, i.e. modified edge-based line averaging (M-ELA), gradient directed interpolation (GDI), and window matching method (WMM). Each proposed method shows different performances according to spatial local features. Therefore, we analyze the local region feature using the gradient detection and classify each missing pixel into four categories. And then, based on the classification result, a different do-interlacing algorithm is activated in order to obtain the best performance. Experimental results demonstrate that the CAI method performs better than previous techniques.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.441-444
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• 2003

본 논문은 동영상 압축 표준 H.264에서 화면간 예측 부호화시 부호화 효율을 높일 수 있는 참조 화면 선택에 대한 기법을 제안하였다. 선택에 대한 문제를 참조 화면 간 움직임 정보를 고려해서 가장 유사한 두 참조 화면을 구하는 것으로 해결하고자 하였고 움직임 정보에 대한 고려는 부호화시 계산되는 R-D 비용함수 값을 사용함으로서 부가적인 계산을 최소화 하고자 하였다. 실험결과 기존의 슬라이딩 윈도우 방식에 비해 Bit Rate 감소로 인한 부호화 효율개선을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1723-1726
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• 2003

본 논문에서는 상세 부밴드에서의 PSNR과 웨이블릿 계수의 계층적 데이터 구조 측면에 초점을 맞추어 웨이블릿 영역에서의 신호 해석을 통한 잡음 제거를 연구하였다. 제안된 방식은 기존의 방식들과는 달리 수직 또는 수평 방향의 고주파 성분에 의한 상세 부밴드에서의 에너지 편중을 고려하여 이들의 에너지의 편중에 따른 분해 필터를 적응적으로 설계하고 부밴드의 에너지를 재분배시켜 성능을 향상 시켰으며, 웨이블릿 계수의 상호 의존성을 고려한 지역윈도우 사용해 기존의 방식을 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.409-411
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• 2002

본 논문에서는 스트리밍 미디어 캐슁 서버의 효율적인 캐슁 구조를 위하여 참조 횟수, 참조량, 참조 시간 둥의 정량적인 인자들과 사용자 요구 주기를 적용하여 최근 참조 경향에 높은 가중치를 부여함으로써 변화하는 콘텐츠 선호 경향에 빠르게 적응하는 가중치 기반의 캐쉬 교체 정책을 제안한다. 성능 분석은 시뮬레이션 환경 구축을 통해 실험하였으며 LRU, LFU와 SEG 캐쉬 정책과 비교 분석하여 향상된 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.262-265
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• 2010

본 논문에서는 그래픽 하드웨어와 그래픽 프로그램 기술을 이용하여 고속으로 스테레오 영상의 시차를 추정하는 기법을 제안한다. 우선, 컬러 스테레오 영상에 대하여 mean-shift 기법을 이용하여 컬러를 이용한 영역분할을 수행한다. 분할된 컬러 영역 단위로 가중치를 계산함으로써, 화소단위로 가중치를 계산하는 기존의 방식에 비하여 속도를 높일 수 있다. 블록정합함수를 계산하는 과정에서는 슬라이딩 윈도우 방식을 채택하여, 새로 블록안으로 들어오는 화소열과 빠져나가는 화소열의 정합함수값을 가감하여 화소마다 반복적으로 합산되는 정합함수의 계산량을 크게 줄인다. Middlebury 스테레오 영상을 이용하여 실험 및 평가를 수행한 결과, VGA 급 스테레오 영상을 기준으로 10 프레임 이상을 처리하면서도 기존의 적응적인 가중치를 갖는 블록정합 방식의 성능과 유사한 결과를 확인하였다. 이러한 고속화 방법을 통하여, 기존의 적응적인 가중치를 이용한 블록정합 방식에 비하여 훨씬 고속으로 스테레오 정합을 수행할 수 있으며, 실시간 시차추정이 필요한 시스템에 적용하는 것이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.331-333
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• 2006

다양한 환경을 포항하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 기존의 대표적인 배경 모델링 방법으로 통계적 방법을 이용한 $W^4$ 방법이 있지만 칼라 영상의 다양한 환경에서 한계를 보인다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링을 이용한다. 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 큐 크기와 RGB 값의 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 적응적으로 결정하기 위한 방법을 제안한다. 환경 변수를 결정하기 위친 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 영상 처리 기법들을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.2
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• pp.88-95
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• 1999

Stack filters are a class of digital nonlinear filters with excellent properties for signal restoration. Unfortunately, present algorithms for designing stack filters with large window size are limited in applications by their computational overhead and serial nature. In this paper, new, highly-parallel algorithm is developed for determining a stack filter which minimizes the mean absolute error criterion. It retains the iterative nature of the present adaptive algorithm, but significantly reduces the number of required to converge to an optima filter. A proof is also give that the proposed algorithm converges to an optimal stack filter.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.453-455
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• 2000

기하급수적으로 증가하는 인터넷의 정보량에서 최적의 정보를 찾고자 하는 사용자의 요구가 증가함에 따라 개별적 사용자에게 필요한 정보만을 제공하는 것이 필요하다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신 문서를 수집하는 웹 문서 추천 에이전트의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 웹 문서 추천에이전트에서 사용되는 프로파일을 효과적으로 생성하고 학습하기 위한 문서 표현 방법, 특징 선택법을 제안한다. 제안된 문서 표현 방법은 슬라이딩 윈도우 방법을 통해 인접한 단어쌍의 문맥 정보를 이용하고, 의존 구조를 이용하며 사용자의 관심 변화에 빨리 적응 할 수 있도록 시간에 대한 가중치를 반영한다. 제안된 방법으로 프로파일을 구성한 웹 문서 추천 에이전트는 사용자의 관심 분야를 효과적으로 반영하고 관심 변화에 빨리 적응하여 사용자에게 알맞은 문서를 추천한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11a
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• pp.193-196
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• 2002

이 논문에서는 인터넷 기반 분산컴퓨팅 테스트베드를 구축하고 이를 활용하여 '단백질과 리간드 결합 세기예측을 통한 신약후보물질탐색'을 수행한 결과를 보인다. 윈도우즈 계열의 임의 자발적 인터넷 사용자 1,217대의 PC를 대상으로 수행되었으며, 시스템이 목표로 하고 있는 확장성, 가용성, 신뢰성, 적응성 등이 충분히 적응성을 보이고, 실험을 통해 얻어진 교훈을 피드백으로 향후 연구 방향을 제시한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.1_2
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• pp.59-66
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• 2004

In this paper, a fast 3D model extraction algorithm with an enhanced PBIL of preserving depth consistency is proposed for the extraction of 3D depth information from 2D images. Evolutionary computation algorithms are efficient search methods based on natural selection and population genetics. 2D disparity maps acquired by conventional matching algorithms do not match well with the original image profile in disparity edge regions because of the loss of fine and precise information in the regions. Therefore, in order to decrease the imprecision of disparity values and increase the quality of matching, a compact genetic algorithm is adapted for matching environments, and the adaptive window, which is controlled by the complexity of neighbor disparities in an abrupt disparity point is used. As the result, the proposed algorithm showed more correct and precise disparities were obtained than those by conventional matching methods with relaxation scheme.