• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1898-1902
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• 2009

영상 분석에서는 적절한 탐색 범위를 결정하는 것이 측정의 정확도에 큰 영향을 미친다. 탐색 범위는 흐름장의 상태에 따라 달라진다. 탐색 범위를 작게 잡을 경우 분석 시간이 절약되고 정확도를 높일 수 있으나, 지나치게 작게 되는 경우는 오히려 유속 분포 추정에 큰 오류를 범할 가능성이 있다. 반면에 탐색 범위를 크게 잡을 경우에는 유속 분포 추정에 큰 오류를 범할 가능성은 줄어들지만, 분석 시간이 길게 되며 전반적인 정확도는 낮아지게 된다. 따라서, 적절한 탐색 범위의 설정은 영상 분석의 정확도 향상에서 큰 관건이 된다. 실험실 수로의 경우 유속 분포에 대해 사전에 알고 있는 경우가 많으며, 유속이나 수위가 크게 변하지 않으므로, 적절한 탐색 범위의 선정이 어렵지 않다. 그러나, 현장 적용을 위한 고정식 표면영상유속계의 경우, 수위와 유량이 급변하고 또한 수위에 따른 유속 분포의 변화가 매우 심하므로 적절한 탐색 범위의 선정이 용이하지 않다. 본 연구에서는 고정된 탐색 범위를 설정하여 일차적으로 유속 분포를 추정하고, 여기서 얻은 유속 분포에 기반하여 탐색 영역을 보다 정밀하게 설정하고 재탐색을 하는 방법을 적용하였다. 이러한 유속 분포에 기반한 탐색 영역의 설정을 통하여 유속 분포 추정의 정확성을 크게 향상시킬 수 있다. 괴산댐 하류에 위치한 수전교에서 2008년 7월 $23{\sim}24$일 동안의 영상 자료를 이용한 추정 결과, 추정 유량의 오차를 절반 정도 줄여서 측정의 정확도를 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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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.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1932-1935
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• 2003

본 논문에서는 MPEG-2, MPEG-4, H.263 등에서 블록정합을 위해 사용되는 움직임 추정(Motion Estimation) 기법에서 적응적 탐색 범위를 기존의 알고리듬에 적용시킴으로써 계산량을 줄이고 화질도 개선하는 방법을 제안한다 제안된 알고리듬은 먼저 이웃한 움직임 벡터(Motion Vector)의 위치를 이용하여 예상된 움직임 벡터를 찾고 이 예상된 움직임 벡터의 X, Y 값의 크기를 작은 값, 중간 값, 큰 값, 세 가지로 분류해서 탐색범위를 적응적으로 변화시켜 움직임 벡터가 있을 확률이 큰 범위를 집중적으로 찾는다 그리고 각 분류에서 작은 값일 때는 전역 탐색을 적용하고 큰 값일 때는 기존의 알고리듬을 적용시키고 중간 값 일 때는 3단계탐색 기법을 적용시켜 더 적합한 움직임 벡터를 찾도록 하였다. 그리고 작은 값 일 때 구해진 움직임 벡터의 SAD(Sum of Absolute Difference) 값과 이웃한 움직임 벡터의 SAD값을 비교해 국소점에 빠졌다고 판단이 되면 다시 탐색 범위를 조정해서 움직임 벡터를 구함으로써 국소점에 빠지는 경우를 줄였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.5 no.4
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• pp.372-378
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• 2010

This paper propose the fast motion estimation algorithm with adaptive search range adjustment using motion activities of temporal and spatial neighbor blocks. The existing fast motion estimation algorithms with adaptive search range adjustment use the maximum motion vector of all blocks in the reference frame. So these algorithms may not control a optimum search range for slow moving block in current frame. The proposed algorithm use the maximum motion vector of neighbor blocks in the reference frame to control a optimum search range for slow moving block. So the proposed algorithm can reduce computation time for motion estimation. The experiment results show that the proposed algorithm can reduce the number of search points about 15% more than Simple Dynamic Search Range(SDSR) algorithm while maintaining almost the same bit-rate and motion estimation error.

• Korean small business review
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• v.41 no.2
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• pp.1-24
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• 2019

This paper seeks to explore the effects of search strategies on innovation performance in the context of small and medium enterprises. The empirical results of 3,398 Korean SMEs demonstrate that there is a substitutive relationship between search depth and search width, and this substitutive relationship is weakened when a firm possesses collaboration experience. Furthermore, although these two types of search enhance innovation performance, the impact of search depth is greater than that of search width. The positive effect of search width on innovation performance is weakened when the firm adopts formal information protection mechanisms.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.87-90
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• 2012

본 논문에서는 깊이 변화에 강인한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위 추정 방법을 제안한다. 정확한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위는 3D 영상 분야에서 다양한 응용으로 사용되는 변이 지도를 보다 정확하게 추정하는데 도움이 된다. 기존의 변이 탐색 범위 추정 방법은 인접한 프레임 간의 변이 히스토그램의 유사도를 이용함으로써 보다 안정적인 변이 탐색 범위를 추정할 수 있었지만, 시간의 흐름에 따라 깊이가 변하는 부분에서는 상당히 취약한 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 방법의 이러한 문제점을 개선한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 변이 히스토그램의 유사도뿐만 아니라 프레임 간의 시간적 유사도를 고려하며, 비디오의 장면 전환에 의한 급격한 깊이 변화 또한 고려한다. 이에 추가적으로 변이 히스토그램의 유사도를 계산하기 위해 기존의 방법과는 달리 히스토그램 확산 거리를 이용하였으며, 서로 다른 개수의 대응점을 가지고 있는 프레임간의 변이 히스토그램이 대응점의 개수에 영향을 받지 않고 균일한 중요도를 갖도록 하였다. 실험 결과로 기존 방법과 제안한 방법의 변이 탐색 범위 추정 결과를 비교하였으며, 비교한 결과는 제안한 방법이 기존 방법에 비해 스테레오 비디오의 깊이 변화에 강인함을 보여준다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.10 no.4
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• pp.385-393
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• 2006

In this paper, we proposed a location estimation algorithm considering an extension of searching area in 2.45GHz band RTLS and analyzed its performance in terms of an average estimation error distance. The extendable searching area was assumed to be square of $300m{\times}300m$ and 2 dimensions. The arrangement shape of available readers was considered circle, rectangle, and shrinkage rectangle for extendable searching area. Also, we assumed that propagation path was LOS (Line-Of-Sight) environment, and analyzed the estimation error performance as a function of the number of received sub-blink considering an arrangement shape of available readers in searching area. From the results, compared with rectangle shape, circle shape showed the higher estimation accuracy. Also, we confirmed that the proposed location estimation algorithm provided high estimation accuracy in the shrinkage rectangle shape that was suitable for extension of searching area.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.316-319
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• 2005

현재 상용화 되고 있는 DMB에서는 176$^*$144의 작은 영상 사이즈를 표준으로 서비스하고 있다. 뿐만 아니라 서비스 되고 있는 콘텐츠들은 주로 움직임이 많은 영화나 스포츠 그리고 드라마 등이 주류를 이루고 있다. 따라서 시간적 압축 방식을 사용하는 움직임 예측 모듈이 더욱더 중요한 위치를 차지하게 됐으며 기존의 영상 표준안과 다르게 4$^*$4와 같은 작은 블록 사이즈가 중요한 정보를 갖게 되었다. 본 논문은 DMB에서 서비스 하는 여러 가지 영화나 스포츠를 대상으로 실험한 결과 4$^*$4와 같은 작은 사이즈의 블록이 움직임 예측시 많이 나타날 뿐 아니라 중요한 정보들로 이루어져 있다는 결과를 얻었으며 이를 토대로 좀 더 정확한 움직임 예측을 수행하기 위하여 가변 탐색범위를 제안하였다. 제안된 방법은 C언어를 통하여 검증하였으며 그 결과 고정의 탐색범위를 적용한 것보다 좋은 효율을 얻었다. 그리고 이를 다시 하드웨어 언어인 VHDL로 구현하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.17 no.5
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• pp.157-163
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• 2017

The binary and interpolation search algorithms are the most famous among search area algorithms, the former running in $O(log_2n)$ on average, and the latter in $O(log_2log_2n)$ on average and O(n) at worst. Also, the interpolation search use only the probability of key value location without priori information. This paper proposes another search algorithm, which I term a 'hybrid block and interpolation search'. This algorithm employs the block search, a method by which MSB index of a data is determined as a block, and the interpolation search to find the exact location of the key. The proposed algorithm reduces the search range with priori information and search the reduced range with uninformed situation. Experimental results show that the algorithm has a time complexity of $O(log_2log_2n_i)$, $n_i{\simeq}0.1n$ both on average and at worst through utilization of previously acquired information on the block search. The proposed algorithm has proved to be approximately 10 times faster than the interpolation search on average.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.186-187
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• 2017

스테레오 정합은 촬영된 스테레오 영상 속 화소들의 대응점을 탐색한 후 대응점 사이의 변위차를 계산하여 깊이정보를 예측한다. 스테레오 정합에서 변위값을 계산하기 위해서는 스테레오 영상간의 대응점 탐색이 우선적으로 수행되어야 한다. 스테레오 영상의 변위값 범위를 모르는 경우 동일한 탐색선상에 있는 모든 화소들의 유사도를 비교한 후 최적의 대응점을 선택한다. 반면에, 변위값 범위가 제공되는 실험 영상으로 스테레오 정합을 할 경우 정해진 후보 화소들에 대해서만 대응점 탐색을 수행한다. 많은 스테레오 정합 논문들이 실험의 효율성을 위해 변위값 범위 정보가 제공되는 실험 영상으로 스테레오 정합을 수행한다. 하지만 실제 스테레오 정합 환경에서는 이와 같은 정보를 얻기가 힘들다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 움직임 예측 및 주변화소의 변위정보를 이용한 고속 스테레오 정합 방법을 제안한다.