• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.1015-1025
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• 2017

베이지안개인화순위(Bayesian personalized ranking) 방법은 내재적 피드백 자료를 분석하는 최첨단 추천시스템 통계기법 중 하나이다. 하지만, 기존의 베이지안개인화순위 방법은 내재적 피드백 자료를 변환한 이진 자료만을 고려하기 때문에 정보의 손실이 있을 수 있다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 내재적 피드백 자료의 수치적 크기에 기반한 확실함의 정도(level of confidence)를 고려하는 변형베이지안개인화순위 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법처럼 상품간의 개인선호도에 관한 직관적인 확률모형 구조를 여전히 지니면서 내재적 피드백의 수치적 크기를 확실함의 정도로 반영할 수 있다는 점에서 유용하다. 또한 제안한 변형 베이지안개인화순위 방법을 수치적으로 구현하기 위해 확률그라디언트하강(stochastic gradient descent) 기법에 기반한 계산 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 스팀 비디오 게임 실제 데이터 분석을 통하여 기존방법에 비해 우수한 성능을 입증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권4호
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• pp.1712-1731
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• 2016

In this paper, we propose a novel saliency detection framework via multiple random walks (MRW) which simulate multiple agents on a graph simultaneously. In the MRW system, two agents, which represent the seeds of background and foreground, traverse the graph according to a transition matrix, and interact with each other to achieve a state of equilibrium. The proposed algorithm is divided into three steps. First, an initial segmentation is performed to partition an input image into homogeneous regions (i.e., superpixels) for saliency computation. Based on the regions of image, we construct a graph that the nodes correspond to the superpixels in the image, and the edges between neighboring nodes represent the similarities of the corresponding superpixels. Second, to generate the seeds of background, we first filter out one of the four boundaries that most unlikely belong to the background. The superpixels on each of the three remaining sides of the image will be labeled as the seeds of background. To generate the seeds of foreground, we utilize the center prior that foreground objects tend to appear near the image center. In last step, the seeds of foreground and background are treated as two different agents in multiple random walkers to complete the process of salient object detection. Experimental results on three benchmark databases demonstrate the proposed method performs well when it against the state-of-the-art methods in terms of accuracy and robustness.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권10호
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• pp.435-442
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• 2006

One of the most important topics about the safety of electrical and electronic system is the reliability of the wiring system. The Time-Frequency Domain Reflectometry(TFDR) is a state-of-the-art system for detecting and estimating of the fault on a wiring. In this paper, We've considered the load resistance measurement on a coaxial cable using TFDR in a way of expanded application. The TFDR system was built using commercial Pci extensions for Instrumentation(PXI) and LabVIEW. The proposed real time TFDR system consisted of the reference signal design, signal generation, signal acquisition, algorithm execution and results display part. To implement real time system, all of the parts were programmed by the LabVIEW which is one of the graphical programming languages. Using the application software implemented by the LabVIEW, we were able to design a proper reference signal which is suitable for target cable and control not only the arbitrary waveform generator in the signal generation part but alto the digital storage oscilloscope in the signal acquisition part. By using the TFDR real time system with the terminal resistor on the target cable, we carried out load impedance measurement experiments. The experimental results showed that the proposed system are able not only to detect the location of impedance discontinuity on the cable but also to estimate the load resistance with high accuracy.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권10호
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• pp.2080-2089
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• 2015

본 논문에서는 3차원 비디오 압축을 위한 표준으로서 3D-AVC와 3D-HEVC에 채택된 주위 블록의 변위 벡터정보를 이용한 블록 기반의 변위 벡터 추정 기법 (Neighboring block-based disparity vector, NBDV)을 설명하고 성능을 평가하여 분석한다. NBDV에서는 시간적 공간적으로 인접한 주위 블록에서 부호화를 완료한 변위 움직임 벡터 (disparity motion vector)를 이용하여 변위 벡터로 변환한다. 변위 벡터는 인접 시점에서 현재 블록에 대응하는 블록을 지시하는 벡터로 시점간 통계적 연관성을 이용함으로써 3차원 동영상의 부호화 효율을 증대하는데 중요한 기능을 제공한다. 제안 기술은 저 복잡도와 동일 화질에서 약 20%의 부호화 효율 증가, 그리고 네트워크 내 미디어 게이트웨이의 효율적인 동작을 제공하는 텍스쳐 비디오 우선 부호화 방식을 지원하여 3차원 비디오 압축 표준 기술로 최종 채택되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권5호
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• pp.151-161
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• 2009

Audio Video Standard (AVS)는 중국내의 멀티미디어 응용기기를 위해 개발된 오디오/비디오 압축 표준이다. AVS는 표준화 코덱 중 성능이 가장 우수한 것으로 알려진 H.264/AVC에 비해 낮은 복잡도의 비디오 알고리즘을 사용하면서도 비슷한 RD 성능을 보인다. AVS 비디오 코덱은 VGA급 이상의 영상을 타겟으로 하기 때문에 큰 해상도에서 압축효율이 좋은 $8{\times}8$ 단위 블록의 예측 및 변환 알고리즘을 사용한다. 현재 중국에서 IPTV 및 모바일 애플리케이션을 위한 코덱으로 AVS를 사용하는 비중이 높아지고 있어 국내의 기업 및 연구소에서도 AVS를 위한 애플리케이션 및 칩 개발을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 AVS 비디오 복호화기 알고리즘을 분석하고 이를 바탕으로 하여 불필요한 메모리 연산이 없도록 AVS 비디오 복호화기를 구현하고 이를 TI의 Davinci EVM보드에서 최적화하였다. 또한, 제안한 복호화기에 고속의 VLD 알고리즘을 적용하고 linear assembly로 디블록킹 필터를 구현하는 등 DSP에 적합하도록 최적화를 진행하였다. 이를 통해 AVS의 참조 소프트웨어인 RM 5.2J 복호화기와 비교하여 $500%{\sim}700%$의 복호 속도 향상을 이루었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제7권1호
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• pp.15-19
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• 2015

The depth information of an image is used in a variety of applications including 2D/3D conversion, multi-view extraction, modeling, depth keying, etc. There are various methods to acquire depth information, such as the method to use a stereo camera, the method to use the depth camera of flight time (TOF) method, the method to use 3D modeling software, the method to use 3D scanner and the method to use a structured light just like Microsoft's Kinect. In particular, the depth camera of TOF method measures the distance using infrared light, whereas TOF sensor depends on the sensitivity of optical light of an image sensor (CCD/CMOS). Thus, it is mandatory for the existing image sensors to get an infrared light image by bundling several pixels; these requirements generate a phenomenon to reduce the resolution of an image. This thesis proposed a measure to acquire a high-resolution image through gradual area movement while acquiring a low-resolution image through pixel bundling method. From this measure, one can obtain an effect of acquiring image information in which illumination intensity (lux) and resolution were improved without increasing the performance of an image sensor since the image resolution is not improved as resolving a low-illumination intensity (lux) in accordance with the gradual pixel bundling algorithm.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.1-13
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• 2002

본 논문에서는 연속적으로 입력되는 칼라영상에서 물체의 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 영상의 시컨스(sequence)를 대상으로 움직이는 물체의 형태인 보행자 혹은 자동차들의 이동방향을 추적하는 시스템을 제안하였다. 카메라가 고정되어 있고 물체가 이동하는 상황에서 카메라시계에 진입하는 물체를 포착하여, 포착된 물체의 영역을 차 영상 분석을 통해 이진화하여 추출하고, 추출된 영역을 co-occurrence matrix의 RGB full 칼라의 특징 벡터를 추출하는 것을 제시하였다 추출되어지는 칼라 특징벡터를 분석하여 인접 프레임간의 이동물체 영역끼리의 대응관계를 조사함으로서, 이동물체를 추적한다. 군집화(clustering) 단계에서는 이전 단계에서 추출한 특징 벡터들 가운데 에너지, 엔트로피만을 가지고 인접 프레임간의 군집화를 조사하기 위하여 이동물체 영역들 간의 퍼지동적물체 정합 알고리즘을 적용시켰다. 인접 프레임간의 움직임 영역의 물체들에 대하여 멤버 쉽 함수를 근거로 중심 값을 계산하면, 동일 물체일 경우 중심 값 부근에서 군집이 형성되며, 이를 바탕으로 이동물체를 추출할 수 있는 방안을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.1149-1152
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• 2005

복잡한 배경을 지닌 이미지에서 얼굴을 검출하기란 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 신경망 모델을 기반으로 한 제한생성모델(CGM: Constrained Generative Model)을 제안한다. 학습 과정의 목표라 할 수 있는 생성은 신경망 모델이 입력 데이터를 발생시킬 확률을 계산하도록 하는 것이고, 계산하는데 걸리는 시간을 줄이기 위해서 고속 탐지 알고리즘을 제안한다. 얼굴 측면 검출과 오 인식의 수를 줄이기 위해서 조건을 혼합한 신경망을 사용하였고 반증으로 인한 제한을 둠으로써 모델의 측정 품질을 증가시켰다. 본 논문에서 제안한 검출 알고리즘이 0$_{\circ}$ ${\sim}$60$_{\circ}$ 사이에서는 90%정도의 검출율을 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.498-504
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• 2004

본 논문은 자질 투영법을 사용한 새로운 문서 분류기를 제안한다. 제안된 문서 분류기는 학습 문서를 각 자질로의 투영으로써 표현한다. 문서를 위한 분류 작업은 투영된 각 자질로부터의 투표(voting)에 기인한다. 실험을 통해서 본 제안된 문서 분류기는 단순한 구조에도 불구하고 높은 성능을 보이고 있으며, 특히 기존의 문서 범주화 기법에서 높은 성능을 보여왔던 최근린법(k-NN)과 지지백터기계(SVM)와 비교했을 때 빠른 수행 속도와 오류 데이타가 많을 환경에서 높은 성능을 보인다는 장점이 있다. 또한 제안된 문서 분류기의 알고리즘이 매우 단순하기 때문에 분류기의 구현과 학습 과정이 쉽게 수행될 수 있다. 이러한 이유로 제안된 문서 분류기는 빠른 수행 속도와 견고성(robustness), 그리고 높은 성능을 요구하는 은서 범주화 응용 영역에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1095-1100
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, 인식의 기본 단위인 세그먼트를 자동 추출하는 기법과 Trace transform을 이용하여 발자국 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. Trace transform 방법을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징 값을 얻을 수 있다. 이러한 특징 값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 특징 값을 도출하기 위한 첫 번째 단계로는 추출된 세그먼트에 대한 Trace transform을 통해 새로운 Trace 이미지를 생성시킨다. 그런 다음, 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특성 함수에 의해 특징들이 일차적으로 도출되고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 2가지 서로 다른 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전, 반사에 관계없이 인식에 적합한 특징 값들이 추출됨을 확인할 수 있었다.