• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.415-416
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• 2006

In this paper, we proposed a new coding technique of digital hologram video using 3D scanning method and video compression technique. The proposed coding consists of capturing a digital hologram to separate into RGB color space components, localization by segmenting the fringe pattern, frequency transform using $M{\tiems}N$ (segment size) 2D DCT (2 Dimensional Discrete Cosine Transform) for extracting redundancy, 3D scan of segment to form a video sequence, motion compensated temporal filtering (MCTF) and modified video coding which uses H.264/AVC.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권4호
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• pp.298-306
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• 2013

The scale invariant feature transform (SIFT) is an effective algorithm used in object recognition, panorama stitching, and image matching. However, due to its complexity, real-time processing is difficult to achieve with current software approaches. The increasing availability of parallel computers makes parallelizing these tasks an attractive approach. This paper proposes a novel parallel approach for SIFT algorithm implementation using a block filtering technique in a Gaussian convolution process on the SIMD Pixel Processor. This implementation fully exposes the available parallelism of the SIFT algorithm process and exploits the processing and input/output capabilities of the processor, which results in a system that can perform real-time image and video compression. We apply this implementation to images and measure the effectiveness of such an approach. Experimental simulation results indicate that the proposed method is capable of real-time applications, and the result of our parallel approach is outstanding in terms of the processing performance.

• 전기학회논문지
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• 제59권2호
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• pp.465-470
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• 2010

The charge pump in a phase-locked loop is a key block in determining reference spurs of the VCO output signal. To reduce reference spurs, the current mismatch in the charge pump must be minimized. This paper presents a dual compensation method to reduce the current mismatch. The proposed charge pump and PLL were realized in a $0.18{\mu}m$ CMOS process. Measured current matching characteristics were achieved with less than 1.4% difference and with the current variation of 3.8% in the pump current over the charge pump output voltage range of 0.35-1.35V at 1.8V. The reference spur of the PLL based on the proposed charge pump was measured to be -71dBc.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.931-934
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• 2000

움직임 추정 및 보상을 위한 방법 중 가장 많이 사용하는 블록 정합 방법은 어떤 평가 함수와 탐색방법(Search Procedure)을 사용했느냐에 따라 그 성능이 달라지게 된다. 본 논문에서는 평가 함수로써 평균 제곱 오차(Mean Squared Error; MSE), 평균 절대값 오차(Mean Absolute Error; MAE), 화소 차분류(Pel Difference Classification: PDC)을, 탐색 방법으로써 전체 탐색 방법(Full Search Method : FSM), 3단계 탐색 방법(Three Step Search : TSS), 대각 탐색 방법(Cross Search Algorithm ;CSA)을 사용하여 이들의 성능을 각각 비교 분석하여 봄으로써 블록 정합 방법을 이용한 움직임 추정에 대한 전반적인 이해를 도모하고자 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권4호
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• pp.507-514
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• 1996

The automated ECG diagnostic systems in hospital have a low P-wave detection capacity in case of some diseases like conduction block. The purpose of this study is to improve the P-wave detection ca- pacity using wavelet transform. The first procedure is to remove baseline drift by subtracting the median filtered signal from the original signal. The second procedure is to cancel ECG's QRS-T complex from median filtered signal to get P-wave candidate. Before we subtracted the templete from QRS-T complex, we estimated the best matching between templete and QRS-T complex to minimize the error. Then, wavelet transform was applied to confirm P-wave. In particular, haiti wavelet was used to magnify P-wave that consisted of low frequency components and to reject high frequency noise of QRS-T complex cancelled signal. Finally, p-wave was discriminated and confirmed by threshold value. By using this method, We can got the around 95.1% P-wave detection. It was compared with contextual information.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.163-171
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• 2021

Recently, Machine Learning-based visualization approaches have been proposed to combat the problem of malware detection. Unfortunately, these techniques are exposed to Adversarial examples. Adversarial examples are noises which can deceive the deep learning based malware detection network such that the malware becomes unrecognizable. To address the shortcomings of these approaches, we present Block-matching and 3D filtering (BM3D) algorithm and deep image prior based denoising technique to defend against adversarial examples on visualization-based malware detection systems. The BM3D based denoising method eliminates most of the adversarial noise. After that the deep image prior based denoising removes the remaining subtle noise. Experimental results on the MS BIG malware dataset and benign samples show that the proposed denoising based defense recovers the performance of the adversarial attacked CNN model for malware detection to some extent.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.57-64
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• 2006

움직임 예측은 비디오 신호의 압축에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 효율적으로 움직임 벡터를 찾기 위하여 적응형 임계값과 매크로블록간의 차이값(Sum of Absolute Difference, SAD)의 분포특성을 이용하였다. 일반적으로 SAD분포가 단조로 우면 SAD값이 작고 복잡하면 SAD값이 큰 경향이 있다. 따라서 단조로운 분포에서는 탐색 포인트를 줄이고 복잡한 분포에서는 지역 극소점을 피하기 위해 탐색 포인트를 늘려서 탐색하였다. 검색할 매크로 블록을 9개의 영역으로 나누고, 시공간적 유사성을 이용하여 예측한 영역을 제 1 영역이라 하고 나머지 8개의 영역을 모두 제 2 영역이라 정한다. 이 두 개의 영역 중 어느 한 영역(제 1 영역 또는 제 2 영역)만 탐색할지, 아니면 두 영역 모두 탐색할지를 적응형 임계값을 이용하여 적절하게 탐색하였다. 실험 결과 기존의 대표적인 고속 알고리즘들에 비하여 매크로블록 당 탐색 포인트 수가 평균 16.4% 감소하고, MSE는 평균 32.83 감소한 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권5호
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• pp.54-63
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• 2000

고속 움직임 추정을 위한 다 해상도 블록 정합 기법을 제안한다 최저 해상도 계층에서 전역 탐색을 통해 최소 정함 오치를 갖는 움직임 벡터를 선택하고, 공간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들 중에서 최소 정합 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾는다 이 때, 주변 움직임 벡터들의 보다 정확한 탐색을 위해 저 해상도 계층에서도 움직임 벡터의 양자화 없이 탐색을 할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 이렇게 얻어진 2개의 움직임 벡터들은 중간 해상도 계층에서의 탐색을 위한 초기 탐색 중심점들로 사용된다 중간 계층에서, 각 초기점을 중심으로 훨씬 좁아진 영역에서의 지역 탐색을 수행한다. 최저 해상도 계층에서 주변 움직임 벡터 탐색을 위해 사용했던 방법을 이용하면, 각 지역 탐색을 정수 화소 단위로 수행할 수 있다 지역 탐색 영역 내에서 최소 정함 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾고, 이 벡터를 중심으로 마지막 계층에서의 마지막 탐색을 수행한다 그러나, 중간 해상도 계층에서 이미 정수 화소 단위의 정확한 움직임 벡터 추정을 수행했기 때문에, 마지막 최고 해상도 계층에서의 지역 탐색은 전체 성능에 미미한 영향을 주게 된다. 따라서 최고 해상도 계층에서의 탐색을 생략하더라도 성능 저하 없이 탐색 속도를 향상시킬 수 있다 모의 실험을 통해 최고 계층에서의 지역 탐색을 생략하더라도 제안한 블록 정합 기법이 전역 탐색 기법에 비해 보편적인 MPEG2 부호화 환경 하에서 최대 02dB의 PSNR 저하만을 보이며, 200배 이상의 계산 속도를 가점을 보인다 또한, 제안한 기법은 규칙적인 데이터 흐름을 가지am로 하드웨어 구현에도 적합하다.

• 전기학회논문지
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• 제66권10호
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• pp.1516-1522
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• 2017

We propose a novel monitoring system for diagnosing crack faults of the wind turbine using image information. The proposed method classifies a normal state and a abnormal state for the blade parts of the wind turbine. Specifically, the images are input to the proposed system in various states of wind turbine rotation. according to the blade condition. Then, the video of rotating blades on the wind turbine is divided into several image frames. Motion vectors are estimated using the previous and current images using the motion estimation, and the change of the motion vectors is analyzed according to the blade state. Finally, we determine the final blade state using the Support Vector Machine (SVM) classifier. In SVM, features are constructed using the area information of the blades and the motion vector values. The experimental results showed that the proposed method had high classification performance and its $F_1$ score was 0.9790.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1179-1186
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• 2012

본 논문에서는 인체의 조인트와 조인트의 움직임 정보를 이용하여 인간의 행동을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력되는 비디오에서 객체를 추출하고 인체의 비율정보를 이용하여 조인트를 자동추출하며 각 조인트에 블록매칭 기법을 적용하여 조인트의 움직임 정보를 얻는다. 제안방법은 움직임이 있는 조인트, 조인트의 움직임의 방향벡터와 조인트의 x와 y좌표의 증가(+)와 감소(-)를 부호로 나타낸 것을 행동 인식을 위한 기본 파라메터로 사용한다. 제안된 방법은 웹카메라에서 입력되는 영상에서 8가지 행동에 대해 실험하였으며 인간의 행동 인식률에 있어 좋은 결과를 보였다.