• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1518-1524
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• 2014

본 논문은 주변탐색(Surrounder Search: SuSe)이라는 새로운 공간질의 방법을 제안한다. 이 기법은 현재 사용자의 위치를 중심으로 주변에서 가까운 관심영역의 공간객체를 탐색하는 것이다. 사용자 중심의 주변탐색은 증강현실과 같이 사용자가 관심 있어 하는 공간객체 중 가까운 것을 찾기 때문에 기존의 공간질의와 구별된다. 기존 기법은 질의점과 객체 사이의 최단거리(MINDIST)를 기준으로 주변을 탐색하지만 제안 기법에서는 객체들 사이에 숨어있지만 관심의 대상인 숨은 객체를 식별하기 위해서 각도(Angle)를 함께 고려하여 탐색한다. 제안 기법의 특징은 기존기법이 거리만을 사용하여 가까운 객체를 탐색한 것과 달리 거리는 멀지만 숨은 객체까지도 찾아냄으로써 사용자의 선호도를 더 세밀하게 반영한다. 실험결과에서 제안기법인 SuSe는 최근접 이웃 탐색기법인 NN(Nearest Neighbor)과 비교하여 보다 정밀한 공간객체 탐색이 가능하며 향상된 탐색성능을 타나낸다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.945-949
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• 2009

비디오 부호화 기법에서 압축률 및 화질을 결정하는 중요한 부분인 움직임 예측 및 보상(motion estimation and compensation)의 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 가장 기본적인 움직임 예측 기법인 전역 탐색 방법은 가장 좋은 화질을 보이지만, 현재 프레임의 각 블록과 가장 유사한 블록을 찾기 위하여 탐색영역(search area)내의 모든 점에 대해 탐색을 수행하므로 그 계산량이 매우 많게 된다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘이 제안되었는데, MPEG-4 표준에 채택된 PMVFAST는 움직임 벡터 간의 상관도를 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 근접한 화질을 보인다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 예측을 위하여 중간값(median) 계산법에 의한 새로운 방법을 제안하고, 이를 이용하여 움직임 예측의 계산량을 획기적으로 줄일 수 있음을 보인다. 실험결과 제안한 알고리즘은 PMVFAST보다 빠르면서도 전역 탐색 기법보다 높은 평균 PNSR을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2599-2613
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• 2015

Multi-index hashing (MIH) is the state-of-the-art method for indexing binary codes, as it di-vides long codes into substrings and builds multiple hash tables. However, MIH is based on the dataset codes uniform distribution assumption, and will lose efficiency in dealing with non-uniformly distributed codes. Besides, there are lots of results sharing the same Hamming distance to a query, which makes the distance measure ambiguous. In this paper, we propose a data-oriented multi-index hashing method (DOMIH). We first compute the covariance ma-trix of bits and learn adaptive projection vector for each binary substring. Instead of using substrings as direct indices into hash tables, we project them with corresponding projection vectors to generate new indices. With adaptive projection, the indices in each hash table are near uniformly distributed. Then with covariance matrix, we propose a ranking method for the binary codes. By assigning different bit-level weights to different bits, the returned bina-ry codes are ranked at a finer-grained binary code level. Experiments conducted on reference large scale datasets show that compared to MIH the time performance of DOMIH can be improved by 36.9%-87.4%, and the search accuracy can be improved by 22.2%. To pinpoint the potential of DOMIH, we further use near-duplicate image retrieval as examples to show the applications and the good performance of our method.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권6A호
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• pp.614-623
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• 2008

본 논문에서는 MIMO 시스템을 위한 적응형 검색범위 기반 복잡도 감소 QRD-M 기법을 제안한다. 기존의 QRD-M 기법은 각 단계에서 survivor path들을 현 단계의 모든 가능한 성상도 심벌들로 확장하여 그 중 가장 작은 path metric을 가지는 M개를 선택한다. 그러나, 채널 상황에 따라 모든 심벌이 아닌 임시적으로 추정된 심벌의 이웃하는 포인트들로 그 검색 범위를 적절하게 줄인다 하더라도, 성능저하가 없음을 파악하였다. 이러한 특성을 이용하여, 본 논문에서는 작은 계산양으로도 MLD의 성능에 근접하는 새로운 기법을 제안한다. 채널의 신뢰도를 나타내는 지표 (indicator)로써, SNR값을 측정한 필요없는 단계들 간의 채널 이득의 비를 이용한다. 실험 결과에서는 제안된 기법이 Maximum Likelihood Detection (MLD)의 성능에 근접하면서, 계산양은 기존의 QRD-M 기법에 비해 확연하게 작다는 것을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제23권3호
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• pp.214-220
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• 2004

본 논문에서는 등간격으로 배치된 환형배열센서를 이용하여 근거리 표적의 3차원 위치를 추정하기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 원거리 표적의 입사각 추정 알고리즘으로 추정한 근거리 표적의 입사각 (고각, 방위각)과 근거리 표적의 실제위치 (거리, 고각, 방위각)와의 대수적인 관계를 유도하고, 이를 3차원 MUSIC 스펙트럼의 극대값을 찾기 위한 경로로써 이용한다. 기존의 3차원 MUSIC 기법을 이용한 근거리 표적의 위치추정 기법에서는 3차원 탐색이 필요하나, 제안한 기법을 이용하면 경로를 초기화하기 위한 1번의 2차원 탐색과 경로를 추종하기 위한 1번의 1차원 탐색만이 요구되므로 연산량을 크게 감소시킬 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.4300-4314
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• 2019

With the development of video-related applications, media content has increased dramatically through applications. There is a substantial amount of near-duplicate videos (NDVs) among Internet videos, thus NDVR is important for eliminating near-duplicates from web video searches. This paper proposes a novel NDVR system that supports large-scale retrieval and contributes to the efficient and accurate retrieval performance. For this, we extracted keyframes from each video at regular intervals and then extracted both commonly used features (LBP and HSV) and new image features from each keyframe. A recent study introduced a new image feature that can provide more robust information than existing features even if there are geometric changes to and complex editing of images. We convert a vector set that consists of the extracted features to binary code through a set of hash functions so that the similarity comparison can be more efficient as similar videos are more likely to map into the same buckets. Lastly, we calculate similarity to search for NDVs; we examine the effectiveness of the NDVR system and compare this against previous NDVR systems using the public video collections CC_WEB_VIDEO. The proposed NDVR system's performance is very promising compared to previous NDVR systems.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.337-343
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• 2006

디지털 카메라의 이용자가 빠르게 증가하고 싸이월드 및 블로그 서비스의 활성화로 인하여 인터넷 상에 다양한 사진들이 떠돌고 있으며, 그 중에서 인물사진이 가장 많은 부분을 차지하고 있다. 그러나 인물사진의 초상권 때문에 활용할 수 있는 인물 사진은 전무한 반면 웹사이트 제작사, 광고 기획자, 기타 디자이너들은 다양한 표정의 인물사진을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 디지털 카메라 이용자들에게 초상권의 보호 하에 인물사진을 판매하고, 디자이너들이 요구하는 인물사진을 정확하고 신속한 검색을 보장하기 위해 인물사진과 관련한 색인어를 제시하는 검색엔진을 제안한다. 이 검색엔진은 기존의 명사형만을 지원하는 키워드나 카테고리 외에 명사와 동사를 동시에 키워드로 사용하는 검색이 가능하고 인물의 감성정보, 표정, 복장 등의 다양한 특성을 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.333-340
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• 2017

실시간검색어는 지금 바로 이슈가 되는 검색어의 검색 증가율이 단기간에 급상승하는 것을 중심으로 하기 때문에 일정기간 지속적으로 관심도를 유지하고 있는 이슈를 나타내지 못하고 이들이 가까운 미래에 어떤 변화를 보이는지에 대한 것도 알 수 없는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복할 수 있도록 일정기간 동안 상위 10위 안에 속한 적이 있는 실시간검색어에 대해 일자별, 시간별 지속성을 평가하여 꾸준히 관심을 받는 검색어를 추출한다. 그런 다음, 이들 중 상위에 속하는 검색어의 관심도가 어떻게 변화하는지를 알 수 있게 하는 시계열 분석과 신경망을 이용하는 방법을 제시하고 이를 통해 도출한 실제 예를 통해 가까운 미래의 변화량을 예측한 결과를 보인다. 일자별로는 시계열 분석을, 시간별로는 인공신경망의 학습을 통해 예측하는 것이 좋은 결과를 보인다는 것을 알 수 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.329-337
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• 2017

본 논문에서는 서포트 벡터 머신의 중요한 파라미터인 C와 σ값을 빠르고 정확하게 찾는 탐색 방법론을 제안한다. 기존에 알려진 격자 탐색 방식은 모든 경우를 비교하기 때문에 탐색속도가 느리다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 탐색속도 향상을 위한 딥 서치 방식을 제안한다. 1단계에서는 C-σ 정확도지표를 4등분 한 뒤 각 영역의 중간 값을 탐색하여 가장 정확도 값이 높은 지점을 시작 지점으로 선택한다. 2단계에서는 선정된 시작지점을 다시 4등분한 뒤 정확도 값이 가장 큰 지점을 새로운 탐색지점으로 지정한다. 3단계에서는 탐색지점에 이웃한 8개의 지점들을 탐색하여 정확도 값이 가장 높은 곳을 새로운 시작 지점으로 선정한 뒤 해당 지점을 4등분하여 정확도 값을 계산한다. 마지막 단계에서는 이웃 지점의 값들보다 탐색지점의 정확도지표 값이 최댓값이 될 때까지 진행한다. 최댓값을 만족하지 않을시 2단계에서부터 반복하며 입력된 레벨 값만큼 반복을 진행한다. 베어링의 결함 및 정상 데이터를 사용하여 비교한 결과, 제안한 Deep search 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 성능 및 탐색시간에서 우수성을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1982-1985
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• 2003

Future cellular networks will mainly be driven by, high quality channels, high band with utilization, low power consumption and efficient network management. For a given channel allocation, the capacity and quality of communication of cellular radio systems using CDMA(Code Division Multiple Access) can be increased by using a transmitter power control scheme to combat the near-far problem. Centralized power control schemes or distributed ones to maximize the minimum signal-to-interference in each user of CDMA wireless network have been investigated. This paper has proposed a distributed power control algorithm, which employs an adaptive search scheme, in order to solve quickly the linear systems of equations for power update in CDMA cellular radio systems. The simulation results show that the proposed scheme has faster convergence rate than the typical bang-bang type of distributed power control algorithm, which has been much used as a reference algorithm in IS-95A and W-CDMA communication network.