• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.830-833
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• 2009

Deblocking Filter (DF) is newly introduced into H.264/AVC to remove blocky artifacts. It improves the picture quality and the improved picture is set to the frame buffer for motion compensation. As a result, higher coding efficiency is achieved by DF. However, if the original image has heavily-slanted patterns, DF removes the edges to be kept because it is applied only perpendicularly to the block boundaries. In this paper, we propose Edge Adaptive Deblocking Filter (EADF) which is applied not only for the perpendicular but also for several slanted directions to deal with the problem. Simulation results showed us that EADF was especially effective for the sequence "Foreman" with PSNR gain of 0.04 dB.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.61-67
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• 2011

본 논문은 동영상을 효과적으로 부호화하기 위한 새로운 방법에 관하여 연구한 것이다. 움직임 정보를 이용하여 기준 프레임 영상과 상관관계가 적은 프레임 영상에서는 화질을 보장하고, 기준 프레임 영상과 상관관계가 많은 프레임 영상에서는 전체 동영상의 비트율을 보장하는 픽쳐 셋 필터를 제안하였다. 실험 결과, 제안한 동영상 부호화 방법은 기존의 전영역 탐색 블럭 정합 알고리즘에 비하여, 화질은 8.99dB이 향상되고, 압축률은 14.85배가 증가되었으며, 부호화시간은 74.9%가 단축되었다. 그리고, 차영상 알고리즘에 비하여, 화질은 24.87dB이 떨어졌으나, 압축률은 41.94배가 증가하였으며, 부호화시간은 0.9%가 단축됨으로써 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제5권1호
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• pp.3-8
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• 1985

A three dimensional vision is obtained by stereoscopic view using a modified commercial TV set and matching color filter glasses. Two video signals from two CCTV cameras are connected to the RGB (red, green, blue) inputs of picture tube selecting two different colors for two video signals. A synchronizing signal drives a CCTV camera and the color TV set. On the other hand, a delayed synchronizing signal drives the other CCTV camera shifting its image on display. This shift is used in correcting image distortion.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.184-189
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• 2013

본 논문에서는 인터넷 및 인터넷 저장 공간에 제한없이 유통되고 있는 유해동영상을 필터링하기 위해 유해동영상에 포함된 특정 소리를 이용한 유해 동영상 필터링 시스템을 제안한다. 이를 위하여 소리의 특성을 잘 표현할 수 있는 Gaussian Mixture Model을 이용하였으며, 필터링 대상 데이터와 소리모델과의 유사도를 계산하기위해 프레임단위 유사도 추정을 이용하였다. 또, 실시간 처리를 위하여 비교대상 데이터의 수를 줄임으로서 실시간 처리가 가능한 프루닝 방법을 적용하였으며, 고정도의 구별 성능을 위하여 기존 화자식별에서 우수한 성능을 보였던 MWMR 방법을 적용하였다. 식별실험결과, 일반 영상과 유해 영상의 기준인 전체프레임 대비 유사도 높은 프레임의 비를 50%로 설정한 경우, 판별 오류율은 6.06%였으며, 프레임 비의 기준이 60%인 경우, 오류율은 3.03%를 나타내어 소리를 이용한 유해동영상 필터링 시스템이 효과적으로 일반영상과 유해영상을 구별할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.739-746
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• 2005

When we design a binary phase holographic optical low-pass filter (HOLF), the phase difference is generally set to be $\pi$ to optimize the diffraction efficiency. However, the phase difference of real HOLF mostly deviate from $\pi$ by the error in the fabrication process. The deviation causes the (0,0)-th order diffracted beam to increase, which results In raising the diffraction efficiency. To study the effects of the phase error on the performance of HOLF, we calculated the MTF of HOLF for various phase differences. The results show that the phase error of 10 $\%$ makes little change in the filtering characteristics of HOLF. Considering the filtering by lens and CCD, the effects of the phase error becomes much smaller. To confirm it experimentally, we fabricated HOLFs for various phase differences. After installing it in a digital camera, we take picture of test targets and observe the Moire fringes and the resolution. The results agree with our prediction.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.141-146
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• 1999

본 논문은 움직임 정보를 이용하여 기준 프레임 영상과 상관관계가 적은 프레임 영상에서는 화질을 보장하고, 기준 프레임 영상과 상관관계가 많은 프레임 영상에서는 전체 동영상의 비트율을 보장하는 픽쳐셋 필터를 제안하였다. 실험 결과, 제안한 동영상 부호화 방법은 기존의 전영역 탐색 블럭 정합 알고리즘에 비하여, 화질은 9dB이 항상되고, 압축률은 15배가 증가되었으며. 부호화시간은 70%나 단축되었다. 그리고, 차영상 알고리즘에 비하여, 화질은 25dB이 떨어졌으나, 압축률은 42배가 증가하였으며, 부호화시간은 0.9%가 단축되므로서 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.73-77
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• 1999

본 논문은 화상회의를 위한 웨이브렛 변환 부호화에 관하여 연구한 것이다. 먼저, 원영상을 웨이브렛 변환계수의 대역별 특성을 이용하여 다차원의 계층적 피라미드 영상으로 구성하고. 이웃된 프레임 간의 움직임 정보를 구하였다. 그리고. 구해진 움직임 정보를 이용하여 기준 프레임 영상과 상관관계가 적은 프레임 영상에서는 화질을 보장하고, 상관관계가 많은 프레임 영상에서는 전체 동영상의 비트율을 보장하는 픽쳐 셋 필터를 제안하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 전영역 탐색 블럭 정합 알고리즘과 차영상 알고리즘에 비해 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제6권2호
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• pp.95-105
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• 2005

Diesel engines have low specific fuel consumption, but high particulate emissions, mainly soot. Diesel soot is suspected to have significant effects on the health of living beings and might also affect global warming. Hence stringent measures have been put in place in a number of countries and will be even stronger in the near future. Diesel engines require either advanced integrated exhaust after treatment systems or modified engine models to meet the statutory norms. Experimental analysis to study the emission characteristics is a time consuming affair. In such situations, the real picture of engine control can be obtained by the modeling of trend prediction. In this article, an effort has been made to predict emissions smoke and NO$_{x}$ using cylinder combustion derived parameters and diesel particulate filter data, with artificial neural network techniques in MATLAB environment. The model is based on three layer neural network with a back propagation learning algorithm. The training and test data of emissions were collected from experimental set up in the laboratory for different loads. The network is trained to predict the values of emission with training values. Regression analysis between test and predicted value from neural network shows least error. This approach helps in the reduction of the experimentation required to determine the smoke and NO$_{x}$ for the catalyst coated filters.