Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.563-564
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2011
본 논문에서 우리는 unequal loss protection(ULP) 알고리즘을 기반으로 패킷이 손실될 수 있는 망 환경에서 인지적으로 재구성된 영상의 왜곡을 최소화하는 방법을 제안한다. 알고리즘에는 2가지의 주요 요인이 있다. 첫째, 인간 시각 체계의 균일하지 않은 분포의 함수로 압축된 영상에 가중치를 준다. 둘째, 패킷은 오류 전파가 일어나지 않도록 하면서 각각의 group of picture(GOP)내에서 시간적인 중요성이 할당된다. 프레임의 인지적인 중요성과 GOP의 계층적인 중요성을 동시에 고려하여, 제안하는 ULP알고리즘은 인간 시각적으로 가장 중요한 지역의 크기를 식별하여 효율적인 forword error correction(FEC) 알고리즘을 수행한다.
본 논문에서는 인간의 주의시각(Human Visual Attention)에 기반하여 영상에서 가장 유용하다고 생각되는 관심 영역(Salient Region)을 새로운 방식으로 탐지해내고 관심-객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 인간의 주의시각 특성인 주파수와 명도, 색상 특징을 이용하는데, 먼저 주파수-명도 정보를 이용한 특징 지도(Feature map)와 색상 정보를 이용한 특징 지도를 각각 생성 한 후 영상의 특징 점(Saliency Point)을 추출한다. 이렇게 생성된 특징 지도와 특징 점을 이용하여 집중 윈도우의 위치와 크기를 결정하고 집중 윈도우 내에 특징 지도를 결합하여 관심 영역을 탐지하고 해당하는 영역에 대해 관심-객체를 추출한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.406-409
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2012
컬러 영상의 흑백화 기술은 영상 처리를 이용하는 다양한 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 하지만 기존의 일반적으로 사용되는 흑백화 기술은 컬러 영상에서의 색차 정보를 잃어버리는 문제점을 가지고 있다. 이러한 색차 정보 손실의 단점을 개선하기 위해 여러 방법들이 제안되었지만 대부분의 경우 최적의 결과를 얻기 위해서는 특정한 파라미터가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 영상의 Saliency map을 이용한 자동 흑백화 기술을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 중요 정보를 통해 획득된 대표색상 정보를 이용해 기존의 방법과는 달리 특별한 파라미터의 입력이 필요하지 않는 장점을 가지고 있다. 실험결과는 제안한 방법이 기존 방법에 비해 매우 효율적임을 보여준다.
The important requirements for stereo video retargeting are threefold: keeping temporal coherence, preventing depth distortion, and minimizing shape distortions of the retargeted video. To meet these requirements, the left and right video sequences are divided into groups of frames (GoFs), where the GoF is a basic unit for the seam carving and we assign a set of fixed seams for all frames within the GoF. To determine the fixed seams for each GoF, we need to find the GoF boundary in the video first. Then, the representative frame for each GoF is generated by considering the spatial saliency and temporal coherence. Also, the confidence of the stereoscopic correspondence between the left and right frames is considered to prevent depth distortion.
Lee, Joonmin;Park, Soon-je;Hong, Ju-Hoon;Kim, Woohee;Kim, Young Seok
Proceedings of the KIEE Conference
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2015.07a
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pp.934-935
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2015
This paper presents the sensorless control method that employs the adaptive back-EMF(Electromotive Force) and current model observer of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM). The estimated back EMF considering a saliency is obtained by using the adaptive control method. The estimated EMF is inputted to the current model observer which is connected in series with adaptive back EMF estimator and is used to estimate the position and speed of the rotor. In order to improve the shortcomings of conventional method using the current error components multiplied in the compensation constant, the modified instantaneous reactive power compensator is applied. The validity of the control system presented is verified by the simulation.
This paper establishes in a new unified manner new mathematical models with core(iron) loss factor for two kinds of AC motors, induction and synchronous motors which are supposed to generate torque precisely or/and efficiently under vector controls. Our new models consist of three basic equations consistent with the others such as differential equation describing electromagnetic dynamics, torque equation describing torque generating mechanism, energy transmission equation describing how injected energy is wasted, saved or transmitted where all vector signals are defined in general frame of arbitrary instant angular velocity. It is clearly shown in our models that equivalent core-loss resistance can express appropriately and separately both eddy-current and hysteresis losses rather than mere vague loss. Proposed model of induction motor is the most compact in sense of the number of employed interior states and parameters. This compact model can also represent eddy-current and hysteresis losses of rotor as well as stator. For synchronous motor, saliency is taken into consideration. As well known model for cylindrical motor can be obtained directly from salient one as its special case.
This paper presents the development of 15G(Integrate Starter Generator). The ISG is the crank shaft mount type and it is installed at tile flywheel. The wide operating range of ISG requires large constant power speed ratio, good overload performance and high efficiency. High saliency ratio permanent magnet motor is developed for the ISG applications and 500A MOSFET inverter is designed to derive the ISG. The characteristic of developed ISG is investigated using the special test-bed for the 42V PowerNet and the detailed results is presented
This paper describes the sensorless technique for the surface-mounted permanent-magent synchronous motor(SPMSM or PMSM) drive based on magnetic saliency. The control technique is a sensorless control algorithm that injects the high frequency voltage to the stator terminal in order to estimate the rotor position and speed. The rotor position and speed for sensorless vector control is achieved by appropriate signal processing to extract the position information from the stator current in the low speed range including zero speed. Proposed sensorless algorithm using the double-band hysteresis controller and initial rotor position detection exhibits excellent reference tracking and increased robustness. Experimental results are presented to verify the feasibility of the proposed control schemes.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.443-446
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2005
본 논문에서는 패턴 분류문제에서 특징의 분포와 빈도를 고려하는 FMM(Fuzzy Min-Max) 신경망 구조와 이를 이용한 특징 분석 기법을 소개한다. 이는 기존의 모델에서 균일한 가중치를 고려했을때 비정상적 학습데이터에 학습 효과가 민감하게 왜곡되는 현상을 방지한다. 또한 학습된 신경망으로부터 각 특징의 중요도를 분석할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 모델의 특성을 소개하고 특징 값과 하이퍼박스 간의 관계로부터 특징의 연관도 요소, 중요도 평가 및 특징의 서열화 기법을 제시한다. 이는 패턴 분류 신경망의 노드수를 최적화 함으로써 학습 및 분류 과정에서 연산의 효율성을 증대시킨다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06a
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pp.97-99
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2006
우리는 관절체 캐릭터에 대해 시간에 따른 인식의 정도를 측정하는 모션 특징점 맵을 제안한다. 모션 특징점 맵은 이미지 특징점 맵에서 사용된 가우시안 거리 방법을 응용하여 계산할 수 있다. 관절 계층 구조에서의 모션과 시각적 인지간의 관계를 고려하여, 우리는 관절 동선 모션 특징점 맵과 관절 구동 모션 특징점 맵의 두 가지 모션 특징점 맵을 정의하였다. 정의한 두 가지 모션 특징점 맵을 사용하여 한 프레임에서의 모션 특징점 맵 또한 계산할 수 있다. 계산된 모션 특징점 맵은 모션의 시놉시스 생성, 정운동학 연산량의 축소, 자동적 카메라 동선 생성 등 여러 가지 응용 분야에 적용할 수 있다. 실험을 통하여 우리는 모션에 대한 인식 기반적인 접근을 통해 모션의 질적인 향상은 물론 계산적인 퍼포먼스의 향상에도 많은 기여를 할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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