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LCD 디스플레이를 위한 무작위 화소 추출 기반 백라이트 디밍
강석주(Suk-Ju Kang),김영환(Young Hwan Kim) 대한전자공학회 2014 전자공학회논문지 Vol.51 No.11
본 논문에서는 인지 화질을 고려할 수 있는 측정 방법인 structural similarity (SSIM)기반의 백라이트 디밍에서 높은 계산량을 저감할 수 있는 무작위 화소 샘플링 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 우선 전체 프레임에서 미리 정의된 개수만큼의 화소를 무작위로 선택한 후 이를 블록 형태로 결합한다. 이 후 해당 블록에서 SSIM 계산에 필요한 변수들을 추정하기 때문에 한 프레임을 사용하는 기존 방법 대비 계산 시간을 큰 폭으로 줄일 수 있다. 실험 결과에서 기존 방법과 비교했을 때 제안한 방법은 평균 SSIM은 거의 유지하면서도 평균 파워 소모와 평균 계산 시간을 각각 38.1766 %, 99.5828 % 까지 줄일 수 있었다. In this paper, we propose the random pixel sampling technique to solve the high computational complexity in the perceptual SSIM-based backlight dimming. Specifically, the proposed algorithm selects pixels in a total frame considering the pre-defined number, and generates the block by combining these pixels. Then, it estimates parameters, which are required in the SSIM calculation, in the combined block, and hence, it can reduce the computation time significantly. In the experimental results, the proposed algorithm reduced the average power consumption and computation time by up to 38.1776 % and 99.5828 %, respectively while preserving the average SSIM., compared with the conventional algorithm.
삼중 프레임 기반의 양방향 움직임 추정을 사용한 프레임율 증가 변환 방법
강석주(Suk-Ju Kang),김영환(Young Hwan Kim) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.47 No.4
본 논문에서는 효과적인 프레임율 증가 변환을 위한 새로운 방법을 제안하였다. 첫 번째로 제안한 삼중 프레임 기반의 양방향 움직임 추정 방법은 기존의 양방향 움직임 추정 방법에서 발생한 문제점인 유사한 특성을 갖는 이미지에서의 잘못된 움직임 추정을 해결하여 보간 프레임 생성 시 발생한 블록화 현상을 크게 줄일 수 있었다. 두 번째로 제안한 움직임 벡터 평탄화 방법은 시공간적으로 인접한 움직임 벡터들을 고려하여 블록화 현상의 원인이 되는 아웃라이어를 제거할 수 있었다. 실험 결과 제안한 프레임율 증가 변환 방법은 기존의 방법들과 비교했을 때 평균 PSNR이 최대 4.337 dB만큼 높은 것을 확인할 수 있었고, 평균 SSIM은 최대 0.089만큼 높은 것을 확인할 수 있었다. This paper proposes a new frame rate up-conversion method. First, the proposed triple frame-based bidirectional motion estimation method reduce block artifacts in the interpolated frame by solving the wrong motion estimation in the area with similar characteristics. Second, the proposed motion vector smoothing reduces outliers, which result in block artifacts, considering the spatio-temporal neighboring motion vectors. In the experiments, the proposed frame rate up-conversion method improves the average PSNR and SSIM by up to 4.337 dB and 0.089, respectively, compared to the existing methods.
블레이드 각속도 통계 정보 기반 풍력 발전기 고장 진단 모니터링 시스템
김병진,강석주,박준영,Kim, Byoungjin,Kang, Suk-Ju,Park, Joon-Young 한국전력공사 2016 KEPCO Journal on electric power and energy Vol.2 No.4
본 논문에서는 풍력 발전 시스템에서 발생 가능한 고장 중 블레이드에 대한 고장 진단 방법으로 자이로 센서를 이용한 각속도 측정을 통해 고장 진단용 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 손상이 발생하지 않은 상태의 블레이드 회전에 대한 각속도 dataset을 구성한다. 블레이드 상태 판별을 위한 dataset 구성이 되었다면, 임의의 상태에 대한 블레이드가 부착된 풍력 발전기를 일정한 힘을 가해 회전시킨 후 최종적으로 블레이드의 손상 정도에 따라 발생하는 각속도의 차이를 비교하여 블레이드의 고장 진단에 대해 판단한다. 실험 결과 정상 상태의 블레이드는 초당 1회 (초당 $360^{\circ}$) 이상의 속도로 회전을 진행하며, 손상 상태의 블레이드는 초당 1회 미만의 속도로 회전하며 표준 편차가 급격히 증가하는 것을 확인할 수 있었다. In this paper, we propose a new fault diagnosis monitoring system using gyro sensor-based angular velocity calculation for blades of the wind turbine system. First, the proposed system generates the angular velocity dataset for the rotation speed of the normal blade. Using the dataset, we estimate and evaluate the state of blades for the wind turbine by comparing the current state with the pre-calculated normal state. In the experimental results, the angular velocity of the normal state was higher than $360^{\circ}/s$ while that of the damaged blades was lower than $360^{\circ}/s$ and the standard deviation of the angular velocity was significantly increased.
양진철(Jin-Cheol Yang),강석주(Suk-Ju Kang) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.11
In recent years, the performance and applications of transform neural networks in vision tasks have grown phenomenally, outperforming convolutional neural network (CNN)-based models in many cases. However, ViT-based models often have larger model sizes and more parameters, making them challenging to deploy on resourceconstrained edge devices. This necessitates model optimization techniques, such as model quantization. In this paper, we cover model quantization among model optimization techniques, focusing on how it differs from CNN-based model quantization and how ViT-based model quantization has evolved.