On the Routing Schemes for the Inverse ADM Network in the MIMD Environment

이귀상(Guee-Sang Lee),최덕재(Deok-Jai Choi) 한국정보과학회 1985 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.12 No.1

A destination address based routing scheme is proposed for the Inverse Augmented Data Manipulator Network in the MIMD mode of operations. It allows rerouting into another path available when a message is blocked by a busy or falty link. Also a method of converting a destination address tag into the return address as the message proceeds to the destination is presented.

이단계 리드뮬러 회로의 최소화를 위한 BDD의 응용

이귀상(Guee-sang Lee),천승환(Seung-hwan Cheon) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2A

본 논문에서는 논리함수를 BDD(Binary Decision Diagrams)로 표현하고 이를 이용하여 이단계 리드뮬러 회로를 최소화하는 BDD Expand 방법을 제시한다. BDD의 탐색을 통하여 이독을 구하고, BDD의 SOP 큐브들을 각각 확장하여 이득이 가장 큰 큐브를 구하는 방법이다. 리드뮬러 회로를 최소화하는 기존의 Xlinking 방법과 큐브선택 방법은 소규모 회로에 대해 잘 동작하나, SOP 형태나 진리표 형태의 함수 표현 형식을 사용할 때 지수적인 시간과 공간이 필요하게 되는 단점을 갖고 있다. 이와는 달리 BDD는 간단한 함수 표현을 제공하므로 시간과 공간 문제를 한꺼번에 해결할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과, 대규모 회로를 합성하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.

불리안복잡도를 이용한 이단계 리드뮬러 회로의 합성

이귀상(Guee-sang Lee),장준영(June-young Chang) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2A

본 논문에서는 함수복잡도를 고려한 큐브선택에 의한 이단계 리드뮬러표현의 최소화 방법을 제시한다. 리드뮬러표현을 최소화하기 위해 두개의 큐브(cube)를 묶는 기존의 Xlinking 방법과는 달리, 큐브선택 방법은 주어진 함수의 ON-set를 커버할 때까지 한번에 하나씩 큐브를 선택해 나가는 새로운 방법이다. 이 방법은 대개의 benchmark 함수에 대해 잘 동작하나 격자형 배치를 갖는 패리티 타입 함수에 대해서는 좋지 않은 성능을 보인다. 이를 해결하기 위해 큐브선택의 기준이 되는 비용함수로써 그 큐브에서의 ON-set의 크기 대신에 함수의 복잡도를 사용한다. 따라서 단지 ON-set의 크기만을 고려하는 대신 ON-set을 구성하는 minterm들이 얼마나 서로 가깝게 되어 하나의 큐브로 묶어질 수 있는지 즉, 함수가 얼마나 다음의 최소화에 유리한 형태로 변화되는 지를 중요시하게 되며 이는 특히 격자형 함수의 최소화에 잘 동작한다. 실험결과, 격자형함수뿐만아니라 일반적인 경우에도 기존의 결과보다 개선된 결과를 보인다.

BDD를 이용한 이단계 Reed-Muller 회로의 합성

李貴相(Guee-Sang Lee),千承桓(Seung-Hwan Cheon) 대한전기학회 1995 전기학회논문지 Vol.44 No.4

커널 추출을 이용한 저전력설계

이귀상(Guee-sang Lee),정미경(Mi-gyoung Jung) 대한전자공학회 1999 대한전자공학회 학술대회 Vol.1999 No.6

CT영상에서 폐암 인식을 위한 전처리 기법

박상철 ( Sang-cheol Park ),김수형 ( Soo-hyung Kim ),이귀상 ( Guee-sang Lee ),홍성훈 ( Sung-hoon Hong ) 한국정보처리학회 2004 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.11 No.1

CT 영상에서 폐암 추출을 위한 컴퓨터지원진단시스템(CAD)에서 전처리 시스템은 매우 중요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 CT 영상에서 폐암 추출을 위한 전처리 기법을 소개한다. CT 영상에서 폐 영역 추출 과정에서 가장 먼저 수행되는 이진화를 위해 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 비관심 영역 제거 방법으로 연결요소를 분석하고, 이진화 과정에서 발생한 폐 외곽 분실을 재구성하기 위해 Rolling Ball 알고리즘을 수행한다. 또한 분할된 폐 영역에서 폐암 후보자를 선출하기 위해 분할과정에서 수행하였던 이진화 방법을 폐 영역에 다시 한번 적용하고 잡음제거를 위해 모폴러지 기법을 사용한 전처리 기법을 제안한다.

2차원 비트율-왜곡 모델을 이용한 매크로블록 단위 비트율 제어

손남례,이귀상,임창훈,Son, Nam-Rae,Lee, Guee-Sang,Yim, Chang-Hoon 한국통신학회 2007 韓國通信學會論文誌 Vol.32 No.9c

H.264/AVC부호화 방식이 압축성능이 뛰어나더라도 가변길이부호화방식을 따르기 때문에 동영상을 부호화할 때 발생하는 데이터량은 시간의 흐름에 따라 큰 폭으로 변할 수 밖에 없다. 따라서 부호화된 비디오 비트스트림을 고정된 저대역폭의 네트워크를 통해 실시간으로 전송하고자 할 경우에는 부호기로부터 출력되는 비트율을 반드시 제어할 필요가 있다. 기존의 비트율 제어 알고리즘은 각 프레임당 목표 비트를 결정하는 2차원 비트율-왜곡 모델을 채택하고 있다. 본 논문에서는 전송율이 고정된 비디오 채널에서 H.264/AVC 부호화 기법으로 압축된 동영상을 전송할 때 움직임이 많은 영상의 비트율을 보다 효율적으로 제어하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 비트율 제어 알고리즘은 2차원 비트율-왜곡 모델식을 이용하여 이전 프레임의 매크로블록과 현재 프레임의 매크로블록간에 움직임 변화량을 예측함으로써 매크로블록 단위로 비트율을 제어한다. 움직임이 많고 장면전환이 빈번한 동영상 샘플을 대상으로 비교 실험한 결과, 비트율 제어의 경우 기존의 알고리즘은 채널전송 환경에 부적합하게 비트율을 초과하지만, 새롭게 제안한 알고리즘은 채널전송에 적합하게 부호화됨을 확인할 수 있었다. 화질 또한 제안한 방법이 기존의 비트율 제어 방법보다 평균적으로 $0.4{\sim}0.9\;dB$로 높게 나타남을 확인하였다. Because the H.264/AVC standard adopts the variable length coding algorithm, the rate of encoded video bitstream fluctuates a lot as time flows, though its compression efficiency is superior to that of existing standards. When a video is transmitted in real-time over networks with fixed low-bandwidth, it is necessary to control the bit rate which is generated from encoder. Many existing rate control algorithms have been adopting the quadratic rate-distortion model which determines the target bits for each frame. We propose a new rate control algorithm for H.264/AVC video transmission over networks with fixed bandwidth. The proposed algorithm predicts quantization parameter adaptively to reduce video distortion using the quadratic rate-distortion model, which uses the target bit rate and the mean absolute difference for current frame considering pixel difference between macroblocks in the previous and the current frame. On video samples with high motion and scene change cases, experimental results show that (1) the proposed algorithm adapts the encoded bitstream to limited channel capacity, while existing algorithms abruptly excess the limit bit rate; (2) the proposed algorithm improves picture quality with $0.4{\sim}0.9dB$ in average.

야간 영상 감시를 위한 GMM기반의 배경 차분

여정연,이귀상,Yeo, Jung Yeon,Lee, Guee Sang 한국스마트미디어학회 2015 스마트미디어저널 Vol.4 No.3

본 논문에서는 야간 영상 감시(night-time video surveillance)에 특화된 GMM(Gausssian mixture model)기반의 배경 모델링(background modeling)을 이용한 배경 차분(background subtraction)방법을 제안한다. 야간 영상에서는 낮 영상에 비해 배경과 객체의 구분이 뚜렷하지 않아 매우 흡사한 픽셀 값들을 이용하여 배경을 분리해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 전처리 단계에서 조정된 범위의 히스토그램 스트레칭을 이용하여 입력 픽셀 값을 배경 모델링에 이로운 픽셀 값으로 변경해준다. 조정된 픽셀 값을 이용하여 가장 이상적인 배경을 찾기 위해 픽셀 단위로 GMM기반의 배경 모델링 방법을 적용한다. GMM을 기반으로 한 배경모델링 방법에서는 새로운 픽셀 값이 입력되었을 때 어떤 가우시안에도 속하지 않는다면 가장 낮은 가중치를 가진 가우시안 분포를 제거함으로써 이전의 축적된 배경의 정보를 무시하는 결과를 낳게 된다. 따라서 본 논문에서는 낮은 가중치의 가우시안을 제거하는 대신 기존 가우시안의 평균과 입력된 픽셀 값의 차를 이용하여 새로운 평균에 적용함으로써 기존의 쌓여진 정보를 고려한다. 실험결과 제안된 배경 모델링 방법이 기존 방법의 이점을 유지하면서 야간 영상 감지에 특화된 배경 차분 결과를 보였다. In this paper, we present background modeling method based on Gaussian mixture model to subtract background for night-time video surveillance. In night-time video, it is hard work to distinguish the object from the background because a background pixel is similar to a object pixel. To solve this problem, we change the pixel of input frame to more advantageous value to make the Gaussian mixture model using scaled histogram stretching in preprocessing step. Using scaled pixel value of input frame, we then exploit GMM to find the ideal background pixelwisely. In case that the pixel of next frame is not included in any Gaussian, the matching test in old GMM method ignores the information of stored background by eliminating the Gaussian distribution with low weight. Therefore we consider the stacked data by applying the difference between the old mean and new pixel intensity to new mean instead of removing the Gaussian with low weight. Some experiments demonstrate that the proposed background modeling method shows the superiority of our algorithm effectively.

후보벡터 분류에 의한 영상 에러 복원

손남례,이귀상,Son, Nam-Rye,Lee, Guee-Sang 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.2

이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역 폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 은닉하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼l㏈까지의 향상이 있었다. In transmitting compressed video bit-stream over Internet, packet loss causes error propagation in both spatial and temporal domain, which in turn leads to severe degradation in image quality. In this paper, a new approach for the recovery of lost or erroneous Motion Vector(MV)s by classifying the movements of neighboring blocks by their homogeneity is proposed. MVs of neighboring blocks are classified according to the direction of MVs and a representative value for each class is determined to obtain the candidate MV set. By computing the distortion of the candidates, a MV with the minimum distortion is selected. Experimental results show that the proposed algorithm exhibits better performance in many cases than existing methods.

텐서보팅과 마르코프 랜덤 필드를 이용한 자연 영상의 텍스트 이진화

최현수,이귀상,Choi, Hyun Su,Lee, Guee Sang 한국스마트미디어학회 2015 스마트미디어저널 Vol.4 No.4

본 논문에서는 텐서보팅을 이용하여 기존 마르코프 랜덤 필드 메소드 안의 가우시안 혼합 모델 함수의 성능을 향상시킬 수 있는 적합한 클러스터 개수 검출 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 핵심 포인트는 텐서보팅의 인풋 데이터 토큰의 연속성인 saliency map을 통한 중심점 개수의 추출이다. 우리는 가장 먼저 주어진 자연 영상에서 전경 및 배경 후보 영역을 분리한다. 다음으로, 분리된 각 후보 영역에 대하여 텐서보팅을 적용하여 적절한 클러스터 개수를 추출한다. 우리는 검출된 클러스터 개수를 이용하여 정확한 가우시안 혼합 모델 모델링을 수행할 수 있다. 그리고 이를 적용한 마르코프 랜덤 필드의 unary term과 pairwise term을 계산하여 자연 영상의 텍스트 이진화 결과를 반환한다. 실험 결과, 제안된 방법이 최적의 클러스터 개수를 반환하고, 향상된 텍스트 이진화 결과를 반환함을 확인하였다. In this paper, we propose a method for detecting the number of clusters. This method can improve the performance of a gaussian mixture model function in conventional markov random field method by using the tensor voting. The key point of the proposed method is that extracts the number of the center through the continuity of saliency map of the input data of the tensor voting token. At first, we separate the foreground and background region candidate in a given natural images. After that, we extract the appropriate cluster number for each separate candidate regions by applying the tensor voting. We can make accurate modeling a gaussian mixture model by using a detected number of cluster. We can return the result of natural binary text image by calculating the unary term and the pairwise term of markov random field. After the experiment, we can confirm that the proposed method returns the optimal cluster number and text binarization results are improved.