http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
비디오 복호기에서의 어파인 변환을 이용한 적응적 에러은닉 기법
김동형(Donghyung Kim),김승종(Seungjong Kim) 한국통신학회 2008 韓國通信學會論文誌 Vol.33 No.9C
시간적 에러은닉 기법은 손실된 데이터를 포함한 프레임과 이전프레임사이의 시간적 상관도(temporal correlation)를 이용하여 손실된 데이터를 복원하는 기술을 말한다. 이러한 시간적 에러은닉 방법은 블록단위의 복원기술과 화소단위의 복원기술로 나눌 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 어파인변환(affine transform)을 이용한 화소단위의 시간적 에러은닉에 관한 것으로 이는 손실된 블록내에 객체 또는 배경이 어파인 모델로 모델링될 수 있는 기하학적 변환 즉, 회전, 확대, 축소와 같은 변환이 있는 경우 더욱 높은 성능을 가진다. 또한 어파인 모델의 계산과정에 사용되는 움직임벡터가 서로 다른 객체의 움직임을 나타내는 경우에도 높은 성능을 유지하기 위해 비용함수를 정의하고 비용값에 따라 적응적으로 어파인 에러은닉방법을 적용함으로써 보다 높은 성능을 가지게 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 현재 H.264/AVC 참조소프트웨어에서 방법과 비교하여 최대 1.9 dB까지의 객관적 화질향상이 있는 것으로 나타난다. Temporal error concealment indicates the algorithm that restores the lost video data using temporal correlation between previous frame and current frame with lost data. It can be categorized into the methods of block-based and pixel-based concealment. The proposed method in this paper is for pixel-based temporal error concealment using affine transform. It outperforms especially when the object or background in lost block has geometric transform which can be modeled using affine transform, that is, rotation, magnification, reduction, etc. Furthermore, in order to maintain good performance even though one or more motion vector represents the motion of different objects, we defines a cost function. According to cost from the cost function, the proposed method adopts affine error concealment adaptively. Simulation results show that the proposed method yields better performance up to 1.9 dB than the method embedded in reference software of H.264/AVC.
기울기와 유사도 역가중치 필터를 이용한 디인터레이싱 기법
김승종(Seungjong Kim) 한국컴퓨터교육학회 2021 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.24 No.5
본 논문에서는 기울기와 유사도 역가중치 필터에 기반한 보간기를 제안하고 이를 이용하여 필드내 디인터레이싱을 수행한다. 제안하는 알고리즘은 크게 네가지 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 윈도우 상에서 손실된 필드를 존재하는 필드 정보를 이용하여 가장 복잡도가 낮은 방법으로 보간을 수행한다. 두 번째 단계에서는 인접 화소 간의 지역 가중치를 활용하여 기울기 가중 필터의 계수를 계산한다. 세 번째 단계에서는 기울기 위에 존재하는 화소들의 차분값을 통해 기울기 가중치를 업데이트 한다. 네 번째 단계에서는 제안된 보간기를 사용하여 디인터레이싱을 수행한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 객관적인 이미지 품질과 주관적인 이미지 품질 모두에서 우수한 성능을 나타내었다. In this paper, a gradient and similarity inverse weight filter based interpolation method is proposed, which performs intra-field deinterlacing. The proposed algorithm is mainly composed of four steps. In the first step, missing field interpolation is performed using the existing field information. We conduct this process with the lowest complexity method. In the second step, the coefficients of the gradient weighting filter are computed using the local weights between adjacent pixels. In the third step, the gradient weight is updated based on the difference between existing pixels on the gradient. In the fourth step, deinterlacing is finally performed using the proposed interpolator. Simulation results inform that the proposed method provided satisfied performance in both objective image quality and subjective image quality.
뒷채움재의 N치 및 가속도 크기에 따른 안벽구조물의 동적거동
윤성규(Yun, Seong-Kyu),김승종(Kim, Seungjong),김지성(Kim, Jiseong),강기천(Kang, Gichun) 한국방재학회 2021 한국방재학회논문집 Vol.21 No.1
2017년 포항 지진으로 안벽구조물의 뒷채움재에서 액상화의 피해로 보이는 토사 배출 현상이 관측되었다. 이는 지진에 의한 동적하중으로 인한 과잉간극수압의 증가에 따른 유효응력의 소실에 의해 지지력이 감소하였기 때문이다. 본 논문에서는 지진에 대한 동적하중으로 과잉간극수압증가와 유효응력감소에 대해 안벽구조물의 뒷채움재의 N치의 변화, 지진 가속도의 변화에 따른 영향에 대해 알아보았다. 이를 위해 2차원 유효응력해석을 통해 안벽 구조물의 동적인 거동에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과 N치와 지진가속도가 증가할수록 뒤채움재의 국부적인 과잉간극수압 증가에 따른 유효응력이 감소하는 경향이 증가하여 액상화 현상에 근접하는 것을 알 수 있었다. Sand soil discharge, which seemed to be the liquefaction damage, was observed in the backfill of a quay wall structure during the Pohang earthquake in 2017. This discharge occurred because the bearing capacity decreased owing to the loss of effective stress, which was caused by the increase in the excess pore-water pressure with the dynamic loads from the earthquake. In this study, the effects of the variations in the N-value of the backfill of the quay structure and the seismic acceleration coefficient were investigated for increasing excess pore-water pressure and decreasing effective stress, owing to the dynamic load from earthquakes.
권주원(Juwon Kwon),윤길중(Gilly Yun),김승종(Seungjong Kim),정유채(Yuchae Jung),권순철(Soon Chul Kwon) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.8
In this paper, we described a technique for improving diagnostic performance using deep learning for Oligodendroglioma, one of brain tumors. Certain diseases, such as brain tumors, have a data imbalance problem because the number of patients in each hospital is not uniform. To solve this problem, we intended to introduce a data augmentation technique using GAN, a deep learning generation model. The experiment compared the training performance of the two groups with the dataset without fake data and the dataset with additional fake data. As a result, we showed a slight improvement in training performance and training stability.