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이병탁(Byung-Tak Lee),김진수(Jin-soo Kim),김재곤(Jae-Gon Kim) 한국방송·미디어공학회 2010 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2010 No.7
분산 비디오 부호화(Distributed Video Coding: DVC)는 복호화보다 훨씬 적은 계산량으로 부호화를 가능하게 함으로써 계산 성능 및 전력이 제한된 환경을 위한 비디오 부호화 기법으로 주목 받고 있다. 그러나 DVC의 부호화 성능은 아직 기존의 비디오 압축 표준에 많이 미치지 못하고 있으며 이를 극복하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 DVC의 부호화 성능 개선을 위한 율-왜곡 기반의 영역별 선택적 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법은 복호기 측에서 보조정보를 얻는 과정에서 얻어지는 움직임 벡터가 부호기 측으로 피드백된다는 가정하에 이를 이용하여 움직임 보상 예측 신호를 구하고 율-왜곡(Rate-Distortion) 기반의 블록 단위로 선택적 부호화를 수행한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 움직임 정보 피드백을 이용한 율-왜곡 기반의 선택적 블록 부호화 기법이 기존의 DVC 부호화 기법보다 시퀀스에 따라 최대 약 2.25 dB 개선된 성능을 가짐을 보인다.
스테레오스코픽 비디오 부호화를 위한 적응루프필터 적용기법
이병탁(Byung-Tak Lee),김재곤(Jae-Gon Kim),이봉호(BongHo Lee),윤국진(Kugjin Yun),정원식(Won-Sik Cheong),허남호(Namho Hur) 한국방송·미디어공학회 2011 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.7
스테레오스코픽(stereoscopic) 3D 비디오 서비스는 기존 2D 와의 호환성을 유지하면서 새로운 3D 비디오 서비스를 제공할 수 있는 것으로, 전송 대역이 제한된 지상파 방송에서 높은 부호화 효율을 갖는 스테레오스코픽 비디오 코덱이 요구된다. 따라서 3D 를 위한 부가영상의 부호화를 위해 H.264/AVC 등을 고려하고 있으며, 또한 부가영상을 비실시간으로 전송하는 비실시간(Non-Real Time: NRT) 3D 서비스도 고려되고 있다. 본 논문에서는 NRT 3D 서비스를 위한 스테레오스코픽 비디오 부호화에 있어서, HEVC 에서 고려중인 적응루프필터(ALF: Adaptive Loop Filter)를 전/후처리 필터로 적용하는 기법을 제시한다. 특히, 부가영상의 후처리에 ALF 를 적용하기 위하여 부호화 과정에 결정되는 CU(Coding Unit) 구조를 이용하는 HEVC 와 달리 H.264/MVC 로 부호화한 부가영상의 매크로블록(MB) 부호화 모드를 이용한 ALF 적용 기법을 제안한다. 부가영상 부호화에 있어서 전처리 및 후처리 과정으로 ALF 를 적용함으로써 최대 약 20.5%의 부가영상의 부호화 성능 향상을 확인하였다.
광스캐닝 홀로그래피에서 푸리에방법을 통한 홀로그램 취득 및 특성 비교
이문섭(Munseob Lee),이병탁(Byung Tak Lee),민기현(Gihyeon Min),김낙우(Nacwoo Kim),송제호(Je-Ho Song) 한국산학기술학회 2015 한국산학기술학회 학술대회 Vol.2015 No.1
In this paper, propose the new hologram acquisition method based on the time resolved analysis in optical scanning holography. By applying the Fourier transform algorithm, we can obtain complex hologram without reference clocking. And, we compare this algorithm with conventional method.
이현용 ( Hyunyong Lee ),김낙우 ( Nac-woo Kim ),이준기 ( Jun-gi Lee ),이병탁 ( Byung-tak Lee ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1
이상 진단은 주어진 데이터의 정상 유무를 진단하는 방법으로써 다양한 분야에 걸쳐 요구되는 기능이다. 이상 진단은 대상 환경에서 데이터의 특성 등에 따라 다양한 방법으로 구현이 될 수 있는데, 본 연구에서는 정상 데이터가 다수의 클래스로 구분될 수 있는 상황에서의 이상 진단을 효과적으로 할 수 있는 방법에 대해서 다루고자 한다. 특히, 실험을 통해 정상 데이터를 유사한 데이터들끼리 구분하여 구분하여 처리하는 경우와 그렇지 않은 경우의 비교를 통해서, 정상 데이터를 유사한 데이터들끼리 구분하여 이상 진단을 진행하는 방법의 타당성을 검증한다.