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융합형 3DTV 시스템의 조건부대체 알고리즘에서 플리커링 현상 감소를 위한 모드 선택 방법
권태호(Tae-Ho Kwon),김지원(Ji-Won Kim),김성훈(Sung-Hoon Kim),김휘용(Hui-Yong Kim),김기두(Ki-Doo Kim),정경훈(Kyeong-Hoon Jung) 한국방송·미디어공학회 2016 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2016 No.6
조건부 대체 알고리즘 (CRA: Conditional Replenishment Algorithm)은 융합형 3DTV 서비스에서 부가정보를 전송함으로써 수신기에서의 화질을 개선하는 방법이다. 이 알고리즘은 비용함수를 도입함으로써 가변크기의 처리단위 (PU: Processing Unit) 마다 최적의 모드를 결정하는데, 이 과정에서 시공간적 인접 PU 사이에 모드의 불연속이 발생하는 경우에 블록화 또는 플리커링 현상 등 주관적 화질을 저하시키는 문제가 생길 수 있다. 본 논문에서는 모드를 결정하는 과정에서 시간적으로 연속적인 PU 사이의 상관성을 고려함으로써 플리커링 현상을 방지하는 기법을 제안하고 모의실험을 통해 주관적 화질이 향상됨을 보였다.
융합형 3DTV 조건부대체 알고리즘의 주관적 화질 향상을 위한 모드 선택 방법
권태호(Tae-Ho Kwon),방민석(Min-Suk Bang),김성훈(Sung-Hoon Kim),김휘용(Hui-Yong Kim),김기두(Ki-Doo Kim),정경훈(Kyeong-Hoon Jung) 한국방송·미디어공학회 2015 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2015 No.11
조건부대체 알고리즘(CRA: Conditional Replenishment Algorithm)은 좌우 영상의 해상도가 서로 다른 융합형 3DTV 서비스 환경에서 입체영상의 화질을 개선하기 위해 제안된 기법이다. 조건부대체 알고리즘에서는 비용함수를 도입하여 quad-tree 구조를 가지는 가변크기의 처리단위 (PU: Processing Unit)의 최적 모드를 결정하는데, 본 논문에서는 관심 PU 의 모드를 결정하는 단계에서 주변 PU 들의 모드를 함께 고려함으로써 모드가 고립되는 현상을 방지하는 방법을 제안한다. 제안 방법을 통해 기존의 CRA 의 결과로 발생 가능한 특정 PU 의 두드러짐 현상을 제거할 수 있기 때문에 합성된 입체 영상의 주관적 화질이 향상된다.
박현정 ( Hyun Jung Park ),정경훈 ( Kyeong Hoon Jung ),김호준 ( Ho Joon Kim ) 한국정보처리학회 2004 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.11 No.1
본 논문에서는 FMM 신경망의 활성화 특성에 가중치 개념을 도입한 패턴 분류 모형을 소개하고 이에 대한 학습 기법을 제안한다. 또한 제안된 모델의 활용으로서 주어진 학습패턴에 대하여 효과적인 특징의 종류와 특징과 패턴 클래스간의 상대적 연관도를 분석하는 방법론을 제시한다. 이를 위하여 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장, 축소의 방법론을 소개하며, 이들 이론에 대하여 의료진단 데이터 등을 사용한 실제 실험을 통하여 유용성을 고찰한다.
최형수(Hyoung Soo Choi),정경훈(Kyeong Hoon Jung),김호준(Ho Joon Kim) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
본 연구에서는 효과적인 패턴 분류를 위한 방법론으로서 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그 유용성을 고찰한다. 제안된 모델에서 각 하이퍼박스는 다차원의 특징공간상에서 한 영역으로 정의되며, 각 특징에 대하여 가중치 개념이 추가된 소속함수를 갖는다. 이는 기존의 FMM 신경망에서 모든 특징에 대하여 균일하게 고려되었던 특징의 상대적 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 모델의 동작특성 및 학습방법을 소개하며, 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.
색상 및 형태 특징을 고려한 교통신호 고속 인식 알고리즘
김진산(Kim, Jin-San),권태호(Kwon, Tae-Ho),김재은(Kim, Jai-Eun),정경훈(Jung, Kyeong-Hoon) 한국방송·미디어공학회 2016 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2016 No.6
최근 자율주행자동차에 대한 관심이 증가함에 따라 교통 상황을 인식하는 방법에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 특히 교통신호등의 인식은 치명적인 결과를 야기하는 교통사고와 밀접하게 연관된다는 점에서 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 시스템을 기반으로 한 교통신호등 인식 방법을 제안한다. 차선, 표지판 등과는 다르게 교통신호등은 빛을 발하는 특징이 있으며 그 모양과 형태 또한 규격화 되어 있다. 이러한 특징 중 색상과 형태 특징을 이용하여 두 단계의 추출과정을 거쳐 교통신호등을 인식한다. 먼저 HSV 색 공간에서 적색, 녹색, 주황색의 빛을 발하는 영역을 찾아낸 뒤, 신호의 원형 특징을 이용해 가로, 세로 사이즈와 크기로 신호의 후보를 추출한다. 다음, 신호등의 검은 박스 영역을 찾기 위해 추출한 신호 후보군의 주변부가 검정색인지를 확인한다. 최종적으로 신호등의 박스 부분을 검출하여 신호를 발하는 위치를 기반으로 신호를 인식한다. 실험결과 많은 계산량을 요구하는 기계학습을 사용하지 않고도 실시간 처리와 높은 인식률로 교통 신호를 인식할 수 있음을 확인하였다.
박현정(Hyun Jung Park),조일국(Il Gook Cho),정경훈(Kyeong Hoon Jung),김호준(Ho Joon Kim) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅰ
본 연구에서는 FMM 신경망을 이용한 패턴 분류 문제에서 학습 패턴에 포함되는 특징의 발생 빈도와 특징값의 분포를 고려하는 네트워크 구조와 학습 방법론을 소개한다. 이를 위하여 하이퍼박스 소속함수의 산출 과정에 세부특징에 대한 가중치 개념이 적용되는 새로운 활성화 특성을 제안한다. 또한 하이퍼박스의 특징 범위와 빈도 및 특징값의 분포를 유지하고 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장, 축소기법을 적용한다. 이는 가중치개념을 통하여 각 특징별 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 하며, 특징의 분포 정보가 고려되어 기존 FMM 모델에 비하여 노이즈에 의한 영향을 개선하여 학습 효과를 증진시킬 뿐만 아니라 하이퍼박스의 생성 및 확장 과정중에 학습패턴의 순서에 상관없이 동일한 특성을 보일 수 있게 한다.