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정세윤(Se-yoon JEONG),전병태(Byung-tae CHUN),이재연(Jae-yeon LEE),왕민(Min WANG),배영래(Younglae J. BAE) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
내용기반 영상 검색시스템에서 칼라는 가장 중요한 특징 중에 하나다. 기존의 연구는 칼라 히스토그램을 이용한 색인방법을 사용해 왔다. 기존의 히스토그램 색인 방법은 영사의 실제 유사도을 근사하는데 신뢰성이 충분하지 못하다는 단점이 있다. 히스토그램방법의 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 칼라 분포특성을 이용한 색인 방법을 연구하였다. 또한 효과적인 검색을 위해 사람이 느끼는 유사도를 근사하기 위해 신경망을 사용한 유사도 측정 함수를 제안하였다. 여러 칼라 공간에 대해 실험을 해본 결과 신경망 유사도 측정 함수를 사용할 경우 YUV 공간에서 색인 하는 것이 실용적인 것을 보였다.
공간 웨이블릿 변환의 복잡도를 줄인 스케일러블 비디오 부호화에 관한 연구
박성호,정세윤,김원하,Park Seong-Ho,Jeong Se-Yoon,Kim Won-Ha 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.42 No.3
인터 프레임 웨이블릿 부호화 기법의 복호화 과정에서 많은 연산량을 차지하는 모듈 중의 하나는 웨이블릿 변환이다. 복호기는 PDA, PC, 휴대폰등과 같이 다양한 단말기 상에서 동작 할 수 있어야 하기 때문에 복호기의 복잡도는 각 프로세서의 계산 능력에 맞게 설계되어야 한다. 따라서 스케일러블 부호화를 위한 코덱 역시 낮은 복잡도로 설계되어야 한다. 본 논문에서는 부호화 성능을 열화시키지 않으면서 공간 웨이블릿 변환의 복잡도를 조절하면서 줄이는 기법을 제안한다. 또한 이 기법은 천천히 변화하는 영상 시퀀스에 대해서는 웨이블릿 변환 시 발생하는 잔상 현상도 줄일 수 있다. In the decoding process of interframe Wavelet coding, the Wavelet transform requires huge computational complexity. Since the decoder may need to be used in various devices such as PDAs, notebooks, or PC, the decoder's complexity should be adapted to the processor's computational power. So, it is natural that the low complexity codec is also required for scalable video coding. In this paper, we develop a method of controlling and lowering the complexity of the spatial Wavelet transform while sustaining the same coding efficiency as the conventional spatial Wavelet transform. In addition, the proposed method may alleviate the ringing effect for slowly changing image sequences.
블록 기반 특징맵 크기 조정을 이용한 DNN 특징맵 압축
윤규리(Curie Yoon),정혜원(Hye Won Jeong),김영웅(Yeongwoong Kim),김연희(Younhee Kim),정세윤(Se-Yoon Jeong),김휘용(Younhee Kim) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
자율주행, IoT 등 많은 양의 영상 정보를 실시간으로 처리해야 하는 기술과 mobile device 등의 기기에서 Machine Learning 연산을 하는 소프트웨어들이 등장함에 따라 사람을 위한 영상을 출력하는 영상 부호화 기술 대신 기계의 vision task 성능을 위해 특화된 영상 부호화 기술의 필요성이 대두됐다. 본 연구에서는 영상에서 추출한 특징맵을 Neural-Net based Video Coding 모델을 이용해 압축률과 기계의 vision task 성능을 동시에 최적화한다. 또한, 하드웨어 친화적인 block-based 처리와 이로 인한 성능 저하를 최소화하기 위해 적응적 resizing 방식을 제안한다.
종단간 인공신경망 기반 이미지 압축 기술의 피쳐 공간 상관관계 분석
이주영(Jooyoung Lee),정세윤(Se-Yoon Jeong),최진수(Jin Soo Choi) 한국방송·미디어공학회 2020 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2020 No.11
뉴럴렛 기술이 발전과 함께 다양한 분야에서 획기적인 성능 향상이 이루어지고 있다. 이미지 압축 분야에서도 기존의 전통적인 툴 체인 구조의 압축 방식에서 벗어나 종단간(end-to-end) 뉴럴렛 기반의 압축 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 최근 네트워크를 통해 변환된 피쳐 데이터의 엔트로피를 최소화하는 방식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 이에 기반한 최근의 연구는 VVC 화면 내 코딩 기술보다 우수한 코딩 효율성을 제공하고 있다. 그러나 변환된 피쳐 데이터에 대한 특성 분석은 부족한 실정이며, 이에 본 논문에서는 엔트로피 최소화 기반 종단간 이미지 압축 네트워크의 피쳐 공간 데이터에 대한 공간적(spatial) 상관관계와 채널간(inter-channel) 상관관계(correlation)를 분석하고, 나아가 최근 제안된 종단간 이미지 압축 네트워크의 문맥 기반 예측 기능을 통해 잔존하는 데이터 중복성이 효과적으로 제거됨을 보인다.
전병태(Byung Tae Chun),정세윤(Se Yoon Jeong),이재연(Jae Yeon Lee),배영래(Young Lae Bae) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
내용 기반 동영상 DB 시스템 구축시 영상의 의미 정보를 추출하기 위해 영상의 특징(컬러, 자막, 모양, 모션) 정보를 추출해야 한다. 뉴스 비디오에서 자막의 특징 정보는 앵커(또는 기자)가 설명하는 뉴스의 내용을 함축적으로 표현하거나 강조하기 위하여 사용된다. 본 논문에서는 뉴스 비디오에서 특징 정보 중 하나인 아이콘 자막과 뉴스 내용 자막을 실시간으로 처리하는 방법에 관하여 설명한다. 기존의 자막 추출 방법은 전체 영상을 처리함으로써 많은 처리 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 전체 영상을 처리하지 않고 일정 간격으로 샘플링하여 얻어진 자막 영역의 명암 파형 특성을 분석함으로써 자막의 후보 영역을 추출하였다. 추출된 후보 영역은 자막 영역인지 아닌지를 판별하기 위하여 검증을 수행한다. 같은 행에 존재하는 개별 영역들을 합병 방법을 사용하여 대단위 영역화를 시킨 다음, 각 대단위 영역의 조건을 조사하여 뉴스 아이콘 자막 및 내용 자막을 추출하였다.