• 충청수학회지
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• 제23권3호
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• pp.495-510
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• 2010

An Einstein's connection which takes the form (2.23) is called a $^*g$-ME-connection and the corresponding vector is called a $^*g$-ME-vector. The $^*g$-ME-manifold is a generalized n-dimensional Riemannian manifold $X_n$ on which the differential geometric structure is imposed by the unified field tensor $^*g^{{\lambda}{\nu}}$, satisfying certain conditions, through the $^*g$-ME-connection and we denote it by $^*g-MEX_n$. The purpose of this paper is to derive a general representation and a special representation of the $^*g$-ME-vector in $^*g-MEX_n$.

• 호남수학학술지
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• 제30권4호
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• pp.603-616
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• 2008

A generalized n-dimensional Riemannian manifold $X_n$ on which the differential geometric structure is imposed by the unified field tensor $^*g^{{\lambda}{\nu}}$, satisfying certain conditions, through the $^*g$-ME-connection which is both Einstein's equation and of the form(3.1) is called $^*g$-ME-manifold and we denote it by $^*g-MEX_n$. In this paper, we prove a necessary and sufficient condition for the existence of $^*g$-ME-connection and derive a surveyable tensorial representation of the $^*g$-ME-connection and the $^*g$-ME-vector in $^*g-MEX_n$.

• 대한수학회보
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• 제40권3호
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• pp.475-487
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• 2003

A generalized even-dimensional Riemannian manifold defined by the ME-connection which is both Einstein and of the form (3.3) is called an even-dimensional ME-manifold and we denote it by $MEX_{2n}$. The purpose of this paper is to study a necessary and sufficient condition that there is an ME-connection, to derive the useful properties of some tensors, and to investigate a representation of the ME-vector in $MEX_{2n}$.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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• pp.749-752
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• 2008

Various Motion Estimation (ME) algorithms have been proposed since ME requires large computational complexity. The proposed algorithm employs Enhanced Cross Search Pattern (ECSP) using motion vector of neighbor-blocks to search the motion vector. The experimental results show that proposed algorithm reduces the search point up to 35% compared to conventional methods.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.22-28
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• 2019

This paper presents a method for detection of an emergency signal expressed by arm gestures based on motion segmentation and face area detection in the surveillance system. The important indicators of emergency can be arm gestures and voice. We define an emergency signal as the 'Help Me' arm gestures in a rectangle around the face. The 'Help Me' arm gestures are detected by tracking changes in the direction of the horizontal motion vectors of left and right arms. The experimental results show that the proposed method successfully detects 'Help Me' emergency signal for a single person and distinguishes it from other similar arm gestures such as hand waving for 'Bye' and stretching. The proposed method can be used effectively in situations where people can't speak, and there is a language or voice disability.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권7C호
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• pp.726-732
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• 2003

본 논문은 계산량을 줄이는 움직임 추정 (motion estimation: ME) 방법을 제안한다. 이 방법은 움직임 추정이 필요 없다고 판단되는 매크로블록(macro-block: MB)들에 대한 움직임 추정 과정을 생략함으로써 고속의 움직임 추정을 가능하게 한다. 그래서, 제안된 방법은 움직임 생략 기법 (ME skipping technique: MEST)이라고 부른다. 일반적으로 움직임 추정은 정수 화소 단위 움직임 추정 (IME)과 반화소 단위 움직임 추정 (HME)로 구성된다. MEST는 IME 과정 바로 직전에 수행되고, 이미 부호화된 주위의 MB들의 움직임 추정 오차에 기초한 기준에 따라 IME 과정을 생략할지를 판단한다. 하나의 MB에 대한 IME 과정이 생략되는 것으로 판단되었을 경우 (이 경우를 ME 생략 모드 (ME skip mode)라 부른다), IME 과정은 생략되고 그 MB에 대한 정수 화소 단위 움직임 벡터를 예측벡터로 대치한다. 예측된 그 벡터는 HME의 입력으로 사용된다. 한편, ME 생략 모드가 아닌 경우(ME non-skip mode)의 MB들에 대한 IME 과정은 생략되지 않고 보통의 IME과정을 수행하게 된다. 따라서 MEST는 ME 생략 모드로 판단되는 MB들이 많을수록 계산량을 감소시키는데 효과적이다. 뿐만 아니라 MEST가 비디오 부호화기에 적용되었을 경우, 좀 더 정화한 율제어 (rate control)과 채널 오류에 좀 더 강한 비트열 (bitstream)을 제작하는데 도움을 준다. 실험을 통해, MEST가 같은 화질을 유지하면서도 이러한 장점을 가짐을 보인다.

• 대한수학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.1031-1046
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• 1996

The purpose of this paper is to investigate a necessary and sufficient condition for submanifold of $MEX_n$ to be einstein and to derive the generalized fundamental equations on the submanifold of $MEX_n$.

• 방송공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.699-712
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• 2014

본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC) GPU 기반 정수화소(integer-pel) 움직임 추정(Motion Estimation)을 고속화하기 위한 적응적인 탐색영역 결정 방법을 제안한다. 적응적인 탐색영역은 Motion Vector Difference (MVD)를 이용하여 결정한다. 먼저, 입력 영상의 MVD를 분석하여 입력 영상을 두 모델로 분류한다. 이후 분류된 각 모델의 MVD 특성에 따라 적응적인 탐색영역을 결정한다. 제안하는 알고리즘을 GPU 기반 정수화소 움직임 추정에 적용하기 위해 움직임 추정의 시작점은 이전 프레임의 Motion Vector (MV)로 결정한다. 위 과정은 CPU에서 이뤄지며, CPU는 움직임 추정의 시작점과 적응적인 탐색영역을 GPU에 전송한다. 이후 GPU는 정수화소 움직임 추정을 병렬로 수행한다. 제안하는 알고리즘은 참조 모델 대비 1.1%의 BD-rate 상승과 전체 부호화 시간의 37.9% 감소 및 951.2배 빠른 정수화소 움직임 추정 수행 시간을 얻는다. 또한, 적응적인 탐색영역이 적용되지 않은 단순 병렬화 알고리즘 대비 57.5%의 정수화소 움직임 추정 시간 감소와 0.6% BD-rate 상승을 얻는다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.265-272
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• 2015

폐색영역 탐지(Occlusion detection)와 중간값 필터(Median filter)를 조합한 새로운 움직임 추정 기반의 프레임율 변환(Frame rate up-conversion based on motion estimation) 기술을 소개한다. 움직임 추정은 움직임 벡터(Motion vector)를 얻기 위해 수행한다. 그 후 폐색영역 탐지방법은 폐색된 부분에서 움직임 벡터를 개선한다. 폐색된 영역에서는 잘못된 움직임 벡터를 찾을 가능성이 높으므로 움직임 벡터 의존율이 적은 중간값 필터를 적용하고, 비폐색된 영역에서는 움직임 벡터가 연속적이고 신뢰도가 높으므로 BDMC(Bi-Directional Motion Compensated interpolation)를 적용하여 보간 영상을 생성한다. 양방향 움직임 벡터를 사용하는 BDMC는 움직임 벡터의 연속성과 신뢰도가 높을수록 좋은 결과를 얻는다. 실험결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 더 나은 성능을 갖는다. 실험에서의 평균 PSNR(Peak signal to noise ratio)은 테스트 시퀀스들에 대하여 BDMC 대비 약 0.16dB 향상되었다.

• ETRI Journal
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• 제31권6호
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• pp.784-794
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• 2009

We present a full HD (1080p) H.264/AVC High Profile hardware encoder based on fast motion estimation (ME). Most processing cycles are occupied with ME and use external memory access to fetch samples, which degrades the performance of the encoder. A novel approach to fast ME which uses shared multibank memory can solve these problems. The proposed pixel subsampling ME algorithm is suitable for fast motion vector searches for high-quality resolution images. The proposed algorithm achieves an 87.5% reduction of computational complexity compared with the full search algorithm in the JM reference software, while sustaining the video quality without any conspicuous PSNR loss. The usage amount of shared multibank memory between the coarse ME and fine ME blocks is 93.6%, which saves external memory access cycles and speeds up ME. It is feasible to perform the algorithm at a 270 MHz clock speed for 30 frame/s real-time full HD encoding. Its total gate count is 872k, and internal SRAM size is 41.8 kB.