• 융합보안논문지
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• 제6권4호
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• pp.83-90
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• 2006

본 논문에서는 영상의 웨이브렛 변환계수의 양자화를 위하여 입력영상의 통계적 성질에 영향을 받지 않고 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기의 설계법을 제안한다. 부호화 대상영상의 상관과 에지성분의 양 등이 웨이브렛 변환영역에서의 양자화기 설계에 중용한 요소인 것을 밝힌다. 기존의 벡터 양자화기의 가장 큰 문제점은 양자화대상 영상과 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열간의 통계적 성질의 불일치에 의한 부호화 성능의 열화이다. 그리하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환계수의 양자화에 적합한 벡터양자화기의 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열로, 독립난수에 영상의 상관과 에지성분을 첨가한 모사 영상을 사용하여 종래 방식의 문제점을 해결하는 방법에 대하여 검토하였다. 제안 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 대표벡터 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실영상을 사용한 종래 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 부호화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교하여 종래 방식의 문제점을 명확하게 밝히고, 아울러 제안방식으로 설계한 벡터양자화기가 부호화 성능이 우수함을 입증한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.513-520
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• 2005

본 논문에서는 인덱스 변환 함수를 이용한 벡터양자화 기반의 견고한 다중 워터마킹 방법을 제안한다. 기존의 워터마크 삽입 방법들은 단지 하나의 워터마크를 원영상에 삽입하는데 비해 제안한 방법에서는 저작권 보호를 위하여 여러 개의 워터마크를 삽입한다. 제안한 방법은 다양한 공격에서도 벡터양자화 인덱스들의 변화를 최소화시키는 인덱스 변환 함수를 사용하여 견고성을 효과적으로 개선시킨다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 벡터양자화 기반의 다중 워터마킹 방법과 비교하여 다양한 공격에서도 견고성이 우수함을 확인하였다.

• 센서학회지
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• 제8권2호
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• pp.124-132
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• 1999

본 논문에서는 에지 영역 보상을 이용한 원격 센싱된 인공위성 화상의 대역간 벡터양자화 기법을 제안하였다. 이 기법에서는 인공위성 화상데이타의 분광적 반사 특성에 따라 각 화소벡터를 분류한 후, 각 분류영역에 대하여 대역내 및 대역간 중복성을 각각 제거하기 위하여 분류영역별 대역내 벡터양자화 및 분류영역별 대역간 벡터양자화를 행한다. 에지영역의 경우에 주변블럭의 영역정보 및 양자화 된 기준대역의 화소값을 이용하여 에지영역을 보상한다. 그후, 대역간 중복성을 효과적으로 제거하기 위하여 보상된 영역정보를 이용하여 분류영역별 대역간 벡터양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제10권4호
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• pp.27-37
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• 1991

본 논문에서는 퍼지벡터양자화보다 양자화 왜곡을 더욱 저감시키기 위하여 에너지부분공간을 도입한 퍼지벡터양자화(energy subspace fuzzy vector quatization : ESFVQ)를 제안하였으며, 그것을 화자적응에 적용한 에너지부분공간 퍼지벡터양자화 화자적응기법에 의하여 미지화자의 한국어 단어를 인식하였다. 화자적응을 위한 학습과정에서 에너지 부분공간에 따른 퍼지 히스토그램으로 사상코드북을 작성하였으며, 인식과정에서 미지화자의 음성을 ESFVQ에 의해 복화화하므로써 인식율의 향상을 도모하였다. 남성 2인과 여성 1인이 발성한 DDD 전화 지역명에 대하여 ESFVQ에 의한 양자화 왜곡 및 화자적응 단어 인식율을 측정하여 그 성능을 평가하였다. ESFVQ의 양자화 왜곡은 벡터 양자화보다 22% 감소되었으며, 퍼지 벡터 양자화보다 5% 감소되었다. 또한, ESFVQ에 의한 화자적응방법으로 인식한 결과, 화자적응을 고려하지 않은 방법보다 26%, 벡터 양자화에 의한 방법보다 11%의 향상된 인식율을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.111-120
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• 2004

본 논문에서는 경계 영역에서의 색번짐 현상을 줄이기 위한 벡터 오차 확산법을 제안한다. 이러한 결점은 양자화 과정에서 생기는 큰 누적된 양자화 오차의 확산으로 인해서 발성하게 되며, 특히 색이 변하게 되는 영상의 경계 영역에서 특정 칼라띠를 형성하게된다. 따라서 이러한 결점을 줄이기 위해서 세안한 벡터 오차 확산 방법은 오차를 확산 받은 벡터와 8개의 기준색과의 벡터 크기 및 벡터 각을 비교함으로써, 큰 양자화 오차를 전체 중간조 처리 과정에서 제외한다. 먼저 오차가 보정된 벡터의 크기가 8개의 기준색보다 클 경우 양자화 오차를 확산시키지 않게 되며, 벡터 각이 클 경우에도 양자화 오차를 확산 시키지 않는다. 그러므로 제안한 방법은 각 채널의 상관관계를 고려한 벡터 칼라 공간상에서 중간조 처리를 함으로써 시각적으로 색이 향상된 결과를 얻을 수 있었고, 경계 부분에서의 색번짐 현상도 줄일 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제23권4호
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• pp.333-339
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• 2004

본 논문에서는 벡터 양자화기와 피라미드 벡터 양자화기를 직렬로 결합하여 16차 벡터 소스에 대한 vector quantizer-pyramid vector quantizer (VQ-PVQ)를 개발하였으며, 예측 구조와 세이프티-넷 (safety-net) 개념을 결합시켜 광대역 음성 부호화기용 LPC 계수 양자화 기를 설계하였다. 본 양자화기의 성능은 AMR-WB(ITRT-T G.722.2)의 LPC양자화기 성능과 비교하였는데, 스펙트럼 왜곡 및 메모리 요구량에서 상당한 이득을 얻었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.18-27
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• 2012

고 전송률에서 엔트로피 제한 양자화를 수행 시 최적의 양자기는 격자(lattice) 형태를 가지는데. 규칙적인 구조로 인하여 양자화 과정이 단순하며, 격자의 형태에 따라 여러 양자화 알고리듬이 제안되어있다. 본 논문에서는 이러한 격자 벡터 양자화를 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)를 사용하여 구현하였다. 중요한 여러 격자들이 SAPQ의 단일화된 형태로 부호화된다는 사실을 보였으며, 스칼라 값의 정수 변환 함수를 사용하여 격자 벡터 양자화가 SAPQ를 통하여 간단히 구현될 수 있음을 보였다. 실험을 통하여 부호화 복잡도가 비슷한 ECSQ(entropy-constrained scalar quantizer), ECSAPQ(entropy-constrained SAPQ) 등과 성능을 비교하였는데, ECSAPQ는 저 전송률에서 좋은 성능을 보이는 반면 격자 SAPQ는 넓은 범위의 전송률에서 ECSAPQ보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.796-798
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• 2001

본 논문에서는 벡터 양자화(Vector Quantization)를 이용해서 소유자의 저작물에 대해 저작권을 보호할 수 있는 디지털 워터마킹(Watermarking) 기법을 제안한다. 소유자의 워터마크 정보로는 사용자 정보를 비밀키를 이용해서 암호화한 데이터를 사용하며, 워터마킹 처리는 원본 이미지를 웨이블렛 기반의 벡터 양자화(Vector Quantization)에 사용되는 코드북(Coodbook)을 이용한다. 코드북을 사용함으로서 양질의 정보를 유지하면서 워터마킹을 효과적으로 처리할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.526-528
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• 1998

영상 자료는 일반적으로 많은 정보량을 가지기 때문에 저장 공간과 전송 시간의 문제 등이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 영상 압축 기법이 사용되며 그 방법 중의 하나로 벡터 양자화가 있다. 벡터 양자화는 압축률은 높지만 시간이 많이 걸리는데, 전체 처리 시간 중에서도 영상의 각 블록에 해당하는 코드벡터를 찾기 위해 주어진 코드북을 탐색하는 단계에 소요되는 시간이 가장 큰 비중을 차지한다. 본 논문에서는 코드북 탐색에 소요되는 시간을 줄여 벡터 양자화를 빠르게 하기 위한 방법으로 삼각 부등식을 이용하는 빠른 코드북 탐색법을 제안한다. 제안된 방법은 삼각 부등식을 이용해 구한 하한값을 기준으로 불필요한 계산을 줄여서 탐색 속도를 증가시킨다. 제안된 방법의 평가를 의해 100장의 256$\times$256, 256 레벨 흑백 영상을 사용하였고, 기존의 전체 탐색 방법에 비해 배 이상의 속도 향상을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.343-350
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• 2001

백터 양자화기 설계는 다차원의 목적함수를 최소화하는 학습 알고리즘을 필요로 한다. 일반화된 Lloyd 방법(GLA)은 벡터 양자화기 설계를 위해 오늘날 가장 널리 사용되는 알고리즘이다. GLA 는 일괄처리(batch) 방식으로 코드북을 생성하며 목적함수를 단조 감소시키는 강하법(descent algorithm)의 일종이다. 한편 Kohonen 학습법(KLA)은 학습벡터가 입력되는 동안 코드북이 갱신되는 온라인 벡터 양자화기 설계 알고리즘 이다. KLA는 원래 신경망 학습을 위해 Kohonen에 의해 제안되었다. KLA 역시 GLA와 마찬가지로 강하법의 일종이라 할 수 있다. 따라서 이들 두 알고리즘은, 비록 사용하기 편리하고 안정적으로 동작을 하지만, 극소(local minimum) 점으로 수렴하는 문제를 안고 있다. 우리는 이 문제와 관련하여 simulated annealing(SA) 방법의 응용을 논하고자 한다. SA는 현재까지 극소에 빠지지 않고 최소(global minimum)로 수렴하면서, 해의 수렴이 (통계적으로) 보장되는 유일한 방법이라 할 수 있다. 우리는 먼저 GLA에 SA를 응용한 그 동안의 연구를 개괄한다. 다음으로 온라인 방식의 벡터 양자화가 설계에 SA 방법을 응용함으로써 SA 방법에 기초한 새로운 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 우리는 이 알고리즘을 OLVQ-SA 알고리즘이라 부르기로 한다. 가우스-마코프 소스와 음성데이터에 대한 벡터양자화 실험 결과 제안된 방법이 KLA 보다 일관되게 우수한 코드북을 생성함을 보인다.