양이 재생 환경에서 다양하고 정확한 공간 이미지 형성을 위해서는 다양하고 세분화된 머리 전달 함수가 요구된다. 방대한 양의 머리 전달 함수를 효과적으로 감축하기 위한 방법으로, 모든 방향에 대한 머리 전달 함수를 몇 개의 대표 값들을 이용해 보간을 통해 얻는 방법이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 머리 전달 함수의 보간 시 중요한 역할을 하는 보간 왜곡의 측정 방법에 대해 연구하였다. 다양한 객관적 왜곡 측정 방법을 이용하여 보간된 머리전달 함수와 본래의 머리전달 함수 간 차이를 표현하였으며 차이 값과 청취 테스트의 결과를 비교, 분석하였다. 분석 결과로부터 음원의 공간 이미지 차이를 가장 잘 반영하는 객관적 왜곡 측정 방법을 선택하였으며 이를 실제 보간 기법에 적용하였다. 3명의 사람으로부터 측정된 머리전달함수와 1개의 마네킹에서 측정된 머리 전달함수에 제안된 방법을 적용한 결과, 3명의 사람에 대한 머리전달 함수에 대해서는 멜-주파수 켑스트럼 왜곡이, 4 종류의 머리전달 함수에 대해서는 시간 영역의 신호 대 왜곡비자 음원의 공간 이미지 차이를 가장 잘 예측하는 왜곡 척도임을 알 수 있었다.
다양한 보간 기법을 정리해 보고 이를 통해서 기존의 보간 기법의 한계를 고찰해 본다. 보간의 효율성과 보간 결과 영상의 화질과는 Trade off 관계가 있으며, 이를 적절한 수준에서 결정하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 Quadratic B-spline을 기저 함수로 하는 윤곽보존형 보간 필터를 사용한 영상확대 알고리즘을 제안한다. Unser의 Cardinal Cubic spline함수에 비해 적은 하드웨어만으로도 이상적인 저역 통과 필터의 특성을 가지며, 입력영상의 윤곽의 방향성을 고려한 적응적인 보간 기법의 적용으로 화질이 우수한 영상확대 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 머리 전달 함수에 대한 새로운 보간 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 각 방위각에 대한 머리 전달 함수의 충격파 응답이 인접 방위각에 대한 시간 지연된 충격파 응답의 선형 보간으로 주어진다고 가정하였다. 각 방위각에 대한 충격파 응답의 시간 지연은 방위각, 머리의 물리적 형태, 음원과 머리의 거리 정보를 이용하여 추정될 수 있는 귀와 음원간의 전파시간과 최소 자승 오차를 갖도록 하는 교정값의 합으로 주어진다. 또한 제안된 모델에서는 보간 시 방위각의 간격을 고정 간격이 아닌 가변 간격으로 하였으며 본래 충격파 응답과 보간된 충격파 응답이 본래의 충격파 응답과 비교하여 청취 상으로 큰 차이가 느껴지지 않고, 보간에 필요한 충격파 응답의 재수가 최소화되는 조건을 만족하도록 결정하였다. 제안된 보간 모델의 유용성을 검증하기 위하여 더미 헤드 및 3명의 사람으로부터 측정된 머리 전달 함수에 대해 제안된 보간 모델을 적용하였다 머리 전달 함수는 0도의 고도각을 갖는 수평면을 5도 간격의 방위각으로 분할한 총 72개가 사용되었으며, 실험 결과 전체 머리 전달 함수 중 단지 $30\sim40%$ 만을 사용하고 나머지는 보간에 의해 얻어진 머리전달 함수를 사용하더라도 청취상의 음원의 위치가 변동되지 않음을 알 수 있었다.
보간법은 기본적으로 원래의 영상을 연속적인 함수 모형으로 나타내고 이 함수로부터 다시 샘플링을 하여 원하는 영상을 얻는 방식으로 접근한다. 본 논문에서는 다른 연속 함수모델보다 진동이 적고 필터 계수가 적은 B-spline 함수를 사용한다. 된 논문의 최적 보간 방법은 원래의 신호와 얻고자 하는 신호를 각각 spline함수로 나타내고, 이 둘의 차이가 가장 작은 것을 선택하는 것이다. 그러기 위해서는 여러 개의 spline계수 중에서 원래 신호와의 L$_2$-norm이 가장 작은 것을 선택해야 한다 이러한 최적 보간법을 일반화하기 위해서 spline 함수로 표현된 신호를 다시 샘플링 하여 신호를 얻고, 그 신호를 공간에 따라 변화하는 spline함수의 합으로 나타낸다. 그리고 이렇게 나타낸 함수들 중에서 원래의 함수와 가장 가까운 것을 선택하도록 함으로써 일반화될 수 있다. 이러한 최적화 된 비정규점 리사이징 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해서 더 적은 오차를 나타냄을 확인할 수 있다.
본 논문은 2-점 보간 필터에 대한 효과적인 가중치 설정에 대한 방법을 제안한다. 2-점 보간법은 선형 보간 필터에 변형 함수를 적용함으로써 구현된다. 여기서 변형 함수를 적용할 때 적절한 가중치를 설정해야하는 문제가 발생한다. 기존 방법에서는 보간 커널 함수의 c1-연속성을 활용하여 설정하였다. 하지만 이러한 설정 방법은 변형 함수의 특성을 활용하지 못하는 부분이 존재한다. 논문에서는 변형 함수와 영상 신호에 대한 주파수 해석을 바탕으로 실험적으로 가중치 결정 기법을 제공한다. 이를 확인하기 위해서 다양한 실험을 진행한다. 실험결과는 변형 함수에 따라서 서로 다른 최적인 가중치가 결정됨을 확인할 수 있고 이전 방법보다 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인해 준다.
본 논문에서는 하이퍼볼릭 평면에서 임의의 분산 데이터 보간을 지역적으로 제어하는 새로운 방법을 개발하였다. 지역적 제어와 관련된 주제는 상호대화형식의 디자인분야에서 매우 중요하다. 특히 본 논문에서 제안한 방법은 하이퍼볼릭 평면상에서 형성되는 genus-N 객체 모델을 상호대화형식으로 디자인하는데 유효하게 적용될 수 있다. 특 변화된 데이터가 미치는 영향이 일정한 지역에만 국한되므로 일반 사용자가 genus-N객체를 상호대화형으로 디자인하기가 훨씬 편리하다. 따라서, 본 연구은 genus-N 객체를 형성하는데 사용한 하이퍼볼릭 평면상에서의 전역적 보간법을 발전시켜 하이퍼볼릭 평면에서의 지역적 보간법개발 및 구현을 목적으로 하고 있다. 이는 다음과 같은 주요 과정을 통하여 구현된다. 먼저, 보간 함수를 지역화하기 위하여 하이퍼볼릭 영역을 임의의 삼각형 패치로 세분화하고 각 데이터에 인접한 삼각형 패치들의 모임을 부 영역이라고 정의한다. 각 부 영역에서 가중치 함수가 설정된다. 마지막으로 중첩된 삼각형 영역의 세 개의 가중치를 혼합함으로써 지역적 보간 함수가 완성된다. 그 결과로서, 여러 개의 샘플 데이터 및 함수를 사용하여 전역적MQ 보간법과 비교한다.
임의의 위치에 음상을 정위하는 기본적인 방법으로, 머리전달함수(HRTF : Head Related Transfer Function)을 원음에 convolution하는 기법이 사용된다. 또한 머리전달함수의 주파수 영역에서의 보간을 이용하여 이동음 효과를 생성할 수 있다. 하지만 더미헤드를 이용하여, 각각의 고도각과 방위각에서 측정된 머리전달함수는 사용자에 따라 정위감을 저하시킬 수 있으며, 클릭음 발생, 보간 특성의 변화등의 문제점이 발생하게 된다. 또한 좌표로 표현되는 영상과는 달리, 소리는 들려오는 방향을 정확한 좌표로 표현하기가 힘들다. 이에 본 논문에서는, 이동음 궤적상의 머리전달함수와 그 주변의 머리전달함수를 선형 보간법으로 그룹화하여 생성된 새로운 머리전달함수를 이용하여 이동음을 구현하는 방법을 제안한다. 또한, 생성된 머리전달함수를 이용하여 구현한 이동음의 청감평가를 수행하여 개선 효과를 확인하였다.
화상을 확대함으로써 생기는 화상 몽롱화 (blurring) 현상과 블럭화 현상을 제거하기 위해 본 논문에서는 방향성을 고려한 B 스플라인 함수를 이용하여 화상을 보간하는 방법을 제시한다. 이 방법은Hermite 3차 스플라인 함수나, Bezier 곡선 함수를 이용한 방법 보다 적은 차수를 가질 수 있으므로 계산 량을 줄일 수 있다 또한 화소를 중심으로 수직, 수평 대각선 방향의 분산값을 구하여 변화가 적은 방향으로 보간을 실행함으로써 블럭화 현상과 몽롱화 현상을 감소시켜 확대 화상을 보간 시킨다.
본 논문에서는 클럭 동기 회로에 사용되는 다차 함수 형태의 결합 필터를 선형 근사화 하는 알고리즘을 제안하고 이를 하드웨어로 구현한다. 정합 필터와 보간필터에 의한 클럭 동기회로는 수신기를 전 디지털 회로를 구현하기 위해 선호되지만 계산량이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 정합 필터의 임펄스 응답을 갖는 결합 보간 필터를 구현하고, base 함수의 적용을 선형 근사화 하여 필터의 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서는 선형 근사화된 결합 보간 필터의 동작을 Matlab을 통한 시뮬레이션과 ALTERA Chip으로 테스트하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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