Frame rate up-conversion (FRUC) 알고리즘은 동영상의 프레임율을 향상시키는 영상 보간 기술이다. 이는 고화질 디지털 비디오 시스템에서 저프레임율 동영상으로 인한 화면 떨림이나 흐릿한 움직임 등의 문제를 해소하고 시청자에게 보다 자유롭고 매끄러운 시각 경험을 제공한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 FRUC 알고리즘을 이용하여 동영상을 압축하는 기술을 제안한다. 제안 방법은 원시 동영상에서 일부 영상을 제외한 후 압축 및 전송하고, 복호화 과정에서 딥러닝 기반의 보간 방법을 이용하여 제외된 영상을 복원함으로써 고효율로 압축한다. 실험에서는 동영상을 1, 3장 단위로 건너뛰며 부호화한 후 복호된 영상과 FRUC 알고리즘에 의해 복원한 영상으로 압축 성능을 평가했다. 1장 및 3장씩 제외했을 때 실험결과는 평균 81.22%, 27.80% BD-rate 감소를 보였다. 3 장씩 제외하는 것이 1장의 제외에 비해 부호화 효율이 낮은 이유는 FRUC 방법으로 복원한 영상의 PSNR이 낮기 때문이다.
본 논문에서는 출력평면에 나타나는 원 영상을 재생시키기 위하여 위상 랩핑 방법을 이용하여 암호화 수준을 향상시키고 주파수 영역에서 위상 부호화하여 암호화함으로써 잡음에 강한 복호화 방법을 제안하였다. 암호화된 영상은 원 영상이 아닌 위상 변조된 가상 영상과 무작위 위상 영상을 곱하고 제로 패딩(ze.o-padding)하여 푸리에 변환한 후 이 변환된 복소 영상을 데이터 전송 및 매핑을 용이하게 하기 위하여 실수 값으로 변환하여 위상 부호화하여 만든다. 복호화 과정은 제안한 선형적인 영상을 비선형적인 영상으로 변환시키는 위상 랩핑 방법에 의해 각각 만들어진 암호화된 영상과 복호화 키를 곱하여 푸리에 역변환하여 공간필터를 가진 출력 평면에서 원 영상을 복원함으로써 광축 정렬 문제와 픽셀 대 픽셀 대응이 용이하여 복원영상의 해상도를 향상시킬 수 있다. 제안한 방법은 허가되지 않은 사용자가 암호화된 영상을 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있고 또한 실수 값을 위상 부호화함으로써 현재에 사용되는 공간 광 변조기로 표현이 가능하다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 암호화 방법의 적합성과 암호화된 영상과 복호화 키 영상에 잡음이 발생하더라도 원 영상의 복원이 가능함을 확인하였다.
정보 통신 분야의 발달로 사람들의 전화 사용이 늘어나고 또한 전화기에 여러 가지 멀티미디어 기능들이 추가되면서 음성 인식의 필요성이 점차 증가하고 있다. 그러나 현재의 기술로는 음성 인식의 성능이 사람들의 기대치를 만족시키지 못하고 있다. 본 연구에서는 G.723을 이용한 네트워크 상에서 음성 인식 시간을 줄이고 같은 차수에서 더 좋은 음성 인식 성능을 얻을 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 일반적인 보코더는 채널을 통과시킬 때 왜곡을 최소화 하기 위해 양지화할 때 안정적이라고 알려져 있는 LSP 파라메터를 양자화하여 전송한다. 전송된 양자화된 LSP 파라메터는 복호화기를 통과하게 되는데 본 연구에서는 양자화된 LSP 파라메터를 음성인식에 직접 이용하여 음성 합성한 후 음성 특징 파라메터를 추출하는 시간을 줄일 수 있고 음성 합성시 왜곡을 미연에 방지할 수 있다. 본 연구에서는 변별적인 기준에 의해 특징 벡터 요소들을 순서화를 이용하여 음성 특징 벡터의 차수를 동적으로 조절할 수 있는 방법을 G.723에 적용시켜 보았다. 순서화 된 음성 특징 요소들 중에서 인식 목적에 적절한 차수를 선정하며 차수를 줄이면서도 음성인식 성능은 유지 또는 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 네트워크 통신망에서도 음성인식 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였고, 기존의 합성음에서 음성인식을 하는 방법보다 시간도 크게 단축할 수 있었다.
다양한 처리능력을 가진 단말기들은 복잡한 네트워크, 환경의 호환성을 제공하기 위해서, 전송 네트워크 채널이 허용하는 범위내로 부호화 된 비디오의 비트 율을 적응적으로 맞춰 주어야 한다 트랜스코더는 특정 비트율로 부호화되어 있는 비디오를 원하는 비트율의 다시 변환하기 위해서 복호화 만 후 다시 부호와의 과정을 거쳐야 하기 때문에 이에 따른 계산량의 증가와 더불어 전송시간에 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 제안된 것이 프레임 건너뜀 기법 즉 시간적 해상도 변환 트랜스코딩이다. 비디오를 부호화하는 과정에서 계산량을 가장 많이 차지하는 움직임 추정과정의 계산량을 줄임으로써 트랜스코딩을 수행하는데 소모되는 시간과 노력을 크게 줄이고, 건너뛰지 않고 남아있는 프레임에 더 많은 비트를 할당하여 요구되는 화질을 유지할 수 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 방향성을 고려한 움직임 벡터 재추정 기법과 정제 기법을 제안한다 제안된 기법인 E-FDVS(Efficient-Forward Dominant Vector Selection)는 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 매크로블록과 움직임 벡터의 차이를 이용하여 움직임 벡터를 재추정한다. 그리고 제안한 기법인 DOS(Direction Oriented Search)를 사용하여 재추정 된 움직임 벡터의 방향으로 강한 움직임 벡터 정제를 함으로써 기존의 기법에 비해 우수한 화질을 제공한다.
한정된 네트워크 대역폭을 가진 현재의 인터넷에서 영상의 품질을 향상시키기 위해 영상의 비트율을 높이는 것은 비용 등 여러 가지 문제로 인해 현실적으로 많은 어려움이 있다. 따라서 비록 충분하지 못한 비트율의 영상을 전송받더라도 전송받은 영상의 화질을 높이는 연구가 다양한 방법으로 진행되고 있다. 영상의 화질을 향상시키는 많은 방법 중 후처리 기법은 이러한 잡음을 효과적으로 제거 할 수 있으면서 동영상 압축 표준 복호기를 수정할 필요가 없기 때문에 좋은 해결책이 된다. 동영상의 압축 과정에서 낮은 비트율로 인해 발생하는 화질 열화 현상 중에 쉽게 완화 할 수 있고, 영상의 질이 비용 대비 높은 효율로 좋아지는 대표적인 현상이 블록화 현상이다. 일반적으로 블록화 현상은 영상의 고주파대역에서 나타나므로 본 논문에서 영상의 고주파 성분과 블록화 현상을 구분하기 위해 Sobel 마스크를 사용한다. 구분된 블록화 현상이 발생한 매크로블록의 양쪽 경계면에 4-tap 저주파 통과 필터를 사용하여 블록화 현상을 효과적으로 완화할 수 있다. 개선된 영상의 화질 평가 기법으로 신호처리 분야에서 많이 사용되는 객관적인 지표인 PSNR에 의한 평가와 함께 실제 인간의 시각을 기준으로 주관적이고 감성적인 관찰에 의한 평가를 함께 수행한다.
다양한 처리능력을 가진 단말기들은 복잡한 네트워크 환경의 호환성을 제공하기 위해서, 전송 네트워크 채널이 허용하는 범위내로 부호화된 비디오의 비트율을 적응적으로 맞춰 주어야 한다. 트랜스코더는 특정 비트율로 부호화 되어 있는 비디오를 원하는 비트율로 다시 변환하기 위해서 복호화한 후 다시 부호화의 과정을 거쳐야 하기 때문에 이에 따른 계산량의 증가와 더불어 전송시간에 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 제안된 것이 프레임 건너뜀 기법, 즉 시간적 해상도 변환 트랜스코딩이다. 비디오를 부호화하는 과정에서 계산량을 가장 많이 차지하는 움직임 추정과정의 계산량을 줄임으로써 트랜스코딩을 수행하는데 소모되는 시간과 노력을 크게 줄이고, 건너뛰지 않고 남아있는 프레임에 더 많은 비트를 할당하여 요구되는 화질을 유지할 수 있다. 본 논문에서 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 제안한 기법인 E-FDVS (Efficient-Forward Dominant Vector Selection)는 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 매크로블록과 움직임 벡터의 차이를 보상하여 움직임 벡터를 재추정한다. 실험에서는 MPEG-2 영상에 대해서 제안한 방법을 적용하여 기존의 방법들에 비해서 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 의료 영상의 순차전송을 위한 무손실 부호화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 나누어지는데, 먼저 영상은 본 논문에서 제안하는 고속 적응대역분할 방법에 의하여 무손실 부호화에 적합하게 대역분할된다. 분할 후의 영상은 두 개의 조건화 화소를 이용하는 산술부호기에 의해 부호화되는데, 대역의 특성에 따라서 각각의 부대역에 적합한 조건화 화소가 다르게 선정된다. 일반적으로 조건화 상태를 줄이기 위해 조건화 문맥을 양자호하는 방법이 사용되는데, 본 논문에서는 감소된 문맥으로 우수한 압축 성능을 얻기 위하여 양자화 범위를 최적화하는 방법을 제안한다. 제안된 무손실 부호화 방법은 부호기/복호기가 비대칭적으로 구조를 갖게 하고 JPEG 무손실 부호화 방법[1]보다 우수한 압축 성능을 보인다.
RFID(Radio-Frequency IDentification) 시스템은 무선 주파수를 이용하여 메시지를 전송하기 때문에 다양한 보안 문제들을 가지고 있다. 이러한 문제는 도청, 재전송 공격, 위치 추적, 서비스 거부 공격 등이다. 그 중 서비스 거부 공격은 서버 또는 리더에서 ID를 검색하는데 많은 시간과 연산량의 문제점으로 보안에 취약하다. 이를 해결하기 위해서 상호 인증 후 태그의 ID를 검색해야한다. 본 논문에서는 매 세션 생성되는 일회성 난수를 암 복호화 키로 사용하며, 일회성 난수로 상호 인증을 한다. 또한 일회성 난수를 사용하여 RFID 시스템의 다양한 문제점들을 해결하며 특히, 서버에 대한 서비스 거부 공격에 매우 안전하다.
본 논문에서는 보호구간이 삽입된 OFDM 시스템의 단점을 개선한 IOTA-OFDM/OQAM 시스템을 소개한다. 또한 이를 기반으로 하는 DF 협력 통신 모델을 제안한다. 제안 모델의 최종 수신단은 소스와 릴레이로부터 수신한 직교 신호를 MRC 기법으로 결합한다. 이로 인해 얻게 되는 다이버시티 이득으로 제안 모델이 기존 시스템 대비 더 나은 BER 성능을 얻음을 전산 모의실험을 통해 확인하였다.
This paper provides closed form expressions for the evaluation of the end-to-end outage probability, symbol error rate, bit error rate and average capacity of the partial-based Decode-and-Forward (DF) relay selection scheme with an arbitrary number of relays. In a comparison with the performance of systems that exploit Amplify-and-Forward (AF), it can be seen that the performance of our proposed protocol converges to that of partial-based AF relay selection in high SNR regime. We also perform Monte-Carlo simulations to validate the analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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