본 논문에서는 초고해상도를 갖는 복소 홀로그램을 압축하기 위한 전용 코덱에서 SPIHT(set partitioning in hierarchical trees)를 사용할 경우에 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 복소 홀로그램을 위한 코덱의 개발은 크게 전용 압축 방법을 만드는 방법과 HEVC 및 JPEG2000과 같은 앵커 코덱을 이용하고 전후처리 기법을 추가하는 방법으로 구분될 수 있다. 전용 압축 방법을 만드는 경우에, 복소 홀로그램의 공간적인 특성이 매우 독특하기 때문에 이 신호를 해석하기 위한 별도의 변환 도구가 필요하다. 많은 연구들에서 웨이블릿 변환이 여기에 좋은 대안이 될 수 있다는 것을 보여왔다. 웨이블릿 변환을 사용할 경우에 압축을 위해서 EZW, EBCOT 그리고 SPIHT를 사용할 수 있다. EBCOT의 경우에 복잡도가 너무 높고, EZW으 경우에는 성능이 좋지 않다. 따라서 SPIHT는 좋은 대안이 될 수 있을 것이다. 그러나 EZW와 SPIHT 같은 부대역 단위의 제로트리 기반의 알고리즘들은 고해상도의 영상에 대해서 고압축으로 코딩할 경우에 비트스트림 제어 시 온전한 부대역의 정보가 제대로 전송되지 못하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 웨이블릿 부대역의 분할 방법을 이용하여 이와 같은 문제를 해결하기 위한 시도를 하였다.
기존의 전대역(Full-Band)에서 특징 파라미터를 추출하는 화자 확인(Speaker Verification) 시스템은 저대역이나 고대역에서 화자 정보의 특징이 제거되기 쉽다. 또한, 주파수 스펙트럼에 부분적으로 오염이 되는 경우, 특징 파라미터를 왜곡시켜 화자 확인 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다중대역 공분산 모델(Covariance Model)을 제안한다. 제안한 방법은 주파수 영역에서 전대역을 여러 개의 부대역(Sub-Band)으로 분할하고, 부대역별로 독립적으로 특징 파라미터를 추출하여 공분산 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 공분산 모델 간의 거리를 측정하는 화자 확인 실험을 하였다. 잡음 환경에서 기존의 방법인 전대역에 기반한 공분산 모델과 제안한 방법을 비교 분석한 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 $2\%$정도 성능이 향상되었다. 또한, 제안된 방법은 전대역에 기반한 파라미터 차원 수를 다중대역의 개수로 분할하여 사용하므로 계산량의 감소와 저장 공간면에서 효율적이다.
웨이블릿 기반 비디오는 DCT 기반 비디오에 비해 전송오류에 더 민감하다. 즉, 어떤 프레임의 부대역에 오류가 발생하면 같은 프레임의 다른 부대역뿐 아니라 그 프레임을 참조하는 이후 프레임의 복원에도 영향을 주어 비디오의 화질이 감소하게 된다. 본 논문에서는 프레임 간 참조를 수행하는 웨이블릿 비디오의 오류 전파를 줄이기 위해 프레임 내 참조 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 LL 부대역을 제외한 나머지 부대역에서 같은 프레임의 하위 부대역을 참조하여 다른 프레임으로의 오류전파를 줄인다. 무선 채널에서의 비트 에러 패턴을 이용하여 모의실험을 수행한 결과 화면의 움직임이 빠른 비디오에서는 제안된 기법의 성능이 압축율에 관계없이 우수하였으며 화면의 움직임이 거의 없는 비디오에서는 비트율이 높은 경우에 성능이 높은 것으로 나타났다.
이 논문에서는 주파수 선택적 시변 채널환경에서 시분할 듀플렉싱(TDD) 기반의 적응 직교 주파수 분할 다중 접속 시스템(OFDM)에 적합한 최적의 부대역-프레임 크기와 모드 변환점 결정 기법을 제안하고 이를 분석하였다. 목표 BER을 만족시키면서, 주파수 선택성과 사용자의 이동성과 모드 변환 정보에 의한 시그널링 오버헤드를 고려한 스펙트럼 효율을 최대화하는 관점에서 최적화된 모드 변환점 및 이에 따른 부대역과 프레임 크기를 구하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 부대역-프레임 크기가 고정값으로 주어진 상황에서, 목표 BER을 만족하면서 스펙트럼 효율이 최대화되는 모드 변환점을 찾은 후에, 다음으로 여러 후보군 중에서 스펙트럼 효율을 최대화시키는 부대역-프레임 크기가 결정될 수 있도록 하였다. 모의 실험 결과를 통해서 제안한 방식이 스펙트럼 효율과 BER 관점에서 기존의 방식보다 성능이 뛰어남을 보여준다.
최근 고정된 길이의 적응필터에서 벗어나 신호의 통계적 특성에 적합한 가변길이 적응필터가 보고되고 있다[1-5]. 본 논문에서는 신호의 주파수 영역 분할을 이용한 부대역 적응필터에서, 가변길이 대역 적응필터를 적용한 새로운 적응필터를 제안한다. 이러한 부대역 가변길이 필터는 각대역에서 적응필터의 길이를 최적화하여 계산량을 최소화할 수 있다. 또한 추정하고자 하는 시스템을 주파수 영역에서 분해하여 추정함으로써 대역을 분할하지 않았을때 발생할 수 있는 불필요하게 긴 적응필터를 사용하지 않아도 되어서 효과적인 신호의 추정이 가능하다고 판단된다. 특히, 컴퓨터 모의실험결과 제안한 적응필터는 기존의 필터보다 협대역 신호를 좀더 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 특성을 갖는 제안한 가변길이 부대역 적응 필터는 적응 반향제거기 와 같은 특정한 응용에서 우수한 성능을 보일 것으로 판단된다.
최근 군사 모의 소프트웨어는 사용자의 다양한 요구 변화에 빠르게 적응하기 위해 컴포넌트를 조합하여 구성하는 방법으로 개발되고 있다. 이와 같은 소프트웨어에서 부대의 과업을 달성하기 위해 사용자의 관여 없이 부대구성원(부대원 또는 예하부대)의 전술적 행위(협업)를 모의하는 기술은 대규모의 군사 모의를 가능하게 하는 중요한 기술 중 하나이다. 부대 구성원의 협업을 모델링하고 구현하는 기술은 사용자(모의 부대장)로 하여금 부대구성원의 세부적인 제어를 요구하지 않고 자신이 제어하는 부대에 할당된 임무 달성에 집중시키는 등의 이점을 제공한다. 본 연구를 통해 우리는 군 도메인에서 사용하고 있는 OneSAF와 FLAMES, VR-Forces 등의 컴포넌트 기반의 모의 소프트웨어를 분석하고, 이들 소프트웨어에서 협업 모델의 위치를 설명한다. 다음으로 역할 개념을 기반으로 부대구성원들의 협업 모델을 제안한다. 본 연구에서는 프로토타입의 개발을 통해 제안 모델의 적용 가능성을 검증한다.
웨이브렛 변환에 근거하여 디지털영상으로부터 문자를 처리하는 새로운 접근법을 제시한다. 대상은 각필(刻筆)문자 영상이다. 각필문자에는 형성된 결상에 유사성이 존속하며 배경부분과 함께 서로 다른 준위의 다해상도 특성들로 분해된다는 점을 착안하였다. 우선 Daubechies 웨이브렛을 적용하여 영상을 부대역들로 분해한다. 저주파 부대역은 분할처리와 FCM근거 퍼지 군집분리 및 면적기반 영역처리기법을 적용하여 문자특성을 추출한다. 고주파 부대역들에는 이동창을 설정하고, 이동창의 국부 에너지를 추정하여 고주파 특성들을 활성화한다. 이들 특성들은 조합되어 역웨이브렛 과정을 통해 본래 영상 상태로 복원되고 배경부분이 배제된 문자를 추출한다. 실험 결과는 제안된 기법의 효과를 보이고 있다.
디지털 워터마킹이란 디지털 데이터에 인간이 감지 할 수 없도륵 특정정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 웨이블릿 3레벨을 이용하여 각 부대역에 디지털 영상 내부에 시각적으로 인식 가능한 심벌(마크, 심벌, 인장 또는 사인)을 삽입한다. 다중 문턱값을 이용하여 시각적으로 중요한 웨이블릿 계수를 선택하여 각 부대역별 웨이블릿 계수에 가중치를 달리 결정하여 삽입하고 PN코드를 이용한 디지털 워터마킹을 제안하였다. 제안한 워터마킹 방법은 실험을 통해 워터마크의 비가시성, 다양한 공격에 대하여 우수한 강인성을 확인하였다.
본 논문에서는 인간 시각 시스템 모델을 기반으로 디지털 멀티미디어 영상 정보의 소유권을 보호하기 위하여 시각적으로 보이지 않는 강건한 워터마크를 내장하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 제안한다. 입력영상을 웨이블릿변환을 사용하여 3단계 분해한 다음 각 부대역에 대해서 적응적인 다중 임계값을 적용하여, 보다 강건한 워터마킹삽입 알고리즘을 제안한다. 최저주파수 LL3영역을 제외한 각 부대역은 영상의 정보가 다소 적으므로, 삽입 후 영상정보에 대해 손실을 줄일 수 있다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 방법은 영상의 화질이 우수했으며, 외부의 공격에도 강인성이 뛰어 나고, 검출된 워터마크의 시각적인 높음을 알 수 있다.
본 논문에서는 화산 분출 초저음파의 식별을 위해서 FSPNNC(Frequency Sub-bands Parallel Neural NetworkClassification)을 선택한다. FSPNNC 는 각기 다른 주파수 영역에서 독립적으로 추출한 특징벡터를 병렬 구조의 신경망에 학습하는 구조를 가지며 하나의 신경망은 하나의 분류 및 하나의 주파수 부대역만을 학습하고 다른 신경망들은 해당 특징벡터를 분류하지 않도록 학습된다. 실험은 단일 신경망 및 PNNCB(Parallel Neural Network Classifier Bank)와의 비교실험을 통하여 식별 성능을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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