본 논문에서는 수신신호의신호대잡음비를 이용하여 작동되는 적응부호화 시스템을 레일레이 페이딩 채널 환경에서 분석한다. 분석에서는 레일레이 페이딩 채널을 수신신호의 신호대잡음비를 K개의 구간으로 나누어서 유한 상태 마르코프 채널로 모델링한다. 채널 상태를 예측하는 과정에서 발생하는 오류확률을 고려하여 적응부호화 시스템의 평균 BER과 throughput이 계산된다. 본 논문에서 제안한 분석 방법을 이용하여 천공 길쌈부호를 이용한는 적응부호화 시스템의 성능을 분석한 결과가 예제로 보여진다.
본 고에서는 ITU가 수행해 온 음성 부호화 표준의 역사 그리고 1996년 ITU-T에서 승인된 8kbit/s 음성 부호화 표준인 CS-ACELP의 구성에 대해서 분석하였다. 또한, 미래 유, 무선 통신 시스템에 있어서 핵심 음성 부호화 기술로 자리잡게 될 CS-ACELP의 품질평가와 주요 애플리케이션을 살펴보았다.
저 대역 부호화된 비트스트림을 네트워크를 통해 전송중 에러가 발생하면 수신측의 복원 화질에 심각한 화질 열화가 발생한다. 따라서, 이러한 에러에 대처하기 위한 복호기에서의 에러 은닉 기법은 화질에 매우 큰 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 SNR(Signal to Noise Ratio) 계층 부호화에 의해 생성된 고급계층의 비트스트림을 통신 채널로 전송시 복호기에서의 오류 은닉 기법을 위해, SNR 계층 부호화 방법에 사용되는 부호화 모드 및 복호기에서 이용가능한 예측 모드에 대해 알아보고, 단일 계층 부호화된 비트스트림의 에러 은닉 기법과의 차이점을 비교, 분석한다. 따라서, 본 연구에서는 저대역폭 비디오 전송을 위해 계층 부호화 모드중 SNR 계층부호화로 부호화된 비트스트림을 에러 발생 가능 채널로 전송시 에러 은닉을 위한 효과적인 방향을 제시한다.
본 논문에서는 HF channel 환경에서 MELP부호화 방식을 이용한 보안 통신의 전송영향을 분석하였다. MELP부호화 방식은 HF채널에 적합하게 적용되도록 개발되었으며 무선 버스터 환경에서 MELP 부호화 영향과 채널부호화 방식을 적용함으로써 평문통신과 보안통신의 성능을 MOS와 스펙트럼 분석을 통해 성능을 고찰하였다.
본 논문에서는 HEVC 기술로 부호화된 비디오 비트스트림(HEVC 비트스트림)을 분석하고, 그 결과를 보여주는 방법에 대해서 제안한다.[1] HEVC 기술은 Coding Unit(CU), Prediction Unit(PU), Transform Unit(TU)을 기반으로 부호화가 이루어지므로 부호화 정보를 효과적으로 사용자에게 보여주기 위해서는 CU, PU, TU 를 기반으로 GUI(Graphic User Interface)가 디자인되어야 한다. 제안된 HEVC 비트스트림 분석기에서는 이러한 부호화 구조를 반영하여 사용자 친화적으로 HEVC 비트스트림의 부호화 정보를 편리하게 확인할 수 있도록 하였다.
고해상도의 고품질 비디오 서비스가 보편화됨에 따라 최근 초고해상도(UHD: Ultra HD) 비디오 부호화 연구가 진행되고 있으며, 향후 융합환경에서의 HD 및 UHD 비디오를 동시에 제공하기 위하여 초고해상도에 적합한 스케일러블 비디오 부호화도 진행될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 UHD/HD 비디오를 제공하기 위한 H.264/SVC의 확장 부호화 기법으로, 현재 표준화가 진행 중인 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 대표적인 부호화 툴인 Large Block 개념을 적용한 SVC 부호화 기법을 제시하고 그 성능을 분석한다. 실험결과 Large Block을 적용한 SVC가 기존의 SVC에 비하여 17% 정도의 부호화 이득이 있음을 확인하였다.
MPEG(Moving Pictures Experts Group)에서는 딥러닝을 포함한 머신 비전과 관련하여 Video for machines 란 이름의 새로운 부호화 표준에 대한 논의를 진행하고 있다. VCM 에서는 기존의 비디오 부호화와 달리 머신을 기준으로 한 비디오 부호화를 목표로 한다. 본 논문에서는 적대적 공격 모델을 이용하여 VCM 부호화에 대해서 분석을 하고자 한다. 적대적 공격 모델 관점에서 비디오 부호화의 특성에 대해서 살펴보고, 이를 고려한 부호화 개발 방향에 대해 살펴본다.
본 논문에서는 디지틀 이동 통신 시스템의 열악한 페이딩 채널에 적합한 변복조 반식중의 하나인${\pi}$/4-shift QPSK 성능을 논하고, 그 성능 개선을 위한 새로운 TCM(trellis-coded modulation)을 적응하여 trellis-부호화된${\pi}$/8-shift 8SPSK 방식을 제안 한다. 기존의 ${\pi}$/4-shift QPSK변조 방식에 TCM의 도입은 요구된 대역폭과 송신 전력과 전송을 그대로 유지하면서 부호화와 변조를 일체화함으로서 부호화 이득(coding gain)을 얻을 수 있다. 이동 통신 채널에서 trellis-부호화된 ${\pi}$/8-shift 8PSK방식의 시스템 성능을 추정하기 위해서, 가산 백색 가우시안 잡음과 레일레이 페이딩 현상이 존재하는 채널에서, 차량속도 변화에 따른 도플러 효과에 의한 페이딩율이 10Hz와 30Hz인 두 경우에 대해 시스템을 모델링한다. Trellis-부호화된${\pi}$/8-shift 8PSK에 대한 부호화 이득은 비트 에러 확률을 적용하여 분석하고, 기본 시스템과 새롭게 모델링 되어진 시스템의 개선된 성능을 비교하기 위해, TCM의 상태수를 4,8,16으로 선정하여 비교 구현해 본 결과, 상태수가 커질수록 더 좋은 성능을 나타내고, 기존의 ${\pi}$/4-shift QPSK보다 trellis-부호된 ${\pi}$/8-shift 8PSK는 가산 백색 가우시안 잡음채널에서는 3~4dB의 부호화 이득을 얻고, 레일레이 페이티 채널하에서 3~16dB정도의 부호화 이득을 얻음을 알 수 있다.
음향압축에 있어서 인간의 청각신경의 특성을 이용하는 방식이 사용되고 있다. 이러한 방법은 심리음향모델(psychoacustical model)에서 도입되었다. 음향압축에서는 이러한 심리음향모델을 사용하여 인간이 지각할 수 없는 한도 내에서 부호화하지 않는 지각음향부호화(perceptual audio coding)사용한다. 지각음향부호화는 분석필터와 합성필터로 각각 부호화 복호화하는데 이것은 필터뱅크(filter bank)로 구현된 서브밴드코더(subband coder) 이다. 본 논문에서는 분석필터와 합성필터에 사용되는 MDCT(Modified Discrete Cosine Transform)와 IMDCT(Inverse Modified Discrete Cosine Transform)를 FPGA에 구현하였다.
최근 압축감도 부호화라는 새로운 기술의 개발로 인하여 기존보다 더 빠른 검사시간에 자기공명영상 검사가 가능하게 되었다. 감도 부호화를 이용한 터보 스핀 에코 확산강조 자기공명영상과 비교하였을 때, 압축감도 부호화를 사용한 확산강조영상에서 영상평가와 자기공명 신호 분석을 통해 적절한 영상품질을 유지하면서, 검사시간을 줄 일수 있어 확산강조영상에서에 유용하게 사용되리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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