이동체에 대해서 위성을 이용한 통신 방식을 규정하고 있는 DVB-SSP 표준화에서는 physical layer 와 upper layer 의 두 단계로 부호화 및 복호화를 한다. 수신단에서 physical layer의 복호 방식인 LDPC 복호후 upper layer의 erasure RS 복호를 위해, CRC 검사를 수행하여 수신된 데이터에서 1 bit 의 오류에도 IP 패킷 모두를 삭제함으로써 복호시 비효율성을 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CRC 방식을 그대로 수용하되 오류능력 범위 한계에 들어오면 e-RS 복호기를 이용하여 복호하며, 오류 한계 범위를 벗어나면 삭제 시키지 않고 수신된 심볼 자체를 이용하여, RS 복호기를 이용하는 복호 방식을 혼합하는 혼합형 복호알고리즘을 제안하며, 이를 가우시안 채널환경과 TI 채널환경에서 시뮬레이션 하여 기존의 CRC 방식과 비교하였다.
본 논문에서는 4개의 송신 안테나를 사용하는 새로운 폐루프 직교 시공간 블록 부호 (Closed Loop Orthogonal Space-Time Block Code) 기법을 제안하고 기존의 폐루프 기법들과 비트오율 (Bit Error Rate; BER) 성능을 비교한다. 제안된 기법은 송신기에서 폐루프 기법을 통하여 채널 정보를 귀환받고 심벌 결합기를 통해 변조 심벌들을 결합한 후 시공간 블록 부호화하여 송신 안테나로 전송한다. 그 결과, 제안된 기법은 기존의 폐루프 시공간 블록 부호 기법에 비해 귀환된 채널 정보를 보다 효율적으로 이용함으로써 최대의 채널 이득을 획득하는 동시에 full-rate을 만족한다. 또한 채널 행렬이 직교하므로 수신 심벌에 대한 선형적인 복호가 가능하며 수신기는 낮은 복호 복잡도를 갖게 된다. 모의실험 결과, 제안된 기법은 기존의 폐루프 기법들과 비교하여 성능 향상을 보임을 알 수 있다.
수중음향통신 채널은 해수면의 시변동성, 해저지형, 음속 분포 및 송수신단 사이의 기하학적인 구조 등에 따라 매우 복잡한 형태의 채널 특성을 나타낸다. 특히, 바람과 해류에 의한 시변동성과 도플러 효과를 갖는다. 이러한 수중음향통신 환경에서 전송 효율을 높이기 위해서는 변화하는 채널의 상태를 파악하고 통신기법에 적용시켜야 한다. 이 논문에서는 채널 시변동 매개변수 가운데 도플러 주파수 추정을 위하여 모호 함수와 자기상관 기법을 적용한 프레임 재귀 변복조 방식을 제안하고, 모의실험과 실제 남해에서의 해상실험을 통해 성능을 확인하였다. 해상실험 결과 채널 부호화 기법을 적용하지 않은 경우, 기존의 방법에 비해 제안한 방법의 비트 오류율이 약 32% 향상되었다.
본 논문은 무선망과 같이 패킷 손실이 많은 환경에 H.264 부호화 영상이 전송될 때 복호기 단말기에서 손실된 움직임 벡터를 효율적으로 에러은닉 방법에 대하여 2가지를 제안한다. 첫째, 손실된 블록(매크로블록)에 대하여 후보벡터집합(candidate vector set)을 선정하는 방법으로는 손실된 블록에 인접한 주변 블록의 움직임벡터들의 높은 상관성을 착안하여 후보벡터를 선정한다. 이때 제안한 알고리즘은 주변 블록의 움직임벡터들 간에 거리를 이용하여 클러스터한다. 클리스터된 움직임 벡터 집합(클러스터 집합)에서 최적의 후보벡터 선택방법은 중앙값을 선택한다. 둘째, 손실된 블록의 최종의 후보벡터를 선정하는 방법으로는 후보벡터집합에서 주변에 인접한 픽셀간의 방향성을 고려하여 왜곡 값이 최소인 벡터를 후보벡터로 결정한다. 패킷이 손실되는 환경에서 실험한 결과, 제안한 에러 은닉 방법은 기존 방법에 비하여 후보벡터 개수가 평균적으로 $23%{\sim}61%$까지 감소하였고, 디코딩 시간이 평균적으로 $3{\sim}4$(sec) 감소하였다. 또한 화질에 대한 객관적 평가 기준인 PSNR은 평균적으로 기존 방법들과 거의 비슷하였다.
이동 중에도 방송서비스를 시청하고자 하는 요구가 증가함에 따라 Mobile IPTV와 같은 방송과 통신을 융합하는 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 비디오는 많은 데이터양을 가지기 때문에 효율적인 스케줄링 및 자원 할당 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 멀티캐스트 서비스에서의 계층적 비디오 부호화 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘에서는 현재의 비디오 프레임의 효용 함수를 최대화하기 위한 알고리즘만을 다루어왔다. 하지만 사용자의 채널 상태가 좋지 않을 때에는 기존 알고리즘은 사용자들에게 높은 서비스의 질을 제공하기 어려울 것이다. 따라서 기지국에서 사용자에게 서비스를 하기 위한 지연 시간을 활용하여 이미 할당을 마친 비디오 프레임과 현재 비디오 프레임을 한정된 시간 범위 내에서 함께 고려하여 효용 함수를 높일 수 있는 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘보다 높은 계층 전송률을 가져 서비스의 질을 향상시킨다.
프랙탈 영상 압축(Fractral Image Compression:FIC)의 진화 계산(Evolution Computation)을 이용한 영상 분할(Image Partition)을 소개한다. 프랙탈 영상 압축에서 지역(Ranges)의 영상 분할은 꼭 필요하다[1]. 프랙탈 영상 압축은 쉽고 빠르게 복원된다는 장점을 갖는 데 비해 반복적인 프랙탈 변환의 적용으로 많은 계산량을 필요로 한다는 단점을 가지고 있다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 영상 분할을 하는데 있어 진화 계산을 적용하는 것에 대해 제안한다. 치역 영상(Ranges Image)은 작은 사각(Square) 영상 블록들의 결합된 집합으로 구성할 수 있다. 모집단을 구성하는 하나의 $N_p$는 분할되어진 하나의 코드들이다. 진화 계산에서 각각의 구성은 두 개의 이웃하는 치역은 제외하고 그들의 부모(Parent)로부터 분할을 상속받은 자식 $\sigma$를 생성한다. 자손들의 최적의 영상은 콜라주 정리(Collage Theorem)에 기초를 둔 다음 세대 모집단을 위해 선택되어지고 처리된다. 최적의 영상은 영상 데이터에 포함된 중복성을 포함함으로서 적은 저장 공간을 차지하고 속도 문제에 있어서 효율적이고 영상의 화질에 있어서 다른 부호화를 사용한 기법보다 우수한 성능을 갖는다. 멀티미디어 영상 처리(Multimedia Image Processing)의 진화 계산을 이용한 프렉탈 영상 압축은 영상의 복원과 영상의 질, 고 압축률을 요하는 동영상의 적용등의 많은 분야에 적용된다.
대역이 제한되거나 채널분산이 존재하는 매체를 통해 메시지를 전송하는 과정은 불가피하게 신호왜곡과 잡음유입을 수반하며 결과적으로 심볼간 간섭과 부가잡음에 의해 전송품질이 열화 되어 수신심볼 오율을 증가시키게 된다. 적응 등화기의 역할은 전송 메시지를 복원하기 위해 등화기 수신단에 입력되는 수신신호로부터 채널왜곡 성분과 잡음을 제거하는 일이다. 이를 위해 일반적으로 선형필터부와 심볼 결정기의 조합으로 구성되는 등화기에 관한 연구가 많이 이루어져 왔고 전방향 오류정정부호화과 결합하여 디지털 정보통신 분야에 필수적인 전송효율 제고에 핵심적인 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 등화기 출력인 메시지 심볼에 잔존하는 심볼오류를 추가적으로 정정할 새로운 알고리즘을 제안하였는데 일반적으로 등화기 성능개선 알고리즘들이 등화 초기 수렴속도나 정상상태오차를 개선하는 방향으로 진행되어 오고 있는 반면, 본 논문에서는 등화기 결정심볼과 전송채널 추정값을 이용하여 등화기 입력신호를 재구성하고 실제 입력신호와의 오차신호를 구한 후 이에 대한 통계적 특성을 분석해 직접적으로 오류정정을 수행하는 새로운 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 두 개의 송·수신 센서 사이의 위상 오차를 보상하기 위해 터보 등화 기반의 MIMO 수중 통신의 효율적인 복호기 구조를 제시하였다. 시공간 부호화 시스템에서는 다중 송·수신기 사이의 위상 차이는 완벽하다고 가정하였으나, 본 논문에서는 MIMO 수중 통신 환경에서 서로 다른 송·수신기 사이의 위상 오류에 영향을 분석하였다. 그 결과 오류 성능이 심각하게 감소하게 됨을 알 수 있었으며, 오류 성능 영향을 최소화하기 위해 도착 시간 차이를 보상한 DD 위상 추적 방식 기반의 위상 보상 알고리즘을 제안하였다. 본 논문은 MIMO 수중 통신 환경에서의 위상 오류에 영향을 분석하고, 그 영향을 최소화 할 수중 채널 모델에 대한 보상 알고리즘을 제안하였다.
MPEG-4와 같은 객체 기반 부호화는 멀티미디어 응용을 위한 다양한 내용 기반 기능들을 제공한다. 압축 효율의 향상과 더불어 이러한 기능들이 지원되도록 하기 위해서는 비디오 데이터의 각 프레임은 비디오 객체로 분할되어야 한다. 본 논문에서는 비선형 다중스케일 필터링과 시공간 정보를 사용한 효과적인 비디오 객체 분할 기법을 제안한다. 제안된 방법은 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)에 기반한 비선형 다중스케일 필터링을 사용하여 공간적 분할을 수행한다. 또한 구해진 초기 분할된 영역들은 인접 영역 그래프 (Region Adjacency Graph : RAG)를 사용하여 병합된다. 본 논문에서는 통계적 유의성 검사(Statistical significance test)와 시변 메모리(Time-variant memory)를 시간적 분할 방법으로 사용하며 구해진 공간적 분할과 시간적 분할을 결합하여 최종 객체 영역을 효과적으로 분할한다. 본 논문에서 제안된 공간적 분할 방법은 기존의 형태학적 Watershed 알고리즘에 비해 잡음에 강인한 분할 특성을 나타내었으며 기존의 A. Neri의 방법과 비교하였을 때, 최종 분할된 객체 영역의 정확도 비율이 Akiyo는 43%, Claire는 29% 정도 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 엔트로피 부호화기를 통해 그레이레벨 이미지에서의 효율적인 압축 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 핵심은 원래의 그레이레벨 이미지 정보를 특정 순위 정보로 변환하는 것이다. 이를 위해 먼저, 그레이레벨 값을 가지는 정보를 부호화하기 전에 이웃하는 주변 픽셀(그레이레벨) 값들에 대해서 상호 발생 빈도수를 계산한다. 그런 후, 이미 계산된 상호 발생 빈도수에 따른 특정 순위를 각 그레이레벨 값에 적용한다. 마지막으로, 엔트로피 부호화기를 통해 순위 정보를 전송하여 압축을 수행한다. 제안하는 기법은, 영상의 통계적 발생 빈도에 따른 정보를 토대로, 그레이레벨 이미지를 순위 영상으로 변환함으로써 기존의 엔트로피 코딩 기법의 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과 8비트의 그레이레벨 이미지에 대해서 제안하는 기법이 기존의 엔트로피 부호화기에 비해 최대 37.85%까지 압축 성능을 더 향상시킴을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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