전력선 통신(Power Line Communication)은 최근 전력선을 이용한 통신기술의 발달과 더불어 세계적으로 관심도가 높아지고 연구 개발 및 자본 투자가 활발히 진행되고 있으며, 안정적인 네트워크를 구성하기 위해서는 고주파 전력선 통신 신호를 차단하는 블로킹 필터가 반드시 적용되어야 한다. 전력선 통신용 블로킹 필터는 광대역의 주파수 특성과 높은 신호감쇄 특성 및 대전류 특성이 요구되며, 이러한 특성을 구현하기 위해서는 블로킹 필터의 핵심부품인 자심재료의 고투자율 및 대전류화가 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 우수한 전 자기적 특성이 균일하게 유지되고, 전력선에 흐르는 대전류에 의한 자심재료의 포화가 발생하지 않도륵 새로운 자심 재료를 설계하여, 전력선 통신을 적용한 홈 네트워크 구축의 핵심 부품인 광대역 블로킹 필터를 개발하고자 하였다. 2350과 0.3 T의 투자율과 포화자속 밀도를 갖는 EI 형상의 자심재료를 해석모델로 설정하고 다중 에어 갭의 위치에 따른 전류와 자속밀도 변화를 유한요소 해석법으로 분석한 결과 자심재료의 대전류 특성에 지배적인 영향을 미치는 에어 캡의 삽입 위치를 알 수 있었고, 새로운 해석 모델인 I 형상의 로드(ROD) 코어에 대해 수치해석을 수행하여, 100A의 통전 전류에서도 자기적으로 포화되지 않고 인덕턴스의 정밀 제어가 가능하고, 특성의 신뢰성과 대전류에 대한 안정성을 증가시킬 수 있는 인덕터를 설계하였다. 또한 수동소자를 이용한 LC 공진회로를 기본 구성으로 하고, 주파수 대역, 신호 감쇄율과 대전류 특성, 상용화를 고려하여 블로킹 필터 회로를 설계하였으며, 유한요소해석법을 적용한 전자장 모의해석을 통하여 최소의 크기를 갖는 I 형상의 자심재료에 $6{\Phi}$의 에나멜 동선을 6.5턴, 6턴 권선하여 2.5, $2.15\;{\mu}H$의 인덕턴스를 갖는 직렬 인덕터를 구현하였고 블로킹 필터를 구성하였다. 주파수에 따른 신호감쇄 특성을 5 Hz~1 MHz의 주파수 범위에서 측정한 결과 약 490 kHz~450 kHz의 주파수 대역에서 -70dB의 신호감쇄 특성을 나타냈다. 본 연구를 통해 개발된 100A급 광대역 블로킹 필터가 적용되어 상용화 될 수 있을 것으로 판단되며, 또한 모뎀 통신 주파수 대역에서 -70dB 이상의 높은 감쇄 특성을 갖기 때문에 신호차단 특성이 보다 우수할 것으로 사료된다.
움직임 보상 기반 프레임율 변환(Frame rate up-conversion based on motion compensation )에서 발생하는 블로킹 현상(Blocking artifact)을 줄여 영상의 화질을 높이기 위한 디블로킹 필터(De-blocking filter) 방법을 제안한다. 이 방법은 블록 단위로 동작하는 움직임 보상 과정에서 주변 블록과의 움직임이 급격히 달라지는 폐색영역에서 발생하는 블로킹 현상을 크게 줄일 수 있다. 제안하는 방법은 기존의 필터링을 하지 않는 방법보다 화질이 약 0.01db 향상하였다.
홈 네트워크 구축의 핵심 부품인 전력선 통신용 블로킹 필터를 제조하였으며, 신호 감쇄 특성을 측정하고 적용가능성을 평가 하였다. 전자장 모의 해석을 통하여 자심재료에 대한 포화자속밀도 특성을 분석 하였으며, 최소의 크기를 갖는 I 형상의 자심재료에 $3.2\Phi$의 나동선을 10.5턴 권선하여 대용량 인덕터를 제조하고, $4.3\;{\mu}H$의 인덕턴스를 구현하였다. 설계된 대용량 인덕터를 적용하여 30A급의 블로킹 필터를 제조하였고, 1.7 MHz ~ 30 MHz 대역에서의 -60 dB의 신호감쇄 특성을 얻었다.
JPEG 압축 영상과 같은 영상을 분할하여 압축을 하는 압축 알고리즘에서는 블록킹 아티팩트 잡음은 필수적으로 발생한다. 이런 잡음은 특히 압축률이 높을수록 더욱 눈에 뛰게 된다. 본 논문에서는 웨이브렛을 사용하여 블로킹 아티팩트 잡음을 감소하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 영상 처리에 자주 사용되는 중간 값 필터에 대해서도 언급하였다. 본 논문의 알고리즘을 중간값 필터와 비교한 결과 본 논문의 알고리즘이 중간 값 필터보다 시각적 및 수치적 평가 모두 훨씬 월등한 결과를 얻었다.
본 연구에서는 Quad FHD의 고해상도 동영상을 실시간 처리하는 고성능 H.264/AVC 디블로킹필터를 설계하였다. 연산처리 성능을 향상시키기 위해 라인에지필터 16개를 4개의 블록에지필터로 병렬 설계하였으며, 내부버퍼 크기와 연산 사이클을 줄이기 위해 H.264/AVC 디블로킹 필터 순서를 4단 병렬 지그재그 스캔 순서로 스케줄링하였다. 그리고 블록에지필터 연산 간 1사이클의 지연시간을 두어 데이터 충돌을 방지하고, 블록에지필터 간 내부버퍼를 인터리빙 버퍼로 구현하여 내부버퍼 크기를 줄였다. 0.18um 공정에서 시뮬레이션한 결과, 최대 동작주파수가 90MHz이며, 게이트 수는 140.16 Kgates이다. 제안하는 H.264/AVC 디블로킹필터는 동작주파수 90MHz에서 Quad FHD급 동영상($3840{\times}2160$)을 초당 113.17프레임으로 실시간 처리가 가능한 결과이다.
방사선 진단에서 산란선 보정 그리드의 사용은 굴절되는 신호에 의한 영상의 왜곡을 방지할 수 있는 장점이 있는 반면, X-ray 영상에서 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용하여, 그리드 라인을 개선하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 보인다. 이러한 점을 해결하기 위하여 동적 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고, 개별 분할별로 적합한 필터전달함수를 설계하였다. 세부적으로 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser 윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필터(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중구조의 영상으로부터 픽셀값을 결정하는 방법론을 제시하였다. 총 140개의 실제 X-ray 영상을 사용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 평가하였다.
본 논문은 그레이 이미지 모핑에서 미디언필터를 적용하여 노이즈를 제기한 연구이다. 모핑 할 그레이영상을 B-스플라인기법으로 보간하여 특징점을 지정한 후, 노이즈 제거에 미디언필터를 적용하여 도핑을 실행하였다. 그 결과 블로킹영화가 20% 제거되었고, 정확한 특징점 지정과 노이즈를 제거함으로써 보다 정밀하고 자연스러운 모핑영상을 얻었다.
VVC (Versatile Video Coding)는 HEVC이후 차세대 표준 비디오 코딩으로 JVET(Joint Video Exploration)에 의해 2018년 표준화를 시작하였다. VVC에는 복원픽쳐의 변환-양자화에러에 의해 발생한 블로어, 블로킹, 링잉 아티팩트를 감소시키기 위하여 deblocking filter (DF), sample adaptive offset (SAO), adaptive loop filter(ALF)와 같은 모듈을 사용한다. 한편 CNN (Convolutional Neural Network)은 최근 이미지와 비디오 복원에 높은 성능을 보이고 있다. VVC에서 픽쳐는 CTU (Coding Tree Unit)으로 분할되고 각 CTU는 다시 CU (Coding Unit)으로 분할된다. 그리고 인코딩을 위한 중요한 정보들이 Picture, CTU, CU단위로 디코더에 전송된다. 이 논문에서는 화면 간 예측으로 인코딩 된 픽처에서 블록과 픽처정보를 이용한 딥러닝 기반의 인루프 필터 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 화면 간 예측에서 QP, 4×4 블록단위의 모션벡터, 참조블록과의 시간적거리, CU의 깊이를 모델에 추가적인 정보로 이용한다.
X-ray 진단에서 그리드 하드웨어의 사용은 산란선에 의한 영상의 왜곡을 보정할 수 있는 장점이 있는 반면, 반복되는 라인 형태의 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이러한 그리드 라인을 제거하는 방법론으로서 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용 하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인의 특성은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 갖는다. 이에 본 연구에서는 동적으로 재구성되는 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고 개별 영역별로 필터전달함수를 최적화하는 방법을 채택하였다. 추출된 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필러(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중 영상으로부터 경계선 부분의 픽셀값을 결정하는 방법론을 제안하였다. 제안된 이론에 대하여 실제 영상을 사용한 실험결과로부터 그 타당성을 평가하였다.
본 연구에서는 X-ray 영상에서 비산란 그리드 장치의 영향으로 인한 아티팩트를 제거하기 위하여 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform) 기반의 주파수 분석 기법과 딥러닝 네트워크의 학습 기법을 상호 보완적으로 결합하는 방법론을 제안한다. 피사체의 특성에 따라 다양하게 나타나는 그리드 라인의 억제 기능을 학습하기 위하여 서로 다른 특성을 반영하는 3 종류의 학습데이터를 생성한다. 학습에 사용되는 그리드 라인 영상의 타겟 데이터를 산출하기 위하여 DCT 기반의 밴드스톱 필터링 기법을 사용하였으며 학습데이터의 양적인 부족을 해결하기 위하여 패치 기반의 학습 방법을 적용하였다. 제안된 방법에 대해 기존의 방법과 비교하여 피사체 경계선 영역에서 발생하는 성능저하 현상, 분할의 가장자리에서 발생하는 블로킹 현상, 배경 영상에서의 성능저하 현상 등을 상대적으로 개선할 수 있음을 실험적으로 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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