• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권5호
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• pp.59-65
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• 2012

본 논문에서는 super-RENS 디스크의 채널 모델링을 위하여 압축 센싱 알고리즘에 기반한 sparse Volterra 필터에 대해 연구하였다. Super-RENS 디스크 시스템에서 심한 비선형 심벌간 간섭(ISI)이 발생하는 것은 익히 알려진 사실이다. 메모리를 가진 비선형 시스템은 Volterra 급수로 모델링할 수 있다. 또한, 압축 센싱은 측정치로부터 성긴 또는 압축된 신호를 복원할 수 있다. 이러한 이유로 super-RENS의 성긴 특성을 갖는 read-out 채널을 예측하기 위해 압축 센싱 알고리즘을 사용하였다. 평가 결과는 압축 센싱 알고리즘으로 super-RENS의 read-out 채널을 위한 sparse Volterra 모델을 효과적으로 구성할 수 있음을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.173-180
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• 2014

압축센싱은 성긴(Sparse) 또는 압축가능한(Compressible) 신호에 대해 Nyquist rate 미만의 샘플링으로도 신호 복원이 가능하다는 것을 수학적으로 증명한 새로운 패러다임의 신호 획득 방법이다. 단순한 신호 획득 과정을 이용하면서도, 동시에 우수한 압축센싱 복원 영상을 얻기 위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 그러나, 에너지 분포 및 인간 시각 시스템 등 컬러 영상에 대한 기본적인 특성을 복원 과정에 활용한 기존 압축센싱 관련 연구는 많이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 컬러영상의 압축센싱 복원을 위한 평활 그룹-희소성 기반 반복적 경성 임계 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 그룹-희소성에 기반한 경성 임계치 적용과 프레임 기반 필터의 사용을 통해 영상의 변환 영역에 대한 희소성을 증대시키는 동시에 화소 영역의 평활 정도를 복원 과정에 활용할 수 있도록 한다. 또한, 그룹-희소화 경성 임계 과정은 자연 영상의 에너지 분포 및 인간 시각시스템 특성에 따라 중요하다고 판단되는 RGB-그룹 계수들을 보전하도록 설계하였다. 실험 결과 객관적 화질 측면에서 제안방법이 대표적인 그룹-희소화 평활 복원 기법 보다 평균 PSNR이 최대 2.7dB 높은 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.209-220
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• 2014

압축센싱은 성긴 (sparse) 신호에 대해 Nyquist rate 미만의 샘플링으로도 신호 획득이 가능하다는 것을 수학적으로 증명한 새로운 개념이다. 그동안 영상분야 압축센싱을 위한 수많은 복원 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 낮은 측정률 하에서는 복원 화질 측면에서 아직 개선할 점이 많다. 일례로, 자연 영상의 압축센싱 복원 화질 향상을 위해, 영상과 관련한 사전 정보들로부터 정규화 식을 도출하여 복원에 적용해 볼 수 있을 것이다. 따라서, 본 논문에서는 Dantzig selector 및 평활 필터(가우시안 필터 및 nonlocal 평균 필터)기반의 평활 잔차 오류 정규화 방법을 제안한다. 또한, 복원 영상의 객체 및 배경에서 발생하는 edge 정보를 우수하게 보전하는 것으로 알려진 Total variation 기반 최소화 알고리즘에 적용하여 복원 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 구조는 잔차신호의 평활화를 활용한다는 측면에서 새로운 압축센싱 복원 방식이라고 할 수 있다. 실험 결과, 제안방법은 기존 방법들에 비해 객관적 및 주관적 화질 측면에서 더 높은 성능 향상을 보여주었으며, 특히 기존 Bayesian 압축센싱 복원 방식과 비교 시 최대 9.14 dB 성능이 향상되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.43-46
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• 2015

최근 전이중방식의 통신 개념이 차세대 이동통신의 유력한 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 전 이중방식으로 동작하는 일반화된 공간변조시스템에서 전송된 신호를 압축센싱에 기반하여 검출하는 기법을 제안한다. 전 이중방식으로 동작하는 일반화된 공간변조 시스템에서는 전체 안테나 중 일부의 안테나가 신호를 전송하고 신호 전송에 사용되지 않은 나머지 안테나를 이용하여 동일한 주파수로 수신되는 신호를 검출한다. 본 논문에서는 최근에 개발된 자기 간섭 제거 기술을 활용하여 자신이 전송한 신호에 의한 간섭은 수신안테나로 사용되고 있는 안테나에서는 완벽히 제거된다고 가정한다. 제안된 압축센싱에 기반한 신호 검출 기법은 기존의 신호 검출 기법에 비하여 훨씬 더 좋은 성능을 보인다. 추후, 전 이중방식으로 동작하는 일반화된 공간변조 시스템에서 사용할 전송 안테나의 개수를 최적화 하는 연구를 진행할 예정이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.80-86
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• 2010

압축 센싱 (Compressive Sensing, CS)은 많은 응용분야에서 유망한 기술로 널리 연구되고 있다. 압축 센싱 이론에 의하면 어떤 특별한 기저에서 성긴 신호 (sparse signal)이라는 것이 알려졌다면 이 신호는 전통적인 방법이 사용하는 샘플 수보다 훨씬 적은 샘플로 최적화 과정을 통해 복원이 가능하다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 압축 센싱 기술을 균일한 선형 배열로 구성된 다중 입출력 레이더 시스템에 적용하고자 한다. 특별히 압축 센싱 기술을 사용하여 DOA (direction-of-arrival)을 찾는 문제를 고찰하고 그 성능을 전통적인 적응형 다중 입출력 기법의 성능과 비교한다. 모의 실험을 통해 압축 센싱 방법은 전통적인 적응형 다중 입출력 기법에 비해 훨씬 적은 샘플로 비슷한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.138-144
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• 2012

본 논문에서는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 OMP (Orthogonal Matching Pursuit) 알고리즘을 이용한 시간 영역 등화를 제안한다. OFDM 시스템은 보호구간을 삽입하여 다중 경로 페이딩에 강인한 특성을 보이지만, 도플러 환경에서는 부반송파간의 직교성이 유지되지 않아 채널간의 간섭이 발생한다. 대표적인 시간 영역 등화 방법으로 LS (Least Squares) 알고리즘이 있지만 채널 길이가 길어질수록 잡음에 의한 오차가 커지는 단점이 있다. 다중 경로 페이딩은 서로 다른 지연을 갖는 신호의 합으로 볼 수 있고, 시간 영역에서 성긴 (sparse) 특성이 있다고 할 수 있다. CS (Compressive Sensing) 알고리즘 중 하나인 OMP (Orthogonal Matching Pursuit) 알고리즘은 성긴 채널에서 중요한 요소만을 선택하여 채널을 복원함으로서 잡음의 영향을 줄일 수 있다. 모의실험에서는 여러 가지 채널 환경에서 OMP 알고리즘의 채널 등화 성능을 다른 등화 방법과 비교하여 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1313-1320
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• 2015

본 논문은 사용자와 수신 안테나가 매우 많은 상향링크 다중사용자 랜덤액세스 네트워크에서 기존의 압축센싱 기반 병렬 직교매칭퍼슛(prallel orthogonal matching pursuit, POMP)기법을 개선한 랜덤액세스를 위한 POMP 사용자 검출 기법을 제안한다. 일반적으로 다중사용자 랜덤액세스 환경에서는 기지국으로부터 자원을 할당 받은 사용자가 신호를 전송하는 것이 아니라 전송할 데이터를 가진 사용자는 기지국으로부터 어떠한 제어 없이 신호를 전송하기 때문에 활성화된 사용자의 수를 수신단에서 정확하게 아는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 환경에서 기존의 병렬 직교매칭퍼슛기법을 수정하여 활성화된 사용자 검출 기법을 새롭게 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 분석한다. 랜덤 액세스 네트워크에서 제안된 POMP 기법이 기존의 OMP방식보다 활성화된 사용자가 약 2%~8% 더 많은 환경에서도 정확하게 사용자를 검출 하는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권12호
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• pp.746-755
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• 2014

압축센싱은 신호의 성긴 (Sparse) 성질을 활용하여 Nyquist 표본화율 보다 낮은 측정 율만으로도 신호의 완벽 복원이 가능하다는 측면에서 새로운 샘플링 기술로 주목 받고 있다. 블록기반의 압축센싱 기술을 사용하여 영상을 샘플링 하는 경우, 측정신호 영역에서도 공간 영역의 유사도가 보존되므로, 본 논문에서는 블록기반 압축센싱 기술을 사용하여 획득한 자연영상의 측정 신호에 대한 새로운 부호화 기술을 제안한다. 측정신호 간 유사성을 제거하기 위해 이산 웨이블릿 변환(DWT)을 적용한 후, 각 DWT 계수에 적절한 양자화를 수행한다. 이를 통해, 측정 신호 내의 중복성을 제거하고, 측정 신호의 비트 율 또한 절약할 수 있었다. 실험 결과, 기존의 블록기반 평활 Projected Landweber 알고리즘에 스칼라 양자화를 적용한 방법, DPCM 방법을 적용한 방법, 그리고 Multihypothesis 기반 블록기반 평활알고리즘에 DPCM을 적용한 방법과 비교할 때, 제안방법의 PSNR이 각각 최대 4dB, 0.9dB, 그리고 2.5dB 더 높은 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.