변화 부호화는 기존에 부호화 되어있는 영상의 비트율을 더 낮은 비트율의 영상으로 재 부호화하거나. 다른 부호화 표준으로 재 부호화 하는 기법이다. 변환 부호화기의 설계에서 가장 중요시되는 문제는 화질 향상과 부호화 속도의 향상이다. 변환 부호화기의 많은 응용분야에서 실시간 변환을 필요로 하기 때문에 변환 속도를 향상시키면서 화질을 높이는 방법이 연구되어 왔다. 비트율 변환비가 매우 클 때에나 표준화 방법의 목적 영상 사이즈가 다를 때엔 비트율의 변환과 함께 영상의 크기를 함께 변환(1/2)해 주어야할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 경우에 적합한 변환 부호화기법을 제안한다. 우선 영상의 크기를 다운스케일링 해 준후, 기존 영상의 움직임 벡터들로부터 AWW기법을 이용해 1차 추정 벡터를 추출하여 속도를 향상시키고, 1차 추출 벡터 부근의 한정된 영역으로부터 움직임 벡터 추정과정을 거쳐 최종 추정 벡터를 정제하여 화질을 향상시킨다. 실험 결과 기존의 재 부호화 기법에 비해 속도가 향상됨을 확인 할 수 있었으며. AWW 기법에 비해 연산량은 조금 많아지나 정제 과정을 통하여 약 1dB 정도의 화질 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 자동 음성 인식기의 성능 저하를 일으키는 요인으로서 발성 속도의 변동에 따를 성능 저하를 보상하기 위한 기법을 제안하였다. 새로운 기법의 제안에 앞서서. 먼저 발성 속도의 변화에 따른 기존의 은닉 마코프 모델을 이용한 음성 인식기의 성능을 정량적으로 분석하였다. 이러한 분석을 통해 발성 속도에 따른 유의한 성능 저하를 관찰하고, 주어진 음성으로부터 발성 속도를 정량적으로 나타낼 수 있는 변수를 도입하였다. 발성 속도를 학습 시 사용한 음성과 유사하게 변화시키기 위해 본 논문에서는 음성 신호에 대한 시간축 변환을 사용하였으며, 최종적으로 발성 속도에 따라 선택적으로 시간축 변환을 적용하여 발성 속도의 변동에 따른 음성 인식의 성능 저하를 보상할 수 있는 기법을 제안하였다. 10자리의 이동통신용 전화번호를 이용한 음성 인식의 실험을 통해, 제안된 기법은 빠르게 발성하는 음성에 대해 15.5%의 오류율 감소를 가져오는 것을 확인할 수 있었다.
비디오 압축 기법에서 움직임 추정 (Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법 (Full Search Algorithm, FSA)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 이 논문에서는 고속 탐색 알고리듬 중 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 알고리듬 (One-bit Transform-based Motion Estimation, 1BT)을 소개하고 1비트 변환 알고리듬의 방법에 있어서 기존의 1비트 변환 알고리듬의 PSNR을 유지하면서 좀 더 빠른 속도로 인코딩이 가능한 커널 및 알고리듬을 제시한다. 실험결과에 따르면 우리가 제안한 알고리듬은 기존의 1비트 변환 알고리듬과 비슷한 PSNR을 유지하면서 속도가 향상된 것을 볼 수 있었다.
발파진동을 계측하여 예측방법의 타당성을 검토하였고, 환경규제 기준으로의 변환방식을 규명하였다. 진동레벨과 진동속도의 환산거리 설계 적용성은 진동속도가 더 좋았다. 따라서 설계나 시공은 진동속도로 관리하고 이를 법적 기준인 진동레벨로 변환할 필요성이 있었다. 기존의 변환식 중에서 충격진동 데이터로만 구성하여 변환식을 구하였고, 동시에 측정된 진동속도와 진동레벨의 상관식에 의한 변환식을 구하였으며, 퓨리에 변환을 하여 각 주파수 별로 감각보정하여 진동레벨을 구하였다. 세 가지 방법을 이용하여 변환한 결과 모두 오차가 있으므로 변환에 의한 피해 보상의 판정에는 무리가 있었으나, 그 중에서 발파시 동시에 측정된 수직방향 성분 PPV와 진동레벨의 변환식이 가장 실용적으로 판단되었다.
자바 프로그래밍 언어는 웹 브라우저에서 실행되는 작은 크기의 응용 프로그램 수행에서는 실행 속도문제가 중요한 요소가 아니지만 대형 프로그램의 수행에서는 실행 속도가 현저히 저하되는 단점을 지니고있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 전통적인 컴파일 방법을 사용하여 바이트코드를 특정 프로세서에 적합한 목적기계 코드로 변환하는 다양만 연구가 진행중이다. ; 연구에서도 자바 응용 프로그램의 실행 속도의 개선을 위해 바이트코드로부터 직접 i386 코드를 생성하는 네이티브 코드 생성 시스템을 위한 중간 언어 변환기를 설계하고 구현한다. 중간 언어 변환기는 자바 언어의 중간 언어인 *.class 파일을 입력으로 받아 레지스터 기반의 중간 언어로 변환한다. 변환한다.
수직발사를 위한 스트랩다운 관성항법시스템의 급속 One-Shot정렬 기법을 제시한다. 제시된 정렬기법은 종 항법시스템(Slave INS)의 가속도계 출력 값 및 주 항법시스템(Master INS)의 자세를 이용한다. 또한 정렬 성능 및 속도를 개선시키기 위하여 등가선형변환 및 사전 필터링 기법을 제시한다. 시험결과들은 제시된 방법이 정렬 정확도 및 정렬 속도 개선에 효과적임을 보였다.
본 논문에서는 임의의 음성을 특정 화자가 발성한 것처럼 들리도록 변환하는 음성 개성 변환 알고리즘에 대해 연구하였다. 제안된 기법은 화자의 음성을 LPC 켑스트럼, 피치, 발성 속도를 사용하여 표현하였으며 각각에 대한 변환 규칙을 생성하여 변환을 수행하였다. LPC 켑스트럼은 혼합 가우시안 모델을 이용한 확률적으로 모델링하고, 두 화자간의 대응관계를 조건 확률로 나타내었다. 확률적인 모델링에 필요한 각종 파라메터들을 얻기 위해 최대 가능도 기법이 사용되었으며, 변환 LPC 켑스트럼은 최소 자승 오차 방법에 근거하여 얻어지도록 하였다. 운율 변환을 위한 변수로 본 논문에서는 피치와 발성 속도를 사용하였으며, 두 음성간의 평균값 비율을 사용하여 운율 변환을 수행하였다. 제안된 기법은 기존 벡터 양자화 기반의 기법과 비교에서, 객관적인 척도로 사용한 평균 켑스트럼 거리 감소율, 가능도 증가율 면에서 우수한 성능을 나타내었다. 주관적인 테스트에서도 기존의 방법과 유사한 인식율을 얻었으며 특히 완만하게 변화하는 스펙트럼 궤적에 따른 고음질이 얻어짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 접근 방법으로서, 웨이블릿 기반의 다해상도 분석 기법을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 입력장치인 카메라로부터 획득된 사람의 눈 영상에서 처리 대상인 홍채영역 만을 분리 추출한 후, 홍채 특징을 압축적이고 효과적으로 표상하기 위하여 2D 다해상도 웨이블릿 변환을 홍채영상에 적용하는 기법과 실제적인 응용을 위하여 등록된 데이터와 미지의 데이터 사이의 유사도를 측정하는 효율적인 기법을 연구한다. 이러한 기법들을 홍채 인식 시스템에 적용함으로써 처리속도 및 인식률 향상 등으로 고성능의 홍채인식시스템을 구현할 수 있었다.
본 논문에서는 고속 평판 디스플레이 응용을 위한 8b 200 MHz 0.18 um CMOS A/D 변환기 (Analog-to-Digital Converter:ADC)를 제안한다. 제안하는 A/D 변환기는 200 MHz의 샘플링 클럭 속도에서 샘플링 클럭 속도보다 더 높은 입력 대역폭을 얻기 위해서 개선된 bootstrapping 기법을 사용한다. Bootstrapping 기법이 적용된 샘플-앤-흘드 증폭기(Sample-and-Hold Amplifier. SHA)는 기존의 회로 보다 향상된 정확도를 가지며, 1.7 V의 전원 전압, 200 MHz의 샘플링 클럭, 500 MHz의 정현파 입력에서 SHA의 출력을 FFT(Fast Fourier Transform) 분석한 결과 7.2 비트의 유효 비트 수(effective number of bits)를 나타내었다. 또한 병합 캐패시터 스위칭 (Merged-Capacitor Switching:MCS) 기법을 사용하여 기존의 A/D 변환기에 사용되는 캐패시터의 숫자를 50 % 줄임으로써 샘플링 속도를 높임과 동시에 면적을 최소화하였다. 제안하는 40 변환기는 0.18 um n-well single-poly quad-metal CMOS 공정을 사용하여 모의 실험 되었으며, 1.7 V 전원 전압, 200 MHz의 샘플링 클럭에서 73 mW의 전력을 소모한다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환과 프랙탈 변환을 함께 적용하여 강인하고 효율적인 워터마킹 방법을 제안하였다. 종래의 방법과 같이 프랙탈 변환만을 이용할 경우 강인함에 비하여 속도가 느리다는 단점이 있다. 크기가 큰 원래 이미지를 프랙탈 변환하지 않고 상대적으로 크기가 적은 워터마크 이미지를 프랙탈 변환함으로서 변환에 걸리는 시간을 줄일 수 있다. 또한 웨이브릿 변환 영역에서 임계치에 의해 삽입에 이용할 계수를 선택적으로 사용함으로써 적절한 대역에 삽입하여 시각적인 왜곡을 최소화 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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