무선 헬스케어 서비스에서 생체신호 모니터링 시스템의 전력소모를 효과적으로 감소시킬 수 있는 압축센싱 기법을 다양한 생체신호에 적용하여 압축률을 비교하였다. 압축센싱 기법을 이용하여 일반적인 심전도, 근전도, 뇌전도 신호의 압축과 복원을 수행하였고, 이를 통해 복원된 신호와 원신호를 비교함으로써, 압축센싱의 유효성을 판단하였다. 유사랜덤 행렬을 사용하여 실제 생체신호를 압축하였으며, 압축된 신호는 Block Sparse Bayesian Learning(BSBL) 알고리즘을 사용하여 복원하였다. 가장 산제된 특성을 가지는 근전도 신호의 최대 압축률이 10배로 확인되어 가장 높았으며, 심전도 신호의 최대 압축률은 5배였다. 가장 산제된 특성이 작은 뇌전도 신호의 최대 압축률은 4배였다. 연구된 심전도, 근전도, 뇌전도 신호의 압축률은 향후 압축센싱을 적용한 무선 생체신호 모니터링 회로 및 시스템 개발시 유용한 기초자료로 활용될 수 있다.
일반적으로 영상신호는 푸리에 분석법에 기초를 두고 있는 DST를 이용하여 압축된다. 그러나 DCT는 블록변환의 범주에 속하기 때문에 영상신호를 높은 압축률로 압축하거나 압축한 영상신호를 잡음이 존재하는 통신채널을 통하여 전송하면 복원한 영상신호의 품질을 떨어뜨리는 블록현상이 수신측에서 나타난다. 본 논문에서는 웨이블릿을 이용하여 잡음에 강한 특성을 가지는 영상신호의 압축방법을 연구하였다. 서로 다른 서브밴드에 속하는 웨이블릿 계수들은 직교 웨이블릿에 의하여 생성되었지만, 변환 방향과 원천이 같은 계수들의 경우 서로 종속적인 관계를 가지므로 이러한 특징을 이용하여 영상신호를 압축하였다. 웨이블릿을 이용하여 압축된 영상신호는 최근 고속의 데이터 전송을 가능하게 하여서 많은 고속 통신 서비스의 기초 기술로 각광을 받고 있는 OFDM 시스템을 이용하여 전송하였다.
전력계통에서 비선형부하와 시변부하 사용의 증가 및 분산전원의 보급 증가로 전력품질(power quality)에 대한 관심이 증대되고 있다. 전력계통에서 전력품질은 전력신호를 통해 모니터링이 가능하다. 하지만 전력신호 상시 관측을 통한 전력품 모니터링은 많은 신호 데이터양이 필요하여 전력 신호 압축이 요구된다. 이에 따라 본 연구에서는 신호 압축 성능이 우수한 DCT(discrete cosine transform)기법을 이용하여 전력신호를 압축, 복원하는 방법을 제안한다. 그리고 DSP (digital signal processor) 보드를 통해서 압축 저장 된 신호를 오차 범위 5% 이내로 복원한다. 따라서 정전과 같은 이벤트(event)가 발생하였을 때 특정시간, 장소에서의 전압과 전류 파형을 볼 수 있게 한다. IEC 61000-4-30, IEEE std 1159에 근거하여 Matlab 프로그램 상에서의 성능을 평가하고 DSP보드를 이용하여 DCT를 이용한 데이터압축 시스템을 구현하였다.
본 논문은 오디오 압축시 하모닉의 특성을 적용함으로써 신호의 압축률을 향상시킬 수 있도록 하는 내용을 기술하고 있다. 하모닉 코딩은 오디오 신호가 가지는 특징인 복합음(Complex tone)의 특성을 이용하는 것으로, 주파수 공간에서 정수배의 주파수가 존재하며, 정면파의 특성상 시간적으로 인접 신호들간의 유사성이 매우 높은 특징을 이용하여 압축효율을 향상시키는 방법이다. 하지만 실질적인 오디오 신호의 경우, 악기들의 harmonic stretch, 전달과정에서 발생하는 신호의 왜곡, 외부 잡음등의 특성으로 인하여 수집된 오디오 신호를 분석하는 과정에서 부정확한 하모닉의 판단이 이루어질 가능성이 높으며, 이는 압축과정에서 심각한 음질의 열화를 가져오게 된다. 따라서 본 논문에서는 프레림간의 변화 추이의 판단을 통하여 하모닉의 변화를 예측하고, 예측 오류에 대한 보상값을 전달함으로써 오디오 신호의 안정적인 압축/복원이 가능하도록 하는 신호처리 방법에 대한 내용을 기술하고있다.
본 논문에서는 무선전화 시스템의 잡음제거 방법을 제안한다. 구현회로는 압축기(Compressor), 신장기(Expender) 및 필터로 구성된다. 제안방법의 기본개념은 채널잡음을 방지하기 위해 전송전에 음성신호를 압축(Compress)하여 전송하고 원래의 신호를 복원하기 위해 전송신호의 역 비율로 신장(Expand)한다. 압축과 신장과정을 통해서 음성신호의 감쇠나 왜곡은 일어나지 않는다. 압축과정에서 압축기의 이득은 입력신호의 유효 다이나믹 영역과 신호대 잡음 비를 향상시키기 위해 음성신호의 포락선 레벨에 따라 자동적으로 제어된다. 압축비율은 음성신호의 제곱근(Root) 배로 압축한다. 압축된 신호는 신장기에서 음성신호의 제곱이 되게 신장하여 원래의 신호를 복원한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 성능과 안정성을 검증하였다.
최근 들어 전력계통에서 비선형 부하의 증가와 분산전원의 증가로 전력 품질에 관한 관심이 증대 되고 있다. 전력신호로 부터 전력품질관련 파라미터 검출과 특징추출 그리고 이를 이용한 품질 개선 방안 마련을 위해 전력신호의 지속적인 모니터링이 필요하다. 본 논문에서는 전력신호의 모니터링을 위한 전력신호의 압축 저장과 저장된 신호의 복원이 가능한 방법을 제시한다. 전력신호 압축은 에너지 압축 성능이 우수한 DCT를 이용하며 압축된 신호의 복원에는 IDCT 과정을 거친다. 그리고 신호의 압축률을 높이기 위해 DCT계수를 크기에 따라 정렬하며 복원에서는 DCT계수를 원위치로 재배열하는 기법을 사용한다. IEC표준에서 규정한 고조파 크기에 의해 합성한 신호를 이용하여 압축과정을 거처 복원된 신호와 원 신호와의 오차를 비교함으로서 신호제안기법의 성능을 평가한다.
심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 하므로 장시간의 심전도 신호를 획득할 경우 데이터가 방대해진다. 이러한 신호를 저장 및 전송하기 위해서는 효율적인 신호 압축을 필요로 한다. 본 논문에서는 B-spline 근사화를 이용하여 심전도 신호를 압축하는 방법을 제안한다. B-spline 곡선의 국부적 제어성(local controllability) 특성으로 인하여 원신호를 부분적으로 근사화할 수 있으며, 이를 통하여 방대한 심전도 신호를 압축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 응용수학의 근사이론 및 기하학적 모델링에 널리 사용되고 있는 비균일 B-spline 근사화 기법으로 효율적인 압축 방안을 제시한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT-BIH 데이터베이스를 이용하여 실험을 수행하며, 그 결과로부터 제안한 기법을 이용한 B-spline 근사화 압축 방법의 효용성을 입증한다.
다중채널 압축센싱(multi-channel compressive sensing) 문제는 0이 아닌 성분이 공통된 위치에 분포하는 벡터들을 복원하는 방법을 다루는 문제이며 레이다의 도착방향 추정 문제, 역산란 문제, 산란광 단층촬영과 같은 많은 실용적인 문제에 응용될 수 있다. 압축 센싱 문제는 성긴(sparse) 속성을 갖는 벡터를 상당히 높은 확률로 복원시킬 수 있음이 밝혀져 있다. 이로 인해 기존의 압축 센싱 방법이 다중채널 압축센싱에서도 많이 활용되어 왔으며, 측정 벡터의 개수가 적을 때에도 높은 확률로 입력 신호를 복원할 수 있다. 그러나, 측정 벡터의 개수가 많아질수록, 기존의 압축센싱 알고리즘을 이용했을 때의 성능은 복수신호분리 (MUSIC) 알고리즘과 같이 배열신호처리(array signal processing)에서 활용되는 방법을 적용했을 때보다 더 나쁜 특성을 보인다. 이러한 기존 방법의 문제점으로 인해 우리는 새로운 다중채널 압축센싱 알고리즘을 제시하고자 하며, 이는 기존의 압축센싱 이론과 배열 신호처리 알고리즘을 개별적으로 적용할 때 가지는 한계를 극복할 수 있게 해준다.
오디오와 음성 압축 기술적 근간은 서로 다르지만, 최근의 모바일 멀티미디어 기기 시장의 컨버전스 현상에 따라 압축하고자 하는 신호가 혼용되고 있으며, 비슷한 목표 전송률과 음질로 수렴하고 있다. 현재는 동일 기기에서 서로 다른 압축 기술을 적용하고 있으나, 음성과 음악이 동시에 서비스 되는 멀티미디어 기기에서는 단일 압축 방식으로 처리하고자 하는 이슈가 부각되고 있다. 특히, 스마트 폰 및 음악 콘텐츠 포탈 서비스의 대중화를 고려할 때, 음성 및 음악 신호 모두를 효율적으로 압축하는 음악 및 음성 신호의 융합 압축 기술이 더욱 필요해 보인다. 본 고에서는 MPEG 오디오 그룹에서 가장 최근 진행한 Unified Speech and Audio Coding(USAC)의 탄생 배경 및 표준화 현황을 소개한다. USAC는 64kbps 이하에서 기술적으로 최고 성능을 지닌 AMR-WB+ 및 HE-AAC v2보다도 우월한 음질을 보이며, 높은 비트율에서도 동등한 음질을 보장한다. 이런 우수한 음질에 기여한 USAC의 스위칭 구조와 더불어 기술적으로 향상된 주요 모듈인 파라미터 기반 스테레오 및 고주파 압축, 그리고 엔트로피 코딩 방식에 대해서 살펴 본다. 향후, 다양한 오디오 신호를 효율적으로 압축하는 USAC는 디지털 라디오, 모바일 TV, 그리고 오디오 북과 같은 사용자 시나리오에서 사용될 확률이 높아 보인다. 또한, USAC는 배경 잡음이나 배경 음악이 있는 경우에도 성능이 우수하기 때문에 YouTube 및 podcast 등과 같이 사용자가 콘텐츠를 생성할 때도 유용하게 사용 될 수 있다.
본 논문에서는 움직임 보상과 웨이브릿 변환 부호화 기법을 이용하여 비디오 신호의 데이터를 압축하고자 한다. 비디오 신호에 대한 인간 시각 특성을 분석하여 큰 이득을 주지 못하는 과정을 생략하고 인간의 눈에 민감하지 않은 정보를 생략함으로써 화질의 저하 없이 비디오 신호를 높은 비율로 압축한다. 제안한 방법은 움직임이 발생되는 정도와 크기에 매우 의존적으로, 움직임이 많은 비디오 신호에 더욱 적합하나 움직임이 작은 경우에도 저주파 대역들의 움직임 보상에 의한 이득이 크기 때문에 모든 영상에 대해서 적용 가능한 방법이다. 'football'과 'Popple'을 대상으로 한 컴퓨터 시뮬레이션결과, 프레임당 30:1 정도의 압축하에서 높은 재생화질을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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