심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 되므로 효율적인 저장 및 전송을 위해서는 진단에 중요한 정보를 손실 없이 압축하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 곡률을 이용하여 진단에 중요한 정보인 특징점에 기반한 심전도 신호 압축 방법을 제안한다. 제안한 방식은 심전도 신호의 중요 구성요소인 P, Q, R, S, T파의 특징점이 다른 정점에 비해 곡률 값이 크므로 곡률의 국부적 극값을 이용하여 정점을 추출하였다. 또한 신호의 복원 오차를 최소화하기 위하여 순환적정점 선택 방법에 따른 정점을 특징점으로 추가한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 있는 심전도 신호에 대한 실험을 통하여 선택한 정점들이 심전도 신호의 특징점을 모두 포함하고 있으며, 압축의 효율성도 AZTEC 방식 보다 높다는 것을 확인하였다.
본 논문은 방송 및 통신 환경을 이용한 멀티채널 음향 재생 환경에서 다수 객체의 음상 정위를 보다 효과적이고 효율적으로 하기 위한 방법에 관한 것이다. 본 논문에서는 전송되는 정보의 양을 최소화 하면서도 재생되는 음향공간에서는 다수의 음향 객체들이 충실하게 재생되어 자연스러운 음향공간이 재현할 수 있는 방법을 제시하고가 한다. 기존 방법의 경우, 전송 선로를 통해 음원을 압축하여 전송하기 위해서는 먼저 멀티채널 신호를 합한 모노신호와 채널 신호사이의 음량차이(ICLD), 시간지연 차이(ICTD), 상관도(ICC)등을 전송하는 양귀단서 신호화 기술(Binaural Cue Coding)을 이용하고 있다. 본 논문에서는 멀티채널 음원을 분석하여, 음원의 가상 위치정보를 벡터적으로 표현하고, 이 위치벡터와 멀티채널 음원을 하나의 모노 음원으로 다운 믹스한 신호를 전송함으로써 전송 효율을 극대화 한 압축 재생 방법을 제시한다.
본 논문에서는 일반 빔형성, 적응 빔형성, 압축센싱을 이용하여 도래각을 추정한다. 이때, 적응 빔형성으로 Minimum Variance Distortionless Response(MVDR)과 Multiple Signal Classification(MUSIC)을 사용하였고, 압축 빔형성(compressive sensing beamforming)을 위해 무격자 압축센싱(grid-free compressive sensing)을 적용하였다. 앞서 언급한 각 기법들의 이론적 배경 및 한계점을 소개하고 모의실험 및 실제 실험을 통해 각 기법의 성능을 비교하였다. 실제 실험은 반사 신호가 존재하는 환경에서 수행하였으며, 2대의 스피커를 통해 음원을 송신하고 8대의 마이크로폰을 사용한 선배열을 통해 데이터를 수신하였다. 모의실험 및 실제 실험 결과를 통해 상관신호가 존재하지 않을 때, 적응 빔형성과 무격자 압축 빔형성이 일반 빔형성보다 고해상도의 결과를 보임을 확인하였다. 반면, 반사 신호가 존재하는 환경에서 적응 빔형성의 성능이 저하되지만, 무격자 압축 빔형성의 경우 반사 신호의 영향을 받지 않고 일반 빔형성의 분해능이 개선됨을 확인하였다.
낮은 대역폭에서 다채널 다객체 오디오 신호를 전송하기위해 새롭게 제안된 Spatial Audio Coding 기술은 멀티채널 오디오 신호를 다운믹싱하고 나머지 채널은 음향공간상의 위치정보를 나타내는 파라미터들로 압축하여 표현하는 파라메트릭 압축 방식이다. 본 논문에서는 Spatial Audio Coding 기술중의 하나인 BCC 기술을 이용하여 스테레오 오디오 코덱을 구현하고, 주관듣기평가 실험을 통하여 AAC와 비슷한 성능을 나타내면서도 높은 압축율을 얻을 수 있음을 확인하였다.
고속 Walsh-hadamard 변환방식을 사용하여 근사적으로 조기적인 신호의 μPCM 데이터를 압축 할 수 있음을 확인하였으며 최대 압축율은 기준 SQNR을 30dB로 할 경우 6 이상임을 보였다. 또한 decion level을 변화시킬 때 SQNR 변화를 조사하였으며 시스템 특성에 다라 decion level의 최적화를 얻을 수 있었다. 또한 양자화 레벨을 조정하여 SQNR을 검토한 바 대체로 선형적임을 나타내었다.
최근 압축감도 부호화라는 새로운 기술의 개발로 인하여 기존보다 더 빠른 검사시간에 자기공명영상 검사가 가능하게 되었다. 감도 부호화를 이용한 터보 스핀 에코 확산강조 자기공명영상과 비교하였을 때, 압축감도 부호화를 사용한 확산강조영상에서 영상평가와 자기공명 신호 분석을 통해 적절한 영상품질을 유지하면서, 검사시간을 줄 일수 있어 확산강조영상에서에 유용하게 사용되리라 사료된다.
본 논문에서는 G.726 ADPCM 음성방식을 기존의 단일 압축을 대신 16Kbps 와 40Kbps의 두 가지 압축율을 사용한 가변 압축방식에 의한 음성 코딩 방식을 다루었다. 음성의 묵음 또는 소 신호 부분은 음질의 향상보다는 데이터 비트 수를 줄이기 위한 저 전송 16Kbps 압축율을 적용하였고 임계값 이상의 대 신호 부분은 음질을 향상하기 위하여 40Kbps의 압축율을 적용하여 모든 신호를 단일 압축율로 코팅하는 방식에 비하여 전체적으로 압축율을 높여 전송 비트 수를 줄이면서 음질을 저하시키지 않도록 하였다. 분 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 여러 가지의 임계값에 의한 가변 압축 코딩 방식에 대하여 압축율과 음질의 관계 를 다루었다. 또한 고정된 임계값에 대하여 입력 음성의 크기를 여러 가지로 변동하여 주변 배경잡음과 포화에 의한 음질의 저하를 고찰하여 가변 율에 의한 음성의 코딩방식에서 임계값과 입력의 크기가 음질 및 압축율에 미치는 영향을 다루었다. 각 시뮬레이션의 경우에 대하여 실지 음성의 원음에 대한 음질의 충실 도를 임의의 집단에 대하여 비교하여 음질의 충실 도를 확인하였다. 추후의 연구를 통하여 DSP에 의한 실시간 처리 시스템의 구현을 하고자 한다.
높은 효율을 가진 비디오 압축 코덱인 H.264/AVC는 예전보다 압축 성능을 향상 시키기 위한 방법 중 하나로 율-왜곡 최적화 기법이라는 것을 사용한다. 이 기법은 압축된 결과를 가지고 손실과 압축률 두 가지를 모두 고려하여 어떤 경우가 더 최적의 압축인가 하는 것을 판별하는데, 여기서 모든 경우에 대해 압축을 수행해야 함으로 이전 보다 몇 배나 높은 복잡도를 가질 수 밖에 없다. 이러한 문제를 해결하고자 하는 노력으로 본 논문에서는 SAHTD(Sum of Absolute Hadamard Transform Difference)라는 기준을 사용하여 이를 이용해 율-왜곡 최적화 기법을 사용하지 않거나, 사용을 최소화 하면서 압축 효율을 유지하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 휘도 신호 $8{\times}$8과 $4{\times}4$블록을 위한 방법을 제시하고 있다. 이 두 가지 크기의 블록에 대해서 SAHTD값을 구해 SAHTD가 낮은 순으로 모드들을 정렬하고, 이것이 가장 낮은 3개의 모드를 선택해 이것 중에 MPM이 포함되지 않았을 경우에 대해서는 MPM을 포함해 4개의 모드를 선택해 압축을 수행하도록 한다. 여기서 얻은 모드들 중에 SAHTD값이 일정 값 이상 더 낮은 모드가 존재할 경우, 그 모드들에 대해서만 율-왜곡 최적화 기법을 수행한다. 이를 통해 최적의 모드일 가능성이 낮은 모드들에 대한 부가적인 연산 수행을 방지하게 된다. 휘도신호 16x16이나 색차 신호 압축의 경우에는 SAHTD를 사용하여 가장 낮은 SAHTD값을 갖는 모드를 최적의 모드로 결정한다. JM 참조 소프트웨어를 통한 실험결과 제안된 기법은 기존 JM의 방식에 비해 화면 내 프레임의 부호화 시간의 82.2% 감소와 0.042dB의 PSNR 감소율, 0.527%의 비트 증가율을 보여주었다.
심전도의 압축은 시스템의 처리 속도를 높일 뿐만 아니라 신호의 전송량, 장기적인 기록 데이터 저장량을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 심전도 데이터의 손실 혹은 무 손실 압축 알고리즘에 대한 성능 평가가 엔지니어의 관점에서 PRD(Percent RMS Difference)와 CR(Compression Ratio)을 측정하였다면 심전도를 진단하는 진단자의 관점에서 압축의 성능 평가에 대한 연구를 하였다. 일반적으로 심전도 데이터의 압축이 진단에 영향을 미치지 않게 하기위해서는 압축 후 복원된 PQRST파의 위치, 길이, 진폭, 파의 형태 등 진단에 필요한 것들이 손상되어선 안 된다. 대표적인 심전도 압축 알고리즘 AZTEC은 기존의 성능평가에 그 효율성이 검증되었지만 진단자의 관점에서 새로운 성능평가를 제시한다.
수많은 방식의 ECG 압축 코딩 알고리즘이 개발되어왔고 현재도 개발 중이지만 각자의 알고리즘의 성능에 유리한 특정 데이터만을 분석하고 압축율이 다름으로 인해 다른 알고리즘과의 성능 비교를 객관화하고 있지 못하였다. 본 연구에서는 기존의 MIT-BIH에서 제공하는 ECG 신호와 달리 시뮬레이션된 ECG 신호를 기반으로 각각의 알고리즘에 대한 성능비교를 하여 ECG신호의 특성에 따른 코딩 알고리즘의 압축율 및 평균 오차 에러의 정도를 분석비교하였다. 비교 대상 알고리즘으로는 상용화되어 널리 사용되는 Delta 코팅 방식의 문턱치를 갖는 Discrete Pulse Code Modulation과 Discrete Cosine Transform, Lifting Wavelet Transform과 Wavelet 기반 Linear Prediction 4가지 알고리즘을 대상으로 분석하였다. Compression Ratio (CR)을 2,4로 고정하고 Percentage of Root-mean-square difference (PDR)를 분석 한 결과, EMG 잡음의 진폭변 화에는 0.1mV이하의 경우 OCT, Wavelet Lifiting Transform이 낮은 PDR을 보였고, 01.mV이상의 경우 Wavelet based Linear Prediction (WLP)이 낮은 PDR을 보였다. Heart Rate의 간격에 변화를 주어 불규칙성이 있는 경우 WLP가 가장 안좋은 PDR 결과를 보였으며, DCT가 가장 낮고 안정된 PDR 결과를 보였다. DPCM은 노이즈와 진폭간격의 변화에 상관없이 압축율에 의해 크게 PDR 성능 결과가 변화함을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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