본 논문에서는 고정 주파수 신호와 선형 주파수 변조 신호가 혼합된 연속 위상을 갖는 주기성 혼합 파형에 대한 선형 주파수 변조 파형의 측정 기법을 제시한다. 다양한 신호 파형을 생성하는 주파수 합성기와 송신 신호를 고출력으로 증폭하는 고출력 증폭기로 구성된 소형 레이더 송신기는 연속 위상을 갖는 혼합 파형을 생성한 다. 첫 번째로 위상이 연속적인 신호를 갖는 소형 레이더 송신기의 구성을 요약하고, 선형 주파수 변조 파형의 비정합에 의한 펄스 압축의 왜곡 특성을 고찰한다. 두 번째로 연속 위상을 갖는 혼합 파형에서 선형 주파수 변조 파형을 측정하기 위해 스펙트럼 분석기를 사용한 측정 기법, 신호원 분석기를 사용한 측정 기법 및 RF 혼합기와 위상 변위기를 사용한 새로운 측정 기법을 기술한다. 마지막으로 측정 결과를 적용한 송신 펄스 파형에 대한 수신 신호의 펄스 압축 결과로부터 측정 기법의 정확도를 확인하였다.
영상에서 관심영역을 추출하여 그 부분에만 워터마크 정보를 넣는다. 관심영역은 영상의 복잡도플 나타내는 방법중의 하나인 PIM(picture information measure)을 변형하여 사용한다 이렇게 추출된 영역에 대하여 DCT(discrete cosine transform)를 이용하여 주파수 공간으로 신호를 변형시킨 후, DCT 계수 값들의 성질인 방향성 정보와 주파수 특성을 이용해 워터마크 정보를 넣는다 기존에 제안된 방법의 단점은 영상의 특징을 사용하지 않고 영상의 전 부분에 걸쳐 워터마크 정보를 넣었기 때문에 영상의 왜곡이 심하다 세안된 방법은 영상의 특징을 이용하기 때문에 영상의 왜곡을 줄일 수 있었다 그리고 영상의 재표본화(resampling), 잡음과 같은 신호처리에 의한 변화에도 강인함을 보여준다 또한 블록에 기반 하여 워터마크를 집어넣기 때문에 JPEG이나 MPEG과 같은 영상의 압축에도 강인한 성질을 갖는 것을 확인 할 수 있었다
DSC-HDTV 시스템은 영상에 존재하는 공간, 시간, 진폭의 중복성을 제거하기위하여 변환 부호화, 움직임 보상 예측 부호화, 적응 양자화를 이용한다. 본 논문에서는 장면 변화와 전송 잡음으로부터 신속히 화질을 복원하는데 이용하는 누설요소의 적용 방법과 인간 시각 시스템을 이용한 인식하중치를 구하여 적응 양자화하는 방법을 제안한다. 인식하중치는 대비 민감도, 시공간 매스킹과 주파수 민감도에 따라 구한다. 적응 양자화는 인식하중치와 버퍼이력상태로부터 얻은 전체 왜곡 레벨을 이용하고 그에 따른 잉여 비트량은 다음 프레임의 화질 개선에 이용된다. 장면이 변할 경우 복원된 영상은 큰 양자화 오차를 포함하기 때문에 움직 보상 예측 부호화에서 구한 변위프레임 차신호가 큰 값이 되어 비트량이 증가하고 버퍼의 상태가 불안정하게 된다. 그러므로 본 논문에서는 누설요소를 장면이 변할 경우 0으로 하고 그이후의 프레임에서의 15/16으로 고정하여 전체왜곡레벨을 표준편차를 이용하여 조절한다. 실험결과 제안된 방법의 영상의 화질은 수 프레임내에 복원되고 버퍼상태도 신속히 안정화된다.
이동통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서 H.263+와 같이 압축율이 높은 부호화 방법이 사용된다. 저대역폭을 통해 고압축 비디오 비트스트림을 전송할 경우, 패킷이 손실되면 영상의 품질이 심각하게 떨어진다. 본 논문에서는 H.263+ 부호화영상이 전송될 때 손상되는 움직임 벡터의 복원기법을 제안하였다. 본 논문에서는 손실된 블록의 움직임 벡터는 인접한 블록의 움직임 벡터와 높은 상관성을 갖는 다는 사실에 착안하여, 시공간적 오류은닉(Temporal-Spatial Error Concealment) 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 손실된 모션벡터를 인접한 블록의 움직임을 클러스터링하여 복원한다. 인접한 블록의 모션벡터는 ALA(Average Linkage Algorithm) 클러스터링 알고리즘에 따라 클러스터링되며, 각 클러스터의 대표값을 계산하여 후보 움직임 벡터 집합을 얻은 다음, 이들 후보의 움직임의 왜곡정도를 계산하여 왜곡이 최소인 움직임 벡터를 선택한다. 제안한 방법으로 복원한 영상의 화질에 대한 객관적, 주관적 평가에서 개선된 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 이진 로고영상의 1레벨 DWT(Discrete Wavelet Transform) 계수값을 워터마크로 사용하여 대상영상의 웨이블릿 영역의 동일 주파수 영역에 삽입하였다. 이것이 본 논문에서 제안한 영상융합이다. 워터마크는 웨이블릿 영역의 동일 주파수 영역에 삽입시 중요 계수들에 삽입된다. 중요 계수는 영상에서 중요한 윤곽선이나 중요 평탄 영역의 정보를 가지고 있다. 워터마크는 절대값이 임계값 이상인 중요계수들에 삽입된다. 강건성을 위해 워터마크의 삽입 가중치로 계수값들의 표준편차를 이용한다. 따라서 제안 기법은 영상에 적응적 기법이며, 워터마크가 삽입된 영상이 절단이나 필터링 또는 압축으로 왜곡되었을 때 제안된 두 가지 검출 알고리즘이 왜곡에 적응적으로 사용될 수 있다.
최근 의료 영상 센서는 급속도로 발전을 이룩하여 미세 병변의 위치와 그 크기를 진단하는 데에 많은 이용이 되고 있다. 하지만 기존 flat panel형태의 의료영상 센서는 인체의 굴곡으로 인한 영상 왜곡으로 발전의 한계에 이르고 있는 실정이다. 이 영상 왜곡으로 인한 오진은 환자에게 불필요한 피폭, 수술적 요법, 약물치료 등 환자에게 치명적인 의료사고를 일으킬 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 flexible substrate을 이용한 투명전극들이 의료영상 센서로서의 적용을 연구 되어 졌다. IZO, ITO, FTO 등의 투명전극들 중 Indium Tin Oxide(ITO)는 다른 전극에 비해 높은 투명도와 낮은 저항으로 인하여 다양한 부분에서 널리 이용 되고 있다. 그러나 ITO를 flexible substrate로 적용 시 불충분한 resistivity와 기계적 강도를 지니고 있으며, 유연성을 위해 전극 재료의 두께를 감소시키면 전도성의 문제를 일으키는 단점이 있는 것으로 알려져 있다. 이러한 문제점을 보완 및 해결하기 위하여 본 연구에서는 sputtering magnetron system를 이용하여 polyethylene terephthalate(PET) substrate 위에 ITO을 증착함으로써 전기적 특성을 알아보았다. PET 필름의 크기를 55 절단하였고 증착 온도는 고온에서 수축하는 PET 필름의 물성을 고려하여 $23^{\circ}C$로 설정 하였다. 가스의 분압 비를 Ar는 50ccm으로 고정하고 O2의 비율을 각각 0, 0.2, 0.4, 0.8, 1ccm으로 나눈 후, 비율에 따라 각각 30, 60, 90sec간 sputtering 증착을 하였다. 또한 각각 30, 60, 90sec간 sputtering 증착하여 O2 유량과 sputtering 증착 시간의 변화에 따른 ITO의 전도특성과 유연성에 대한 전도특성을 측정하였다. 유연성을 측정하기 위해선 bending 각도를 각각 $0^{\circ}$$30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $60^{\circ}$로 구부린 후, Two-point probe를 이용하여 변화된 저항을 통해 ITO의 전기적 성질의 변화를 측정 하였다. 측정결과 flexible ITO substrate의 전도특성은 sputtering 증착시간이 증가할수록 저항 값이 낮아지는 것을 확인하였지만, O2 유량이 증가 시 저항이 낮아지다가 다시 증가하는 결과를 알 수 있었다. 본 연구에서는 Ar:O2의 50:0.8의 조건에서 90sec동안 sputtering 증착한 ITO가 131 ${\Omega}/cm^2$의 저항 값이 측정 되었고 다른 조건에서는 164 ${\Omega}/cm^2$에서 4.7 $k{\Omega}/cm^2$까지 저항변화를 가져 Ar:O2의 50:0.8의 조건이 최적화에 좋은 조건이라 판단하였다. 또한 50:0.8의 조건의 ITO의 경우 bending test시에서도 131 ${\Omega}/cm^2$에서 316 ${\Omega}/cm^2$ 정도의 안정적인 저항변화를 가지는 반면 다른 조건에서는 128 ${\Omega}/cm^2$에서 6.63 $k{\Omega}/cm^2$까지의 변화를 나타나 기계적 형상변화에도 분압비가 영향을 주는 것을 확인 할 수 가 있었다. bending 각도에 따른 저항의 변화를 측정하였을 시, 각도 변화에 따라 중심부의 저항 값이 $60^{\circ}$에서 가장 높은 변화가 나타나 전기저항이 높아진 원인을 찾기 위해 Scanning Electron Microscope (SEM)촬영을 한 결과 저항값이 높아짐에 따라 ITO의 압축응력이 작용하는 부근에 Crack이 발생함을 알 수 있었다. 이러한 결과로 flexible ITO substrate의 Crack발생률을 최소화 시키고 bending시 전도성을 유지하기 위해서는 가스의 유량 최적화가 flexible substrate의 기계적형상변화에 대한 ITO의 내구성을 향상시킬 수 있는 해답이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 H.264/AVC에서 가장 많은 연산량을 차지하는 인터 예측(inter prediction)을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 율-왜곡 최적화 기법(Rate-Distortion Optimization, RDO)이 적용된 JM(Joint Model)의 FME(Fast Motion Estimation)를 대상으로 예측된 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 탐색영역을 결정한 후 적응적인 후보 나선형 탐색을 수행한다. 동시에 가변 블록 크기에 대하여 비용함수의 임계값(threshold)을 결정한 후 가변 구간 움직임 탐색을 수행함으로써 인터 예측의 부호화 복잡도를 감소시킨다. 다양한 영상들을 대상으로 실험한 결과 기존의 예측 방식에 최대 80%의 연산량을 줄일 수 있음을 확인하였다. 이에 따른 화질 열화는 평균 $0.05dB{\sim}0.19dB$에 불과하며, 압축률은 평균 0.58%의 미미한 감소를 보임으로써, 제안한 방법이 고속 인터 예측 알고리즘으로 매우 효율적인 방법임을 확인하였다.
H.264/AVC는 기존 비디오 코덱보다 성능이 우수하여 최근 IPTV, DMB등의 압축표준으로 사용되고 있다. 따라서 H.264/AVC로 압축된 데이터를 이전 코덱을 사용하는 장비에서 이용하기 위하여 트랜스코딩 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 움직임벡터의 군집화(Clustering)를 이용한 H.264/AVC에서 MPEG-2로의 트랜스코딩 방법을 제시한다. H.264/AVC 비트스트림을 MPEG-2의 인코더로 보낼 때 H.264/AVC 가변블록의 움직임벡터들의 거리와 방향성을 고려한 클러스터링을 수행하여 후보벡터를 선택한 후 최소의 왜곡치를 갖는 1개의 움직임벡터로 최종 결정한다. 이렇게 선정된 최종 움직임벡터는 MPEG-2 인코더에서 ${\pm}2$ pixel 만큼 전역탐색으로 보정 한 후 재사용하는 방법으로 트랜스코딩 시간을 최소화하고자 한다. 실험을 통하여 계산시간과 비디오 화질을 비교한 결과 기존연구보다 PSNR값이 최대 6.7% 향상되었으며 부호화 시간은 최대 64% 개선되었다.
HEVC 차세대 비디오 압축 표준은 ITU-TSG16 WP와 ISO/IEC JTC1/SC29, WG 11 두 단체 공동으로 2013년 표준화가 완료되었으며 기존 H.264 하이프로파일과 비교하여 압축효율은 두배 정도이다. HEVC에서 화면내 예측 (intra prediction) 모드는 planar와 DC 모드를 포함한 35개의 방향성 모드가 있으나 모든 모드를 적용한 부호화기를 구현하기 위해서는 하드웨어 복잡도가 증가하며 각 코딩유닛(coding unit) 사이즈에 따라 정확한 모드예측을 위한 RDO (rate distortion optimization) 계산에 필요한 DCT 사이즈도 증가하였기 때문에 본 논문에서는 하드웨어 사이즈를 줄이기 위하여 양자화를 위한 DCT와 SSE 계산을 위한 RDO 블럭내 DCT를 공유하는 화면내 예측부호기를 제안한다. 성능은 HEVC 참조소프트웨어인 HM-13.0과 비교하여 BD-rate는 평균 20% 증가하며 부호화시간은 4배 이상 단축되어 300MHz에서 FHD ($1920{\times}1080p$) 영상의 초당 60 프레임 실시간 부호화가 가능하다.
본 논문에서는 H.264/AVC SE(Scalability Extension)의 부호화 효율을 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 율-왜곡 최적화 기법(Rate-Distortion Optimization, RDO)이 적용된 JM(Joint Model)의 FME(Fast Motion Estimation)를 대상으로 예측된 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 탐색영역을 결정한 후 적용적인 후보 나선형 탐색을 수행한다. 다양한 영상들을 대상으로 실험한 결과 기존의 예측 방식에 최대 80%의 연산량을 줄일 수 있음을 확인하였다. 이에 따른 화질 열화는 평균 0.05dB-0.19dB에 불과하며, 압축률은 평균 0.58%의 미미한 감소를 보임으로써, 제안한 방법이 매우 효율적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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