본 연구에서는, VQ(vector quantization)와 모음 인식에 기초한 화자 인식 알고리즘을 제안하고, 기존의 VQ를 사용한 화자 인식 알고리즘과 성능을 비교하였다. 제안된 화자 인식 알고리즘은 모음 분리, 모음 인식 그리고 평균 distortion양을 계산하는 3개의 과정으로 구성되며, 이때 주어진 음성 신호로부터 모음 부분을 분리하기 위해 RMS 에너지, BTR(Back-to-Total cavity volume Ratio) 그리고 SFBR(Signed-Front-to-Back maximum area Ratio)이 라는 3개 의 Parameter를 사용하였다. 입력 음성 신호의 SNR이 20 dB이고 정확한 모음 분리가 수행되었을 때, 제안된 화자 인식 알고리즘의 성능이 기존의VQ를 사용한 화자 인식 알고리즘의 성능보다 대체로 좋았으며, 입력 신호가 전화선을 통과한 신호이고 잡음이 있는 경우에도 유사한 결과를 얻을 수 있었다
본 논문에서는 H.26L 동영상 압축 표준화 방식에서 블록화 및 링 현상을 동시에 제거하는 계산량이 감소된 일차원 loop filter를 제안한다. 새로운 일차원 정규화 완화 함수가 정의되고 두 개의 인접 방향에서 완화의 정도를 조절하는 정규화 매개변수는 부호화와 복호화 부에서 이용 가능한 코드화 블록 패턴과 양자화 스텝크기로 정의된다. 그러므로, 정규화 매개변수를 정의하고 압축된 동영상으로부터 복원된 영상을 얻기 위한 기타 정보는 필요하지 않다. 실험결과로부터 제안된 알고리즘의 성능은 확인할 수 있었다.
본 논문은 정지 화상에 대한 CBIR(Content-Based Image Retrieval)방법 중 칼라 특성을 이용해서 영상 내 공간 정보를 충분하게 표현할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 칼라 특성을 이용한 CBIR은 영상 내 공간정보를 충분하게 표현하지 못하는 단점을 지니고 있다. 이에 기존 논문에서는 인위적으로 영상을 여러 개로 분할하는 방법 등으로 공간정보를 표현하고자 하였지만 특징벡터의 수가 급격히 늘어남에 따라 검색효율이 저하된다는 단점을 가지고있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 칼라 오브젝트의 추출 방법에 따라 1차와 2차 관계에 의한 방법으로 분류하고, 이동, 회전 특히 크기 변화(축소, 확대)에 탁월한 성능을 보이는 칼라 오브젝트의 3차 관계를 이용한 방법을 소개한다. 주어진 영상으로부터 양자화된 24개의 버킷을 생성해서 각 버킷 내의 칼라에 대한 색의 표준 편차로 색의 분산 정도틀 나타내고, 히스토그램의 빈도수가 높은 세 개 버킷의 평균 칼라 위치를 계산해서 그들의 상호 각도를 추출하여 영상의 특징 벡터로 사용한을 제안하였다. 실험결과 기존 방법보다 특히 영상의 크기 변화에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 계산량도 적어 효율적임을 보여 주었다.
본 논문에서는 JPEG2000 표준에서 주파수 변환기법으로 채택된 이산 웨이블릿 변환과 선형양자화 방법을 채택하여 영상 전체가 아닌 영상의 부분 데이터만을 암호화하여 암호화를 위한 계산양을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 계산양이 많은 암호화 알고리즘 대신 비교적 계산양이 적은 카오스 시스템을 이용함으로써 계산양을 더욱 감소시켰다. 이 방법은 영상의 압축비를 유지하기 위해서 양자화와 엔트로피 코딩 사이에서 암호화를 수행하며, 부대역의 선택과 카오스 시스템을 이용한 무작위 변환방법을 사용한다. 영상에 대한 실험방법은 우선 암호화할 부대역을 선택한 후 영상데이터를 일정한 블록으로 만든 후 랜덤하게 좌/우로 시프트 하는 방법과 두 가지 양자화 할당 방식(Top-down/Reflection code)을 사용하여 암호화한 데이터를 압축 시 데이터양의 변화를 최소화하였다 또한, JPEG2000의 점진적 전송(Progressive transmission)에 적합한 암호화 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 소프트웨어로 구현하여 약 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원 영상 데이터를 부분적으로 암호화함으로써 원 영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 작은 양의 암호화로 효과적으로 영상을 숨기는 방법임을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 여러 방식을 제안하였으며, 이들의 암호화 수행시간과 암호화효과 사이에 상보적인 관계가 있음을 보여, 적용분야에 따라 선택적으로 사용할 수 있음을 보였다. 또한 본 논문의 방식들은 응용계층에서 수행되는 것으로, 현재 유 무선 통합 네트워크의 중요한 문제로 대두되고 있는 끝과 끝(end-to-end)의 보안에 대한 좋은 해결방법으로 사용될 수 있으리라 기대된다.
본 논문에서는 두 개의 공간 스트림을 갖는 multiple-input multiple-output 시스템을 위한 modified maximum-likelihood 심볼 검파 알고리즘 기반의 저 복잡도 고 성능의 심볼 검파기의 구조를 제시하고 이를 구현한 결과를 보인다. 제안하는 심볼 검파기에서는 비용함수 계산 과정에서의 각 심볼 별로 병렬적으로 계산되던 곱셈 연산을 멀티 사이클 기반의 점증적인 덧셈 연산으로 대체하였다. 또한 양자화 과정을 파이프 라인 구조를 적용하여 성상의 범위에 따라 단계적으로 수행할 수 있게 구현하였다. 그 결과 제안하는 심볼 검파기는 256 QAM과 같이 복잡한 변조 방식을 지원하면서도 하드웨어 복잡도가 낮다. 양자화 과정의 파이프 라인을 재구성함으로써 여러 변조 방식과 안테나 환경에서의 심볼 검파를 유연하게 지원한다. 설계된 심볼 검파기는 $0.11-{\mu}m$ CMOS 공정의 라이브러리를 사용하여 최대 478 MHz의 동작주파수에서 38.7K의 논리 게이트로 구현되어 16 QAM에서 166Mbps, 64 QAM에서 80 Mbps의 처리량을 달성한다.
내용기반 영상검색은 영상 내의 정보인 색상, 질감, 형태 등의 특징 값을 추출하여 검색에 이용한다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 이산여현변환, 즉 $8{\times}8$ DCT(Discrete Cosine Transform) 후 얻어지는 DC, AC계수를 이용하여 필터뱅크(filter-bank)를 생성하고, 이를 영상의 내용기반 검색에 이용하는 검색방법을 제안한다. 제안된 방법은 생성된 DCT 필터뱅크에서 DC성분과 주요한 AC성분인 AC01, AC10, AC11 만을 이용하며, DC성분에 대한 양자화를 수행하여 계산량을 최소화한다. 그리고 양자화된 DC성분에 대한 히스토그램 정보를 기반으로 영상 검색에 필요한 특징 값을 산출한다. AC성분에 대해서는 Otsu 이진화를 통하여 개괄적인 형태정보를 취득한 다음 이에 대한 수평/수직 방향으로의 투영 히스토그램을 계산하여 특징 값을 취득한다. 추출된 AC성분의 특징 값은 DC성분의 특징 값과 함께, 특징벡터 빈(feature vector bins)을 구성하여 검색을 수행한다. 실험은 1000장의 데이터베이스를 이용하여 수행 되었으며, 기존의 색상정보를 이용한 검색방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
현재 사용되고 있는 RSA, ECC와 같은 공개키 암호화 기법은 소인수분해와 같은 현재의 컴퓨터로 계산이 오래 걸리는 수학적 문제를 암호화에 사용했다. 그러나 양자컴퓨터가 상용화된다면 Shor Algorithm에 의해 기존의 암호화 시스템은 쉽게 깨질 수 있다. 그로 인해 Quantum-resistant 한 암호화 알고리즘의 도입이 필요해졌고, 그중 하나로 Lattice-based Cryptography가 제안되고 있다. 이 암호화 알고리즘은 Polynomial Ring에서 연산이 행해지고, 그중 Polynomial Multiplication이 가장 큰 연산 시간을 차지한다. 그러므로 다항식 곱셈 계산을 빠르게 하는 하드웨어 모듈이 필요하고, 그중 Finite Field에서 연산 되는 FFT인 Number Theoretic Transform을 이용해서 다항식 곱셈을 계산하는 8-point NTT-based Polynomial Multiplier 모듈을 설계하고 시뮬레이션했다. HDL을 사용하여 로직검증을 수행하였고, Hspice를 사용하여 트랜지스터 수준에서 제안된 설계가 지연시간과 전력소모에서 얼마나 개선되는지를 비교 분석하였다. 제안된 설계에서 평균 지연속도 30%의 개선과 8% 이상의 전력소모 감소 효과를 볼 수 있었다.
Low-density parity-check (LDPC) 부호의 복호에는 성능이 좋은 합곱 알고리즘(sum-product algorithm; SPA)과 하드웨어가 간단한 비트 반전(bit-flipping; BF) 알고리즘이 많이 쓰이고 있다. 본 논문은 이들 두 가지 방법의 장점을 가지는 저복잡도 고성능 복호 알고리즘을 제안한다. 본 제안된 유연 비트 반전(soft bit-flipping) 알고리즘은 비트와 체크 노드 사이에 전달되는 메시지를 계산하는 데 단순한 비교와 덧셈 연산만을 필요로 하며 연산량이 적다는 장점이 있다. 또한 연산이 완료된 메시지의 활용률을 높이고 비균등 양자화(non-uniform quantization)를 채용하여 1000 내외의 부호 길이에서 SPA 에 0.4dB 근접하는 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio)를 달성하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 이용하면, 행 무게(row weight)와 열 무게(column weight)가 높아서 종래의 SPA로 구현하기 어려웠던 부호를 비교적 좋은 오율 성능을 유지하면서 실용적으로 구현할 수 있다.
본 연구에서는 영상처리 기법을 이용하여 조각으로 나누어진 강판의 표면정보를 계산하여 표면정보를 검사하는 새로운 검사 기법을 제안한다. 이는 냉연 표면의 입력영상으로부터 wavelets 변환기법을 이유하여 영상을 정량화하고, 이 영상으로 co-occurrence 행렬을 이용하여 데이터들 간의 주된 특징들을 추출하여, 표면 정보를 인식 후 흠을 분류하기 위한 분류기로서 신경망을 이용하여분류하는 과정을 거치게 된다. 제시하는 알고리즘은 기존의 벡터양자화 기법과 비교하여 우수한 성능을 보임을 실험을 통해 입증하였으며, 실시간 구현에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.
본 논문은 음성을 이용하여 개인의 신원을 확인할 수 있는 화자 검증시스템을 설계, 구현하였다. 특징 파라메터로는 선형 예측 계수나 고속 후리에 변환보다 안정적이고 계산량이 적은 장점이 있는 필터뱅크(filterbank)를 사용했으며 추출된 파라메터들을 LBG 알고리즘을 이용하여 각 개인의 코드북을 작성하였다. 작성된 코드북에 의해 특징 파라메터를 벡터양자화하여 얻어진 코드열로 화자 검증의 참조 패턴 및 입력 패턴을 생성, 이들을 동적시간 정합법을 이용하여 유사도를 측정하여 얻어진 유사도와 임계값을 비교하여 음성 의뢰자(client speaker)인지, 사칭자(impostor)인지 결정하는 화자 검증기를 설계, 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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