• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.393-396
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• 2003

고압축 영상신호에서 발생된 양자화잡음 제거 효과를 비교하였다. 잡음제거는 Soft-Threshold 기법을 이용하여 각 대역에서 양자화 잡음을 제거하였다. Soft-Threshold 기법에 적용하기 위해 각 대역별 잡음분산을 Monotonic 변환 및 SURE, Visu 방법으로 추정하여 양자화 잡음제거 효과를 PSNR로 비교하였다. 양자화 잡음 제거 결과 영상에 따라 달라지지만 유니폼 양자화 영상에서 약 5～6dB 정도의 영상품질 개선 효과가 있었다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.8
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• pp.69-75
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• 2015

양자 통신에서 양자 채널은 일반적으로 잡음을 수반하여 송신자가 보낸 양자 신호들에 잡음을 더하고 신호의 왜곡을 생성하는데, 일반적으로 이 잡음의 정도는 송수신자 간의 통신을 통해 규명할 수 있다. 본 논문에서는 양자 암호 프로토콜에서 양자 채널의 구성에 고차원의 양자계가 적용되었을 때 보안성을 얻을 수 있는 양자 채널의 조건들을 살펴보고자 한다. 특별히 고차원의 양자 신호를 사용하고 양방향 통신을 활용하여 안전한 양자 암호 프로토콜이 견딜 수 있는 한계 잡음 수준을 올릴 수 있음을 보이고자 한다. 본 연구의 결과는 2차원의 양자 신호를 사용하는 양자 암호 프로토콜인 Bennett-Brassard-1984 프로토콜, six-state 프로토콜 등에 적용할 수 있으며, 확장된 일반적인 d차원에서 2-기저 프로토콜 혹은 (d+1)-기저 프로토콜 등에 적용할 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8B
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• pp.1129-1140
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• 2001

본 논문에서는 블록기반 동영상 부호화에서 나타나는 양자화 잡음을 그 특성에 맞게 모델링을 하고, 이를 기반으로 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 양자화 잡음을 특정 프로화일(profile)로 표현되는 블록화 잡음과 비에지 화소(non-edge pixel)에서 백색 가우시안 특성을 가지는 나머지 잡음의 합으로 모델링 한다. 이러한 양자화 잡음의 모델을 기반으로 정칙화 미분(regularized differentiation)을 표현하는 Mallat의 1차원 웨이브렛 변환을 이용하여 영상복원 관점에서 각각의 잡음을 제거한다. 먼저, 웨이브렛 영역의 블록경계에서 임펄스로 나타나는 블록화 잡음 성분들의 크기를 추정하여 줄임으로 해서 블록화 잡음을 제거한다. 이때 임펄스 크기의 추정은 메디안 필터와 양자화 파라미터(quantization parameter), 그리고 국부 활동도(local activity)를 이용하여 이루어진다. 그리고 나머지 잡음은 비에지 화소에서 연역치화(soft-thresholding)을 수행함으로써 제거한다. 이러한 후처리 방법의 구현은 실시간 응용을 위해 웨이브렛 필터를 이용하여 근사적으로 공간 영역에서 이루어진다. 실험 결과, 제안된 방법이 다양한 영상과 압축률에 대해 MPEG-4 VM(verification model) 후처리 필터(post-filter)보다 PSNR 성능뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1979.08a
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• pp.8-11
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• 1979

음성신호의 진폭이 갖는 학율밀도함수(PDF)를 이용하여 음성신호가 균일한 스탭을 갖는 양자기 입력에 가해질 때 발생하는 잡음을 양자화 잡음 및 포화성잡음으로 분리하여 잡음에 관한 표현식을 유도하였다. 이러한 잡음 표현식에서 빗트수 및 포화점을 결정하는 상수에 관해서 수치해석함으로서 각 빗트마다 SNR을 최대로하기 위한 조건을 제시 하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.8 no.1
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• pp.42-49
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• 2004

Purpose : The quantization noise in magnetic resonance imaging (MRI) systems is analyzed. The signal-to-quantization noise ratio (SQNR) in the reconstructed image is derived from the level of quantization in the signal in spatial frequency domain. Based on the derived formula, the SQNRs in various main magnetic fields with different receiver systems are evaluated. From the evaluation, the quantization noise could be a major noise source determining overall system signal-to-noise ratio (SNR) in high field MRI system. A few methods to reduce the quantization noise are suggested. Materials and methods : In Fourier imaging methods, spin density distribution is encoded by phase and frequency encoding gradients in such a way that it becomes a distribution in the spatial frequency domain. Thus the quantization noise in the spatial frequency domain is expressed in terms of the SQNR in the reconstructed image. The validity of the derived formula is confirmed by experiments and computer simulation. Results : Using the derived formula, the SQNRs in various main magnetic fields with various receiver systems are evaluated. Since the quantization noise is proportional to the signal amplitude, yet it cannot be reduced by simple signal averaging, it could be a serious problem in high field imaging. In many receiver systems employing analog-to-digital converters (ADC) of 16 bits/sample, the quantization noise could be a major noise source limiting overall system SNR, especially in a high field imaging. Conclusion : The field strength of MRI system keeps going higher for functional imaging and spectroscopy. In high field MRI system, signal amplitude becomes larger with more susceptibility effect and wider spectral separation. Since the quantization noise is proportional to the signal amplitude, if the conversion bits of the ADCs in the receiver system are not large enough, the increase of signal amplitude may not be fully utilized for the SNR enhancement due to the increase of the quantization noise. Evaluation of the SQNR for various systems using the formula shows that the quantization noise could be a major noise source limiting overall system SNR, especially in three dimensional imaging in a high field imaging. Oversampling and off-center sampling would be an alternative solution to reduce the quantization noise without replacement of the receiver system.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2047-2048
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• 2006

본 논문에서는 MPEG-4 AAC 표준에 근거하여 개인휴대단말과 같은 모바일 단말의 응용을 위해 연산 복작도를 낮춘 새로운 양자화기 구조를 제안하였다. 기존 MPEG-4 AAC 인코더의 양자화기는 rate control과 distortion control을 동시에 수행하는 순환 이중루프 구조를 갖으며, 높은 연산부담으로 인해 실시간 인코딩 및 시스템의 소비전력을 증가시키는 중요한 요인으로 작용한다. 본 논문에서는 이러한 제약조건을 극복하기 위해 허용 잡음 레벨과 대역별 양자화 잡음을 정합하는 잡음 포락선 정합기법을 제안하였고, 이를 응용하여 낮은 소비전력 실현이 가능한 단일루프 구조의 단순화된 양자화기 구조를 제안하였다. 또한 제안한 양자화기를 적용한 독자적인 구조의 MPEG-4 AAC 인코더를 구현하여 검증 및 성능평가를 수행하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.12A
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• pp.2085-2091
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• 2001

In lossy compression method, the transformed coefficients are quantized. This results in the quantization noise. The video image quality and bit rate is closely related with the quantization step. In this paper, we proposed a new quantization function for the improved performance. The DC value of each macroblock is compensated depending on the magnitude of DC quantization error. It is implemented very low bit-rate video coding, i.e., H.26L. The experimental result is useful when the object motion is not severe.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.11A
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• pp.1957-1962
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• 2001

Image and video compression requires quantization error model of DCT coefficients for post processing, restoration or transcoding. Once DCT coefficients are quantized, it is impossible to recover the original distribution. We assume that the original probability density function (pdf) is the Laplacian function. We calculate the variance of the quantized variable, and estimate the variance of the DCT coefficients. We can confirm that the proposed method enhances the accuracy of the quantization error estimation.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.5C
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• pp.413-421
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• 2008

The paper derives asymptotic formulas for the MSE distortion and the signal-to-noise ratio of a mismatched fixed-rate minimum MSE Laplacian quantizer. These closed-form formulas are expressed in terms of the number N of quantization points, the mean displacement $\mu$, and the ratio $\rho$ of the standard deviation of the source to that for which the quantizer is optimally designed. Numerical results show that the principal formula is accurate in that, for rate R=$log_2N{\geq}6$, it predicts signal-to-noise ratios within 1% of the true values for a wide range of $\mu$, and $\rho$. The new findings herein include the fact that, for heavy variance mismatch of ${\rho}>3/2$, the signal-to-noise ratio increases at the rate of $9/\rho$ dB/bit, which is slower than the usual 6 dB/bit, and the fact that an optimal uniform quantizer, though optimally designed, is slightly more than critically mismatched to the source. It is also found that signal-to-noise ratio loss due to $\mu$ is moderate. The derived formulas can be useful in quantization of speech or music signals, which are modeled well as Laplacian sources and have changing short-term variances.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.3 s.303
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• pp.81-90
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• 2005

When we transmit signals, which are quantized by the vector quantizer (VQ), through noisy channels, the overall performance of the coding system is very dependent on the employed quantization scheme and the channel error effect. In order to design an optimal coding system, the source and channel coding scheme should be jointly optimized as in the channel-optimized VQ. As a suboptimal approach, we may consider the robust VQ (RVQ). In RVQ, we consider developing an index assignment function for mapping the output of quantizers to channel symbols so that the effect of the channel errors is minimized. Recently, a VQ, which can reduce the encoding complexity and is called the sample-adaptive product quantizer (SAPQ), has been proposed. SAPQ has very similar quantizer structure as to the product quantizer (PQ). However, the quantization performance can be better than PQ. Further, the encoding complexity and the memory requirement for the codebooks are lower than the regular full-search VQ case. In this paper, SAPQ is employed in order to design an RVQ to channel errors by reducing the vector dimension. Discussions on the codebook structure of SAPQ and experiments are introduced in an aspect of robustness to noisy channels.