Scanning Tunneling Microscopy는 개인용컴퓨터가 보급되고, 저잡음 아날로그 칩들을 구할 수 있으며, 압전세라믹 기술이 발달하기 시작한 1981년 스위스 IBM Zurich 연구소에서 H. Rohrer와 G. Binnig 박사에 의하여 발명되었다. 이 발명 7~8년 이전 미국 표준연구원의 R. Young 박사도 비슷한 시도를 하였지만, 이 때는 제어할 수 있는 컴퓨터가 없었고, 조절 회로의 잡음 레벨도 컸으며, 역학적 진동도 커서 목적을 달성할 수 없었다. STM의 발명 후 32년이 지난 지금, 조절용 컴퓨터의 발전은 물론, 조절용 역되먹임 회로 또한 digital signal processor나 FPGA를 사용하는 형태로 변화하여 전기적 잡음도 현저히 감소하였다 [1,2]. 동시에 측정 에너지 해상도를 개선하기 위하여 세계적으로 여러 그룹이 장치를 1 K 이하에서 작동할 수 있게 제작하였고, 0.3 K에서 작동하는 상업용 제품도 등장하였다. 이 결과 에너지 해상도는 30 meV 에서 2~3 ${\mu}eV$ 감소하였고, 온도변화에 따른 측정 위치의 변화도 피할 수 있게 되었다. 터널링 검침의 화학적 성분을 흡착과 같은 방법으로 조절하여, 공간 해상도는 물론 에너지 해상도도 더욱 줄일 수 있게 되었고, 스핀에 민감한 터널링 제어도 가능하게 되었다. 이제는 금속, 반도체, 초전도체는 물론 분자, 거대분자, 나노 크기의 양자점등도 측정이 가능하게 되었다. 분자진동 측정이 가능하며, 분자의 성분 분석이 가능하게 되었고, 스핀의 전도와 관련된 제반 문제들을 연구할 수 있게 되었다. 지금부터 10년 동안에는 포논의 측정과 전자와 포논 exciton 등이 관여된 다체계 현상, 이들의 동역학적 현상이 측정 가능하게 되었다. 핵자기 공명도 시도되고 있으며 화학적 구명 및 원자들 사이의 결합도 측정 가능하게 될 것이다. 이제 STM은 초고 진공에서 작동하는 Atomic Force Microscopy와 함께 지금까지 고체물리학 실험 장치가 만들어 내지 못하던 새로운 결과를 도출해 낼 것으로 기대한다.
본 논문에서 인간의 시각특성을 고려한 적응적 DCT 영상 부호화 방법이 제안되었다. 인간의 시각은 어두운 부분에서 잡음에 상대적으로 덜 민감하다. 이러한 특성은 Weber의 법칙으로 설명된다. 즉, Weber의 법칙은 인간의 감지가능차(j.n.d)가 영상의 밝기에 비례함을 말한다. 그러므로 이러한 특성이 영상처리에 응용될 때 밝은 영역에서 잡음을 줄이는 것 보다는 어두운 영역의 잡음을 줄이는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 DCT 계수의 AC 계수를 그 블럭의 평균적 밝기를 의미하는 DC 계수로 정규화함으로써 상대적 어두운 부분의 AC 계수를 세밀하게, 밝은 부분의 AC 계수를 거칠게 양자화하였다. 주관적 평가 결과 낮은 비트율에서, 제안된 부호화 방법이 Weber의 법칙을 고려하지 않은 방법보다 향상됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 잡음에 강인한 화자식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 잡음이 첨가된 음성신호를 웨이블렛 서브밴드 필터뱅크를 이용하여 각 주파수 대역별로 신호를 분리한 후 개별적인 대역별로 인식 알고리즘을 수행하기 때문에 어떤 서브밴드에서의 노이즈 영향이 상대적으로 적으므로 대역제약된 형태로 주어지는 일반적인 주변잡음이 있는 환경하에서 우수한 성능을 보일 수 있도록 시스템을 구성하였다. 제안된 알고리즘은 화자인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 15∼60%의 향상된 인식률을 보였다.
본 논문에서는 펄스 위치 변조를 사용하는 직접 검파 광통신 채널에서의 터보부호의 성능에 대하여 연구한다. 직접 검파기로서는 이상적인 광자 계수기를 사용하는 경우를 가정하며, 채널 잡음으로는 양자 잡음뿐 만 아니라 배경 잡음도 있는 경우를 가정한다. 즉 사용된 채널 모델은 M-ary PPM Poisson 채널이다. 이 채널에 터보 부호를 적용하기 위한 송수신기의 구조를 제시하고, 또한 제안된 터보 부호화 시스템을 위한 터보 복호 알고리즘을 유도한다. 복호 알고리즘의 유도는 기존의 AWGN 채널을 위한 터보 복호 알고리즘에서 가지 메트릭 연산 부분을 수정함으로써 얻어진다. 이론적인 비트 에러 확률 상한 값의 유도 및 컴퓨터 시뮬레이션의 실행을 통하여, 제안된 터보 부호화 방식의 성능을 분석하고 그 결과를 Reed-Solomon 부호 및 길쌈 부호의 성능과 비교한다.
본 논문에서는 이동보상과 분류 벡터양자화기를 이용한 화면각 부호화방법을 제안하였다. 이동보상벡터양자화방식에서는 중요화소를 포함하는 블록을 효과적으로 부호화하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서, 이동보상후에 나타나는 화면간 예측오차에 적합한 분류법을 갖는 새로운 CVQ 알고리듬을 제안하였다. 본 연구에서는 저 전송율에서 영상을 효과적으로 부호화하기 위하여 이동보상에서 처리단위인 블록을 4개의 크기가 같은 벡터로 나누고, 각 벡터들을 벡터내의 중요화소의 위치에 따라 15부류로 분류하여 각기 독립적으로 제작된 부호책에 따라 벡터양자화기로 부호화하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에서 영상회의와 영상전화와 같은 상대적으로 움직임이 적은 영상에 대하여, 평균 비트율이 0.2~0.25 bit/pel에서 35~37dB의 신호대 잡음비를 얻었다.
웨이블릿 변환에 기반을 둔 영상 압축은 기존의 JPEG과 비교했을 때, 블록 형태의 잡음이 나타나지 않고 화소 당 비트 수를 적게 압축할 때의 화질이 우수하므로 산업계에서 널리 사용되고 있다. 이산 웨이블릿 변환에 의해서 생성되는 계수들은 양자화 과정을 거쳐서 코드 비트 수를 줄이게 된다. 양자화 다음에는 무손실 부호화 과정을 통해서 코드 비트 수를 더 감소시킨다. 본 논문은 생성된 계수들의 통계적 특성을 바탕으로 양자화된 계수들에 대하여 효율적으로 무손실 부호화를 수행하는 새로운 알고리즘을 제시하고 있다. 이산 웨이블릿 변환과 양자화 과정을 결합하여 본 알고리즘을 0.5㎛ 표준 셀 방식의 영상 압축 칩으로 구현한 결과, 효율성과 성능을 확인할 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.
본 연구는 시간-보간법을 적용한 FLASH analog-to-digital converter (ADC)에 관한 것이다. 시간-보간법은 기존의 FLASH ADC에서 요구되는 전압영역 비교기의 개수를 줄일 수 있으며 이 따른 전력 소모 및 칩 면적의 절약을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 5-bit, 즉 31개의 양자화 레벨을 갖는 ADC를 설계 및 구현하였으며, 16개의 양자화 레벨은 기존의 전압영역 비교기 방식을 유지하고, 나머지 15개의 양자화 레벨은 시간영역 비교기를 통하여 처리되도록 구성하여, 기존 5-bit FLASH ADC 대비 전압영역 비교기의 숫자를 48.4% 줄일 수 있었다. 시제품은 14 nm Fin Field-effect transistor (FinFET) 공정으로 제작되었으며 구현면적은 0.0024 mm2, 전력소모는 0.8 V 전원전압에서 0.82 mW로 측정되었으며, 400 MS/s의 변환속도 21 MHz 정현파 입력에 대하여 ADC는 28.03 dB의 신호-대-잡음비 (SNDR), 즉 4.36 유효비트(ENOB)의 성능을 보였다.
논문에서는 템플릿과 입력/출력사이에 퍼지논리를 결합한 CNN의 구조를 갖는 FCNN에 미리 정의된 가중구조적 요소의 조합으로 최소/최대 연산을 수행하기 위하여 수학적 형태학의 분해특성을 적용하였다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 영상에 퍼지 estimator를 적용함으로써 잡음을 제거함과 동시에 에지 검출이 가능함을 컴퓨터 모의 실험을 통해 확인하였다. 형태학의 erosion 연산을 적용한 FCNN과 CNN, 메디안필터를 이용한 에지 검출 결과를 비교분석 하였으며, 양자화 퍼지 함수를 이용한 FCNN에 고정 템플릿과 가변적 템플릿을 적용한 결과 FCNN의 성능이 향상됨을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8x8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 클래스 정보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 에지 블록으로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 측면에서는 유사하지만, 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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