영상신호의 이차원 코사인 변환부호화에 있어서 변환계수의 분포계수화는 매우 중요하다. 그 이유는 블록양자화 시 분포함수를 잘못 가정하면 양자화잡음이 매우 커지기 때문이다. 본 논문에서는 일반화된 가우시안 분포함수를 이용하여 test를 행한 결과 AC변환계수들은 shape parameter가 0.6인 일반화된 가우시안 분포로 잘 근사화된다는 결과를 얻었다. 이차원코사인 변환부호화의 컴퓨터 시뮤레이션을 통해 Laplacian이나 Gaussian분포로의 근사화와 비교한 결과 shape parameter가 0.6인 일반화된 가우시안 분포로 근사화하는 경우 실험치와 이론치가 거의 일치하며 추력신호 잡음비도 가장 크게 나타났다.
멀티미디어 동영상의 부호화 알고리즘은 기본적으로 손실 부호화(lossy coding)이기 때문에 압축된 동영상에는 불가피하게 화질의 열화가 포함된다. 압축의 정도가 심하지 않거나 압축을 하더라도 영상이 단순하고 움직임이 적은 경우에는 이러한 열화의 영향이 인간의 눈에는 보이지 않지만, 압축률이 너무 높거나 원본 영상에 포함된 움직임이 복잡하거나 공간적으로 세밀한 영역이 많은 경우에는 손실이 심하여 시각적으로 거슬리는 다양한 잡음이 발생한다. 화면 떨림(flickering)은 시간 영역에서의 대표적인 부호화 잡음으로서 프레임율(frame rate)이 너무 낮은 경우에 움직임이 자연스럽지 않고 불연속적으로 튀거나 부호화 비트율(bit rate)을 제어하기 위해서 양자화 파라미터를 변동하는 과정에서 연속되는 프레임들의 화질에 차이를 보이면서 나타나는 현상이다. 본 논문에서는 DMB 환경에서 사용되는 주기적으로 I 프레임이 삽입되는 GOP(Group of Picture) 구조에서 화면 떨림 현상의 원인을 파악하고 멀티미디어 동영상의 시공간적 특성에 따라 특징적으로 나타나는 화면 떨림 현상을 분석한다. 실험 영상으로서 시공간적으로 다양한 특성을 보이며 H.264/AVC방식으로 부호화된 10개의 동영상을 선택하였으며, 양자화 파라미터를 낮은 화질의 영상에서부터 높은 화질의 영상까지 변화시키면서 화면 떨림 현상의 존재 여부 및 정도를 살펴보았다. 실험의 결과로 화면 떨림 현상은 영상의 화질이 너무 좋거나 너무 나쁘지 않은 중간 영역에서 중요하게 고려해야 할 부호화 잡음이며, 프레임 내의 세밀함의 정도, 움직임의 정도, 객체의 크기, 카메라의 움직임 등에 영향을 받음을 알 수 있다.
본 논문에서는 삼각함수와 양자화 된 삼각 퍼지함수를 가중퍼지평균(WFM: Weighted Fuzzy Mean)에 적용하여 비교하였다 또한 잡음의 특성에 따라서 영상에 포함된 잡음을 완전히 제거할 수 없는 단점을 개선하기 위하여, 계층적 구조의 결정기반 신경회로망(DBNN: Decision Based Neural Network)에 퍼지알고리즘을 적용하여서, 영상에 포함된 잡음을 제거하고 동시에 정보의 손실을 최소화하고 최적의 정보를 얻을 수 있는 고속 가중 퍼지결정 신경회로망(FDNN: fuzzy Decision Neural Network)을 구현하였다. 그리고 모의실험을 통하여 WFM과 FDNN의 성능을 비교하였으며, 보트(boats)의 영상에 대한 평균자승오차 (MSE:Mean Square Error)를 비교한 결과 제안된 FDNN이 우수함을 확인하였다.
신호를 블러링하여 상관도를 높이고 차이값의 정보량을 줄이는 BDPCM에 의한 영상 압축 가능성을 보인다. 균일한 양자화 간격을 가지고 부호기의 신호 흐름을 분석하여 복호기에서 완전한 신호 복원 능력을 제시한다. 블러링된 신호를 일반적인 DPCM 예측기에 의한 차이값이 일정한 동적 범위에 속한다는 것을 분석한다. 메디안 필터가 임펄스 잡음을 제거할 수 있는 대신에 신호를 철저히 훼손시키는 단점을 개선하기 위해, 차이값에 대해 선택적으로 필터링하는 것을 제안한다. 차이값 분포가 일정하기 때문에 전송중 잡음 특히 임펄스 잡음이 검출되며 필터링에 의해 제거된다. 이로써 저전송률 영상 전송에서 잡음 제거가 가능한 부호기를 제안하였다.
본 고에서는, 음성을 디지털로 부호화하여 전송함으로써 발생되는 신호 대 양자화왜곡 비(Q)의 개념 및 CODEC과의 관계를 분석하고, MNRU를 디지털 회로로 구현하는데 필요한 입력음성 신호레벨, 잡음의 통계적 성질 및 진폭제한이 음성품질에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한, 본 연구에서 구현한 MNRU의 성능에 대해 주관평가 실험을 실시하여, 다른 나라의 주관평가 결과와 비교/분석하였다.
영상분할이란 영상을 동질성과 연결성을 동시에 만족하는 영역들로 나누는 것으로서 최근 영역기반 부호화 등과 같이 영상을 객체 단위로 처리하고자 하는 응용분야에 필수적인 기술이다. 본 연구에서는 원 영상이 너무 세밀하게 분할되어 있거나 영상에 잡음의 분포를 줄이기 위해서 전처리 작업으로 입력 영상을 양자화 시키고, 양자화된 영상을 형태학적인 필터를 이용하여 에지를 추출함으로서 원 영상을 분할하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 MPEG 복호 시스템에서 에지 신호에 적응적인 가변 필터를 이용하여 양자화 잡음(quantization noise)을 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 복호화된 영상에서 2D Mallat 웨이블릿 필터를 이용하여 에지맵 (Edge map) 및 국부 계수 최대치(Local Modulus Maxima, LMM)를 구한다. 그리고 에지맵에 따라 필터링 영역이 가변되는 가우시안 저역 통과 필터(Gaussian LPF)를 이용하여 블록간에서의 블록화 현상 (blocking artifact)을 제거한다. 그리고 국부 계수 최대치를 이용하여 2D SAF(signal adaptive filter)를 수행함으로써 블록 내에서의 링잉 현상(ringing artifact)을 제거한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 모의 실험 결과에서 기존의 방법에 비하여 PSNR이 0.04-0.20 dB 정도 향상되었으며, 또한 주관적으로 화질이 우수함을 확인하였다.
중력파 관측은 2015년에 사상 최초로 검출에 성공한 이래, 불과 5년 만에 주 1 회 이상 안정적으로 검출되고 있으며 검출기들의 성능이 계속 향상됨에 따라 관측 범위와 빈도가 급격히 확대되는 추세에 있다. 이제 중력파는 전자기파 외에 우주를 보는 새로운 창으로서 확고한 지위를 구축하고 있으며 향후 무궁무진한 발전의 잠재력을 보여주고 있다. 이러한 가능성을 일찌감치 내다본 미국과 유럽의 선도 국가들은 현재 운영 중인 LIGO와 Virgo 검출기의 지속적인 업그레이드는 물론 Cosmic Explorer, Einstein Telescope 등 차세대 거대 검출기 개발을 병행해서 진행하고 있으며, 일본, 인도, 중국, 호주 등 후발주자들도 제각기 다양한 중력파 검출기 계획들을 추진하고 있다. 이에 한국천문연구원에서도 2019년부터 중력파 검출기술 연구를 시작하였으며, 특히 한국과학기술원 물리학과와 협력하여 차세대 핵심기술인 양자잡음 저감기술을 중점적으로 개발하고 있다. 이 발표에서는 본 연구팀의 최근 연구 진행상황을 요약하고 국제 중력파 검출기 공동개발 참여 현황을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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