최근 십여년 간 통신 네트워크를 제어시스템에 도입한 네트워크 제어시스템 (Networked Control Systems : NCS)에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 이러한 NCS에 대한 최근의 연구동향을 살펴본다. NCS의 정의와 분류, NCS에서 발생하는 지연, 패킷손실, 양자화 오차, 이들을 해결하기 위한 제어기법, 스케줄링 등 여러 NCS와 관련한 제반 사항들의 동향을 살펴본다. 또, 현재 사용되고 있는 무선 네트워크의 종류, 실제로 무선네트워크 제어시스템(Wireless NCS : WNCS)을 구현한 예를 보인다.
본 논문에서는 영상신호의 변환부호화 시스템에서 통계적으로 독립적인 채널 전송오류의 영향을 MSE로 계산하였다. 양자화가 입력신호의 확률밀도함수를 Laplacian, Gaussian, 그리고 uniform분포로 가정하였으며, 양자화된 신호의 부호화시 사용되는 코드로는 NBC, FBC, MDC 및 Gray code가 고려되었다. 본 연구의 결과들로부터, 양자화기입력신호의 확률밀도함수에 따라 어떠한 코드로 부호화하는 것이 채널 전송오류의 영향을 작게 받는가를 알 수 있다.
본 논문에서는 3 차원 메쉬의 기하데이타 압축을 위한 새로운 알고리즘을 소개하고자 한다. 광역좌표계에 의거한 기하데이타 압축방법은 구현이 쉽고 단순하게 양자화가 결정되지만 압축효율은 지역 화표계를 이용한 방법보다 떨어지는 단점이 있다. 반면에 지역좌표계에 기초한 방법은 광역좌표계 방법보다 압축효율은 우수하나 양자화가 사용자의 시행착오에 전적으로 의존하므로, 비체계적이고 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 지역좌표계영역에 적용형 세분화를 도입하여 체계적인 양자화가 가능하도록 하였다. 또한 문맥 모델링기법을 적용하여 연결데이타 압축효율도 더욱 향상시켰다. 결과적으로, 본 논문의 새로운 압축 알고리즘은 압축 효율성을 유지하면서, 동시에 체계적이고 직관적인 방법으로 왜곡율과압축률간의 균형을 제어할 수 있도록 하여 알고리즘의 신뢰성을 높였다.
영상 평활화(Image Smoothing) 작업은 영상 신호 표본화, 정량화, 통신 이동과 같은 과정을 거치면서 잡음 등의 불필요한 신호가 포함된 디지털 영상의 잡음을 감소키는데 많이 이용되고 있다. 이와 같은 영상 평활화 작업에는 대부분 전역적인 공간 영역 혹은 주파수 영역의 전역적인 필터링 기법이 이용되고 있다. 그러나, 기존의 방법들은 왜곡된 잡음 픽셀들의 정보를 그대로 반영하기 때문에 잡음 제거 결과 복원 영상의 선명도는 크게 저해된다. 본 논문에서는 특히나 양자화 과정을 통해 잡음 정보의 변형이 극대화되어지는 압축 영상을 대상으로 하여 적절한 잡음제거 기법을 제안하고자 한다. 특히, 압축 영상의 잡음 추출은 1차 복호화 후의 공간 도메인에서, 추출된 잡음 제거는 주파수 도메인에서 수행함으로써 2차 복호화 후의 잡음제거 결과 영상은 압축 영상의 잡음 제거에 따른 본질적인 문제를 해결하였으며, 실험 결과 역시 다른 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 발휘하였다.
본 논문은 디지털 TV 시스템의 화질 테스트를 위해 사용될 수 있는 정적 비디오 테스트 패턴에 대한 고화질 스트림을 생성할 수 있는 방법을 제안하고 있다. 이를 위해 정적 비디오 테스트 패턴의 부호화에 적합하고 양자화로 인한 화질의 손실을 최소화할 수 있는 사용자 양자화 테이블을 제안하고 있으며, 정적 테스트 패턴의 부호화 과정에서 발생할 수 있는 비디오 버퍼의 넘침 및 고갈 현상을 적응적인 제로 추가 방법을 이용하여 해결함으로써 최적의 화질을 구현하였다. 제안한 알고리즘을 실험해 본 결과 안정된 전송률을 나타낼 뿐만 아니라 화질 또한 멀티버스트 패턴에서 기존 방식 보다 약 3 dB 정도의 우수함을 보여 DTV 시스템의 테스트에 적합함을 알 수 있었다.
본 논문은 분류 벡터 양자화(CVQ)기법을 이용한 통신 시스템에서 채널 오류를 감소시키기 위한 인덱스벡터할당 방식을 다루고 있다. 제안된 시스템은 크게 내부 인덱스 할당방식(IIA inner index assignment)과 교차인덱스 할당방식(CIA : cross index assignment)으로 구성된다. IIA는 부(Sub)코드북 내에서 유사한 코드벡터들에 Hamming거리가 가까운 인덱스들을 할당함으로써 채널에러에 의해 발생된 화질저하를 감소시킨다. CIA는 인덱스 벡터의 클래스 정보를 나타내는 클래스 비트에 발생하는 채널 오류의 영향을 최소화할 수 있는 방법으로서 IIA에 의해 할당된 인덱스 벡터들을 수정한다. 본 논문에서 실시된 컴퓨터 모의실험은 제안된 시스템이 채널 부호화기법을 사용하지 않고도 채널 잡음을 극복할 수 있음을 보여준다.
색상 양자화는 각 픽셀의 색을 가장 가까운 대표색으로 치환함으로써 결과 영상을 단일 색상 영역들로 분할한다. 따라서 색상 양자화된 영상에서는 연속적이며 세부적인 색상 변화가 사라지게 된다. 본 논문에서는 색상 양자화 방법에 대한 선행 지식 없이 이러한 색상 변화를 자동으로 또는 대화적으로 복구하는 새로운 영상 역양자화 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 입력 영상의 단일 색상 영역들 중에서 어떤 영역들끼리 결과 영상에서 연속적인 색상 변화를 가져야 할 것인지 식별한 후, 대표색을 유지하면서 이음새 없이 매끄럽게 연결한다. 또한, 대화형 브러시를 이용하여 어떤 영역들을 매끄럽게 연결할 것인지 또는 분리할 것인지 추가적으로 명시할 수 있게 한다. 사진, 만화, 예술적 삽화 등의 다양한 예제에 대한 실험을 통하여 제안한 영상 역양자화 기법의 유용성을 보인다.
영상 변환부호화에 있어 블록양자화방식은 전체시스템의성능을 결정한다. 본 노문에서는 변환계수들의 분산치를 아는 경우와 거의 같은 성능을 갖는 양자화방법이 연구되었다. 연구된 방법은 비트배정(bit allocation) 및 분산치 추정을 양자화기에서의 분산치부정합 영향이 되도록 작아지게한 것이다. 그 성능은 변환계수의 확률밀도를 몇가지로 가정하여 컴푸터 시뮬레이션을 통해 확인되었다. 그 결과 대칭형 최적 비균등양자화기 및 최적 균등양자화ㅏ기 및 최적 균등양자화기의 경우 종래의 방법에 비해 NMSE면에서 야25%의 개선을 얻을 수 있었고 이 때의 부호화율은 약 1bit/pel 이었으며 사용된 변화능 DCT(diserete cosine transform)이었다.
피부색 정보는 비전 기반 시스템에서 인체 인식에 널리 쓰이는 중요한 정보이다. 그러나 기존의 픽셀 단위의 피부색 분할 방법은 피부색 영역 내부와 외부에 발생하는 오분할로 인해 여러 가지 피부색 관련 시스템의 인식률을 저해시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 양자화 영역 정보로부터 프레임 간에 근접한 유사 피부색의 영역별 분할을 통한 피부색 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 피부색 영역분할을 위해 JSEG 알고리즘을 통해 영상의 칼라를 양자화하여 영역을 분할한다. 분할된 영역으로부터 근접한 유사 피부 영역의 후보를 결정하고, 각 영역의 히스토그램 비교를 통해 피부색 영역을 결정한다. 이렇게 결정된 영역으로부터 피부색 표본을 추출하여 다음 프레임을 위한 피부색 모델을 갱신한다. 성능 평가를 위해 ECHO 데이타베이스와 조명이 변화하는 환경에서 실제 촬영한 영상을 이용하여 기존 연구의 분류 방법 비교 실험을 실시하였고, 기존보다 향상된 영역 분할 및 조명 적응 성능을 보였다.
본 논문에서는 수년 내에 실용화될 것으로 예상되는 DAB (Digital Audio Broadcasting)에 필요한 음성 인터페이스 기술에 대한 기본연구 결과를 소개한다. 연구의 시작 단계이므로 적용 분야는 고속도로 상에서의 교통정보 안내 시스템으로 제한하였다. 즉 목표시스템은 고속도로 상의 출발지와 목적지를 고립단어로 입력하면 시스템이 이를 인식한 후 미리 저장되어 있는 교통 정보 안내 text중 해당 구간에 대한 정보를 추출하여 음성어로 사용자에게 들려 주는 것이다. 현재의 연구 결과는 상기 시스템 중 음성인식 기능은 구현이 완료되었으며 교통 정보 안내는 아직은 문장으로 보여주는 수준이다. 향후 이를 편집 합성기를 이용하여 음성어로 들려 주는 연구를 금년 말까지 개발하여 전체 시스템에 대한 초벌 구현을 완료할 예 정 이 다. 논문에서 소개될 내용은 전체 시스템 개념, 고립단어 인식 기술, 표본화 주파수 및 양자화 bit수에 따른 인식율 변화, 최종 시스템 구현을 위한 향후 계획 등이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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