• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.15 no.6
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• pp.526-534
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• 1990

In the implementation of digital filters, the coefficient errors are occurred when filter coefficients are quantized by finite wordlength. They change the frequency responsed and output characteristics of the filters and therefore they become a main reason which could stimulate coefficient sensitivity especially in recursive filters. In this paper, we study the characteristics of coefficient sensitivity for WDF that is less effective to the coefficient errors. The simulation based on the method of fixed-point quantization demonstrates that the frequency responses of WDF have better preformance than those of conventional cascade IIR filter when variations of finite wordlength is considered.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.8 no.2
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• pp.24-30
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• 2003

In this Paper VTQM(Variable Threshold quantization Method) is proposed, which enhances PSNR by composing the advantages of round-off and truncation quantization methods. From vast experiments, PSNR's of JPEG images with the method are compared with that of standard JPEG methods. At the boundary which affects the compression ratio, VTQM quantizes with a new threshold to reduce the length of compressed data; otherwise, VTQM employs the round-off quantization method to preserve the original image information. As a result, VTQM reduces bit rate while preserving the image quality. The experimental results show that VTQM enhances PSNR by 0.2∼0.3dB, 0.4∼0.5dB with the same bit rate than those of the traditional truncation and round-off quantization methods, respectively.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1987.04a
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• pp.206-211
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• 1987

본 논문에서는 입력 신호인 정현파의 위상을 PGZC(positive going zero corssing)에 대해 한주기당 2회씩 추적하도록 하는 디지털 위상도기 회로(DPLL)을 제시한다. 제시된 루루프는 한 주기당 2번의 표본화를 갖도록 함으로써 한 주기당 하나의 표본을 취하는 기존의 DPLLqhek 정상 상태에서의 위상오차 변동범위가 전체적으로 1/2로 감소되었고, 연속 표본들간의 오차와 양자화 준위의 선택에 따라서 루우프의 천이 응답이 좋아짐을 알 수 있었다. 그 해석적 결과를 실제적으로 요구되는 조건류에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 행함으로써 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1998.06a
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• pp.1089-1092
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• 1998

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.6
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• pp.522-530
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• 2002

This paper introduces a neural network (NN) -based nonlinear predictor for the LP (Linear Prediction) residual. To evaluate the effectiveness of the NN-based nonlinear predictor for LP-residual, we first compared the average prediction gain of the linear long-term predictor with that of the NN-based nonlinear long-term predictor. Then, the effects on the quantization noise of the nonlinear prediction residuals were investigated for the NN-based nonlinear predictor A new NN predictor takes into consideration not only prediction error but also quantization effects. To increase robustness against the quantization noise of the nonlinear prediction residual, a constrained back propagation learning algorithm, which satisfies a Kuhn-Tucker inequality condition is proposed. Experimental results indicate that the prediction gain of the proposed NN predictor was not seriously decreased even when the constrained optimization algorithm was employed.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.4
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• pp.422-431
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• 2000

This paper proposes a new codebook generation method, called a PCA-Based VQ, that incorporates the PCA (Principal Component Analysis) technique into VQ (Vector Quantization) codebook design. The PCA technique reduces the data dimensions by transforming input image vectors into the feature vectors. The cluster of feature vectors in the transformed domain is bisectioned into two subclusters by an optimally chosen partitioning hyperplane. We expedite the searching of the optimal partitioning hyperplane that is the most time consuming process by considering that (1) the optimal partitioning hyperplane is perpendicular to the first principal axis of the feature vectors, (2) it is located on the equilibrium point of the left and right cluster's distortions, and (3) the left and right cluster's distortions can be adjusted incrementally. This principal axis bisectioning is successively performed on the cluster whose difference of distortion between before and after bisection is the maximum among the existing clusters until the total distortion of clusters becomes as small as the desired level. Simulation results show that the proposed PCA-based VQ method is promising because its reconstruction performance is as good as that of the SOFM (Self-Organizing Feature Maps) method and its codebook generation is as fast as that of the K-means method.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.291-294
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• 2000

본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 개선된 모폴로지와 적응양자화를 이용한 영상부호화 방법을 제안한다 제안한 방법은 제로트리를 기반으로 한 기존의 방법들과 유사한 코딩성능을 가지면서 EZW, SFQ 등에서 나타나는 복잡성을 모폴로지를 사용하여 유효정보를 클러스터링 함으로써 복잡성을 줄일 수 있다. 그러나 클러스터의 개수가 많아지면 클러스터를 나타내는 부가정보의 양도 많아진다. 이러한 부가정보의 비율이 실제데이터에서 많은 비중을 차지하기 때문에 개선된 모폴로지를 적용하여 효율적으로 부호화 함으로써 영상의 화질을 개선하였다. 또한 고주파 대역에서의 유효계수를 효율적으로 코딩하기 위해 적응양자화를 적용하여 양자화 시 오차범위를 줄일 수 있다. 따라서 제안한 방법은 양자화 시 발생하는 많은 비교연산을 줄일 수 있으며, 기존의 방법에 비해 화질을 개선하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.9
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• pp.1064-1072
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• 1999

The well-known Dimension Exchange Method(DEM) to quantized loads may result in difference in assigned loads to processors as large as logn~units, in the worst case, after balancing for a hypercube of size n. In order to limit the increase of the accumulation of these differences, this paper proposes a method that limits the accumulation of the difference by redistributing an unit load (odd or even) of the same type, if possible, when there is a load distribution between two processors. We reduced the maximum difference to LCEIL logn over {2} RCEIL . The result shows the simulation experiments which show about 30% improvement in speedup compare to the DEM.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.189-192
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• 2000

벡터양자화는 신호의 압축에 이용되는 일반적인 방법이다. 그러나 유클리드 거리 등을 이용한 거리 계산량이 많아서 코드북 크기나 압축율의 제한이 있게 된다. 따라서 PDS(partial distance search)와 같은 벡터양자화 부호화의 계산량을 줄이기 위한 많은 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 이웃한 음성신호는 급격히 변하지 않고 서서히 변해가는 성질에 착안하여 현재의 벡터 다음에 발생되는 벡터를 조사하여 인덱스를 저장한 후 이를 다음 벡터의 벡터양자화 때 참고함으로써 불필요한 계산을 줄이는 방법이다. 제안한 방법으로 음성신호에 대해 실험한 결과 전탐색의 결과와 비교하여 빠른 시간에 큰 오차없이 벡터양자화 부호화를 할 수 있었다. 이 방법은 PDS와 같은 이미 제안되어 있는 많은 방법들과 같이 이용하면 더욱 효과적인 벡터양자화 부호화를 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.340-342
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• 2020

본 논문에서는 CNN을 이용한 TCX 모드 기반의 주파수 정보 복원 기술을 제안한다. TCX 모드는 USAC에서 지원하는 음성을 위한 양자화 기술로 부호화 과정에서 포락선을 평탄화한 후 양자화한다. 이러한 평탄화 동작은 주파수 정보 간의 상관도를 높여 네트워크의 학습을 쉽게 만들고 예측 성능을 높인다. 제안하는 방법은 청각 심리 모델 기반으로 구현된 주파수 정보 복원 방법에 TCX 모드 기반의 양자화 방법을 적용하여 일부 주파수 정보만을 사용해 손실된 주파수 정보를 복원한다. 제안하는 방법을 사용해 기존 방법보다 낮은 학습 오차를 얻었고 최적화 되지 않은 조건에서 동등한 음질을 얻었다.