커널 기반 평균 이동 물체 추적(kernel-based mean-shift object tracking) 방법은 신뢰할 수 있는 물체 추적의 실시간 구현이 가능하기 때문에 최근 많은 관심을 받고 있다. 이 알고리즘은 표적 모델과 표적 후보 간의 히스토그램 유사성 비교를 통해 최적의 평균이동 벡터를 찾는데, 실시간 구현을 위해 대부분의 알고리즘에서는 색-공간의 균일 양자화를 수행한다. 하지만, 영상의 명암 분포가 편중되어 있는 경우 색-공간의 양자화 후 히스토그램 분포가 몇 몇 빈에 집중되기 때문에 히스토그램 유사성 비교의 정확도를 감소시키게 되고, 따라서 추적의 성능이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램 빈을 적응적으로 조절하는 비-균일 양자화 알고리즘이 제안되었으나 높은 복잡도로 인해 실시간 추적 알고리즘에 부적합한 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 표적 모델에 대한 히스토그램 평활화를 수행한 후 색-공간의 균일 양자화를 수행하는 형태의 고속 비-균일 양자화 기법을 제안함으로써, 색-공간 양자화 후에도 표적 모델의 명암 분포가 전 색-영역에 고르게 분포되도록 함으로써 실시간 평균 이동 추적 기법의 추적 성능이 개선될 수 있도록 하였다. 제안하는 색-공간 양자화 기법을 통해 표적 모델과 비교 후보군 사이에 비교 대상이 되는 색 요소가 증가하게 되며, 보다 정확도 높은 히스토그램 유사성 결과를 얻을 수 있었다. 물체 추적용 영상을 통한 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 복잡도 증가가 거의 발생하지 않는 동시에, 기존 비-균일 양자화 알고리즘 결과와 유사하거나 좀 더 나은 추적 결과를 보여주었다.
디지털 신호의 양을 줄이기 위한 손실 소스 부호화에서 양자화는 필수적이다. 이때 보다 효율적인 양자화를 위해서는 벡터양자기(vector quantizer: VQ)를 사용하는데, 벡터의 차수 또는 전송률이 올라감에 따라 VQ의 부호화 복잡도는 기하급수적으로 증가한다. 이를 보완하기 위하여 여러 변형된 VQ가 제안되어 있다. 이러한 변형된 VQ의 일종으로 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)가 있는데, 벡터의 차수를 줄여서 부호화 복잡도를 줄일 수 있는 프로덕트 VQ(product VQ: PQ)와 유사한 구조를 가지지만, 일반 PQ보다 더 좋은 성능을 가지면서 일반 VQ보다는 부호화 복잡도가 낮고 부호책을 위한 메모리의 크기도 작은 일종의 구조적 제한을 가지는 VQ이다. 이러한 SAPQ 중에서 부호책의 구조가 양자화 공간의 대각선에 대칭 형태를 가지는 단순한 형태의 1-SAPQ가 있는데, 이러한 1-SAPQ의 성능은 동일한 분포를 가지며 서로 독립인 입력에 좋은 성능을 보인다. 본 논문에서는 1-SAPQ를 1차 마르코프 과정에 대하여 설계하고 그 성능을 평가하였다. 효율적인 1-SAPQ의 설계를 위하여 초기 부호책 설계 알고리듬을 제안하였으며, 수치해석을 통하여 1-SAPQ는 비슷한 부호화 복잡도를 가지는 VQ보다 좋은 성능을 보임을 보였다. 또한 DPCM(differential pulse coded modulation) 기법에 Lloyd-Max 양자화를 사용한 경우의 성능에 근접함을 보였다.
본 논문에서는 동영상 압축의 핵심 기술인 움직임 벡터 추정에 있어서 신경 회로망을 이용한 벡터 양자화에 의해 탐색 영역을 예측하는 방법을 제안한다. 훈련영상을 입력으로 하여 전역 탐색법 등에 의하여 구해진 움직임 벡터를 이용하여 움직임 벡터 코드 북을 생성하고 이를 예측 탐색 점으로 이용한다. 움직임 벡터 코드 북을 생성하기 위해서 병렬 처리 특성과 다양한 학습 알고리즘을 갖는 신경 회로망을 이용하였다. 제안된 방법은 움직임 벡터들의 높은 공간적 상관성을 이용하게 되고 결과적으로 적은 탐색 점으로 움직임 벡터를 추정할 수 있으므로 계산량을 줄일 수 있을 뿐 아니라 움직임 벡터를 표현하기 위해 소요되는 비트 수도 크게 줄일 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 고속 블록 매칭 알고리즘보다 우수함을 보였다.
광통신 분야에서 장파장 p-i-n 광 검출기는. 현재와 미래의 양자 회로 설계나 통신, 측정 시스템에 핵심 부품으로 인정 받아왔다. 특히, 소자의 측면에서 입사되어 오는 광 신호를 검출하여 전기신호로 바꾸어주는 구조의 검출기는 빠른 속도로 신호를 처리하면서도 높은 감도를 가질 수 있어 큰 관심의 대상이 되어 왔다. 그러나 이와 같은 훌륭한 성능에도 불구하고, 소자 제작의 어려움과 낮은 신뢰성 등은 소자의 유용성에 의심을 가지게 하는 역할을 하였다. (중략)
CdSe 기반 나노결정의 구리이온에 의한 형광 소광 특성 및 아연이온에 의한 형광 회복 특성을 관찰하였다. 구리이온이 첨가되었을 경우, CdSe 양자점에서는 매우 빠르고 급격한 형광 소광 특성을 보이는 반면에 CdSe 나노라드의 경우에서는 형광이 서서히 소광되는 특성을 보인다. 구리이온으로 형광을 소광시킨 CdSe/CdS(핵/껍질) 양자점에 아연이온이 첨가되면 소광된 양자점의 형광이 회복된다. 용액 내 1 μM의 아연농도에서 양자점의 형광이 50% 증가됨을 확인하였으며, 아연 농도가 증가함에 따라 양자점의 형광세기가 증가되며 이는 Langmuir binding isotherm 모델로 해석할 수 있다. 이러한 연구를 바탕으로 CdSe 기반의 나노결정을 이용한 형광 화학 센서를 구현할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 경계 영역에서의 색번짐 현상을 줄이기 위한 벡터 오차 확산법을 제안한다. 이러한 결점은 양자화 과정에서 생기는 큰 누적된 양자화 오차의 확산으로 인해서 발성하게 되며, 특히 색이 변하게 되는 영상의 경계 영역에서 특정 칼라띠를 형성하게된다. 따라서 이러한 결점을 줄이기 위해서 세안한 벡터 오차 확산 방법은 오차를 확산 받은 벡터와 8개의 기준색과의 벡터 크기 및 벡터 각을 비교함으로써, 큰 양자화 오차를 전체 중간조 처리 과정에서 제외한다. 먼저 오차가 보정된 벡터의 크기가 8개의 기준색보다 클 경우 양자화 오차를 확산시키지 않게 되며, 벡터 각이 클 경우에도 양자화 오차를 확산 시키지 않는다. 그러므로 제안한 방법은 각 채널의 상관관계를 고려한 벡터 칼라 공간상에서 중간조 처리를 함으로써 시각적으로 색이 향상된 결과를 얻을 수 있었고, 경계 부분에서의 색번짐 현상도 줄일 수 있었다.
벡터 양자화를 이용하여 영상신호를 압축하는 경우, 원 영상을 복원하기 위하여 복호기쪽에 어야 하는 인덱스들 사이에는 높은 상관성이 존재하며, 이러한 높은 상관성을 인덱스의 부호화에 이용하면 보다 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 본 논문에서는, 각 인덱스들을 이전 인덱스의 값에 따라 적응적으로 부호화하는 조건부 엔트로피 부호화를 도입하고, 이 경우 벡터 양자기를 최적화하는 방법을 제안한다. 즉, 조건부 엔트로피 부호화를 도입하는 경우 각 입력벡터당 평균 비트수는 조건부 엔트로피에 근접한다는 사실을 유용하여, 조건부 엔트로피를 제한한 상태에서 평균 왜곡을 최소화 하도록 VQ 부호책을 구성함으로써 최적화 과정이 이루어진다. 또한, 이와 같이 각 입력벡터의 양자화 결과가 다음 입력벡터의 인덱스를 부호화하는데 영향을 미치는 경우, 장시간(long term)의 관점에서 최적인 인덱스열을 찾기 위해 우리는 비터비 탐색 방법을 도입한다. 영상 모의 실험을 통해, 제안하는 방법이, 구획간의 상관성을 이용하지 않는 기존의 엔트로피 제한 벡터 양자기에 비해 같은 비트율에서 약 1.0~3.0 dB 높은 PSNR을 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램을 처리하는 과정에서 필수적으로 발생하는 양자화 과정에 대해 분석하고 최적화된 양자화기를 제안한다. 홀로그램의 압축 표준을 제정하고 있는 JPEG Pleno에서 full complex 홀로그램은 32비트 혹은 64비트의 정밀도를 갖는 복소수로 정의되고, 값의 범위는 홀로그램의 생성 방법 및 객체의 형태에 따라서 매우 다양하다. 이와 같은 높은 정밀도와 넓은 범위를 갖는 데이터는 신호 처리 및 압축 등의 이유로 인해 보다 낮은 정밀도를 갖는 고정소수점 데이터 혹은 정수형 데이터로 변환된다. 또한 다양한 신호처리 과정을 거친 홀로그램 데이터를 SLM에 재생하기 위해서는 SLM의 화소가 표현할 수 있는 값의 정밀도로 근사화된다. 이러한 과정은 양자화를 통한 정규화 과정이라 할 수 있다. 본 논문에서는 높은 정밀도와 넓은 범위의 홀로그램 데이터를 양자화 기법을 이용하여 정규화시키는 방법에 대해 소개하고 최적화된 방법을 제시한다.
본 논문에서는 홀로그램 데이터를 효과적으로 압축하기 위한 디지털 홀로그래픽 데이터 코덱 기술 분석 및 개발을 소개한다. 먼저, JPEG Pleno에서 제공하는 홀로그램 표준 데이터세트의 생성방법과 데이터의 특성을 소개한다. 이산 웨이블릿 변환과 이산 코사인 변환을 이용하여 홀로그램 생성방법에 따른 에너지 집중도를 분석한다. 균일 양자화와 비균일 양자화를 적용시켜 홀로그램 생성방법에 따른 양자화 효율을 분석한다. 변환과 양자화 실험을 통해 홀로그램 생성방법에 맞는 변환기법 양자화방법을 제시한다. 마지막으로, 표준 압축 코덱인 JPEG, JPEG2000, AVC/H.264, HEVC/H.265를 이용해 홀로그램을 압축하고 그 결과를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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