• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권5호
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• pp.8-14
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• 2009

본 논문에서는, 컴프레시브 센싱(compressive sensing, CS)에서 양자화된 측정을 사용하여 CS 복구(reconstruction)를 하는 경우에 일반화된 양자화 제한(generalized quantization constraint, GQC) 집합을 사용하여 convex 최적화를 수행하는 방법을 제안하였다. 제안한 GQC에서는 기존의 양자화 제한 집합의 크기를 조정할 수 있도록 하였으며, 균일 스칼라 양자기를 사용한 CS 복구의 모의실험을 통하여 m/klogn > 2 인 CS 문제에서, 기존의 QC 방법에 비하여 CS 복구의 에러에서 3.4-3.6dB의 성능 개선을 얻을 수 있었다.

• 한국광학회지
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• 제26권2호
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• pp.98-102
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• 2015

PZT를 검출기로 사용하는 광음향 분광 측정법으로 고체레이저의 방사양자효율을 측정하였다. 반도체레이저 여기 Nd:S-VAP 레이저에서 레이저가 발진하고 있을 때 약 58.3 %의 양자효율을 얻었다. 방사양자효율의 측정은 레이저 공진기의 최적화를 가능하게 하는 한 방법임을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.409-412
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• 2000

본 논문에서는 기존의 결정론적 볼츠만 머신의 학습알고리듬을 수정하여 양자화결합을 갖는 볼츠만 머신에도 적용할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 2-입력 XOR문제와 3-입력 패리티문제에 적용하여 성능을 분석하였다. 그 결과 하중이 대폭적으로 양자화된 네트워크도 학습이 가능하다는 것은 은닉 뉴런수를 증가시키면 한정된 하중값의 범위로 유지할 수 있다는 것을 보여주었다. 또한 1회에 갱신하는 하중의 개수 m$_{s}$를 제어함으로써 학습계수를 제어하는 효과가 얻어지는 것을 확인하였다..

• 한국광학회지
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• 제6권1호
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• pp.76-90
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• 1995

반도체 양자구조에 대한 광특성을 이해하기 위하여 정상상태에서의 흡수 스펙트럼과 광여기 발광측정을 통하여 양자구속효과 등의 선형 광특성에 대해 알아보았다. 또한 반도체 양자 구조를 이용한 광소자 개발에 있어서 매우 중요한 반도체의 비선형 광특성을 이해하기 위하여 비선형성을 일으키는 쿨롱 스크리닝, 띠채움, 밴드갭 재규격화, 그리고 열효과 등에 대해 알아 보았다. 그리고 광여기에 의해 생성되는 운반자들의 동력학에 대해 알아보고 이러한 운반자들의 시간에 따른 움직임을 측정하는 degenerate four-wave mixing과 differential transmission spectroscopy등의 시간 분해 분광학에 대해 소개하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.67-75
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• 2012

높은 전송률에서 엔트로피 제한 양자화를 수행 시 최적의 양자기는 격자(lattice) 형태의 부호책을 가지는데, 규칙적인 구조로 인하여 양자화 과정이 단순하며, 격자의 형태에 따라 여러 양자화 알고리듬이 제안되어있다. 이러한 격자 벡터 양자기(vector quantizer: VQ)는 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)를 사용하여 구현이 가능하며, 그 출력도 단순하게 엔트로피 부호화가 가능하다. 본 논문에서는 SAPQ에 기초한 엔트로피 부호화 방법을 제안하고, 무기억성(memoryless) 가우시언 분포에 대하여 여러 제안한 격자 VQ를 구현하고 양자화 에러 곡선을 엔트로피에 대하여 구하여 그 성능을 비교하였다. 실험을 통하여 전송률이 증가하면서 균등 분포에 이론적으로 얻는 이득과 비슷한 이득을 무기억성 가우시언 분포에서도 SAPQ의 출력을 엔트로피 부호화함으로 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.672-680
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• 2010

본 논문은 H.264 동영상 부호화를 위한 적응적인 양자화 행렬 선택방법을 제안한다. 기존의 H.264 양자화 방법은 각 프레임에 동일한 양자화 행렬을 적용하기 때문에 영상의 지역적 특성을 고려하지 못해 코딩 효율이 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 프레임 전체에 동일한 양자화 행렬을 적용하는 대신 매크로블록 단위로 블록이 가지는 방향성을 이용해 적응적으로 양자화 행렬을 적용하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 블록의 방향성을 공간적으로 인접 블록의 인트라 예측모드 특성을 이용하여 결정한다. 방향성이 존재하는 블록에 대해서는 제안한 방식의 가중치 양자화 행렬을 적용하고, 방향성이 존재하지 않는 블록에 대해서는 기존의 양자화 행렬을 적용한다. 가중치 양자화 행렬은 인트라 예측모드에 따라 블록의 변환 계수의 통계적인 분포를 기반으로 설계되었기 때문에, 예측모드의 특성에 적합하게 양자화된다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 BD rate 측면에서 기존 방법 대비 약 2% 정도의 부호화 효율이 상승됨을 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.18-27
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• 2012

고 전송률에서 엔트로피 제한 양자화를 수행 시 최적의 양자기는 격자(lattice) 형태를 가지는데. 규칙적인 구조로 인하여 양자화 과정이 단순하며, 격자의 형태에 따라 여러 양자화 알고리듬이 제안되어있다. 본 논문에서는 이러한 격자 벡터 양자화를 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)를 사용하여 구현하였다. 중요한 여러 격자들이 SAPQ의 단일화된 형태로 부호화된다는 사실을 보였으며, 스칼라 값의 정수 변환 함수를 사용하여 격자 벡터 양자화가 SAPQ를 통하여 간단히 구현될 수 있음을 보였다. 실험을 통하여 부호화 복잡도가 비슷한 ECSQ(entropy-constrained scalar quantizer), ECSAPQ(entropy-constrained SAPQ) 등과 성능을 비교하였는데, ECSAPQ는 저 전송률에서 좋은 성능을 보이는 반면 격자 SAPQ는 넓은 범위의 전송률에서 ECSAPQ보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.11-18
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• 2012

본 논문에서는 고 전송률에서도 구현이 가능한 엔트로피 제한(entropy constrained) 벡터양자기를 제안하였다. 양자화는 프로덕트 부호책에 기초한 프로덕트 표본 적응 양자기(sample-adaptive product quantizer)를 사용하여 엔트로피 제한 SAPQ(ECSAPQ) 설계 알고리듬을 제안하고 실험을 통하여 성능을 비교해 보았다. 제안한 ECSAPQ는 비슷한 복잡도의 엔트로피 제한 VQ보다 약 0.5dB 정도 성능이 좋음을 알 수 있었다. 또한 스칼라 양자기에 기초한 ECSAPQ는 Shannon의 최저 왜곡 곡선과 1.53dB의 차이를 가지는 ECSQ의 고 전송률에서의 이론 곡선보다 더 낮은 왜곡 곡선을 가짐을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.41-45
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• 1985

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.

• 한국음향학회지
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• 제21권6호
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• pp.522-530
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• 2002

본 논문에서는 선형 예측 후에 얻어지는 잔차 신호 (residual signal)를 신경 회로망에 바탕을 둔 비선형 예측기로 예측하는 방법을 제안하였다. 신경 회로망을 이용한 예측 방법의 타당성을 입증하기 위해, 먼저 선형 장구간 예측기와 신경 회로망이 도입된 비선형 장구간 예측기의 성능을 서로 비교하였다. 그리고 비선형 예측 후의 잔차 신호를 양자화 하는 과정에서 발생하는 양자화 오차의 영향에 대해 분석하였다. 제안된 신경망 예측기는 예측 오차뿐만 아니라 양자화의 영향을 함께 고려하였으며, 양자화오차에 대한강인성을 갖게 하기 위하여 쿤-터커 (Kuhn-Tucker) 부등식 조건을 만족하는 제한조건 역전파 알고리즘을 새로이 제안하였다. 실험 결과, 제안된 신경망 예측기는 제한조건을 갖는 학습 알고리즘을 사용했음에도 불구하고, 예측 이득이 크게 뒤떨어지지 않는 성능을 나타내었다.