본 연구는 전송 오차의 이미지 복원에 관한 방법으로 정지영상 또는 내부프레임 정정을 위한 모서리 방향 보간법에 기초한 오차 복원 기술의 개선을 목표로 한다. 여기서 제안된 방법은 블록의 모서리 방향 검출 방법은 스웨터의 손상된 부분을 남아 있는 부분과 맞추어가는 모서리 방향을 이용하는 것에 근거한다 처리 후 데이터 정보에 남은 에러 픽셀을 마지막 단계로 비선형 미디안 필터를 사용하여 보간 하였다. 실험 결과는 제안된 방법의 높은 회복 성향과 낮은 계산 시간은 실시간 영상 처리의 실현 가능성을 나타낸다.
본 논문에서는 DVB-RCS에 적용된 다중 주파수 TDMA 모뎀 개발에 있어 심볼 타이밍 복원을 위한 두가지 보간기를 제안한다. 디지털 수신기에서 샘플링 클럭은 비교적 정확하게 동기화되지 못하기 때문에 정확한 타이밍 추적을 위해 보간기가 이용된다. 기존의 sinc 보간 필터는 무한대의 제로 크로싱 구현이 불가능하므로 제한된 필터계수의 구현으로 인한 단점이 존재한다. 따라서 기존의 보간 필터에 비해 사이드 로브가 적은 카이저 윈도우를 이용하여 이를 해결하고자 두가지 보간 필터, 즉 카이저 윈도우 보간 필터와 카이저 윈도우를 이용한 sinc 보간 필터로 구성된 각각의 타이밍 복원 루프 구조를 제안한다. 결국 심볼 타이밍 에러를 최소화하는 것을 목적으로 구현된 두가지 보간기의 시뮬레이션 결과는 기존의 sinc 보간기의 성능보다 개선됨을 보여준다.
본 논문에서는 대역제한필터(BL-PSF)를 이용하는 OFDM/QPSK-DMR 시스템에 적합한 클럭 복원 알고리즘을 제안하고 OFDM/QPSK-DMR 시스템과 단일 주파수방식의 DMR 시스템의 클럭 위상에러분산을 비교 분석하였다. 기존 Windowing을 적용하는 OFDM/QPSK-DMR 시스템은 수신 클럭의 위상을 동기 시키기 위해 훈련심볼 또는 CP(Cyclic Prefix)등의 잉여 데이터를 사용하나 본 논문의 DMR 시스템은 전송효율을 향상시키기 위해 잉여 데이터를 삽입하지 않고 단일 주파수방식의 클럭복조방식을 채택하였다. 이 방식은 간단하게 구현할 수 있는 장점을 갖는다. 제안한 클럭 복원 알고리즘은 AWGN 환경에서 단일 주파수방식의 DMR 시스템과 성능 열화 없이 동일한 클럭 위상 에러 분산값을 갖는 것을 시뮬레이션 결과로 확인하였다.
어휘 인식 시스템의 오류 보정방법으로는 오류 패턴매칭 기반 방법과 어휘의미 패턴 기반방법이있으며, 이들 방법에서는 오류 보정을 위해 핵심어를 의미적으로 분석하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 음절 복원 알고리즘을 이용한 핵심어 오류 보정 시스템을 제안한다. 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 거쳐 음소가 갖는 의미를 파악하고 음절 복원 알고리즘을 통해 음운 변동이 적용되기 이전의 문자열로 복원하므로 핵심어를 명확히 분석하고 오인식을 줄일 수 있다. 시스템 분석을 위해 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 3.0%의 인식 향상율을 보였다.
부호화된 동영상 데이터를 전송할 때 발생하는 전송 채널상의 에러로 손실된 정보는 수신측의 복호화 된 영상의 화질을 크게 열화 시킨다. 특히 움직임 벡터나 매크로 블록 모드 정보와 같이 중요도가 높은 정보가 손실될 경우, 에러로 인한 이러한 화질 저하는 더욱 심각하다. 이러한 문제를 해결하기 위한 에러 강인 기술의 하나로, 압축동영상 정보의 중요도에 따라 정보를 분할하여 중요도가 높은 정보를 더욱 강하게 보호할 수 있는 데이터 분할 기술이 제안되었다. 그러나 실제 채널 망의 경우 전송 데이터의 서로 다른 중요도를 지원할 수 있도록 하기 위해 일반적으로는 중요한 정보의 경우 동일 패킷을 여러 번 보내는 방식으로 UEP 효과를 얻도록 한다. 본 논문은 이러한 전송환경 하에 동일한 패킷을 중복 전송하는 종래의 기법에 비해 전송 데이터 량을 감소시키면서도 전송 데이터 량 대비 화질을 증가시키기 위하여, H.264/AVC 표준의 데이터 분할 기술에 다중 표현 부호화 기술을 적용하여 데이터 분할 기술의 성능을 향상시키는 새로운 부호화와 복호화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 데이터 분할된 H.264/AVC 표준의 움직임 벡터 정보를 효율적으로 다중 표현 부호화하고 독립적인 패킷으로 분할 전송함으로써 전송 에러에 의해 일부의 패킷을 손실하더라도 올바르게 전송된 패킷만으로 유사한 움직임 벡터 정보를 추정함으로써 에러 은닉 기술의 성능을 향상시키고 채널 에러의 영향을 최소화시킨다. 또한 제안된 다중표현 정합 알고리즘을 사용하여 움직임 벡터의 추정정확도를 향상시켜 복원영상의 화질을 개선한다.
영상 열을 이용한 3차원 구조 복원 기법은 기하학 기반의 전통적인 3차원 모델링 기법의 대안으로 복잡한 대규모 장면을 쉽고 빠르게 모델링 할 수 있는 효과적인 수단이다. 이러한 모델은 모션을 통한 구조 복원기법을 통해 주로 얻어진다. 그러나 모션을 통한 구조복원 기법은 매우 복잡한 기하학 구조와 현란한 컬러를 포함한 물체의 경우, 적용하기에 어려움이 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 평면거울 기반의 새로운 물체 복원 기법을 제안한다. 본 기법은 장면에 포함된 기하구조의 암묵적인 단서를 이용하는 대신 장면 속에 기하학적 단서 즉, 거울의 위치 정보를 강제로 삽입하여 가상 카메라의 위치 정보를 추출한다 구해진 가상 카메라의 위치 정보를 통해 장면의 복잡도에 무관한 3차원 기하 구조를 복원할 수 있다. 이를 위해 먼저 복원하고자 하는 장면을 포함한 평면거울의 영상 열을 포착한다. 다음으로 거울의 위치 정보를 이용하여 가상 카메라의 내, 외부 파라미터를 추정한다. 구해진 카메라 파라미터는 거울의 위치 정보 추출 시 발생하는 에러를 포함하고 있기 때문에 영상 열에 존재하는 코너점들의 대응관계를 이용하여 재 보정한다 마지막으로 구해진 가상 카메라의 내부 및 외부 파라미터 정보를 통해 3차원의 구조를 복원한다 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 신뢰할만한 구조 복원이 가능하였다.
유럽형 라디오 메세지 시스템(ERMES :European Radio MEssage System)은 페이징 시스템으로 주파수범위는 169.4125MHz$\~$169.8125MHz이고 채널당 25KHz 간격 주파수로 할당된 16개의 채널로 구성되어 있으며,4-PAM/FM 변조방식을 사용하고 있는 디지탈 정보 통신의 새로운 형태이다. 본 논문에서는 ETSI(European Telecommunication Standards Institute)의 규격에 의거하여 이중에러까지 정정할 수 있는 에러정정 회로를 갖춘 ERMES 수신 시스템을 설계하였다. 설계한 ERMES 수신 시스템의 오차 성능을 평가하여 4-PAM/FM 방식으로 변조하는 다중 신호에 대한 성능을 분석하였다. 그런데 RF 채널상에서 여러개의 라디오 수신기를 동시에 동작시킴으로써 신호 성분들 사이의 진폭 불균형이 시스템 성능을 떨어뜨릴 수 있으므로 시스템 전개를 위한 최적의 파라미터를 결정하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 송신된 데이타의 복원과정과 전송로상에서 발생할 수 있는 에러가 2비트까지 정정됨을 확인하였다.
디지털 이동 통신 시스템에서, 길쌈부호는 최적 에러정정기법이라 생각된다. 최근 디지털 이동 통신의 부호정정을 위하여 Viterbi 알고리즘은 길쌈부호의 부호화를 위해 가장 널리 사용된다. Viterbi 디코더의 하드웨어 설계를 위하 많은 방법들이 대부분 부호기의 부호율 R=1/2 또는 2/3인 메모리 소자수가 적고 부호 구속장이 짧은 것으로 제안되었다. 본 논문에서는, 지연 메모리 기억소자인 m=6의 부호율 R=1/2 K=1/2, K=7(171,133) 길쌈부호기를 위한 설계방식을 고려하였다. Viterbi 알고리즘에 상태천이 이중검색 방식을 이용한 새로운 기법을 제안하였다. 그리고 회로설계는 랜덤 2비트 에러 정정 복원할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 Viterbi 디코더는 1비트와 2비트 에러신호에 대하여 정확하게 정정하였다.
딥러닝 기술이 발전함에 따라 High-Efficiency-Video-Coding(HEVC)와 같은 비디오 코덱을 딥러닝 기술을 사용해 발전시키는 방법이 많아 시도되었다. 가장 많이 연구된 분야 중 하나에는 코덱 내부의 필터들을 영상 복원 기술을 통해 개선시키는 연구가 있다. 본 논문에서는 그 중 Sample adaptive offset(SAO) 필터링 기법을 깊은 신경망으로 대체하는 방식을 제안한다. SAO는 주변 정보들을 통해 에러의 형태를 결정하고 그를 상쇄하는 값을 전송하는 형태를 가진다. 이 때 찾은 보상 값이 최적의 값이 아니기 때문에 제안 기법에서는 깊은 신경망을 통해서 그 값을 찾는다. 제안하는 네트워크는 최적의 보상 값을 찾는 부분과 에러의 형태를 찾는 부분으로 이루어져 있으며, 두 네트워크를 통해 비선형적이고 복잡한 형태의 에러를 제거할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방식은 저지연 P 모드와 임의접근 모드에서 기존 HEVC 보다 좋은 성능을 낸 것을 확인할 수 있다.
최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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