본 논문에서는 동영상 부호화에 있어서의 영상 간 중복성을 제거하기 위한 수단으로 사용되는 움직임 추정 방식에 관련된 내용으로 특히 밝기가 변하는 영상에 대해 부호화 성능을 높여 주는 움직임 추정방식에 대해 부호화 제안하였다. 제안한 움직임 추정은 기존의 평균 절대 오차나 평균 제곱 오차를 기반으로 하는 기존의 움직임 추정에 의한 움직임 벡터와 매크로블록 간 오차의 최소 분산을 가지는 움직임 벡터 중 부호화 시 적은 비트를 필요로 하는 움직임 벡터를 이용함으로써 일반 영상에는 기존의 방법과 유사한 부호화 성능을 나타내고, 화면의 밝기가 급격하게 변하는 영상에서는 기존의 방법보다 우수한 부호화 성능을 나타내도록 하는 방법이다.
본 논문에서는 다자간 화상회의 시스템에서 합성 입체 음향을 재현하는 방법과 음향반향제거 방법을 제안한다. 합성 입체 음향은 HRTF(head related transfer function)을 이용하여 구현하고 반향제거를 위하여 주변잡음에 대하여 강건한 적응 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 SMAP(set-membership affine projection)을 변형한 것으로 적응필터의 계수를 갱신할 때 입력신호와 추정오차신호의 상호상관을 입력신호의 자기상관 행렬과 투영 차수를 곱한 추정오차신호 전력의 합으로 정규화한다. 제안하는 적응알고리즘은 SMAP 알고리즘과 비교하여 투영차수와 주변잡음에 대하여 강건한 특성을 갖는다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 합성 입체음향 반향제거기의 성능이 효과적으로 반향을 제거할 수 있음을 보인다.
공작기계의 오차는 크게 기하하적 오차, 열변형 오차 및 가공오차로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 2차원 가공에서, 각 오차의 원인이 전체 오차에 미치는 영향과 각 오차의 상대적 크기를 정량적으로 분석하였다. 오차의 상대적 크기는 열변형 오차와 가공오차가 상대적으로 기하학적 오차에 비해 크게 나타났으며, 이는 가공 정밀도에 직접적으로 관계된다고 판단되었다. 세 가지 오차를 제거하기 위해 측정된 오차 프로파일을 이용하여 오차의 보정가능성을 검토하였다. 그 결과 각각의 오차요인에 대하여 약 50%의 시스템 오차를 보정할 수 있었으며, 특히, 열변형 오차와 가공오차의 경우 큰 폭으로 오차를 보정할 수 있음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 가공에 관한 기본적인 데이터 베이스를 구축할 수 있으며, 이를 통해 사용자 관점에서 가공오차에 대한 보정이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 CDMA 시스템을 근간으로 향후 서비스 될 3세대 이동통신 시스템에 선택적으로 적용될 수 있는 다중 사용자 간섭 제거 기법을 제안한다. 제안 방식은 다단계 간섭 제거기의 각 단계에 직교 다항식의 근사화 기법을 적용하여 제거될 간섭 신호의 양을 결정하고, 이를 상호 보완적으로 제거한다. 사용자 용량의 포화도에 따른 최적해로의 수렴성을 각 방식의 스펙트럼 반경의 분석을 통해 비교하였으며, 제안한 방식이 병렬 간섭 제거 기법(Parallel Interference Cancellation, PIC)을 사용한 방식과 비교하여 2배 이상의 적은 단계를 사용했음에도 거의 같은 정도의 오차 성능을 보였으며, 실험을 통해 비트 오율이 $10^{-5}$을 기준으로 약 30% 정도의 사용자 수용 능력이 증대되었다. 또한 전력 제어의 적용 여부에 대한 시스템의 비트 오율 측면의 성능 비교, 원근 효과의 관점에서 성능을 비교하여 제안된 간섭 제거 기법이 비적응형 가중치를 적용한 병렬 간섭 제거 기법보다 우수함을 보였다.
본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.
디지털 영상 내의 평탄한 영역에 대한 양자화 과정은 종종 의도하지 않은 의사 윤곽 오차 (false contour artifact)를 발생한다. 본 레터논문에서는 통상적인 블록 기반 비디오 부호화 방식의 양자화 과정에서 발생되는 이러한 오차의 효율적 제거 알고리즘을 보인다. 먼저, 입력 블록에 대해 의사 윤곽의 발생 특성에 기반하여 추출된 특징값들을 이용하여 후보 블록을 선정 한다. 그리고, 해당 블록에 대해 미리 준비된 pseudo-random noise mask를 적용함으로써 의사 윤곽을 제거한다. 이러한 후보 블록 선정을 통한 선택적인 필터링 과정은 불필요한 처리를 최소화함으로써, 화질 열화 억제와 연산 복잡도 감소를 동시에 달성한다. 또한 블록 기반의 처리는 비디오 부호화 루프와의 통합을 용이하게 함으로써, 종래의 코덱 루프 밖에서의 후처리 필터링 방식과 비교하여 구현에 필요한 자원 절감과 프레임 지연 방지라는 측면에서 큰 이점을 갖는다. 제안 알고리즘은 H.264/AVC표준 소프트웨어에 구현되어 율-왜곡 최적화(rate-distortion optimization) 관점에서 압축 성능의 저하없이 낮은 복잡도에서 의사 윤곽을 효율적으로 제거함을 확인하였다.
KSTAR(Korea Superconducting Tokamak Advanced Research) 핵융합 토카막 실험 장치의 플라즈마 가열을 위한 수소 중성입자빔 수송라인 내에 설치되는 collimator에 가해지는 열속 및 플라즈마에 전달되는 빔의 통과율을 해석하였다. 43cm$\times$12cm 크기의 이온원으로부터 방출되는 이온빔의 공간적 분산은 기본적으로는 Gaussian 분산(수직바향으로 1.2$^{\circ}$, 수평방향으로 0.5$^{\circ}$)의 형태를 가지지만 이온 가속 전장의 공간적 불균일로 인해 Gaussian 분산에서 다소 벗어나는 형태를 띠게 되는데, 이의 영향을 고려할 수 있는 수학적 모델을 정립하였다. 해석에 고려된 요소들은 다음과 같다. 이온원을 수많은 점원의 집합으로 가정하여 각각의 점원으로부터 주어진 공간적 분산을 가지는 이온들이 방출되는 것으로 가정하였으며, 방출된 이온은 중성화 과정을 거쳐 40%의 이온만이 중성입자화되며, 중성화되지 않은 60%의 이온들은 bending magnet에서 ion dump로 유도되어 사라지며, 나머지 중성입자들은 직진 운동을 하게 된다. 빔 진행 도중 빔 중앙에서 크게 벗어나는 일부 중성입자들은 여러 겹으로 존재하는 빔 collimator에 의해 단계적으로 제거되며, 일부 중성입자들은 잔류 수소기체에 의한 재이온화 과정을 거치기도 한다. 여기서는 정립된 수학적 모델을 이용하여 이들 collimator에서 제거되는 양 및 재이온화 손실들을 고려하여 최종적으로 플라즈마에 입사되는 중성입자 빔을 계산하였다. 한편, 빔 수송라인 설치시에 발생할 수 있는 설치 오차를 이온원 설치시의 오차와 빔 collimator 설치상의 오차로 구분하여 이들의 의한 영향도 계산하였다. Gaussian 분산을 가정하였을 경우, 이온원에 가장 근접하여 설치되는 collimator에 가해지는 수직성분의 열속은 9.7kW/cm2로 계산되었다. 이 열속을 제어 가능한 수준으로 낮추기 위해서 collimator는 빔 라인과 거의 나란하게 설치될 것이다. 빔의 통과율은 약 33%로서 하나의 이온원에서 방출된 7.8MW 중 2.5 MW만이 플라즈마에 전달되는 것을 알 수 있었다. Non-Gaussian 분산의 경우, 최대 열속은 9.1kW/cm2로 다소 낮아졌으나, 빔통과율은 28%정도로 더욱 낮아졌다. 설치상의 오차에 의한 영향을 살펴보면, 이온원이 1$^{\circ}$ 정도 기울어지게 설치된다면 collimaor에 가해지는 최대 열속 및 빔통과율은 약 15kW/cm2, 16.6% 정도로 나타나 매우 심각한 결과를 초래함을 알 수 있었다. 이에 비해 collimator 설치상의 오차의 영향은 이보다 훨씬 작아 5mm 오차가 발생했을 경우에도 최대 열속은 12kW/cm2까지 증가했으나, 빔 통과율의 변화는 거의 없었다.
GPS 관측에 의해 정확한 위치추정을 위해서는 올바른 함수모형과 통계모형이 사용되어야 한다. 그러나 함수모형에 고려되지 않는 과대오차가 관측데이터에 포함되어 있는 경우는 추정좌표에 편의를 유발 시킨다. 이러한 과대오차는 전리층영향과 다중경로의 급격한 변화 혹은 수신기 오작동에 의해 주로 발생하며, 최소제곱법에 의한 수신기 위치 추정에서 반드시 제거해야 정확도를 최대화 할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 과대오차의 검출, 규명, 적용의 세 단계로 구성된 GPS 관측데이터 처리에서의 품질제어 알고리즘과 통계검정 기법의 성능을 나타내는 신뢰도 이론을 연구하여 의사거리를 이용하는 단독측위에 대하여 구현하였다. 이를 바탕으로 정지측위와 동적측위 관측실험을 실시하여 분석한 결과 잉여관측데이터수가 많고 기하구조의 강도가 높고 보다 현실적인 통계모형을 사용할 때 과대오차 규명 성능이 높아졌으며, 관측데이터에서 과대 오차가 제거됨에 따라 추정좌표의 정확도가 증가되어 전체적으로 GPS 측위의 신뢰성을 향상 시킬 수 있었다.
본 논문에서는 음향 반향 제거기의 새로운 동시 통화 검출기를 제안하여 근단화자신호에 의한 적응 필터의 계수 오조정을 줄이고자 하였다. 제안한 동시 통화 검출기는 마이크 입력 신호의전력과 추정 오차 신호와 마이크 입력 신호간의 상호 상관의 비를 이용하여 동시 통화를 검출하는 방법이다. 제안한 동시 통화 검출기는 주변 잡음이 없는 상황에서는 다른 동시 통화 검출기와 비교하여 우수한 성능을 보였다. 그리고 전체적인 음향 반향 제거기의 향상을 가져왔다.
본 논문에서는 오차역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 학습시켜, 각 프레임에서의 음성 및 잡음 구간의 검출에 의한 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 신경회로망에 의하여 음성 및 잡음 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 스펙트럼 차감법을 제안한다. 본 실험에서는 원음성에 백색잡음 및 자동차잡음을 부가하여 음성인식의 인식율을 평가한다. 또한 인식시스템에 의하여 검출된 음성 및 잡음 구간을 이용하여 각 프레임에서의 스펙트럼 차감법에 의한 잡음제거의 실험결과를 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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