본 논문에서는 컬러이미지의 스케일링(scaling)을 위해 경사투영방법을 사용하여 기본적인 보간방법, 최소자승근사(least square approximation)의 결과들과 비교하여 보았다. 경사투영방법은 최소의 근사오차(approximation error)를 제공하는 수직투영(orthogonal projection)방법과 유사한 결과를 제공하며 전처리 필터 디자인에 자유성을 부여하고, 좀 더 일반화된 형태의 보간 방법이다. 사용된 방법을 기본적인 보간법들과 비교하여 보았을 때 더 좋은 PSNR의 결과를 얻을 수 있었으며 최소자승근사 방법과 유사한 결과들을 얻을 수가 있었다.
This paper shows a novel and simple IIR/FIR QMF(quadrature mirror filter) filter banks, mixed IIR and FIR structure. Here, FIR filters used for phase compensation. In this paper, we introduced analysis and synthesis filter banks, which used FIR linear phase filters and all pass filters. In result, phase response of analysis and synthesis filter banks become approximately linear characteristic. Simultaneously, a liasing distortion can be completely canceled.
최근 컴퓨터를 이용한 CAD 디자인 시스템이 날염디자인제도(textile printing design trace)에 널리 사용되고 있다 CAD를 이용한 날염디자인은 기존의 수작업에 비해 공정을 간편하게 하고, 상당히 많은 시간과 경비의 단축을 가능하게 하였다. 그러나 CAD를 이용한 날염디자인제도 역시 상당부분 숙련자들의 수작업을 요구하고 있다. 본 논문에서는 날염디자인제도에서의 컬러 분할 전처리 과정으로 원 이미지를 저주파 통과 필터링하고 컬러분할을 수행하였다. 이렇게 분할된 이미지의 윤곽선을 추출하고 스플라인(Spline)기법을 사용, 더 부드럽고 완만한 곡선을 생성하도록 하였다. 모든 과정은 Matlab을 사용하여 구현하였으며 분할된 이미지를 날염제도공정으로의 적용 가능성에 대해 검토하였다.
본 논문은 VHDL을 이용하여 1997년 국제 표준안으로 제정된 MPEG-2 AAC 복호화기의 각 모듈을 구현하였다. AAC 복호화기는 허프만 복호화, 역양자화, 고해상도 필터뱅크 등의 도구들이 필수적으로 사용된다. AAC 복호화기의 실시간 구현을 위해 각 도구들의 알고리즘을 분석하고, 하드웨어 개발에 알맞게 최적화하여 고속화와 적은 메모리를 사용하여 효율적으로 구현하였다.
In this paper, we want to implement a noise canceller by using FIR filter on DSP(Digital Signal Processor). The FIR filter was designed by Blackman window together with desired band width and center frequency. We adopt Motorola DSP56002 and Crystal CS4215 (A/D and D/A converter) for our purpose. we generate input sinusoidal signals and noises by differential equations and pseudo random sequences on DSP also. The input signal including sinusoidal and noise passes through the FIR filter. The FIR filer output is a sinusoidal signal with noise reduced.
본 논문에서는 DTV, TV-PIP, PC-video, camcorder, videophone 등에 널리 웅용되고 있는 영상 축소기를 제안한다. 제안된 영상 축소기는 2차원 위상 교정 디지털 필터를 이용한 고성능/고화질의 축소이미지를 제공하는 영상 축소기이다. 본 논문에서는 기존 제품에 웅용된 영상 축소기 방식인 Pixel-drop 방식, Upsampling 방식 및 Scaler32 방식의 문제점들을 모두 보완하는 엘리어싱 노이즈 제거 방법과 하드웨어 부담을 최소화한 방법인 디지털 필터의 위상 특성을 웅용한 축소원리를 설명할 것이다. 또한, 제안된 영상 축소기의 성능이 Scaler32 방식보다 우수함을 최종 시뮬레이션 결과(축소 영상)를 Scaler32 방식에 의한 결과와 비교하여 그 타당성을 증명할 것이다. 본 논문에서 제안된 영상 축소기는 라인메모리, 수직축 축소기, 수평축 축소기 및 FIFO로 크게 4블럭으로 구성되어 있다. 또한, 시스템 면적의 최소화를 위해 사용된 필터의 계수는 덧셈기와 천이기로 구현이 가능하며, 필터는 MUX-adder 형태의 구조를 가진다. 그리고, 보상 필터의 추가로 인한 필터의 대역제한폭이 영상 대역제한폭인 6MHz 까지 향상되어 원영상의 고주파 성분의 손실이 최소화된다. 제안된 영상 축소기는 하드웨어 언어인 Verilog-HDL로 설계되고, Cadence로 검증된다. 그리고, 회로 합성은 Synopsys 합성기로 합성되며, 레이아웃은 Mentor에서 수행된다. 사용되는 칩 마스터는 4,500$\mu\textrm{m}$$\times$4,500$\mu\textrm{m}$이며, 실제 레이아웃 크기는 2,528$\mu\textrm{m}$$\times$3,237$\mu\textrm{m}$이다.
주제 기반 크롤링(Topical Crawling)으로 수집된 문서들은 서로 비슷한 단어들을 가지고 있기 때문에 정작 주어진 주제에 적합하지 않은 문서 들을 포함할 수 있다. 이를 해결하기 위해 특정 주제에 해당하는 문서만을 필터링하는 작업이 필요하다. 본 논문은 화재 뉴스 기사에 대한 필터링을 위해 단어 기반 속성과 어울려 화재 뉴스 기사의 특성을 고려한 메타 데이터 속성을 추출하여 이에 특화된 기계학습 메커니즘을 제안하였다. 제안 기법의 F1-측정치는 92.1 %로서, 현재 최고의 성능을 보이는 SVM, 나이브베이즈 알고리즘보다. 2~3% 개선된 것이다.
본 논문에서는 고속 이동환경에서 강건성을 향상시킬 수 있는 OTFS(orthogonal time frequency space) 시스템에서 주파수 및 시간영역에서의 선형 MMSE(minimum mean squared error) 필터를 이용한 디코딩 알고리즘과 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘을 이용한 디코딩 알고리즘의 성능을 비교한다. 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘은 잡음 증폭을 억제함으로써 비트 오류율 성능을 개선할 수 있다. 전산 실험 결과를 통해 주파수 영역에서 MMSE 필터를 이용한 디코딩 알고리즘은 수신기의 이동 속도가 높아짐에 따라 성능 열화가 발생하는 것을 확인할 수 있고, 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘을 이용한 디코딩 방법은 120km/h 속도와 500km/h 속도를 가지는 채널 환경에 대해 주파수 영역 및 시간 영역에서의 MMSE 필터 디코딩 알고리즘에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
최근 보행자와 차량의 항법 정보(위치, 속도, 자세, 방위각, 등)는 기존의 편의(convenience) 목적의 활용뿐 아니라 안전(safety) 보장을 위한 기반 정보로 활용되고 있으며 이에 대한 원천기술 및 활용기술의 연구개발이 활발하게 이루어지고 있다. 본 고에서는 인프라 기반 및 센서 기반의 다양한 보행자/차량용 항법 기술과 항법용 융합 필터 기술을 설명하고 연구사례를 살펴보고자 한다.
특정 기능을 중심으로 연구 개발되었던 LBS는 GPS 기능이 탑재된 스마트폰의 급속한 보급에 의해 개인을 위한 솔루션으로 점차 변모하고 있다. 이에 본 논문에서는 협업 필터링 기술에 기반한 추천 시스템을 개인용 LBS에 적용하여 위치기반 콘텐츠 제공 시스템의 개인화 방안을 제안하고자 한다. 제안하는 개인화 LBS 시스템은 사용자의 현재 위치를 중심으로 사용자가 설정한 반경 거리 안에 공유된 위치기반 콘텐츠의 선호도를 예측하여 사용자가 관심을 보일 것이라 예상되는 콘텐츠를 추천한다. 제안하는 시스템의 성능을 평가하기 위해 실지 구현한 프로토타입을 바탕으로 다양한 조건에서 선호도 예측 정확도를 관찰한 결과, 협업 필터링 기술과 LBS의 융합이 LBS의 개인화를 위한 측면에서 유효함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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