본 논문에서는 두 가지 새로운 임펄스 잡음 검출기를 설계하고 총변량(total variation) 최적화를 통하여 영상에 존재하는 임펄스 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 설계된 임펄스 잡음 검출기는 적응 미디언 필터(AMF:Adaptive Median Filter)를 기반으로 하고 있으며 기존의 검출기에 비해 잡음검출의 정확도가 높고 영상의 디테일 정보를 잡음으로 오인하는 확률을 줄였다. 또한 제안하는 검출기는 잡음발생 확률에 무관하게 우수한 성능을 유지한다. 영상에서의 잡음제거는 제안된 검출기에 의해 얻어진 잡음후보 화소에 대해서만 총변량 최적화를 적용하므로 불필요한 계산을 줄이고 영상의 경계선을 잘 보존하면서 잡음을 제거할 수 있다. 실험결과 제안하는 2단 구조의 잡음제거 알고리즘은 다양한 형태의 잡음 밀도에 대해서 기존의 알고리즘에 비해 약 2dB 정도의 화질개선 효과를 얻었다.
본 논문에서는 스칼라 인수 a1, a2, a3를 매개변수화하여 갱신항을 첨가한 비선형 적응 알고리즘의 특성을 해석하고 그 구조를 나타낸다. 수렴 특성의 해석에서 평균 필터계수 벡터에 대하여 전이행열의 값이 기술된다. 그 알고리즘이 안정하기 위한 범위도 증명된다. 또한 본 알고리즘의 시정수도 유도되고, Sign 알고리즘, 기존의 LMS 알고리즘, LFG 알고리즘, QFG 알고리즘의 계산량도 비교해 본다. 평균자승의 수렴특성을 해석하고 평균자승 순환식과 초과 평균자승 오차(excess mean square error) 표현식을 유도하고 본 알고리즘이 안정하기 위한 조선도 정한다. 컴퓨터 모의실험(simulation)에서 CFG 알고리즘이 LMS, LFG 및 QFG 알고리즘보다 계산량이 증가하는 반면 수렴속도에서 현저한 향상을 보여준다.
본 논문에서는 고효율의 비디오 부호화를 위한 적응적인 인-루프 필터 방법을 제안한다. 최근 비디오 부호화 표준화 단체에서는 영상의 부호화 후 복원된 영상과 원본 영상과의 평균 제곱 오차(mean square error) 관점에서 오차를 최소화하는 Wiener 필터기반의 post-filter hint SEI 메시지 방법과 블록 기반의 필터 제어 방법 (block-based adaptive filter control, BAFC)에 대한 연구가 있었다. Post-filter hint SEI 메시지 방법은 후처리 필터로서 프레임간의 예측 오차를 줄이지 못하는 문제점이 있으며, BAFC 방법은 기존 H.264/AVC의 디블록킹 필터와 독립적으로 동작하기 때문에 인코더 및 디코더 영역에서 높은 연산 복잡도를 차지하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존 H.264/AVC의 디블록킹 필터와 문맥 기반으로 설계한 인-루프 필터를 적응적으로 사용함으로써 복잡도를 낮추고 부호화 효율을 높이는 인-루프 필터 방법(Low-complexity adaptive in-loop filter, LCALF)을 제안한다. 실험결과에서 제안하는 방법은 기존 방법보다 평균적으로 약 1% 정도의 비트 감소를 보이고, 동시에 디코더 영역에서 약 22% 정도의 낮은 연산 복잡도를 보인다.
현재 DSP는 음성 및 오디오 신호처리 시스템, 디지털 통신 시스템, 제어 시스템, 영상처리 시스템 등 많은 영역에 걸쳐 성공적으로 사용되고 있다. 몇가지 대표적인 활용분야를 살펴보면, 음성신호 압축 분야 [1-4], MPEG (moving picture expert group)과 같은 오디오신호 압축분야[5,6], 그리고 디지털 통신 시스템에서의 적응 반향제거기, 적응 동화기, 채널간섭 제거, 변복조기, 채널 코딩, 암호화기[7-14] 등에서도 DSP가 사용되고 있다. 그리고 수중 음향 신호처리[15], 디지털 필터 디자인, 전력 스펙트럼 추정, 수중 음향 신호처리 같은 디지털 신호처리 분야[16-23]와 적응 신호처리[24-26], 이외에도 능동 소음 제어기 및 적응 제어기와 같은 제어 시스템 [27]에도 유용하게 이용되고 있다. 또한 영상 압축, 디지털 방송, 의료기기 등과 같은 영상처리 분야[28-32] 및 그 밖의 많은 분야에서 DSP의 활용은 점점 커져가고 있는 추세이다.
단일 센서 기반 반향음 제어 시스템은 하나의 센서 신호로부터 입사음과 반향음을 분리하여 추정하고, 입사신호로부터 반대위상의 신호를 발생시킴으로써 반향음을 감소시킨다. 본 논문에서는 단일 센서 기반 반향음 제어 시스템을 위한 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 측정된 반향음 경로와 제어 경로의 임펄스 응답을 사용하여 최적 제어 필터 설계가 가능함을 보였다. 제안된 최적 필터를 기반으로 하는 반향음 제어 알고리즘은 기존의 적응 필터 기반 알고리즘에 비해 더 우수한 제어 성능을 얻을 수 있으며, 초기 수렴시간 없이 반향음을 효과적으로 제어한다. 1차원 음향 덕트 환경에서 얻어진 신호를 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과로부터 제안한 최적 필터가 잡음 환경에서도 강건한 성능을 보임을 확인하였다.
2개 이상의 스피커로 오디오 신호를 재생할 경우에 발생하는 가장 커다란 문제점은 크로스토크 현상이다. 크로스토크 현상을 제거하기 위하여 역필터를 설계하는 대표적인 방법 중 하나인 LNS 방법은 구현이 쉽고, 계산량이 적다는 장점이 있지만, 전달계의 변동이 발생하였을 경우에는 쉽게 대응할 수 없기 때문에 역필터의 성능이 저하되는 문제점을 갖고 있다.본 논문에서는 LNS방법을 이용하여 기 역필터를 설계하고, 그 역필터를 계속적으로 적응시켜 전달계가 변동하였을 때에도 변동된 전달계에 쉽게 대처할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법의 타당성을 입증하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 기존의 방법과 비교한 결과, 크로스토크 제거 성능이 전 주파수 영역에서 개선됨을 확인하였다.
모바일 심전도(ECG) 신호 측정은 수 mV의 작은 소 신호를 측정하는 기술로서 동적 잡음을 제거하기 위한 많은 연구가 진행 되어 왔다. 특히 심전도 전극 케이블의 흔들림이나 피부의 움직임으로 인하여 유발 되는 등 전위선 잡음의 제거는 심전도 측정을 위한 핵심 연구 내용 중 하나이다. 본 연구에서는 심전도 신호의 등전위선 동적 잡음을 제거하기 위해 정규화 최소 자승법(NLMS)와 지연 최소 자승법(DLMS) 방식을 결합한 적응 필터의 스텝 사이즈를 결정하여 적용하는 기법을 제안 하였다. 제안한 기법은 필터의 초기 스텝 사이즈를 조정하여 기본 노이즈를 차감 한 후, 해당 과정에서 발생할 수 있는 심전도 신호 특성의 왜곡을 줄이는 방법이다. 본 논문에서의 제안한 기법에서, 필터 계수의 값은 필터 순서 사이즈 및 왜곡 최소화 인자에 의해 직접적으로 스케일링 설정 된다. 그리고 제안된 필터는 실시간 필터링에 필수적인 계산의 복잡성을 줄이도록 하여, 연산시간을 줄일 수 있을 것으로 기대되므로 소형 프로세서 및 저전력 소비가 요구되는 모바일 심전도 측정기기에 적합한 장점을 가진다. 또한 종래의 NLMS 적응 필터와 신호대잡음비(SNR)를 비교하여 우수함을 확인하였다.
수중음향 시스템에서는 빔형성(Beamforming) 기법을 이용하여 목표물로부터 신호를 수신하고 이에 대한 정보를 얻어낼 수 있는데, 이러한 빔형성에 있어서 주엽(Mainlobe)의 빔폭(Beamwidth)과 부엽(Sidelobe)의 크기(Level)를 설계자가 목표하는 값에 최적화 시킬 수 있는 방법을 찾는 것이 무엇보다도 중요하다 최근 연구된 빔형성 기법의 대표적인 결과 중 하나로는 Phi1ip의 Weighting Function Method를 들 수 있다. 이러한 Phi1ip의 방법은 목표 주엽폭과 부엽 준위를 정하고 이를 적응필터 설계방식과 유사하게 적응시켜 나가는 과정을 이용한다. 그러나 이 방법은 주엽폭과 부엽 준위간의 상관관계로 인해서 원하는 부엽준위에 다다르지 못하거나 결과값을 얻는데 상당한 시간이 소요되는 경우가 자주 발생하는데, 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 부엽 준위에 미치지 못하는 일부에 대하여 부분 최적화를 시켜 비교적 쉽게 설계를 만족시키는 새로운 알고리듬을 제안하고자 한다.
이 논문은 선형 송·수신 필터의 메모리와 증폭기의 비선형성에 기인하는, 메모리 있는 비선형 시스템의 인식(identification)과 보상에 대해 다룬다. 이와 같은 비선형 시스템은 메모리가 있는 두 개의 선형 시스템 사이에 메모리 없는 비선형 시스템이 있는 것으로 모델링할 수 있으며, 통계적 경사 근사법(stochastic gradient method)으로 선형 시스템의 필터 계수와, 다항식으로 표현되는 비선형 시스템의 계수를 구한다. 이렇게 모델링 되는 통신 채널은 통계적 경사 근사법과 간접 학습 구조를 사용하여 전치 보상기를 설계함으로써 보상한다. 여기서 제시한 비선형 보상 방법은 특정한 통신 채널 모델이 필요 없으며, 적응적으로도 적용이 가능하다.
사용자 적응적 방송 수신이란 많은 방송 채널들이 존재 할 때, 사용자의 선호도에 따라, 관심이 있을 만한 프로그램들 또는 사용자가 지정한 특정한 프로그램만을 전자 프로그램 가이드의 형태로 보여주어 원하는 방송을 쉽게 선택, 시청할 수 있도록 하여 주는 필터링 기능, 짧은 시간에 긴 프로그램을 요약하여 보고자 할 때 사용자의 선호도에 따라 맞춤형 요약을 제공하는 브라우징 기능 등을 포함한다. 또한 디지털 저장 장치를 포함 할 때, 사용자의 시청 습관에 따라 자동으로 사용자 취향의 프로그램을 녹화하여 녹화된 프로그램을 수신중인 프로그램들과 함께 필터링/브라우징 기능을 제공 할 수 있다. 이러한 사용자 적응적 방송 수신을 위하여 몇 가지 기초적인 데이터를 필요로 하게 되는데 크게 사용자 선호도 정보와 프로그램 정보로 나뉘어 질 수 있다. TV Anytime forum은 사용자 적응적 방송수신을 위한 표준 작업으로 사용자가 원하는 프로그램을 원하는 시간에 원하는 방식으로 시청할 수 있도록 하여 주는 것을 그 목표로 하고 있으며 MPEG-7은 이러한 방송 수신을 위한 내용 정보 뿐만 아니라 멀티미디어 프로그램에 대한 많은 내용 정보 구조들을 포함한다. 이 논문에서는 MPEG-7과 TV Anytime forum의 연관성을 알아보고, 사용자 적응적 방송 수신을 위하여 필요한 데이터 구조를 설계하였다. 추가로 설계된 사용자 적응적 방송 수신을 위한 데이터 구조와 MPEG-7 기술 구조의 관계와 그 이용 방법을 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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