• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.65-66
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• 2021

본 논문에서는 Wave-U-Net 기반의 오디오 부호화 성능 향상 기법을 제안한다. 기존의 인공지능 기반 오디오 부호화 기술은 오디오의 주파수 정보를 복원하는 방식이기 때문에 완전한 복원을 위해서 주파수의 위상 정보를 별도로 부호화하여 전송해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오디오 부호화의 성능 향상을 위해 음원의 주파수 분석을 필요로 하지 않은 end-to-end 모델인 Wave-U-Net을 사용할 것을 제안한다. Wave-U-Net을 사용한 음원이 사용 전의 음원보다 객관적, 주관적 평가 지표에서 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제8권1호
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• pp.123-130
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• 1994

일반적으로 규칙파 또는 불규칙파중에서의 반잠수식 해양구조물의 응답을 추정할때, 선형계에 적합한 주파수 영역해석법을 사용하고 있다. 대다수의 해양구조물은 Lower Hull과 단면적이 일정한 Column으로 구성되어 있지만, 만약 Column의 단면적이 홀수에 따라 변화한다면 복원력항에 비선형계를 적용해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 비선형 복원력을 고려한 반잠수식 해양구조물의 응답을 추정할 수 있는 시간 영역 해석법을 개발하였다. 그리고, Column형상이 다른 5개의 모델을 선정하여, 이들의 시간 영역 해석결과와 주파수 영역 해석 결과를 서로 비교하였다. 또한 파랑외력으로서 불규칙파를 적용할 때, 비선형 복원력이 해양구조물에 응답에 미치는 영향을 조사 하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.263-266
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• 2005

고해상도 영상은 원격탐사, 의료영상 등 다양한 분야에서 사용되며, 향후에 많은 수요가 예상된다. 초해상도 영상복원은 동일한 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도 영상으로 복원하는 소프트웨어적인 영상 해상도 향상 방법이며, 공간 영역과 주파수 영역의 초해상도 영상복원으로 구분된다. 본 연구에서는 공간 영역에서 확률적 접근법을 이용하여 CCD 영상의 초해상도 영상복원을 수행하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.63-64
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• 2021

본 논문은 wavenet을 이용하여 음성 신호의 대역폭을 확장하는 새로운 모델을 제안한다. 기존의 대역폭 확장은 주로 주파수 영역에서 진행되며, 확장 대역의 주파수 크기는 높은 성능으로 복원하지만 위상 정보를 정확히 복원할 수 없다는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 wavenet 모델을 기반으로 시간 영역에서 저대역과 고대역의 상관관계를 이용하여 고대역 성분을 생성하도록 한다. 제안하는 방법은 모든 동작을 시간 영역에서 수행하며, 제안 방법으로 생성한 고대역 성분이 원음의 고대역 성분과 유사한 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.97-103
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• 2014

본 논문에서는 1/8-rate 위상검출기를 이용한 클록-데이터 복원회로를 제안한다. 기존의 full-rate 또는 half-rate 위상검출기의 사용은 동일 데이터 속도에서 복원된 클록의 주파수가 상대적으로 높아야 하므로 샘플링회로와 VCO의 설계에 부담으로 작용한다. 본 논문에서는 복원된 클록의 주파수를 낮추기 위해 1/8-rate 클록을 사용할 수 있는 위상검출기를 구성하고 Linear equalizer를 위상검출기 입력에 사용하여 복원된 클록의 지터를 감소시켰다. 테스트 칩은 0.13-${\mu}m$ CMOS 공정으로 제작되었고 입력은 3-Gb/s PRBS 데이터 패턴, 동작전압은 1.2-V에서 측정되었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.79-84
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• 2022

본 논문은 문서의 보안과 손실 및 오염에 대하여 복원능력을 향상시키는 방안을 제안한다. 이를 위해서 암호화로 DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network)을 제시한다. 암호화 방법을 구현하기 위하여 2D이미지정보를 광학에 사용되는 공간주파수 전달함수(Spatial Frequency Transfer Function)의 수학적 모델을 적용한다. 공간 주파수 전달함수를 사용하여 광학적 간섭 패턴을 암호화로 사용하고 공간 주파수 전달함수의 수학적 변수를 복호화하는 암호로 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, 딥러닝을 적용한 DnCNN 방법을 적용하여 노이즈 제거하여 복원 성능을 개선한다. 실험결과, 65%의 정보 손실이 있는 경우에도 Pre-Training DnCNN Deep Learning을 적용한 결과 공간 주파수 전달함수만을 활용한 복원 결과 와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-noise ratio)을 11% 이상 우수한 성능을 확인할 수 있다. 또한, CC(Correlation Coefficient)의 특성도 16% 이상 우수한 결과를 보이고 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권10호
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• pp.27-33
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• 2004

본 논문에서는 극성 결정 반송파 복원 알고리즘을 이용하여 고차 QAM에서 효율적으로 위상 및 주파수 오차를 보정하는 회로를 제안하였다. 제안된 회로는 전체적으로 디지털 동작을 하며 위상오차와 주파수 오차를 동시에 보정한다. 제안된 방법은 성상도상에서 회전하는 심볼의 각 속도에서 주파수 오차를 찾아내 역회전 시킨다. 제안된 회로는 입력된 신호의 구간평균을 취하여 가산성 백색 잡음 채널 환경 하에 효율적으로 대처하는 구조를 가지며 I와 Q축 하나의 정보만으로 위상 정보를 추정하여 하드웨어를 간소화 하였다. 회로설계 검증결과 ±35도의 위상오차와 0.25의 일반화된 주파수오차에서 보정을 하는 성능을 보였으며 15dB의 AWGN 환경 하에서도 높은 수렴 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제21권6호
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• pp.566-575
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• 2002

이동통신망과 같이 제한된 대역폭에서 실시간 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 보다 낮은 비트율로 비디오와 오디오 데이터를 압축하여야 한다. 또한 대부분의 대역이 비디오 데이터를 위해 할당되어 있으므로 제한된 대역폭만이 오디오에 할당되게 된다. 오디오 데이터를 낮은 비트율로 압축하기 위해서는 압축율이 높은 알고리즘을 사용하거나, 표본화 주파수 (sampling frequency)를 낮춤으로써 데이터 양을 줄여 낮은 비트율로 부호화하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 낮은 표본화 주파수로 오디오 신호를 압축하고, 낮은 표본화주파수를 사용함으로서 발생하는 대역폭의 손실은 소량의 부가정보를 이용하여 복원해 줌으로써 음질을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 높은 주파수의 스펙트럼을 복원하기 위하여 부호화단에서 낮은 주파수 대역과 다운 샘플링 과정 중에 손실되는 높은 주파수 대역간의 에너지비를 바크밴드에 구한 후 이를 부호화하여 복호화 단으로 전달하고 이를 이용하여 높은 주파수 성분을 복원하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 이용하면 10%∼20% 정도의 추가적인 비트를 사용하면서 기존의 방식보다 세그멘탈 신호대 잡음비는 1㏈∼3㏈의 성능 개선을 보였으며, 주관적인 MOS 듣기 평가를 수행한 결과 기존의 방식보다 음질이 향상됨을 확인하였다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 주파수 영역에서 압축을 수행하는 모든 오디오 부호화 방식에도 적용이 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권3호
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• pp.179-186
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• 2009

본 논문에서는 학습이 가능한 특정화자의 발화음성이 있는 경우, 잡음과 반향이 있는 실 환경에서의 스테레오 마이크로폰을 이용한 특정화자 음성복원 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 반향이 있는 환경에서 음원들을 분리하는 다중경로 암묵음원분리(convolutive blind source separation, CBSS)와 이의 후처리 방법을 결합함으로써, 잡음이 섞인 다중경로 신호로부터 잡음과 반향을 제거하고 특정화자의 음성만을 복원하는 시스템을 제시한다. 즉, 비음수 행렬분해(non-negative matrix factorization, NMF) 방법을 이용하여 특정화자의 학습음성으로부터 주파수 특성을 보존하는 기저벡터들을 학습하고, 이 기저벡터들에 기반 한 두 단계의 후처리 기법들을 제안한다. 먼저 본 시스템의 중간단계인 CBSS가 다중경로 신호를 입력받아 독립음원들을(두 채널) 출력하고, 이 두 채널 중 특정화자의 음성에 보다 가까운 채널을 자동적으로 선택한다(채널선택 단계). 이후 앞서 선택된 채널의 신호에 남아있는 잡음과 다른 방해음원(interference source)을 제거하여 특정화자의 음성만을 복원, 최종적으로 잡음과 반향이 제거된 특정화자의 음성을 복원한다(복원 단계). 이 두 후처리 단계 모두 특정화자 음성으로부터 학습한 기저벡터들을 이용하여 동작하므로 특정화자의 음성이 가지는 고유의 주파수 특성 정보를 효율적으로 음성복원에 이용 할 수 있다. 이로써 본 논문은 CBSS에 음원의 사전정보를 결합하는 방법을 제시하고 기존의 CBSS의 분리 결과를 향상시키는 동시에 특정화자만의 음성을 복원하는 시스템을 제안한다. 실험을 통하여 본 제안 방법이 잡음과 반향 환경에서 특정화자의 음성을 성공적으로 복원함을 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권3B호
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• pp.323-331
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• 2001

새로운 변환 방식으로 최근 많이 사용하고 있는 웨이블릿 변환은 영상을 시간(위치정보)와 주파수 공간(주파수 정보)에서 동시에 표현함으로서 다른 변환 방식과는 큰 차이를 보여준다. 이런 웨이블릿 변환의 통계적 특성을 이용한 제로트리 분호화 기법은 영상 전체에서 의미 있는 영상 계수를 선별하여 약속된 우선 순위대로 부호화함으로서 매입 파일(embedded file)을 생성한다. 본 논문에서는 압축율이 큰 경우 제로 트리 부호화 과정 중 불확실 구간에서 발생하는 오차를 측정하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 참조함으로서 결과의 향상을 보이고자 하였다. 오차 교정은 제로트리 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한 성분을 살리는데 효과적이었다. JPEG과 DCT기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성분을 보일 뿐 아니라 고압축 복원시 발생하는 DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.