본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 오류에 강인한 영상 압축 기법을 제안하였다. 공간·주파수 영역에서 웨이블릿 계수들의 통계적 특성, 에너지 특성, 방향 특성을 이용한 제로트리 기법은 높은 압축 성능을 나타낸다. 하지만, 제로트리 부호와 기법은 부호에 따른 부호화 되는 계수의 수가 다르기 때문에 오류에 민감하게 반응하여 한 개의 오류가 전체 영상에 확산되어 영향을 미치게 된다. 제안 알고리듬에서는 SPIHT(Set Partitioning in Hierachical Trees) 알고리듬을 이용한 제로트리 기법으로 영상을 부호화한다. 그리고 부호화 계수들을 부밴드간 상관도를 이용하여 비트열을 다수의 블록으로 분리하고 비트 재구성 알고리듬을 이용하여 같은 크기의 블록으로 만든다. 이 과정으로 효율적인 비트 할당과 오류의 전파를 해당 블록으로 제한하여 오류가 없거나 적은 환경에서는 제로트리 압축 기법과 유사한 성능을 보이며 오류가 많은 환경에서는 제로트리 압축 기법 및 기존의 오류에 강인한 압축보다 더 효율적으로 부호화 할 수 있다.
본 논문에서는 역전파 알고리듬으로 학습된 신경회로망과 사전을 이용하여 필기체 영문자 인식을 수행하였다. 스캐너를 이용하여 입력된 영상화일로부터 불필요한 데이터 부분을 제거하고 문자의 다양성을 최소화하기 위해서 여러가지 전처리과정, 즉 문자분리, 중심변환, 잡음제거, 배율조정과 세선화과정을 거쳤다. 다음으로 세선화된 문체 패턴으로부터 문자의 특징이 추출되고, 신경회로망에 시험데이터에 대한 특징들을 학습시켰다. 그리고 테스트할 영문자에 대해서도 특징들을 추출하여 이미 학습된 신경회로망에 의해 분류하였다. 마지막으로 학습시간을 줄이고 인식율을 향상시키기 위한 방법과 학습시간과 은닉층의 노드수에 대해 고찰하였다. 실험 결과로서 이와 같은 시스템으로 필기체 영문제에 대하여 학습후에 약 93%의 높은 인식율을 얻을 수 있었을 사전을 이용했을 경우 인식율이 약 97%였다.
디지털 자기 기록 채널의 기록 밀도가 증가하면 기록 채널의 비선형 왜곡이 발생하고, 이로 인해 PRML이나 DFE와 같은 디지털 검출 방식의 성능이 급격히 저하된다. 고밀도 기록을 저해하는 요소는 비선형 천이 이동과 부분 삭제로 분류되는데, 이 중 비선형 천이 이동은 사전 보상 기법에 의해 보상 가능하고, 부분 삭제 현상의 보상을 위해서는 정교한 비선형 동화 기법이 필요하다. 고밀도 기록을 달성하기 위해서는 이러한 비선형 왜곡과 관련된 파라메타의 정확한 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 시간 영역에서 제안된 적응 알고리듬을 사용하여 위의 두 비선형 왜곡 영향을 분리할 수 있는 새로운 추정 기법을 논하고, 제안된 적응 방식으로 비선형 파라메타를 바이어스 없이 추정할 수 있음을 컴퓨터의 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서 제안 방법은 카메라로 들어오는 입력 영상에서 색상정보를 이용해 손을 인식한다. 이는 인식된 손을 이용해 마우스 포인터를 제어한다. 또한 마우스 포인터를 통해 특정 명령을 수행할 수 있도록 설계한다. 기존의 상호 작용 멀티미디어 시스템은 펜이나 마우스등과 같은 특정 외부 입력 장치들에 의존하였기 때문에 사용자가 불편함을 많이 느꼈다. 하지만 본 논문에서 제안하는 방법은 외부 입력 장치가 필요 없이 손을 이용하여 이러한 단점을 보완한다. 실험 방법으로는 카메라로부터 획득된 영상에서 색 정보를 이용하여 손 영역과 배경을 분리하고, 분리된 손 영역의 중심 좌표를 이용하여 모니터 상의 마우스 포인터 좌표를 결정한다. 이 좌표를 이용해 미리 입력된 영역에 마우스 포인터를 위치시키면 로봇에게 이동 명령을 실행하게 된다. 실험 결과로 제안한 알고리듬은 손 인식 률은 더 정확해졌지만, 여전히 조명에 따른 컬러 값의 변화에 민감하다.
본 논문에서는 일정한 구간 내에 한정되고 최대치가 균일하도록 설정된 임의 차수 여현펄스의 푸리에 변환을 유도하기 위한 새롭고 용이한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 수치적 해법에 원활하게 적용될 수 있도록 함수의 각 차수에 따라 순환적으로 유도되는 공식에 초점을 두고 있다. 반면에, 유도된 관계식은 용이하게 계산될 수 있는 두함수의 합에 의하여 나타나므로 해석적 해법의 관점에서도 기존의 방법보다 간결한 과정을 제공한다. 특히, 저자 등에 의하여 발견된 계수 분리법에 의하여 공식은 완전 순환적 알고리듬으로 표현되며, 그 결과로 나타나는 자동방정식은 초기 'Sinc'함수가 차수에 따라 지연되어 상수가 곱해진 형태의 합으로 주어진다. 이 때 곱해지는 각 상수는 이항계수로부터 용이하게 결정되며, 'Sinc'함수의 지연요소도 이항식 $(a+b)^n$의 전개식에서 해당되는 항의 지수차에 의하여 쉽게 얻어진다.
무선 센서 네트워크에서 음향 표적의 식별은 환경 감시, 침입 감시, 다중 표적 분리 등에서 많이 연구된다. 무선 센서 네트워크의 센서 노드에서 사용하는 기존의 신호 처리기법은 표적으로부터 수신된 신호의 에너지를 계산하여 표적의 존재 유무만을 기지국으로 전송하는 방법과 수신 신호를 압축하여 전송하는 방법이 많이 사용되었다. 전자의 경우 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서는 표적의 정보가 한정적이므로 적합하지 않고 후자의 경우는 센서 노드에서의 신호처리 및 전송에 소모되는 에너지가 높아 센서의 생존시간이 줄어들게 된다. 따라서 본 논문에서는 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서 필요한 시간정보와 표적의 주파수 정보를 포함하는 센서 노드에서의 특징 추출 기법을 제안한다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 추출된 웨이블릿 상수에서 표적의 시간 정보와 잡음이 제거된 표적의 식별 정보를 추출함으로서 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 구현하고 추출된 특징을 전송하여 통신에 소모되는 에너지를 원신호 대비 28%로 줄이는 알고리듬을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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