요즘 스마트폰과 스마트 TV와 같은 스마트 기기에 대한 관심이 높아짐에 따라 보다 다양한 기능을 포함하는 영상장치가 주목받고 있다. 특히, 스마트 TV는 3차원 영상을 서비스함에 따라 보다 고화질의 3차원 영상을 효율적으로 부호화하는 것이 중요하다. 최근 MPEG(moving picture experts group) 그룹에서는 다시점 영상과 깊이 영상을 동시에 압축하여 부호화하는 표준화 작업이 진행되고 있다. 제한된 수의 시점을 이용하여 편안한 3차원 입체 영상을 재현하기 위해서는, 충분한 수의 중간시점의 영상을 생성해야 한다. 깊이정보를 이용하여 3차원 워핑을 수행하면 가상시점의 영상을 합성할 수 있는데, 깊이값의 정확도에 따라 화질이 달라진다. 스테레오 정합 기술을 이용하여 깊이맵을 획득할 때 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 깊이값 오류가 발생할 수 있다. 이러한 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 생성한다. 본 논문에서는 편안한 3차원 비디오 재현을 위하여 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 생성할 때 발생하는 경계 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 중간시점의 영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 구별한 다음, 잡음이 없는 참조영상으로 대체함으로써 경계 잡음을 제거할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.
본 논문에서는 장거리 통신시스템의 적응 반향제거 기에서 퍼지제어 시스템에 기초한 새로운 동시통화 검출방법을 제안하였다. 이 방법에서, 동시통화 검출을 위한 퍼지추론의 두 입력 변수는 근단 신호와 실제 반향 신호가 더해진 소요 신호와 에러 신호 사이의 상호상관계수와 소요 신호와 추정된 신호 사이의 상호상관계수를 사용하였다. 퍼지 제어기에서 사다리꼴 소속함수로 퍼지화하고 if-then 추론규칙을 이용하여 max-min 합성하였으며, 합성된 결과를 무게중심법에 의하여 디퍼지화한 값으로 동시통화와 반향경로 변화 그리고 동시통화시 반향경로 변화를 검출하도록 하였다. 퍼지 동시통화 검출기는 기존의 알고리듬보다 동시통화와 반향경로 변화를 추정할 수 있었으며 동시통화시에 반향경로 변화에도 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 장거리 통신시스템의 적응 반향제거기에서 퍼지제어에 기초한 새로운 동시통화 검출방법을 제안하였다. 이 방법에서, 동시통화 검출을 위한 퍼지추론의 두 입력 변수는 근단 신호와 실제 반향 신호가 더해진 요소 신호와 에러 신호 사이의 상호상관 계수 그리고 소요신호와 추정된 신호 사이의 상호산관계수를 사용하였다. 퍼지 제어기에서 사다리꼴 소속함수로 퍼지화하고 추론규칙을 이용하여 합성하였으며, 합성된 결과를 무게 중심법에 의하여 디퍼지화한 값으로 동시통화와 반향경로 변화를 검출하도록 하였다. 제안한 통화 검출기는 기존의 알고리듬보다 동시통화와 반향경로 변화를 잘 추정하는 것을 보였다.
블루투스와 같은 무선통신의 경우, 베이스밴드에서는 송신단과 수신단의 데이터의 모뎀 인터페이스를 통과한 데이터에 대해 보안성 및 회로의 안정성을 위해 DC 바이어스를 제거해주어야 한다. 송신단에서는 송신할 데이터를 랜덤하게 섞어 에러 정정 모들에 보내주어야 하며 수신단에서는 랜덤하게 평준화된 데이터들을 원래 상태로 복구하여야 한다. 이러한 화이트닝 블록은 필터링을 위한 고유다항식을 목적에 맞게 선택하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 하드웨어의 효율성을 높이고 면적을 줄이기 위하여 고유다항식을 $g(D)=D^7+D^4+1$로 선택하여 화이트닝 블록을 설계하였다. 설계한 하드웨어 화이트닝 블록은 Verilog HDL로 기술하고 검증하여 자동 합성방식으로 합성하였다. 합성된 화이트닝 블록은 기준으로 삼는 베이스밴드 마이크로콘트롤러의 동작주파수인 40MHz에서 정상적으로 동작하였다.
본 논문에서는 나카가미 패이딩 채널에서 FH/MFSK 시스템에 선택 다이버시티를 적용하였을 경우의 시스템 성능을 분석한다. 선택 합성(selection combining)후의 신호대 잡음비(SNR)로부터 제거확률을 유도하고 FH/MFSK 시스템의 성분분석을 위해 사용자수(M), SNR, 나카가미 페이딩(m), 다이버시티 가지의 수(D)와 같은 파라메더들을 사용한다. m이 1인 경우, 비트에러율(BER)은 각각 D=1에서 1.0$\times$10-3이고 D=2에서 1.0$\times$10-4으로 10배만큼 감소함을 알 수 있다. m이 2인 경우, BER은 D가 증가하더라도 일정한 값을 갖는다는 것을 또한 알 수 있다. D가 2인 경우, SNR이 15dB와 25dB일 때의 시스템 용량은 다이버시티를 고려하지 않은 용량보다 각각 75%와 20% 증가된다.
본 논문에서는 스펙트럼 신호를 최대한 평탄화시킴으로써 포만트의 영향을 제거하고 고조파 성분을 분리해 내어 이를 피치검출에 사용한다. 스펙트럼 신호로부터 포만트의 영향과 천이진폭의 영향을 제거하기 위해 주파수 대역을 LSP(Line Spectrum Pair)를 기준으로 서브밴드로 나누고 각각의 서브밴드에서 기울기를 취한 후에 역기울기로 스펙트럼을 보상한다. 실험 결과 제안한 방법이 LPC법, Lifter법, Cepstrum법을 이용하여 평탄화시킬 때 보다 평탄화 정도가 좋아짐을 알 수 있다. 또한 제안한 방법 이외에 가장 양호한 성능을 나타낸 LPC법을 이용하여 피치를 구했을 때 제안한 방법의 조오율이 평균 1.30% 감소하였다. 또한 제안한 방법은 잡음을 부가한 음성의 경우에도 낮은 에러율을 보여 배경잡음에 강하다는 것을 알 수 있었다.
IMT-2000 서비스의 전송제한은 3GPP에 규정하고 있다. IS-95A 서비스보다 IMT-2000 서비스는 3배의 대역폭을 가짐으로 해서 Peak to Average가 높아졌고, 이 때문에 인접채널에 대한 영향을 줄이는 쪽으로 더 주위 깊게 설계하여야 하는 어려움이 발생하였다. 이러한 요소에 가장 민감하게 동작하는 모듈이 이동통신 시스템에 최종단에 위치하여 멀리까지 서비스를 가능케 하는 HPA(High Power Amplifier)이다. HPA는 Pl㏈ 근처에 동작시킴으로 인해 3차 5차 신호로 인해 인접채널에 영향을 미치며, 신호가 포화됨으로 인해 왜곡이 발생한다. 이에 HPA를 어떻게 선형화 시킬 수 있을 것이냐가 중요한 요소로써 작용하는데, 본 논문에서는 가장 복잡한 구조로 이루어져 있지만 선형화 방법에 있어 탁월한 개선 능력을 갖는 Feed-forward 방식을 설계 제작하였다. 본 논문은 Feed-forward의 1차 궤환부인 신호 제거 궤환부에서 얻어진 전류를 검출하여 알고리즘을 수행케 함으로써 환경변화에서도 무리 없이 동작하는 적응형 40Watt Feed-forward 선형화 증폭기가 되도록 하였다. 일반적인 RF 출력 신호를 검출하는 방식은 회로가 복잡하며, 합성기 출력에서 검출을 하기 때문에 신호검출의 정확성에서도 떨어지는 단점이 있다. 또한 선형화 증폭기의 최종 출력에서의 에러 신호를 감지하여 최적화시키는 알고리즘 역시 기존 방식인 Pilot 신호를 이용하지 않고 에러량 검출 방식을 적용하셔 W-CDMA용 선형화 증폭기가 되도록 하였다. 결과적으로 54㏈의 이득특성을 얻으면서 IW에서 40W 출력시까지 어느 동작에서도 30㎑ 대역폭 내에서 -26㏈m Max@3.515㎒ ACPR(Adjacent Channel Power Ratio) 특성, 48㏈c Max@±5㎒ ACLR (Adjacent Channel Leakage Power Ratio) 특성을 모두 만족하여 3GPP의 국제규격을 만족하는 선형화 증폭기가 되도록 하였다.
WiMAX, WLAN 등의 무선통신 시스템에 사용되는 LDPC(low density parity check) 복호기의 핵심 기능블록인 DFU(decoding function unit)의 회로 최적화를 제안한다. DFU를 2의 보수 연산 대신에 sign-magnitude 연산 기반으로 설계함으로써 수체계 변환과정을 제거하였으며, 모바일 WiMAX용 다중모드 LDPC 복호기에 사용되는 96개 DFU 배열의 게이트 수를 18% 감소시켰다. 제안된 DFU 구조를 적용하여 모바일 WiMAX 표준을 지원하는 다중모드 LDPC 복호기를 설계하였다. 설계된 LDPC 복호기는 0.18-${\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리를 이용하여 50 MHz 클록주파수로 합성한 결과 268,870 게이트와 71,424 비트의 메모리로 구현되었으며, FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증 하였다.
본 논문에서는 서브영상(sub-image)에 MSE(mean square error)기반의 블록정합 알고리즘인 TSS (three-step search)와 FS (full search)를 복합적으로 적용함으로써 물체움직임을 고속, 정밀하게 추정 보상하고, 차 영상 기법을 통해 공간적 중복데이터를 제거한 잔여영상(residual image)을 고속 압축할 수 있는 새로운 기법을 제시하였다. 즉, 제안된 기법에서는 픽업된 영상 간의 유사성을 향상시키기 위하여 픽업된 요소영상으로부터 서브영상을 재합성한 뒤, TSS 기반의 MSE 알고리즘을 사용하여 전 물체영역을 대상으로 가능한 물체영역 만을 고속으로 찾은 다음, 그 가능한 물체영역에 정밀한 FS 탐색 알고리즘을 적용하여 물체영상의 정확한 움직임 벡터를 추정하여 보상하게 된다. 또한, 움직임이 보상된 물체영상에 차 영상(difference image) 기법을 적용하여 서브영상 간의 공간적 중복 데이터를 제거한 잔여영상을 얻게 되고 이는 MPEG-4 알고리즘을 통해 최종적으로 압축되게 된다. 실험결과, 제안된 기법은 기존방식에 비해 영상 압축률은 그대로 유지하면서 프레임 당 압축시간이 214% 향상됨을 보임으로써 제안된 기법의 실제 응용 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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