• 한국통신학회논문지
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• 제38C권11호
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• pp.1029-1043
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• 2013

CS(Compressed Sensing)는 오늘날 신호 처리 영역에서 많은 주목을 받고 있는 이론 중의 하나이다. 이 CS 분야에서 효과적인 복구 알고리즘을 설계하는 것은 가장 큰 도전적 연구 중의 하나로 인식되고 있다. 이에 따라 다양한 복구 알고리즘이 많은 문헌을 통해서 제안 되었으며 최근에 Maleki와 Donoho에 의해 제안된 AMP(Approximation Message Passing) 알고리즘은 기존에 제시된 알고리즘에 비해 간단한 구조를 가지고 있지만 좋은 성능을 보여줌으로써 상당한 주목을 받고 있다. 기존의 (BP) Belief Propagation 알고리즘은 오직 희소(Sparse) 센싱 행렬에서만 좋은 성능을 보여 준 것에 반해, AMP 알고리즘은 밀집(Dense) 센싱 행렬에 기초를 둔 Belief Propagation 알고리즘임에도 불구하고 이와 비슷한 성능을 보여준다. 본 논문은 다양한 영역에서 AMP 알고리즘이 적용되기 위하여 이에 대한 지침 및 기존의 고전적 Message Passing 알고리즘과의 관계에 대해 분석하였다. 또한 기존의 알고리즘과의 비교 분석을 통해 AMP 알고리즘의 우수성을 제시하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.130-134
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• 2013

본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 3D 방송을 CS 기술을 적용하여 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 CS 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 최근 제안된 CS 센싱의 복원 알고리즘인 AMP(Approximate Message Passing)와 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)를 소개하고 이를 이용하여 이미지 데이터를 압축 복원하여 비교한다. 두 알고리즘의 계산시간을 비교하여 낮은 복잡도를 갖는 알고리즘을 판단한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.57-61
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• 2015

본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 실감영상 CS 기술을 적용하여 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 CS 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 압축 센싱의 복원 알고리즘인 SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit) 와 AMP(Approximate Message Passing)를 소개하고 이를 이용하여 이미지 데이터를 압축 복원하여 비교한다. 계산시간을 비교하여 낮은 복잡도를 갖는 알고리즘을 판단한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.63-68
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• 2014

본 논문에서는 멀티콥터의 효율적 영상 전송을 위해 필요한 압축센싱 기법을 제안한다. 제안된 구조는 압축센싱에 기반한 데이터 용량을 줄이는 것에 중점을 둔다. 우선 Spectrum sensing의 기본원리를 설명하고 AMP(Approximate Message Passing)와 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)을 수학적 분석과 모의실험 결과를 통해서 비교한다. 또한 두 알고리즘을 계산시간과 복잡도 관점에서 평가하고 멀티콥터 동작에 적합한 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험결과는 AMP 알고리즘이 CoSaMP 알고리즘보다 계산시간이 적고 이미지 에러 확률도 낮다는 것을 보여준다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.59-63
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• 2014

본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 압축 센싱(Compressed Sensing) 기술을 적용하여 3D 방송의 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 압축 센싱 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 최근 제안된 압축 센싱의 복원 알고리즘인 SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit) 와 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)를 소개하고 이를 이용하여 데이터를 압축 복원하여 정확도를 비교한다. 두 알고리즘의 다양한 이미지 복원을 수행하고 계산시간을 비교한다. 결론적으로 낮은 복잡도를 갖는 3D 방송에 적합한 알고리즘을 판단한다.