• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.800-804
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• 2005

본 논문에서는 LVQ(Learning )rector Quantization)을 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙을 제안하였다. 퍼지 학습 법칙 3은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데, 기존의 LVQ와는 달리 비대칭인 학습률을 사용하였다. 기존의 LVQ에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 같은 학습률을 사용하고 부호만 달랐으나, 새로운 퍼지 학습 법칙에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 부호가 다를 뿐만 아니라 학습률도 다르다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙을 무감독 신경회로망인 improved IAFC (Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하여 감독 신경회로망으로 변형하였다. Improved IAFC 신경회로망은 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 3의 성능과 오류 역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데, supervised IAFC 신경회로망 3가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권10호
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• pp.118-125
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• 1998

본 논문에서는 새로운 사이드 매치 왜곡 함수를 이용한 적응 FSVQ(Finite State Vector Quantization)방법을 제안한다. 기존의 사이드 매치 왜곡 함수는 블럭 경계 사이의 휘도 천이를 부드럽게 해주고 블럭간의 상관 관계가 높은 평탄 영역에서는 적절한 상태 부호책을 작성할 수 있으나 블럭간의 상관 관계가 낮은 윤곽선 영역에서는 적절한 상태 부호책을 작성할 수 없다. 본 논문에서 제안한 왜곡 함수는 기존의 사이드 매치 왜곡 함수에 영상의 특징을 나타내줄 수 있는 분산 값을 가중치로 사용하여 기존의 사이드 매치 왜곡 함수보다 적절한 상태 부호책을 작성할 수 있도록 한다. 또한 상태를 잘못 예측하였을 경우 이를 정정한 후, 처리하게 함으로써 만족할만한 영상의 질을 얻을 수 있도록 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.466-477
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• 2000

이 논문에서는 운반차-막대 시스템을 제어하기 위한 CMAC을 이용한 적응 학습 제어계를 개발하기 위하여, 적응비평학습을 이용하는 신경망 제어계에 관한 여러 연구 문헌들을 조사하고, ASE 요소를 이용하는 적응비평학습 기법을 CMAC을 바탕으로 하는 제어계에 통합하였다. 적응비평학습 기법을 CMAC에 구현하는데 있어서의 변환 문제를 검토하고, CMAC 제어계와 ASE 제어계가 운반차-막대 문제를 학습하는 속도를 비교하여, CMAC 제어계의 학습 속도가 빠르기는 하지만, 입력 공간의 더 넓은 영역에 대해서는 학습효과를 발휘하지 못하는 문제의 관점에서 적응비평학습 방법이 CMAC의 특성과 어울리는지를 고찰하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6C호
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• pp.824-833
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• 2004

대역폭과 저장장치의 한계 때문에 의료영상은 전송과 저장 전에 압축되어야 한다. 의료영상 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)은 JPEG 정지영상 압축을 지원하는 구조를 제공한다. 본 논문에서는 의료영상을 JPEG으로 압축하기 위한 방법을 설명하고 JPEG 압축을 위한 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째로 의료영상은 자연영상과는 시각적인 특성이 다르기 때문에, 스펙트럼 분석을 이용한 양자화 테이블을 적응적으로 설계하는 방법을 제안한다. 두 번째로 의료영상은 자연영상과 다르게 픽셀당 비트수가 높기 때문에, 심벌들의 확률분포 특성을 고려한 허프만 테이블을 적응적으로 설계하는 방법을 제안한다. 따라서 본 논문에서는 의료영상에 적합한 양자화 테이블과 허프만 테이블을 설계하는 방법을 제안한다. 실험 결과 JPEG 표준의 양자화 테이블과 수정된 허프만 테이블에 비해 성능이 향상되는 것을 볼 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 JPEG 표준을 만족하므로, PACS (Picture Archiving and Communications System)에 적용될 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.157-165
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• 2020

본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 제안한 방식의 알고리즘을 로젠블록 함수를 통한 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1447-1454
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• 2014

인트라 프레임은 GOP (Group of Pictures)의 처음 프레임을 의미하며, H.264 표준에서 인트라 프레임의 모든 매크로블록은 하나의 양자화 파라미터로 압축한다. 그리고 인트라 프레임은 이후 프레임들을 압축할 때 사용하기 때문에 인트라 프레임의 압축 결과는 전체 프레임 그룹의 화질에 영향을 미친다. 따라서 인트라 프레임을 최적으로 압축할 수 있는 양자화 파라미터를 찾는 것은 화질 개선을 위해 중요한 요소이다. 본 논문에서는 실시간으로 인트라 프레임을 압축하기 위한 최적의 양자화 파라미터를 탐색하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 최적 양자화 파라미터의 특성에 대한 분석을 바탕으로 경사하강법을 이용하여 실시간으로 최적값을 탐색한다. 실험결과는 제안하는 방법이 최적 양자화 파라미터의 특성을 잘 반영하고 최적값도 정확하게 예측함을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1546-1552
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• 1993

본 논문에서는 경사도 및 새로운 초기값을 이용한 적응 BTC를 제안하였다. 에지부분에서 발생되는 톱니 모양의 문제점을 줄이기 위해 구획의 등급을 결정하는 새로운 계수로서 sobel 연산자의 경사도를 이용하였다. 에지를 포함한 복잡한 영역에서 선택되는 4 레벨 양자화에서 발생되는 심한 양자화 오차를 줄이기 위해서 새로운 초기값을 정의하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안방법이 기존의 적응 BTC보다 계산량이 간단하며, 에지 부분에서 톱니모양의 결점이 감소되었으며, 또한 PSNR이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.891-894
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• 2004

This paper proposes an improved image segmentation algorithm by the watershed algorithm based on the local adaptive threshold on local minima search and the fixing threshold on label allocation. The previous watershed algorithm generates the problem of over-segmentation. The over-segmentation makes the boundary in the inaccuracy region by occurring around the object. In order to solve those problems we quantize the input color image by the vector quantization, remove noise and find the gradient image. We sorted local minima applying the local adaptive threshold on local minima search of the input color image. The simulation results show that the proposed algorithm controls over-segmentation and makes the fine boundary around segmented region applying the fixing threshold based on sorted local minima on label allocation.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권11호
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• pp.1-8
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• 2007

본 논문에서는, 무선 통신 응용을 위한 광대역 연속시간 시그마-델타 모듈레이터를 130nm CMOS공정으로 구현하였다. 제안된 양자화 레벨을 효율적으로 조절할 수 있는 적응성 양자화기를 사용하여, 작은 크기의 입력에 대해서 SNR의 이득을 볼 수 있었다. 모듈레이터는 전력 소모를 줄이기 위해 2차 루프 필터로 구성되어 있고, 지터에 의한 영향을 줄이고 높은 선형성을 보장하기 위해 4 비트 양자화기, DAC를 사용하였다. 설계된 회로는 320MHz 샘플링 주파수에서 동작하며 10MHz 입력 대역에서 30mW의 전력을 소모하고 최대 SNR 51.36dB를 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.219-227
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• 2009

H.264/AVC에서 각 블록은 블록의 특성을 고려하여 적응적으로 양자화 파라미터(QP)를 선택하여 양자화를 수행한다면, 개선된 화질을 기대할 수 있다. 본 논문에서는, 블록 기반의 적응적인 QP 선택 방법은 주변 블록들의 지그재그 스캔 된 정수 변환 계수의 비트량과 현재 블록의 QP 값 변화를 이용하여 화질을 개선하도록 제안된다. 제안된 방법은 QP 값의 변화를 디코더로 전송하지 않고, 인코더에서와 같은 방법으로 디코더에서 직접 처리한다. 제안된 방법의 실험 결과는 H.264/AVC에 비하여 대략 $0.1{\sim}0.3\;dB$ 정도의 성능 향상을 보인다.