본 논문은 음성과 오디오의 혼합 콘텐츠를 대상으로 하는 9.2 kbps 저 전송률 변환여기 부호화기 설계를 목표로 한다. 저 전송률 환경을 위하여 주파수 영역 신호의 중요도에 따른 Band-Selection 방법과 Gain-Shape 양자화를 이용한 Analysis by Synthesis(AbS) 구조를 이용한다. AbS 구조를 이용하는 과정에서 발생하게 되는 연산량을 감소시키기 위하여 밴드별 IDFT를 취하고 합성하는 방법을 이용한다. 전송 되지 않는 구간에 대하여 Comfort Noise를 삽입함으로써 음질 저하 없이 설계한다. 기존의 TCX모드와 비교하여 저 전송률에서 성능의 저하 없는 부호화기를 제안한다.
본 논문에서는 대역선택 웨이브릿 변환 CELP 보호화기라 명명한 4.8 kbps 전송률의 새로운 웨이브릿 변화형 CELP 부호화기를 구현하였다. 제안된 알고리듬에서는 이산 웨이브릿 주파수 대역에 대한 대역 선택과 선택적 벡터 양자화 기법을 사용하였다. 이러한 대역 선택 및 선택적 벡터 양자화 구조는 구분형 VQ 구조를 이용하여 구현하였다. 제안한 알고리즘은 계산량 및 저장용량을 크게 줄이면서도, 기존의 불규칙 잡음 코드북 검색 구조에 비해 0.5에서 1 dB 가량 개선된 segmental SNR을 갖는다. 많은 실험 결과를 통해 확인한 결과, 제안된 대역 선택 웨이브릿 변환 CELP 부호화기는 기존의 CELP 구조나 웨이브릿 변환 구조에 비해서 실제 응용에 훨씬 적합함을 확인하였다.
Processing techniques of remote sensed image data using computer have been recognized very necessary techniques to all social fields, such as, environmental observation, land cultivation, resource investigation, military trend grasp and agricultural product estimation, etc. Especially, accurate classification and analysis to remote sensed image da are important elements that can determine reliability of remote sensed image data processing systems, and many researches have been processed to improve these accuracy of classification and analysis. Traditionally, remote sensed image data processing systems have been processed 2 or 3 selected bands in multiple bands, in this time, their selection criterions are statistical separability or wavelength properties. But, it have be bring up the necessity of bands selection method by data distribution characteristics than traditional bands selection by wavelength properties or statistical separability. Because data sensing environments change from multispectral environments to hyperspectral environments. In this paper for efficient data classification in multispectral bands environment, a band feature extraction method using the Rough sets theory is proposed. First, we make a look up table from training data, and analyze the properties of experimental multispectral image data, then select the efficient band using indiscernibility relation of Rough set theory from analysis results. Proposed method is applied to LANDSAT TM data on 2 June 1992. From this, we show clustering trends that similar to traditional band selection results by wavelength properties, from this, we verify that can use the proposed method that centered on data properties to select the efficient bands, though data sensing environment change to hyperspectral band environments.
최근 TerraSAR-X SAR, TanDEM-X 또는 COSMO-SkyMed와 같은 1 m 급의 고해상도 X-band SAR 센서를 탑재한 인공위성이 발사되어 운행되고 있다. 국내에서도 X-band를 탑재한 1m 급의 고해상도 위성 레이더인 KOMPSAT-5가 발사될 예정에 있다. 본 연구는 X-band SAR 영상을 이용한 PSInSAR 기법 적용에 보다 적합한 고정산란체 추출 및 네트워크 생성 기법을 개발하였다. 새로운 PSC 추출 알고리즘은 다음 두 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 진폭분산지수, 평균반사강도, 평균긴밀도를 복합적으로 이용하여 초기 PSC를 선출한다. 두 번째 초기 선출된 PSC의 네트워크 분석을 통해 추정된 각 PSC에서의 시계열 긴밀도를 직접 이용하여 최종 추출한다. 또한 PSC를 이용한 네트워크 분석의 안정성을 높이기 위한 multi-TIN 구성 기법과 비 도심지역에서 분석 신뢰도를 높이기 위한 복합 네트워크를 제안하였다. 개발된 알고리즘을 뉴올리언즈 지역에서 획득된 21개의 TerraSAR-X SAR 자료에 적용한 결과, 기존의 PSInSAR 기법으로는 관측되지 않았던 비 도심지역에서 다수의 PS가 추출되어 변위 속도 분석이 가능하였다. 이러한 결과는 주로 도심지역에서 널리 사용되어 왔던 PSInSAR 기법을 비 도심지역으로까지 확대하는 것으로, 향후 KOMPSAT-5를 활용한 한반도 지역 상시 모니터링에 기여할 것이다.
본 논문은 멀티밴드 해양통신망에서 선적 정보를 주기적으로 전송할 때 발생하는 비용을 최소화하기 위해 가용한 네트워크의 전송 비용과 주어진 허용 가능한 최대 지연 범위 이내에서 예상되는 최소 평균 전송 비용을 비교하여 전송 시점을 결정하는 방안을 제시한다. 이때 전송 시점과 해당 네트워크의 선택 과정을 Markov Decision Process (MDP)로 모델링하며, 이에 따라 각 밴드에서의 채널 상태를 2-State Markov Chain으로 모델링하고 평균 전송 비용을 Stochastic Dynamic Programming을 통해 계산한다. 이를 통해 최소 비용의 망 선택 방식이 도출되었으며, 제안된 방식을 사용할 때 고정 주기를 사용하여 정보를 전송하는 방식에 비해 상당한 망 사용 비용을 절감할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 보인다.
본 연구를 통해 임베디드 시스템(Embedded System)에서 뉴럴 네트워크(Neural Network) 인풋의 차원 감소 방식으로 복잡한 연산량을 줄여 초분광 대용량 데이터 특징 정보의 활용률을 개선하기 위해, 전체 밴드를 밴드별 최댓값과 최솟값 차이로 부분집합으로 군집화하여, 각 부분집합에서 밴드 선택 알고리즘을 적용한다. 특징 추출과 특징 선택 기법 중에, 특징 선택 기법을 통해, 파장 범위와 관계없이 데이터세트에 맞는 최적의 밴드 수와 기존 알고리즘 적용 소요 시간과 성능을 향상하고자 한다. 이 실험을 통해 기존 밴드 선택 기법보다 1/3~ 1/9배 소요 시간을 단축했음에도 불구하고 K-최근접 이웃 분류기를 통한 성능 면에서는 약 4% 이상 향상된 의미 있는 결과를 도출하였다. 실시간 초분광 데이터 분석 활용에는 어렵지만, 개선된 가능성을 확인했다.
Among 242 Hyperion bands, there are 46 bands that contain completely no information and some other bands with various kinds of noise. It is mainly due to the atmosphenc absorption and the low signal-to-noise ratio. The visual inspection for selecting clean and stable bands is a simple practice, but is a manual, inefficient, and subjective Process. Though uncalibrated, overlapping, and all deep water absorption bands are removed, there still exist noisy bands. In this paper, we propose that the extrema ratio be measured for noise estimation and the unsupervised band selection be performed using the Expectation-Maximization algorithm. The Hyperion data were classified into 5 categories according to the image quality by visual inspection, and used as the reference data. The accuracy of the proposed method was compared with signal-to-noise ranking and entropy ranking. As a result, the proposed mettled was effective as preprocessing step for band selection.
Galactic young massive clusters are the ideal laboratories to study massive stellar evolution. Unfortunately, such objects are rare. Of particular interest are so-called Red Supergiant Clusters (RSGCs) that are currently only found toward the Scutum-Crux Galactic arm. Confirming their nature as RSGC is often not straight-fortward as distinguishing RSGs from AGB stars is still difficult even with high spectral resolution spectra. Here we report that broad band colors using 2MASS JHK and GAIA G band data can be useful in reducing the AGB contamination, thus providing selection criteria that effectively reveal the known RSGCs with negligible false positives. On the other hand, we suggest that RSGC4, one of the proposed RSGC candidates, may not be a cluster of RSGs as their colors are not compatible with our selection criteria. We discuss the nature of these stars together with our IGRINS spectroscopic observations. We also employ the same selection criteria to search for RSGC candidates in other parts of the plane, resulting in no prominent candidates.
About 70 high redshift quasars with $z{\geq}5$ have been discovered through combinations of standard broad-band filters to distinguish them from contaminating sources. However, among the discovered quasars so far, there is a redshift gap at $5{\leq}z{\leq}6$ due to the limitation of traditional filter sets and selection techniques. To understand the early mass growth of supermassive black holes and the final stage of the cosmic reionization, it is important to find a statistically meaningful sample of quasars with various physical properties. Here we suggest a new selection technique of high redshift quasars using medium-band filters: nine filters with bandwidths of 50nm and central wavelengths from 625 to 1025nm. Photometry with these medium-bands traces the spectral energy distribution (SED) of a source, similar to spectroscopy with R~15. We installed these filters to SED camera for QUasars in EArly uNiverse (SQUEAN) on the 2.1m telescope at McDonald Observatory, and conducted test observations of known high redshift quasars at $4.7{\leq}z{\leq}6.1$ and also dwarf stars for comparison. We found differences in SED shapes between high redshift quasars and dwarf stars, determined their locations on color-color diagrams, and demonstrated that the medium-band filters can enhance the efficiency of selecting robust quasar candidates in this redshift range. In this poster, we propose an effective selection method of high redshift quasars using these medium-band filters and discuss its effect on our high redshift quasar survey.
본 연구는 초분광 영상을 이용한 변화탐지 기법의 전처리 과정 중 하나인 영상간 기하보정과 밴드선택에 초점을 맞추고 있다. 최근 그 성능이 입증된 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 자동화된 기하보정을 수행하였으며, 분광정보의 불변 특성을 반영하는 PIF(Pseudo-Invariant Feature)를 추출하여 영상의 잡음을 추정함으로써, 변화탐지를 위한 유효 밴드를 선택하였다. 또한, 기대최대화(Expectation-Maximization) 기법을 이용한 객관적인 밴드선택 방법을 구현하였다. 제안된 기법들을 실제 적용하기 위해 Hyperion 영상을 사용하였으며, 영상에 나타나는 보정되지 않은 밴드 및 Striping 잡음의 특성을 부가적으로 제거하였다. 결과를 통해, 변화탐지를 위한 최소한의 요구조건인 0.2화소 이내의 정확도(RMSE)를 만족하는 신뢰도 높은 기하보정을 수행할 수 있었으며, 시각적인 판단에 의존하던 밴드선택을 PIF를 통해 객관화할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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