• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2400-2413
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• 2019

Doubly-selective (DS) fading channel is often occurred in many orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) communication systems, such as high-speed rail communication systems and underwater acoustic (UWA) wireless networks. It is challenging to provide an accurate and fast estimation over the doubly-selective channel, due to the strong Doppler shift. This paper addresses the doubly selective channel estimation problem based on complex exponential basis expansion model (CE-BEM) in OFDM systems from the perspective of distributed compressive sensing (DCS). We propose a novel DCS-based improved sparsity adaptive matching pursuit (DCS-IMSAMP) algorithm. The advantage of the proposed algorithm is that it can exploit the joint channel sparsity information using dynamic threshold, variable step size and tailoring mechanism. Simulation results show that the proposed algorithm achieves 5dB performance gain with faster operation speed, in comparison with traditional DCS-based sparsity adaptive matching pursuit (DCS-SAMP) algorithm.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.47-58
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• 2018

최근에 원거리 비디오 센싱과 같은 응용은 많은 무선 네트워크에 중요한 응용으로 크게 관심을 받고 있다. 분산 압축 비디오 센싱기술은 높은 부호화 복잡도를 간단히 하고, 동시에 비디오 데이터를 캡처함과 동시에 압축함으로써 이 분야에 적용 가능한 기술로 고려되고 있다. 특히, 움직임 보상 블록 압축센싱 기술인 MC-BCS-SPL은 분산 압축 비디오 센싱 방법 중에 효과적인 기술로서 고려되고 있으나, 복원된 위너-지브 프레임에서 우수하지 못한 성능을 제공한다. 본 논문에서는 기존의 MC-BCS-SPL 알고리즘을 살펴보고, 이웃하는 키프레임 사이에 신뢰성에 기초하여 효과적으로 움직임 보상 프레임을 얻는 방법을 도입함으로써 우수한 화질을 제공하는 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 확인한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.321-340
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• 2016

The Compressive Video Sensing (CVS) is a useful technology for wireless systems requiring simple encoders but handling more complex decoders, and its rate-distortion performance is highly affected by the quantization of measurements and reconstruction of video frame, which motivates us to presents the Space-Time Quantization (ST-Q) and Motion-Aligned Reconstruction (MA-R) in this paper to both improve the performance of CVS system. The ST-Q removes the space-time redundancy in the measurement vector to reduce the amount of bits required to encode the video frame, and it also guarantees a low quantization error due to the fact that the high frequency of small values close to zero in the predictive residuals limits the intensity of quantizing noise. The MA-R constructs the Multi-Hypothesis (MH) matrix by selecting the temporal neighbors along the motion trajectory of current to-be-reconstructed block to improve the accuracy of prediction, and besides it reduces the computational complexity of motion estimation by the extraction of static area and 3-D Recursive Search (3DRS). Extensive experiments validate that the significant improvements is achieved by ST-Q in the rate-distortion as compared with the existing quantization methods, and the MA-R improves both the objective and the subjective quality of the reconstructed video frame. Combined with ST-Q and MA-R, the CVS system obtains a significant rate-distortion performance gain when compared with the existing CS-based video codecs.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.2141-2145
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• 2015

본 논문에서는, 압축센싱 기법을 이용하여, 방송 네트워크 시스템의 멀티미디어 신호 전송 대역폭 효율성을 극대화할 수 있는 기법을 제안하였다. 멀티미디어 이미지의 sparisity를 높이기 위해서 2차원 이산 웨이블렛 변환 기법을 적용하는 샘플링 기법과, orthogonal matching pursuit기반 L1 최소화기법을 이용하여 복원하는 기법을 본 논문에서 제안하였다. 다양한 멀티미디어 신호가 압축센싱 기술에 의해 압축되어지기 때문에, 다양한 멀티미디어 데이터가 전송 시 점유하는 대역폭을 감소시킬 수 있다. 10Gs/s로 샘플링 되어진, 20% 압축률을 갖는 $256{\times}256$ 흑백스케일 이미지가 20km 광전송되어진 후에, Sparse한 방송신호를 복원하는, L1 최소화 기법을 이용하여 복원되었다(비트 에러오류율: $10^{-12}$).

• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.398-407
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• 2015

희소성이 높은 신호를 압축센싱을 할 경우 기존의 Nyquist/Shannon 이론을 바탕으로 하는 샘플링 방법 보다 낮은 측정율 만으로도 신호의 복원이 가능하기 때문에 이를 활용한 많은 응용 연구가 이루어지고 있다. 영상신호의 경우 특히 블록기반 압축센싱 기법이 주로 고려되고 있는데, 대부분의 경우 측정 영역에서의 공간적 유사도가 동일하다는 가정 하에, 각 블록에 동일한 측정율을 할당하여 왔다. 이를 개선하기 위해, 본 논문에서는 프레임 내의 각 블록에 대하여 경계선 정보를 구하고, 각각의 특성에 따르는 적응적 샘플링율 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 측정영역에서의 블록 간 유사도를 구해서 경계선 정보를 많이 포함하는 블록일수록 많은 측정율을 할당한다. 실험 결과, 자연영상에 대해 제안하는 적응적 율 할당 기법은 고정 측정율을 사용한 기존 방법에 비해 객관적 (최대 3.29 dB 향상) 및 주관적 화질이 뛰어나다는 것을 보여준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.342-348
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• 2015

광대역 통신 모뎀이나 초고해상도 비디오 코덱 등과 같이 높은 데이터율을 갖는 시스템을 하드웨어로 구현할 때에는 디지털 필터의 고속 구현이 필수적이다. 디지털 필터의 임계경로는 대부분 MAC (multiplication and accumulation) 연산 회로이므로 필터 계수의 0이 아닌 비트의 갯수가 희소하다면 하드웨어 비용이 적은 덧셈기로도 디지털 필터를 고속으로 구현할 수 있다. 압축센싱은 신호의 희소 표현이나 희소 신호의 복원에 우수한 성능을 보임이 최근 연구에서 보고되고 있다. 본 논문에서는 압축센싱에 기반한 디지털 FIR 필터의 CSD (canonic signed digit) 계수를 찾는 방법을 제안한다. 주어진 주파수 응답과의 오차를 최소하면서 탐욕적 방법으로 희소한 0이 아닌 부호자리수를 찾고 잘못 선택되었던 부호자리수는 제거하는 과정을 반복한다. 설계 예를 통해 제안된 방법으로 희소한 0이 아닌 CSD 계수의 FIR 필터를 설계할 수 있음을 보인다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제20권4호
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• pp.515-523
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• 2016

Spectral reflectance is sparse in space, and while the traditional spectral-reconstruction algorithm does not make full use of this characteristic sparseness, the compressive sensing algorithm can make full use of it. In this paper, on the basis of analyzing compressive sensing based on the orthogonal matching pursuit algorithm, a new algorithm based on the Dice matching criterion is proposed. The Dice similarity coefficient is introduced, to calculate the correlation coefficient of the atoms and the residual error, and is used to select the atoms from a library. The accuracy of Spectral reconstruction based on the pseudo-inverse method, Wiener estimation method, OMP algorithm, and DOMP algorithm is compared by simulation on the MATLAB platform and experimental testing. The result is that spectral-reconstruction accuracy based on the DOMP algorithm is higher than for the other three methods. The root-mean-square error and color difference decreases with an increasing number of principal components. The reconstruction error decreases as the number of iterations increases. Spectral reconstruction based on the DOMP algorithm can improve the accuracy of color-information replication effectively, and high-accuracy color-information reproduction can be realized.

• 한국음향학회지
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• 제37권1호
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• pp.39-45
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• 2018

압축센싱을 적용하면 전체 신호의 차원 대비 실제 사용하는 신호의 차원이 작은 희소신호의 경우, 적은 수의 관측치를 통하여 빠른 시간 내에 복원이 가능하다. 수중 표적의 기어박스 및 보조 장치 등으로부터 방사되는 신호의 토널 주파수 성분들은 처리하고자 하는 주파수 대역에서 상대적으로 주파수 성분이 적다. 따라서 토널 신호는 주파수 영역 전체 대비 희소신호로 모델링 될 수 있으므로 희소 신호 복원 알고리듬인 S-OMP(Simultaneous-Orthogonal Matching Pursuit)를 이용하여 복원할 수 있다. 본 논문에서는 압축센싱 기법을 이용하여 수중 표적의 방사 소음 신호의 토널 주파수를 검출하는 기법을 제안하고 모의 실험을 통해 성능을 확인한다. 모의실험에서 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 임계치 기법을 이용한 방법에 비해 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)에서도 정확한 토널 성분을 추정 할 수 있음을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.805-813
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• 2015

Compressive sensing 및 희소 복원 문제(sparse recovery problem)는 기존 디지털 기술의 한계를 극복할 수 있는 새로운 이론으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 신호 재구성에서 l1 norm 최적화 문제 해결에 많은 연산이 수행되며 따라서 병렬 처리 기법이 필요하다. 이 과정에서 무작위 행렬과 벡터 연산을 통한 변환 연산이 전체 과정 중에서 많은 부분을 차지하는데, 특히 원본 신호의 크기로 인해 이 과정에서 필요한 무작위 행렬을 메모리에 저장하기 곤란하며 계산 시 무작위 행렬의 절차적(procedural) 처리 방식이 필수적이다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해결책으로 단일 명령 다중 스레드(SIMT) 병렬 플랫폼 상에서 무작위 부분적 Haar 웨이블릿 변환을 절차적으로 계산할 수 있는 새로운 병렬 알고리듬을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2375-2381
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• 2014

FIR 필터의 계수가 CSD(canonic signed digit) 형식으로 표현되고 계수 당 0이 아닌 자릿수가 매우 적다면 적은 하드웨어 비용으로 고속 필터링을 수행할 수 있다. 주어진 주파수 응답 특성을 따르며 최소의 0이 아닌 부호자릿수(signed digit)를 갖는 CSD 형식의 FIR 필터 계수를 설계하는 문제는 목표 주파수 응답과의 최대 오차를 최소화하는 희소한 0이 아닌 부호자릿수 계수를 찾는 문제와 같다. 본 논문에서는 FIR 필터의 무곱셈 초고속 구현을 위해 압축센싱 기법에 기반을 둔 CSD 형식의 계수 설계 알고리듬을 제안한다. 탐욕(greedy) 방법을 채용한 본 알고리듬에서는 매 반복단계에서 잔차 신호를 구성하는 가장 큰 크기의 atom을 선택하고, 그 atom의 계수를 나타내는 가장 큰 부호자리를 찾아 FIR 필터의 계수를 갱신한다. 설계 예를 통해 평균적으로 탭 당 두 번 이하의 덧셈만으로 목표 주파수 응답에 근접한 FIR 필터링을 수행할 수 있음을 확인하였고, 이는 적은 하드웨어 비용으로 고속 필터링 구현에 적합하다.