센서네트워크에서 목표물 탐지하는데 있어 높은 샘플링이 수반되어야 하는 주파수 분석을 피하기 위하여, 낮은 샘플링 데이타를 이용하더라도 목표물 식별이 가능한 시계열(Time-series) 분석 기법으로서 시간 정합 유사도 측정 알고리즘을 소개하고 그 중에 가장 우수한 DTW-Cosine 알고리즘을 제안한다. 시계열 분석 기법을 이용하여 패턴을 비교하기 위해서는 지역 시간 이동 문제와 공간 신호 변이 문제를 극복해야 하는데 DTW-Cosine 알고리즘은 이를 효과적으로 극복함과 동시에 Smoothing 기법을 통하여 다른 시간 정합 유사도 측정 알고리즘들에 비해 전체적으로 최소 10.31% 이상의 우수한 성능을 보였다.
적응 필터링 기법은 시간에 따라 신호의 통계적 특성이 변화한때 많이 응용되는 신호처리의 분야이다. 적응필터의 성능 평가는 보통 구조의 복잡도 (complexity), 수렴 속도 (convergence speed) 및 오조정 (misadjustment)을 가지고 평가한다. 적응 필터의 실시간 구현을 위해서는 구조가 간단해야 피고 수렴속도는 빨라야 한다. 본 연구에서는 수렴속도 향상을 위해 변환 평면에서의 적응 필터링 기법에 대해 제안하였다. 먼저 CZT (Chirp Z-Transform)의 주파수 확대해석하는 특성과 DCT (Discrete Cosine Transform)의 실수연산 특성을 모두 가지는 CDCT (Chirp Discrete Cosine Transform)을 제안하였고, 이를 이용한 CDCTLMS (Chirp Discrete Cosine Transform LMS)을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 NLMS (normalized least mean square)알고리즘과 대표적인 변환평면 적응 필터링 방법인 DCTLMS (discrete cosine transform LMS) 알고리즘과의 학습곡선 (loaming curve)의 비교를 통하여 우수함을 입증하였으며 실제 초음파 신호처리에의 응용을 보였다.
본 논문에서는 음성/오디오 부호화기를 위한 저지연 윈도우 스위칭 MDCT(Modified Discrete Cosine Transform) 방법을 제안한다. 윈도우 스위칭 알고리즘을 사용하여 신호의 특성이 빨리 변하는 전이 구간에서 음질 저하를 개선하고, 저지연 TDAC(Time Domain Aliasing Cancellation)를 사용하여 알고리즘 지연을 1/2로 줄일 수 있는 MDCT 방법을 제안한다. 제안된 윈도우 스위칭 방법은 기존 윈도우 스위칭 알고리즘이 다른 길이의 중첩합(overlap-add)을 사용하는 것과 달리, 일정한 길이의 중첩합을 사용하여 알고리즘 지연을 1/2로 줄일 수 있었고, 신호의 특성에 따라 윈도우의 종류를 2개로 줄여 프레임 상태를 표현하는 정보 비트를 1 bit 감소시킬 수 있었다. 제안한 알고리즘을 MDCT 기반의 음성/오디오 부호화기인 ITU-T(International Telecommunication Union - Telecommunication) G.729.1 부호화기에 적용하여 성능을 확인하였으며, 알고리즘 지연을 절반으로 감소시키면서 동일한 음질을 유지할 수 있었다.
본 논문은 파워 상호보완 윈도우를 이용한 지연 감소 알고리즘을 IntMDCT(Integer Modified Discreate Cosine Transform)에 적용하고자 제안한다. 기존에 사용하는 변환 방식인 MDCT는 정수 입력에 대해 실수 값을 출력하므로 데이터의 확장을 야기 시킨다. 이에 정수 대 정수 변환인 IntMDCT 기술이 등장했다. 하지만 IntMDCT는 MDCT(Modified Discreate Cosine Transform)처럼 알고리즘 지연을 갖는 문제점을 가지고 있다. 지연은 실시간 통신을 목표로 하는 환경에 있어 중요한 이슈로 자리 잡고 있다. 이러한 샘플의 지연을 최소화하기 위해 제안하는 알고리즘을 적용하고 성능을 평가한 결과, IntMDCT에서 발생하는 샘플 지연이 절반으로 감소하는 것을 확인 할 수 있었다.
Modified Discrete Cosine Transform (MDCT)와 역변환인 IMDCT는 서브밴드 및 변환 코딩 기법에서 시간 영역 에일리어징 제거(Time Domain Aliasing Cancellation)를 기반으로 하는 분석/합성 필터 뱅크로서 채택되고 있으며, MPEG 오디오 표준의 레이어-Ⅲ에서 가장 많은 연산 량을 필요로 한다 본 논문에서는 MDCT/IMDCT를 효율적으로 계산할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 DCT를 이용하여 MDCT/IMDCT를 계산하는 알고리즘에 기반을 두고 있기 때문에, MDCT/IMDCT 계산을 위해 두 개의 DCT-Ⅱ를 이용한다. 더불어, 제안한 알고리즘은 4로 나누어지는 길이의 입력을 갖는 MDCT/IMDCT의 계산에도 적용할 수 있다. 제안한 알고리즘은 계산 복잡도 면에서 기존의 알고리즘들과 비교하여 적은 계산 량을 필요로 하며, 구조적인 면에서 병렬적인 구조로 나타낼 수 있기 때문에, VLSI 구현에 매우 적합하다.
본 논문에서는 형태특징추출 알고리즘의 조건인 기하학적 변환에 불변하도록 모멘트 알고리즘을 이용한 간단한 정규화 과정을 수행하고 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)을 적용하여 물체의 형태특징을 추출하는 방법을 제안한다. 검색영상 수를 줄이기 위해 인식객체의 이심률(eccentricity)과 원형에 가까운 정도를 나타내는 원형도(circularity)를 검색필터로 사용하였다. 다양한 식물잎을 대상으로 실험한 결과, 이산 코사인 변환을 이용한 특징추출방법이 기존의 푸리에 서술자(Fourier Descriptor)나 모멘트(Moment) 알고리즘을 적용했을 때 보다 인식률이 높음을 확인하였다.
JPEG은 가장 널리 사용되는 이미지 압축 표준 기술이다. 본 논문에서는 JPEG 이미지 압축 알고리즘을 소개하고 압축 및 압축 해제의 각 단계를 서술하고자 한다. 이미지 압축은 디지털 이미지를 데이터 압축을 적용하는 과정이다. 이산코사인변환은 시간 도메인에서 주파수 도메인으로 변환하는 기술이다. 먼저, 이미지는 8 by 8 픽셀 블록으로 분할하게 된다. 둘째, 위에서 아래로 왼쪽에서 오른쪽으로 진행하면서 DCT가 각각의 블록에 적용하게 된다. 셋째, 각 블록은 양자화를 통해 압축을 진행한다. 넷째, 이미지를 구성하는 압축된 블록의 행렬은 크게 줄어든 공간에 저장된다. 끝으로, 원하는 경우 이미지는 역이산코사인변환(IDCT)을 사용하는 프로세스인 압축 해제를 통해 재구성하게 된다. 본 연구에서는 이산코사인변환 기법을 이용해 이미지 압축/복원 및 재구성하는 것에 목적을 두고 있다.
유비쿼터스 통신 환경에서는 영상의 다양한 형태의 변환이 필수적인데, 대부분의 디지털 영상은 DCT (Discrete Cosine Transform)를 기반으로 한 JPEG, MPEG 등의 표준 기법을 이용하여 압축되어 저장되어 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서 영상의 크기를 변환시키는 기존의 여러 가지 알고리즘들을 고찰하고 그 성능을 분석하며, 기존의 방법보다 더 우수한 성능을 보이는 DCT 영역에서의 영상 크기 변환 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 DCT 영역에서 영상의 임의 크기 변환을 위해 여러 개의 $8{\times}8$ DCT 계수 블록을 변환 비율에 따라 변환식을 통하여 하나의 블록으로 변환하고 최적의 zero-padding 및 truncating을 위한 IDCT의 크기를 정하는 방법을 이용하여 영상 크기 변환의 성능을 높인다. 이것은 화소간의 상관도를 최대한 이용하여 DCT 계수를 구하고, 여기서 얻어진 DCT 계수 블록에서 원하는 비율에 따라 최적의 크기를 구함으로써 성능을 높이는 알고리즘이다. 그 성능을 원 영상과 축소하여 다시 확대시킨 영상의 PSNR 비교를 통하여 확인하였고, 제안하는 알고리즘은 특정 비율의 변환에 있어서 기존의 알고리즘을 포괄할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
JPEG은 가장 널리 사용되는 표준 이미지 압축기술이다. 본 논문에서는 이미지 압축 알고리즘을 소개하고 압축 및 압축 해제의 각 단계를 서술하고자 한다. 이미지 압축은 디지털 이미지를 데이터 압축을 적용하는 과정이다. 이산여현변환은 시간 도메인에서 주파수 도메인으로 변환하는 기술이다. 먼저, 이미지는 8 by 8 픽셀 블록으로 분할하게 된다. 둘째, 위에서 아래로 왼쪽에서 오른쪽으로 진행하면서 DCT가 각각의 블록에 적용하게 된다. 셋째, 각 블록은 양자화를 통해 압축을 진행한다. 넷째, 이미지를 구성하는 압축된 블록의 배열은 크게 줄어든 공간에 저장된다. 끝으로, 원하는 경우 이미지는 역 이산여현변환 (IDCT)을 사용하는 프로세스인 압축 해제를 통해 재구성하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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