대부분의 유사 시퀀스 매칭 방법은 다차원 색인을 사용한 검색 속도의 향상을 위해, 많은 수의 고차원 시퀀스를 저차윈 변환한 후 이들 변환된 시퀀스들을 포함하는 저차원 MBR을 구성한다. 본 논문에서는 고차원 MBR자체를 직접 저차원 MBR로 변환하는 정형적인 방법을 제안하고, 이를 사용하면 유사 시퀀스 매칭에서 필요한 저차원 변환 횟수를 획기적으로 줄일 수 있음을 보인다. 이를 위해, 우선 변환의 MBR-safe 개념을 정형적으로 제안한다. 어떤 변환이 MBR-safe하다 함은 고차원 MBR을 직접 변환한 저차원 MBR이 개별 고차원 시퀀스가 변환된 저차원 시퀀스를 모두 포함함을 의미한다. 다음으로, 기존 저차원 변환 중에서 가장 널리 사용되는 DFT와 DCT에 대해 각각 MBR-safe 변환을 제안한다. 먼저, 기존 DFT와 DCT가 MBR-safe하지 않음을 보이고, DFT와 DCT를 확장한 mbrDFT와 mbrDCT를 각각 정의한다. 그리고, 이들 mbrDFT와 mbrDCT가 MBR-safe함을 정형적으로 증명한다. 또한, mbrDFT(흑은 mbrDCT)가 고차원 MBR을 저차원 MBR로 직접 변환하는 DFT(혹은 DCT) 기반의 최적 MBR-safe 변환임을 증명한다. 분석과 실험 결과, 제안한 mbrDFT 및 mbrDCT를 사용하면 저차원 변환 횟수를 획기적으로 줄이고 성능을 크게 향상 시킨 것으로 나타났다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 논문에서 제시한 MBR-safe 개념은 고차원 MBR의 저차원 변환이 필요한 많은 응용에 활용될 수 있는 유용한 연구 결과라 사료된다.
본 논문은 엘레멘트 인버스 처리에 근거한 재킷 변환을 통한 DFT 행렬의 새로운 표현을 다룬다. DFT 행렬의 역을 단지 재킷 변환의 소행렬 분해에 따라 표현하며 이러한 결과는 DFT 행렬의 역이 단지 이의 희소 행렬과 치환 행렬에만 관련됨을 보여준다. 재킷 행렬을 통한 DFT 행렬의 분해는 블록 변조 특성을 나타내는 강한 기하 구조를 갖는다. 이는 재킷 행렬을 통해 분해된 DFT 행렬은 블록 변조 과정으로 해석할 수 있음을 의미한다.
CIELAB 좌표계는 휘도 성분과 색도 성분으로 구성되므로 인간의 시각적 특성과 유사한 좌표계이다. 그런데 우리가 보통 일상 생활에서 접하는 컴퓨터화면 등은 RGB좌표계를 이용한 색상을 표현한다. 본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 이용하여 보다 더 비가시적이고 효과적인 컬러 정지 영상의 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. RGB 좌표계는 세 가지 색도 성분만으로 구성되므로, RGB 좌표계로 이루어진 원본 컬러 영상을 CIELAB 좌표계로 변환한 후, 변환된 CIELAB 좌표계 에서 색도 성분 중 하나인 a* 영역을 DFT 변환하여 주파수 처리한 워터마크를 삽입하는 방법이다.
본 논문은 순환 행렬 분해에 의한 DCT와 DFT의 고속 계산을 위한 하이브리드 아키텍쳐 알고리듬을 제안한다. DCT-II와 DFT 변환 행렬의 순환 분해는 알고리듬적으로 구현하기가 유사한 구조를 제공하며 이것은 단순히 스위칭 모드의 제어에 의해 공통 아키텍쳐를 사용할 수 있게 한다. 두 변환간의 연계는 행렬 순환 공식에 기초하여 유도되었다. DCT/DFT 행렬 분해를 위한 하이브리드 구조 설계를 가능하도록 생성 행렬, 삼각함수 항등식 과 관계식을 사용하여 유도되었다. DCT/DFT 하이브리드 아키텍쳐를 수용하는 쿨리-투키 유형의 고속처리 아키텍쳐에 대한 데이터 흐름도를 작성하였다. 이 데이터 흐름도로부터 적절한 크기의 N에 대해 제안한 알고리듬의 계산 복잡도는 기존의 고속 DCT 알고리듬과 비교할만하다. 다른 직교변환 계산에 FFT 구조의 다중 모드 사용 확장을 위해 좀더 확장된 연구가 필요하다.
신호처리방법의 하나인 transform coding에 있어서, unitary transform의 기본특성을 정리했고 FT(DFT)로부터 CFT(DCFT)를 유도했다. MP특성에 가까운 화상신호에 대한 1차원 변환에 대한 각종 transform을 비교하였다. 이것으로 DCT가 이들중 가장 KLT에 가깝다는 것과 DCFT가 DFT보다는 약간 좋은 특성을 갖는다는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 오차역전파알고리즘에 의한 신경회로망을 사용하여 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상 성분을 복원하는 음성강조 시스템을 제안한다. 먼저, 신경회로망이 잡음이 부가된 음성신호의 이산푸리에변환의 진폭성분과 위상성분을 사용하여 학습된 후, 제안한 시스템은 백색잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성 신호를 강조한다. 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호는 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상성분을 입력으로 하는 신경회로망을 사용하여 제안된 시스템에 의하여 강조되는 것을 실험결과로 증명한다. 제안한 시스템은 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호에 대하여 효과적인 것을 실험으로 확인한다.
본 논문에서는 이산 푸리에 변환(discrete Fourier transforma: DFT) 알고리듬의 분해 능력 향상을 위한 간단한 보간 기법을 제안한다. 제안된 보간 기법은 DFT의 크기(DFT를 위한 시간 축에서 이산 샘플의 개수)를 증가시키지 않고도 DFT 알고리듬의 주파수 및 위상 분해 능력을 현저히 향상시킬 수 있게 된다. 제안된 보간 기법의 핵심은 크기 및 위상 스펙트럼에서 내분점을 이용하는 것이다. 이 기법은 위성 통신 시스템과 같은 버스트 모드 디지털 전송을 하는 시스템에서 주파수 및 위상 오프셋을 동시에 미세 추정하는 곳에 사용될 수 있다. 실험 결과에 의하면 제안된 보간 기법을 사용하는 동시 추정기는 추정 성능에 있어서 현저한 개선을 얻게 됨을 확인할 수 있다.
어떠한 현상 혹은 사물의 이미지를 학생들에게 제공하는데 있어서 여러 가지 원인에 의해 초점이 흐리거나 혹은 흔들린 이미지들이 등장하여 학생들에게 보여주기가 힘든 경우가 빈번하게 발생한다. 특히, 이미지에 대한 구체적인 정보가 없는 경우에는 그 이미지는 쓸모가 없는 것이 된다. 본 연구는 무정보 블러링 이미지를 아주 빠른 시간 내에 복구할 수 있는 2차원 DFT 기반의 하나의 블러링 제거 알고리즘을 제안하는데 있다. 제안된 방법의 빠른 처리 속도는 이산 푸리에 변환, 변환의 필터링과 회선 관계 및 Moore-Penrose 역행렬의 효과적인 계산 방식을 바탕으로 한다. 특히, 필터의 주파수 응답에 관한 처리는 유용한 회선 공식을 유도한다. 제안된 방법의 구현은 보통 크기의 블러링 이미지에 적용했을 때, 아주 빠른 시간 내에 블러링 효과를 제거시킬 수 있고, 보다 선명한 이미지를 제공할 수 있음을 보인다.
In this paper, we propose a multiplication-free DFT kernel computation technique, whose input sequences are approximated into a ring of Algebraic Integers. This paper also gives computational examples for DFT and IDFT. And we proposes an architecture of the DFT using barrel shifts and adds. When the radix is greater than 4, the proposed method has a high Precision property without scaling errors due to twiddle factor multiplication. A possibility of higher radix system assumes that higher performance can be achievable for reducing the DFT stages in FFT.
본 논문에서는 디지털 컨텐트(Digital Content)의 저작권 보호를 위한 워터마크 삽입방법 중 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 워터마크 기법과 DFT(Discrete Fourier Transform)를 이용한 워터마크 기법을 비교하여 본다 주파수 변환 방법에 있어서 DCT는 영상의 주파수 상관관계에 따라 실수의 주파수 계수 값을 가진다 그러나 영상을 DFT 주파수 변환 시켰을 때는 주파수 성분이 복소수 값의 형태를 갖는 진폭 성분과 위상성분으로 나누어지는데 그 중 위상성분은 영상의 형태학적 정보 등 여러 가지 중요한 정보들을 포함한다 따라서 위상성분에 워터마크를 삽입함으로써 보다 강인한(Robust) 성질을 지닐 수 있다. 본 논문에서는 DCT 기반의 워터마킹 기법과 DFT 기반의 워터마킹 기법을 각각 객체 단위 워터 마킹 기법에 적용하여 비교하였다 비교결과 DCT를 이용한 워터마크의 삽입 방법에 비해 DFT의 위상성분에 워터마크를 삽입하는 것이 일반적인 영상처리(사이즈 변화, 손실 압축(Lossy Compression), Blurring, Median, Distort등)에 강인한 결과를 나타내었고 반면에 DCT를 이용한 워터마크 삽입 기법은 영상 공격자의 의도적인 공격(다른 워터마크 삽입 등)에 있어서 DFT 위상성분에 삽입한 결과에 비해 더 좋은 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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