본 연구에서는 청각계의 시간 및 주파수 특성을 고려한 과도음의 시간-주파수 신호해석 기법인 VFT-STFT (STFT with Variable Frequency Resollution)을 제안하고자 한다. VFT-STFT은 downsampling와 FFT를 반복적으로 수행하여 주파수 대역에 따라 주파수 및 시간 분해능이 청각계의 특성과 유사한 기존의 VFR-FFT에 그 뿌리를 두고 있다. 그러나, 본 연구에서는 기존의 VFT-FFT 알고리즘에 overlap인자를 도입하여 시간-주파수 해석 결과를 구하고, 2/3-rate resampling에 의해 추가로 구성된 시간-주파수 해석 결과의 일부를 기존의 시간-주파수 해석 결과에 이식시킴으로서 기존의 VFT-FFT가 갖는 overlap과 spectral loss 등의 문제점을 최소화하고자 한다.
Image resizing is to change an image size by upsampling or downsampling of a digital image. Most still images and video frames are given in a compressed domain on digital media. Image resizing of a compressed image can be performed in a spatial domain via decompression or recompression. In general, resizing of a compressed image in a compressed domain is much faster than that in a spatial domain. In this paper, we propose an approach to resize images in the integer discrete cosine transform (DCT) domain, which exploits the multiplication-convolution property of DCT.
Realizations of multirate converters are proposed using periodically time-varying (PTV) structures. By exploiting the computational redundancy of the filtering operation in a multirate filter, it is possible to implement the filter with much less hardware. In the proposed implementations, several coefficients time-share in a periodic fashion the hardware of one multiply-and-add. Therefore, each multiply-and-add circuit performs different coefficient scalings at different time instants within a period. Compared to the direct form realization, the proposed realizations reduce the hardware of an interpolator and a decimator by a factor of approximately U and M, respectively, while retaining the same processing speed, where U and M are the upsampling and downsampling factors, respectively. The approach can be used to obtain realizations for sampling rate conversion by a rational factor of U/M, where U and M are relatively prime, in which case hardware reduction by a factor of approximately UM can be achieved.
Wavelet transform is widely used for high compression ratio image compression. It requeires a large memory when it is implemented by a hardware. Therefore, it is efficient to divide the entire image into blocks. Because the wavelet transform for divided blocks causes losses, pixels of the adjacent blocks are used. In the case of color image compression, the image is decomposed into brightness and color components, and then color components are downsampled. When the wavelet transform is performed by using pixels of adjacentblocks, the number of necessary pixels are doubled due to downsampling of color components. In this paper, we propose an efficient block wavelet transform using variablefilter length for brightness and color components. By using the proposed method, the number of pixels of adjacent blocks is optimized. We show the degradation of image quality due to the reduction of filter length for color components is negligible through simulations.
본 논문에서는 파이프라인 구조를 이용하여 고성능 1 차원 이산 웨이블렛 변환 필터를 설계하였다. 각 레벨에서 입력이 다운샘플링(downsampling, decimation)되므로 각 레벨의 하드웨어를 폴딩(folding) 기법을 이용하여 곱셈기와 덧셈기를 공유함으로써 복잡도를 개선하였다. 즉, 제안한 구조에서는 레벨 2 와 레벨 3 에서 폴딩된 구조의 C.S.R(Circular Shift Register)곱셈기와 덧셈기를 사용함으로써 하드웨어 효율(hardware utilization)을 각 레벨에서 100%로 높일 수 있다. 또한, 홀수와 짝수의 샘플을 병렬로 입력함으로써 단일 입력의 시스템과 비교할 때, 동일 시간에 병렬화 만큼의 이득을 얻을 수 있었고, 필터 계수는 미러 필터(mirror filter)의 특성을 이용하여 쳐대한 고역 필터(high pass filter)와 저역 필터(low pass filter)의 계수들을 공유함으로써 곱셈기와 덧셈기의 수를 반으로 줄였다. 그리고 임계 경로(critical path)를 줄이기 위한 파이프라인 레지스터를 삽입하여 고성능 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 TMIV 부호화 과정에서 개선된 압축성능을 위해 딥러닝을 이용한 초해상화 기술을 적용하는 방식을 제안한다. 제안 방식에서는 TMIV 인코더에서 아틀라스 생성한 후, 해당 아틀라스의 패킹된 뷰들을 downsampling하여 뷰들이 축소된 아틀라스를 생성하는 방식을 사용한다. 생성된 아틀라스는 기존의 방식 그대로 VVC를 이용하여 부복호화를 한다. 복호화된 아틀라스를 렌더링을 위해 뷰로 만드는 과정 중에 딥러닝을 이용한 초해상화 기술을 적용하여 줄어든 뷰들을 원래의 크기로 복원시킨다. 제안 기술을 통해 복원된 뷰의 화질을 유지시킨 채 많은 비트율을 감소시킬 수 있음이 확인된다.
본 논문에서는 촉각전달장치를 기반으로 수식에 대한 그래프와 도형과 같은 시각교육정보들을 촉각 정보로 자동 변환하여 제공하는 프로그램을 구현하였다. 구현한 프로그램으로는 입력된 그래픽 정보를 촉각정보전달 장치의 해상도에 적합하게 다운샘플링(downsampling)을 수행한 후, 이진화(binarization)를 통해 촉각신호를 생성한다. 그리고 이를 촉각정보전달 장치에 전달하여 출력함으로써, 시각장애인들에게 그래픽 정보를 촉각정보로 변환하여 제공할 수 있다. 결과적으로 본 프로그램을 통해 수학 및 과학과 같은 이공계열의 교육정보를 편리하고 빠르게 촉각정보로 변환하여 시각장애인들에게 제공할 수 있었다.
의미론적 분할(Semantic Segmentation)은 이미지 내의 객체 및 배경을 픽셀 단위로 분류하는 작업으로 정밀한 탐지가 요구되는 분야에서 활발히 연구되고 있다. 기존 어텐션 기법은 의미론적 분할의 다운샘플링(Downsampling) 과정에서 발생하는 정보손실을 완화하기 위해 널리 사용됐지만 고정된 Convolution 필터의 형태 때문에 객체의 형태에 따라 유동적으로 대응하지 못했다. 본 논문에서는 이를 보완하고자 Deformable Convolution과 셀프어텐션(Self-attention) 구조기반 어텐션 모듈을 사용한 의미론적 분할 모델을 제안한다.
최근 영상융합 기법의 품질평가를 위하여 다양한 방법이 제안되었다. 품질평가를 위한 일련의 과정들을 통틀어 프로토콜이라 정의되었으며, Wald's 프로토콜, QNR 프로토콜, Khan's 프로토콜 등의 다양한 품질평가 프로토콜이 제시되었다. 본 논문에서는 KOMPSAT-2/3/3A 위성영상을 활용하여 제시된 세 가지 품질평가 프로토콜을 각기 다른 융합 기법에 적용하였을 때 나타나는 결과를 비교하고, KOMPSAT 위성영상에의 활용가능성을 알아보는 한편 각 프로토콜의 장단점을 분석하였다. 이 때 기존의 연구와 달리 융합 영상의 품질이 시각적으로 뚜렷하게 구분되는 융합 기법을 사용하여 육안 분석을 통한 정성적 분석을 진행함과 동시에 각 품질평가 프로토콜을 통한 정량적 분석을 수행하였다. 이를 통해 분광정보 보존의 측면과 공간 정보 보존의 측면에서 정성적 결과와 정량적 결과의 유사성을 파악하였다. 분석 결과, 각 프로토콜의 과정상 특징을 반영하는 결과를 나타내었다. Wald's 프로토콜의 경우 정성적/정량적 분석 결과가 동일하였으나, 프로토콜 수행 과정이 번거로우며 특히 영상의 공간해상도를 강제로 저하시킨 후 융합을 진행하여도 그 결과가 실제 공간해상도의 융합 결과와 동일하다는 전제를 가정하고 있다는 한계점이 존재하였다. QNR 프로토콜의 경우 원 영상의 융합 결과를 평가할 수 있다는 장점이 존재하였다. 그러나 분광정보 보존 분석 시 Wavelet 융합 결과의 aliasing 현상을 반영하지 못하는 등의 불안정성이 존재하여 프로토콜을 활용할 때 주의해야하는 단점이 있었다. Khan's 프로토콜의 경우 분광정보 보존 분석의 경우에 정성적/정량적 분석 결과가 Wavelet 융합 기법에서 일치하지 않았다. 이는 품질평가 시 공간해상도를 강제로 저하시킬 때 융합 영상의 품질이 변하여 발생하는 문제였다. 공간정보 보존 분석의 경우 Wald's 프로토콜의 한계점과 QNR 프로토콜의 단점을 모두 보완하여 품질평가를 수행하는 프로토콜이라 할 수 있음을 확인하였다.
The stress analysis of the pipeline is required in any kind of plant for its safe operation. For this, the displacement vibration data measured at many locations of the pipeline should be provided. In reality, the installation of the non-contact type displacement sensors such as laser displacement sensors or eddy current type proximity sensors in a narrow and confined region in the vicinity of the pipeline is almost impracticable. In this work, the general purpose piezo-ceramic accelerometers were attached on the measuring points on the pipeline and the acceleration vibration signal was acquired. The measured acceleration signal was low pass filtered and then downsampled. The resulting acceleration signal was transformed into both the time-domain and frequency-domain displacement signal utilizing the fast Fourier transform techniques. All the procedures are presented in detail. It is demonstrated that the measurement of the pipeline acceleration by using contact type accelerometers can be made for the purpose of providing the required displacement data for the stress analysis of the pipeline.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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