• 대한수학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.431-450
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• 2023

The basic goal of quantization for probability distribution is to reduce the number of values, which is typically uncountable, describing a probability distribution to some finite set and thus to make an approximation of a continuous probability distribution by a discrete distribution. It has broad application in signal processing and data compression. In this paper, first we define the uniform distributions on different curves such as a line segment, a circle, and the boundary of an equilateral triangle. Then, we give the exact formulas to determine the optimal sets of n-means and the nth quantization errors for different values of n with respect to the uniform distributions defined on the curves. In each case, we further calculate the quantization dimension and show that it is equal to the dimension of the object; and the quantization coefficient exists as a finite positive number. This supports the well-known result of Bucklew and Wise [2], which says that for a Borel probability measure P with non-vanishing absolutely continuous part the quantization coefficient exists as a finite positive number.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2029-2035
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• 2013

본 논문에서는 DVB-S2에 제시된 LDPC 복호기에 대하여 구현을 하기 위한 비균일 양자화 방식을 제시하였다. 고속 복호를 구현하기 위해서는 알고리즘과 구현 측면에서 여러 가지 문제점이 있다. 알고리즘 측면에서 LDPC 부호화 방식은 큰 블록 사이즈 및 많은 반복 횟수를 요구하므로 복호 속도를 높이기 위해서는 동일한 성능을 유지하면서 반복 횟수를 줄일 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 체크노드를 기반으로 하여 복호화 과정을 거치는 Horizontal Shuffle Scheduling 알고리즘을 적용하여 기존의 반복횟수를 줄일 수 있는 방안을 연구하였다. 구현측면에서 복호 속도를 높이기 위해서는 여러 가지 알고리즘이 제시되지만 본 논문에서는 복호기에 입력되는 양자화 비트수를 비균일 양자화 방식을 적용하여 줄임으로써 복호속도를 개선하는 방식을 제시한다. 구현 결과 복호 속도가 약 12% 개선됨을 알 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.329-341
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• 2014

커널 기반 평균 이동 물체 추적(kernel-based mean-shift object tracking) 방법은 신뢰할 수 있는 물체 추적의 실시간 구현이 가능하기 때문에 최근 많은 관심을 받고 있다. 이 알고리즘은 표적 모델과 표적 후보 간의 히스토그램 유사성 비교를 통해 최적의 평균이동 벡터를 찾는데, 실시간 구현을 위해 대부분의 알고리즘에서는 색-공간의 균일 양자화를 수행한다. 하지만, 영상의 명암 분포가 편중되어 있는 경우 색-공간의 양자화 후 히스토그램 분포가 몇 몇 빈에 집중되기 때문에 히스토그램 유사성 비교의 정확도를 감소시키게 되고, 따라서 추적의 성능이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램 빈을 적응적으로 조절하는 비-균일 양자화 알고리즘이 제안되었으나 높은 복잡도로 인해 실시간 추적 알고리즘에 부적합한 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 표적 모델에 대한 히스토그램 평활화를 수행한 후 색-공간의 균일 양자화를 수행하는 형태의 고속 비-균일 양자화 기법을 제안함으로써, 색-공간 양자화 후에도 표적 모델의 명암 분포가 전 색-영역에 고르게 분포되도록 함으로써 실시간 평균 이동 추적 기법의 추적 성능이 개선될 수 있도록 하였다. 제안하는 색-공간 양자화 기법을 통해 표적 모델과 비교 후보군 사이에 비교 대상이 되는 색 요소가 증가하게 되며, 보다 정확도 높은 히스토그램 유사성 결과를 얻을 수 있었다. 물체 추적용 영상을 통한 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 복잡도 증가가 거의 발생하지 않는 동시에, 기존 비-균일 양자화 알고리즘 결과와 유사하거나 좀 더 나은 추적 결과를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.237-246
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• 2016

DIBR (Depth Image Based Rendering)은 동일 시점의 색상 영상과 깊이 영상을 참조해서 임의 개수의 중간 시점 영상을 생성하는 기법으로 무안경식 다시점 입체 디스플레이를 위한 콘텐츠 제작에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 DIBR 기법을 사용해서 생성되는 다시점 중간 영상의 객관적 품질에 깊이 정확도가 미치는 영향에 대해 설명한다. 본 연구는 먼저 사람이 인지할 수 없는 범위에서 왜곡을 보장하기 위한 최소 깊이 양자화 계수를 도출한다. 그리고 장면 구성의 특성에 따라 같은 양자화 수준에서 깊이 정보의 정확도를 효과적으로 표현하기 위한 비균등 영역분할 양자화 방법을 선형 양자화와 비교 분석한 결과를 제시한다.

• ETRI Journal
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• 제38권3호
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• pp.463-468
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• 2016

With the constant increase in network traffic, wireless operators are finding it more challenging to keep network hardware costs to a minimum. At the same time, the energy cost associated with operating a network has increased proportionally. Therefore, the search for higher network capacity is simultaneously accompanied by the search for a cost-efficient network deployment. In this paper, we show that a saving in transmitted signal energy can be achieved at the signal design level by deploying very specific signal processing techniques. Using an orthogonal frequency-division multiplexing signal for Long-Term Evolution networks as an example, we utilize a novel non-uniform companding quantizer to save a transmitted signal energy. Our results show that by using non-uniform quantization it is possible to further optimize 4G wireless networks.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.635-636
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• 2013

본 연구에서는 이러한 다시점 디스플레이용 중간 영상을 만드는 데 쓰이는 DIBR 기법을 이용할 때, 깊이 정보를 다르게 양자화해서 좀 더 나은 화질의 중간 영상을 생성하는 방법에 대해서 설명한다. 특히 깊이 영상 정보를 모두 일정한 간격으로 나누어서 할당하는 균등 분할 방식과 특정 영역에 대해 더 많은 정보를 할당함으로써 그 영역에 대해서는 좀 더 질 높은 영상을 만들 수 있도록 하는 비균등 깊이 정보 양자화 방법에 대해서 설명한다.

• ETRI Journal
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• 제32권6호
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• pp.972-975
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• 2010

In this letter, we consider the lossy coding of a non-uniform binary source based on GF(q)-quantized low-density generator matrix (LDGM) codes with check degree $d_c$=2. By quantizing the GF(q) LDGM codeword, a non-uniform binary codeword can be obtained, which is suitable for direct quantization of the non-uniform binary source. Encoding is performed by reinforced belief propagation, a variant of belief propagation. Simulation results show that the performance of our method is quite close to the theoretic rate-distortion bounds. For example, when the GF(16)-LDGM code with a rate of 0.4 and block-length of 1,500 is used to compress the non-uniform binary source with probability of 1 being 0.23, the distortion is 0.091, which is very close to the optimal theoretical value of 0.074.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권2호
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• pp.193-196
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• 2011

Transmit antenna selection techniques are prominent since they exploit the spatial selectivity at the transmitter side. In the literature, antenna selection techniques assume full knowledge of the channel state information (CSI). In this paper, we consider that the CSI is not perfectly known at the transmitter; however, a quantized version of the channel coefficients is fed back by the users. We employ the non-uniform Lloyd-Max quantization algorithm which takes into consideration the distribution of the channel coefficients. Simulation results show that the degradation in the BER of the system with imperfect CSI at the transmitter is tolerable, especially when the transmit diversity order is high.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.5056-5078
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• 2018

In this work we propose a compression technique that makes use of linear and perceptually uniform CIE $La^*b^*$ color space in the JPEG image compression framework to improve its performance at lower bitrates. To generate quantization matrices suitable for the linear and perceptually uniform CIE $La^*b^*$ color space, a novel linear Contrast Sensitivity Function (CSF) is used. The compression performance in terms of Compression Ratio (CR) and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), is further improved by utilizing image dependent, variable and non-uniform image sub-blocks generated using a proposed histogram-based merging technique. Experimental results indicate that the proposed linear CSF based quantization technique yields, on an average, 8% increase in CR for the same reconstructed image quality in terms of PSNR as compared to the conventional YCbCr color space. The proposed scheme also outperforms JPEG in terms of CR by an average of 45.01% for the same reconstructed image quality.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.164-181
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• 2019

본 논문에서는 홀로그램 데이터를 효과적으로 압축하기 위한 디지털 홀로그래픽 데이터 코덱 기술 분석 및 개발을 소개한다. 먼저, JPEG Pleno에서 제공하는 홀로그램 표준 데이터세트의 생성방법과 데이터의 특성을 소개한다. 이산 웨이블릿 변환과 이산 코사인 변환을 이용하여 홀로그램 생성방법에 따른 에너지 집중도를 분석한다. 균일 양자화와 비균일 양자화를 적용시켜 홀로그램 생성방법에 따른 양자화 효율을 분석한다. 변환과 양자화 실험을 통해 홀로그램 생성방법에 맞는 변환기법 양자화방법을 제시한다. 마지막으로, 표준 압축 코덱인 JPEG, JPEG2000, AVC/H.264, HEVC/H.265를 이용해 홀로그램을 압축하고 그 결과를 분석한다.