Convolutional codes which are terminated by direct truncation (DT) and zero tail termination provide unequal error protection. When DT terminated convolutional codes are used to encode short messages, they have interesting error protection properties. Such codes match the significance of the output bits of common quantizers and therefore lead to a low mean square error (MSE) when they are used to encode quantizer outputs which are transmitted via a noisy digital communication system. A code construction method that allows adapting the code to the channel is introduced, which is based on time-varying convolutional codes. We can show by simulations that DT terminated convolutional codes lead to a lower MSE than standard block codes for all channel conditions. Furthermore, we develop an MSE approximation which is based on an upper bound on the error probability per information bit. By means of this MSE approximation, we compare the convolutional codes to linear unequal error protection code construction methods from the literature for code dimensions which are relevant in analog to digital conversion systems. In numerous situations, the DT terminated convolutional codes have the lowest MSE among all codes.
동영상 압축에서 움직임 보상은 뛰어난 압축 효율을 보이는 반면에 어느 한 시점에서 오류가 발생할 경우 그 시점 이후로 계속해서 오류가 확산된다는 단점이 있다. 인트라 업데이트 방법은 이러한 오류의 확산을 차단하는 방법이다. 그러나 인트라 업데이트 방법은 압축의 효율을 떨어뜨린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 오류의 영향과 비트율 제어를 함께 고려하여 인트라 업데이트를 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비트율과 왜곡의 값을 추정하고 라그랑지안 최적화를 통해 부호화 모드와 양자화 파라메터를 선택하는 방법으로 MPEG-4 코덱에 적용하여 실험하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 패킷 손실과 같은 오류 환경에서 더 좋은 화질을 나타내는 것을 보여준다.
Error concealment techniques are significant due to the growing interest in imagery transmission over error-prone channels. This paper presents a spatial error concealment technique for losslessly compressed images using least significant bit (LSB)-based data hiding to reconstruct a close approximation after the loss of image blocks during image transmission. Before transmission, block description information (BDI) is generated by applying quantization following discrete wavelet transform. This is then embedded into the LSB plane of the original image itself at the encoder. At the decoder, this BDI is used to conceal blocks that may have been dropped during the transmission. Although the original image is modified slightly by the message embedding process, no perceptible artifacts are introduced and the visual quality is sufficient for analysis and diagnosis. In comparisons with previous methods at various loss rates, the proposed technique is shown to be promising due to its good performance in the case of a loss of isolated and continuous blocks.
본 논문에서는 시분할 반이중 릴레이 통신 시스템을 위한 추정 후 전달 (EF: Estimate and Forward) 릴레이 프로토콜을 제안한다. 기존의 EF 릴레이 프로토콜은 릴레이와 수신국 간 채널 상태가 좋을 때 적용할 수 있는 방식으로 릴레이의 위치가 송신국으로 이동할수록 성능 저하가 크다. 그러나 본 논문에서 제안하는 EF 릴레이 프로토콜은 릴레이에서의 양자화 및 송신국-릴레이 간의 전력 배분 등과 같은 동작 파라미터가 채널 상태 및 변조 차수에 따라 가변적으로 정해지므로 모든 릴레이 위치에 대해 기존의 방식에 비해 낮은 전송 오류율을 보이며 릴레이가 수신국으로부터 멀리 떨어져 있는 경우에도 낮은 전송 오류율을 보인다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방식은 릴레이의 위치가 수시로 변하는 이동 릴레이 시스템에 적합하다. 한편, 제안된 방식이 기존의 방식에 비해 모든 릴레이 위치에서 낮은 전송 오류율을 보임을 모의실험을 통해 확인하였다.
최근에 영상 처리 시스템에서 칼라 데이타의 사용이 급격히 증가하고 있다. 그러나 색 재현 능력의 차이가 있고 각 장치마다 고유의 색좌표계를 사용하므로 서로 다른 장치사이에서 색 재현시에는 좌표계 변환이 요구된다. 특히 색재현 범위가 좁은 프린터에서 자연색을 출력하기 위해서는 색역 사상과 주어진 색역 계조의 범위를 확장할 수 있는 디더링 과정이 필요하다. 본 논문에서는 색역 사상을 위하여 각 장비의 출력 특성을 고려한 비선형 사상 함수를 획득하여 이를 기반으로 하여 장비들간의 색역 일치를 이루었다. 디더링 과정에서는 채색시 발생하는 중복 면적의 특성을 고려하여 양자화 단계를 확장하는 비선형 순서 디더링과 오차 확산 방법에서 발생하는 경계 부분의 문드러짐과 인접색의 변형을 줄일 수 있는 변형된 오차 확산 방법을 제안한다.
이 논문에서 우리는 블록화 현상과 DCT 계수의 양자화 에러를 최소화 하면서 영상을 복호하는 새로운 기술을 제안한다. 영상의 복호화 과정에서 영상의 DCT 계수는 양자화 된 DCT 계수와 양자화 행렬의 곱으로 구해지게 되고, 양자화 간격의 절반 크기의 에러가 유도 될 수 있다. 이때 역 양자화 과정에서 원 영상의 DCT 계수는 알 수 없으며, 만약 DCT 계수를 양자화 간격 절반 크기 내로 대응 시킨다면 무한개의 해답이 존재하게 된다. 이 논문에서 우리는 하나의 해답을 구하기 위한 단서로, 양자화 에러는 양자화 간격의 절반 크기 내로 제한되어 있으며, 적어도 블록 경계면에서의 불연속성으로 나타나는 고주파 성분은 원 영상에 존재하지 않는다는 사실을 이용하게 된다. 이 두 가지 조건으로 우리는 역 양자화기의 정규화 과정을 거치게 된다. 정규화 된 역 양자화기는 역 양자화 과정에서 얻어지는 DCT 계수를 항상 양자화 에러, 즉 양자화 간격의 절반 크기 범위 내로 대응 시키게 된다. 논문에서 제안된 기술은 JPEG, MPEG-1, H.263+의 영상 압축 표준과 비교하였으며, 비교과정은 시각적인 효과로 기존의 일반적인 방법으로 영상을 복호할 때보다 블록화 현상이 감소한다는 것을 보여주게 되고 또한 원 영상과의 Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Blockiness Measure (BM)에 대한 수치적인 비교 결과를 보여주게 된다.
A rigorous theory for modeling, analysis, optimum nonseparable filter bank in multidimensional M-band quantized subband codec are developed in this paper. Each pdf-optimized quantizer is modeled by a nonlinear gain-plus-additive uncorrelated noise and embedded into the subband structure. We then decompose the analysis/synthesis filter banks into their polyphase components and shift the down-and up-samplers to the right and left of the analysis/synthesis polyphase matrices respectively. Focusing on the slow clock rate signal between the samplers, we derive the exact expression for the output mean square quantization error by using spatial-invariant analysis. We show that this error can be represented by two uncorrelated components : a distortion component due to the quantizer gain, and a random noise component due to fictitious uncorrelated noise at the uantizer. This mean square error is then minimized subject to perfect reconstruction (PR) constraints and the total bit allocation for the entire filter bank. The algorithm gives filter coefficients and subband bit allocations. Numerical design example for the optimum nonseparable orthonormal filter bank is given with a quincunx subsampling lattice.
The structure of a digital controller based on modern control theory is more complex than that of a PID controller. In implementing the digital control of an actual system by using the digital controller, we often encounter gaps between theory and practice e.g. quantization error, sampling error, modeling error, contaminated noise etc. In such cases, simulator plays an important role in detecting difficulties. This paper demonstrates the importance of the computer simulator for designing a digital controller. The controller and the simulator are constructed by different computer respectively, with a link between the blocks by analogue signals through the A/D, D/A converters. Through the simulator test, we can evaluate the digital controller; identify and solve difficulties in the digital control. The controller, which pasted the simulator test, is used identically in the actual system. This was a successful procedure for designing the controller. As an example, we successfully constructed the digital controller using the computer simulator for inverted pendulum control. We then compared the control results of simulator and actual equipment. Furthermore we commented on the construction of the computer simulator which exactly expressed the actual system.
본 논문에서는 동영상 컨텐츠의 위${\cdot}$변조, 불법사용 및 복제를 방지하기 위하여 비가시성과 공격에 대한 강인성을 동시에 만족하는 blind 워터마킹 방법을 제안하였다. 이 방법은 MPEG-2 동영상 압축시스템을 대상으로 하며, 이 압축시스템의 적응적 양자화에 부합하도록 양자화 스케일 코드에 따라 삽입할 워터마크 비트 수를 조절하도록 설계하였다. 워터마크의 삽입위치는 영상의 주파수 특성에 따라 삽입할 영상블록을 선정하고, 선정된 영상블록의 가로, 세로, 대각선의 주파수 특성과 블록내의 각 계수의 주파수 특성을 고려하여 계수를 선정하였다. 또한 각 계수에 삽입할 워터마크 비트 수는 양자화 스텝을 고려하여 결정하였다. 이 알고리즘은 C/C++ 언어로 구현하였으며, 자체 제작한 MPEG-2 시스템을 테스트 베드로 하여 비가시성과 강인성을 실험하였다. 실험결과 삽입한 워터마크의 비가시성이 충분히 만족되었고, 일반적인 공격방법에 대해 추출된 워터마크의 에러율이 $10\%$ 이하의 강인성을 보였다. 따라서 제안한 방법은 MPEG-2 시스템을 사용하는 동영상 압축, 특히 네트워크 적응적 압축이 필요한 응용분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.
The nearest neighbor classification rule is widely used because it is not only simple but the error rate is asymptotically less than twice Bayes theoretical minimum error. But the method basically use the whole training patterns as the reference vectors. so that both storage and classification time increase as the number of training patterns increases. LVQ(Learning Vector Quantization) resolved this problem by training the reference vectors instead of just storing the whole training patterns. But it is a heuristic algorithm which has no theoretic background there is no terminating condition and it requires a lot of iterations to get to meaningful result. This paper is to propose a new training method of the reference vectors. which minimize the given error function. The nearest neighbor network,the network version of the nearest neighbor classification rule is proposed. The network is funtionally identical to the nearest neighbor classification rule is proposed. The network is funtionally identical to the nearest neighbor classification rule and the reference vectors are represented by the weights between the nodes. The network is trained to minimize the error function with respect to the weights by the steepest descent method. The learning algorithm is derived and it is shown that the proposed method can adjust more reference vectors than LVQ in each iteration. Experiment showed that the proposed method requires less iterations and the error rate is smaller than that of LVQ2.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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