본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 블록기반 변환 부호화 영상에서의 블록화 현상을 반복적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 블록화 현상이 수직, 수평 방향의 블록 경계를 따라 수직, 수평으로만 나타나는 점에 착안하여, 블록화 현상이 있는 영상 신호를 수직, 수평 방향의 분리적인 1차원 신호의 집합으로 간주하고 Gaussian 형태 함수의 1차 도함수를 모 웨이브렛으로 하는 1차원 웨이브렛 영역에서의 평균 자승 오차를 최소화시키는 필터로써 첫 번째 스케일 웨이브렛 영역의 블록 경계 위치에서의 분산이 다른 위치에 비하여 유달리 크게 나타나도록 하는 블록화 현상에 의한 신호 성분을 제거하는 과정과 양자화에 관한 블록 집합으로 투영하는 과정을 반복적으로 수행하여 블록화 현상이 제거된 영상을 얻는다. 실험결과, 제안된 방법은 0.56 - 1.07dB의 PSNR 성능 향상뿐만 아니라 에지 몽롱화가 없이 블록화 현상이 거의 제거된 주관적 화질 개선을 보였다.
본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 영역 특징백터를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 컬러 히스토그램 검색방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지는 단점이 있다 이를 해결하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSY 공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue 성분만을 양자화하여 히스토그램을 구하고, 이를 명암, 이동, 회전등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 또한 컬러 히스토그램 방법들의 가장 큰 문제점인 공간 정보가 부족한 것은 영상을 16개 영역으로 나눠서 각 영역간의 비교를 통해 해결한다. 그리고 색상 검색에 추가적으로 모양 특징인 에지와 질감 특징인 DCT 변환의 DC를 이용하여 검색의 정확도를 높인다 1,000개의 컬러 영상을 사용해 실험한 결과 기존의 방법들 보다 좋은 정확성을 보인다.
Log-MAP 복호 알고리즘을 사용하는 터보 복호기는 뛰어난 복호 성능에도 불구하고, 반복적 연산으로 인하여 인터리버의 크기에 비례하는 많은 메모리와 높은 하드웨어 복잡도가 단점으로 지적된다. 이에 본 논문에서는 Log-MAP 복호 알고리즘 기반의 터보 복호기를 설계할 때 복호 성능 및 하드웨어 복잡도에 영향을 미칠 수 있는 다양한 설계 이슈들을 제시하고, 설계 이슈들의 변화에 따른 복호 성능을 모의실험을 통하여 비교 분석한다. 하드웨어 복잡도와 복호 성능간의 균형을 고려하여 수신정부 사전정보, 상태 메트릭을 각각 5 비트, 6 비트 그리고 7 비트로 할당하여 부동 소수점 연산의 비트오율에 근접하는 성능을 확인하였다. Log-MAP 복호 알고리즘의 주연산인 MAX*에 대한 하드웨어 복잡도와 복호 성능을 비교 분석하였다. MAX* 연산 중 계산도가 큰 오류 보정 함수를 근사화된 조합회로로 구성하여 하드웨어 부담을 줄일 수 있는 방법을 제시하였고, 윈도우 블록 길이가 32인 슬라이딩 윈도우 기법을 적용하여 적은 복호 성능 저하로 상태메트릭 저장에 필요한 메모리 공간을 감소할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 디지털 카메라로 획득된 실영상에서 카메라의 응답분포의 특성을 이용하여 광원의 색도값을 추정하는 방법을 제안한다. 광휘도 영역을 이용하는 방법은 물체의 표면에 의한 색과 광원에 의한 색이 일정하게 변하는 특징을 이용하여 광원의 색도값을 추정한다. 일반적인 디지털 카메라 영상의 경우, 광휘도 영역의 화소들은 실영상에서 야기되는 광원의 기하학적 불균일성, 카메라에 의한 양자화 오차 및 CCD 센서의 불균일한 특성들을 포함하는 값이다. 그러므로 전처리 과정이 없는 카메라의 응답을 이용하여 광원을 추정한 결과, 정확한 광원의 색도값 추정이 어려웠다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 카메라의 응답 특성을 조사하고, 광휘도 영역에서 Mahalanobis distance를 이용하여 화소들을 선택함으로써, 광원 추정의 정확성을 높이고자 하였다. 카메라 응답에서 Mahalanobis distance의 사용함으로써 광휘도 영역에서 분포된 화소들 중에서 유효한 화소들을 선택하는 것이 가능하다. 선택된 화소들을 주성분 분석 과정을 이용하여 r-g 좌표계에서 직선을 만들었으며, 그 직선들의 교차점으로부터 광원의 색도값을 추정하였다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 실영상에서 실험한 결과 기존의 방법에 비해 광원 추정에 대한 오차가 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 무중력하에서 자유운동하는 물체의 화상정보로부터 그 운동을 추정할 때의 특징점의 대응점을 선택과 샘플링 주기를 설정하는 방법을 제안하였다. 관성 좌표계를 우주 로봇에 내장된 카메라 좌표계로 치환하여 화상에서 구해진 정보로부터 대응점 문제를 해석하고, 대상 물체의 운동을 결정하는 각속도 vector $\omega$를 구하는 것이 가능하다는 것을 시뮬레이션에 의하여 조사하였다. 또한, 특징점의 운동거리에 대한 상대오차가 양자화에 의해서 증가하기 때문에 샘플링 주기 ${\Delta}t$가 짧으면 각속도의 상대오차는 증가한다. 역으로 샘플링 주기 ${\Delta}t$가 너무 길어져도 각속도가 근사화될 때 샘를링 주기가 길기 때문에 오차가 증가한다. 한편, 정밀도는 해상도가 증가함에 따라 증가한다는 것을 확인하였다.
로그 맵 복호 알고리즘 기반의 터보 디코더는 뛰어난 복호 성능에도 불구하고, 반복적 연산으로 인한 인터리버 크기에 비례하는 많은 양의 메모리와 높은 하드웨어 복잡도가 단점으로 지적된다. 이에 본 논문에서는 이전 연구 결과를 바탕으로 많은 양의 메모리의 절감과 하드웨어 복잡도를 감소시킨 3G W-CDMA 시스템에 적합한 터보 디코더를 설계하였다. 하드웨어 복잡도와 복호 성능간의 균형을 고려하여 수신정보, 사전정보, 상태 메트릭을 각각 5비트, 6비트 그리고 7비트로 할당하였고, 로그 맵 복호 알고리즘의 주연산인 $MAX^{*}$ 연산 중 계산도가 큰 오류 보정 함수를 근사화한 조합회로로 구성하여 하드웨어 부담을 감소하였으며 윈도우 블록의 길이가 32인 슬라이딩 윈도우 기법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 터보 디코더는 $0.35\mu$m Hynix CMOS technology로 합성한 합성 결과로부터 Eb/No가 1dB, 인터리버 크기가, 5번의 반복 복호에서 $10^{-6}$ 이하의 비트 오율을 달성하였으며, 이때 최고 9Mbps의 복호 성능을 발휘한다.
본 논문은 IMT-2000 3GPP 시스템을 위한 다중 전송율 병렬형 간섭제거기의 구현시 성능에 영향을 미치는 구현 요소들에 대해서 고찰한다. 본 논문에서 고려되는 병렬형 간섭제거기는 복잡도를 고려하여 다중전송률 처리를 위하여 사용자간 비동기 환경에서 블록단위로 신호를 판정하고 샘플단위로 간섭제거를 수행하는 샘플단위 병렬형 간섭제거기를 사용한다. 샘플단위 간섭제거를 사용하면 기존의 블록단위 간섭제거방식에 비하여 복잡도를 크게 줄일 수 있으며, 사용자 수가 증가하는 경우에도 복잡도 증가를 최소화 할 수 있다. 모의실험을 통하여 동기화 되지 않은 사용자와 외부 셀 간섭, 타이밍 오류, 오버샘플링율, 양자화 비트 수가 간섭제거기 성능에 미치는 영향을 분석한다. 이를 바탕으로 성능과 복잡도를 고려한 최적의 파라미터를 도출하고, 실제 구현 시에 고려해야 할 여러 가지 구현 요소들에 대한 모델을 정립한다. 마지막으로, 시스템 복잡도 또한 중요한 구현요소 중의 하나이므로 사전 간섭제거 방식들에 따른 복잡도를 분석한다.
본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 객체 영역을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 기존 컬러 히스토그램 검색 방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지고, 공간정보가 부족한 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSV공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue성분만을 양자화하여 히스토그램을 구해 명암, 이동, 회전 등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 한편 공간정보가 부족한 문제점을 해결하기위해 색상 특징과 영역간의 상관관계를 고려하여 객체영역을 선정한다. 선정된 객체 영역에서는 에지와 DC를 이용하여 검색한다. 자연 컬러 영상 1,000개를 가지고 실험한 결과 기존 방법들보다 precision과 recall이 우수하였다.
본 논문에서는 연속분포 hidden Markov모델을 이용한 화자독립 연속 음성 인식 시스템에 관해 기술한다. 연속분포 모델은 평균과 분산 벡터로 구성되며 음성신호를 직접 모델링하여 양자화 왜곡이 없어진다. 특징벡터는 filter bank 계수 및 그 1, 2차 미분계수를 사용하여 음성신호의 동적 특성을 반영하였다. Segmental K-means 알고리즘을 이용하여 학습하였으며, 연속어 인식에서 가장 문제가 되는 조음화 현상으로 인한 인식률 저하를 막기 위해 앞뒤의 음소를 고려해주는 triphone을 인식단위로 사용하였다. Search 알고리즘으로는 시간 면에서 효율이 좋은 one-pass search 알고리즘을 사용하였다 성능 평가를 위한 회자 독립인식 실험에서 문법이 없을 경우 $83\%$, finite state network을 적용한 경우에는 $94\%$의 인식률을 나타내었다.
본 논문에서는 가변템포를 반영한 단일음악 채보의 정확성을 증가시키기 위한 기존의 방법을 개선하는 세 가지 방안을 제시하였다. 첫째는 TV 필터를 활용한 음정 데이터의 평활화로 음정분할 결과의 파편화 현상이 줄어들게 하였다. 또한 음정과 에너지, 규칙기반 방법을 융합한 마디탐색 방법으로 마디 탐색결과의 안정성을 향상시켰다. 뿐만 아니라 마디 내에서 음표의 합이 박자수와 같으면서 양자화 오차의 합을 최소화하는 최적의 방법으로 임시 음길이 부호화 결과를 보정하였다. 그 결과 16개의 동요 음원에서 완벽한 마디위치를 탐색하였으며, 음길이 부호의 정확도 약 91.3%, 음정 부호화 정확도는 약 86.7%의 개선된 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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