Stripmap-mode 합성개구레이더의 고전적인 영상 복원기술은 Range-Doppler 알고리즘이다. 하지만 고해상도 Spotlight-mode 합성개구레이더 시스템에서는 Range-Doppler 알고리즘을 적용했을 때 성능이 상당히 나빠지므로 Spotlight-mode에 맞는 별도의 Inversion 알고리즘이 연구되어왔다. 본 논문에서는 Spotlight-mode 합성개구레이더에서 Raw-data를 처리하기 위한 알고리즘 연구를 통해 기존의 평면파 근사 방법을 이용하고 있는 Polar format 알고리즘과 근사 방법을 사용하지 않는 Wavefront Reconstruction 기법에 대한 성능분석을 시도하였다. 이 때 Source 신호의 Carrier 주파수, 합성 개구면 Size, 그리고 표적물의 위치에 따라 두 Inversion기법의 결과 영상을 비교함으로써 Wavefront Reconstruction 기법의 우수성을 입증하였다. Spotlight-mode 합성 개구 레이더 시스템을 시뮬레이션하여 Raw-data를 생성시키고 각 알고리즘에 적용하여 역변환을 통해 영상화된 표적물의 형태로 성능을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 G.729A와 SMV 음성부호화기를 위한 새로운 파라미터 직접 변환 방식의 상호부호화 알고리듬을 제안한다. 상호부호화를 위하여 부가적인 복호화, 부호화 과정을 거쳐야하는 기존의 Tandem 방식과 달리 제안된 파라미터 직접 변환 방식에서는 양 음성부호화기가 음성을 부호화하기 위하여 공통적으로 사용하는 파라미터들이 직접 변환된다. SMV 에서 G.729A로의 트랜스코딩에서는 LSP 변환, 피치 지연 변환, 낮은 전송률에서의 트랜스코딩 등의 알고리듬을 제안하고, G.729A에서 SMV로의 트랜스코더에서는 LSP 변환, 피치 지연 변환, 전송률 결정 등의 알고리듬을 제안한다 제안된 알고리듬을 다양한 방법으로 평가해본 결과 기존의 Tandem 방식과 비교하여 계산량과 지연 시간을 줄이면서도 동등한 음질 또는 향상된 음질을 구현함을 확인할 수 있었다.
최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호 기법의 필수 보안 요건 3가지를 모두 만족하면서 태그 판별 시간을 감소할 수 있는 SP분할 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 적용하여 각 노드에 분할된 데이터 중에서 최초의 키를 찾는 시간 기준으로 구현한다. 구현 결과 Hash-Chain 길이 1000으로 고정된 상태에서 SP들의 총수를 1000, 2000, 3000, 4000으로 증가하고 노드 수를 1, 2, 3, 4로 확장하면서 SP들의 총수, 노드 수에 따른 태그 판별 시간을 단일 노드와 비교하면 노드 수가 2개일 때 40%, 노드 수가 3개일 때 56%, 노드 수가 4개일 때 71%로 성능이 향상 되었다.
Kim, Woo-Chan;Chang, Jin-Wook;Kwon, Hoon;Lee, Won Joo;Kwak, Ho-Young
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권11호
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pp.191-198
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2022
반려동물의 상태 측정에서 가장 기본적인 사항은 호흡과 맥박의 체크이다. 반려동물의 호흡과 맥박을 측정하는 방법은 여러 가지가 있는데, 반려동물에게서 산소포화도(SpO2)를 측정하기 위해서는 일반적으로 PPG 방식을 많이 사용한다. 그러나 입력되는 PPG 신호는 산소포화도뿐만 아니라 여러 정보가 섞여서 입력되기 때문에 산소포화도를 측정하기 위해서는 PPG 신호로부터 산소포화도 정보를 분리하여 추출해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 PPG 방식을 적용하여 측정할 수 있는 반려동물용 웨어러블 측정 장치를 설계하고 구현하였으며, 이 웨어러블 측정 장치를 통해 입력되는 PPG 신호에서 산소포화도 정보를 분리하는 알고리즘을 제안하였다.
CMA(constant modulus algorithm)의 수렴 특성과 정상상태 성능을 개선하기 위한 교번 적응 알고리즘(alternate adaptation algorithm: AAA)을 제안한다. 교번 적응 알고리즘은 블라인드 수렴 특성이 우수한 알고리즘과 정상상태 오차 성능이 좋은 알고리즘을 이용하여 등화기를 번갈아 적응시키는 새로운 등화 방법이다. 본 논문에서는 가변 수렴상수를 적용한 vsCMA(variable step-size CMA)와 판정의거(decision-directed: DD) 알고리즘을 이용한 교번 적응 등화를 소개한다. 제안 방식에서는 먼저, CMA의 정상상태 오차 성능 개선을 위해 수렴상수를 가변 하는 vsCMA를 고안하였으며, 이를 DD와 교번 적응에 의해 결합함으로써 CMA의 수렴 속도와 정상상태 성능을 개선하고, CMA-DD 전환 방식에서 전환 타이밍에 따른 성능 변동의 민감성을 완화하였다. 제안 방법의 유용성을 확인하기 위해 컴퓨터 모의실험을 통해 다중경로 채널에서 16-QAM에 대해 평가하였다.
위상복원문제 (Phase retrieval problem)은 어떤 신호의 푸리에 변환의 크기로부터 신호를 구하거나 푸리에 변환의 위상을 구하는 문제이다. 이 문제는 천문학, X-선 결정학 등 많은 물리적인 문제에서 발생하고 있으며, 최근에는 고출력 레이저를 이용하여 인공별을 만들 수 있게 됨에 따라 많은 필요성이 대두될 것으로 예측되는 분야이다. 일반적으로 신호의 푸리에 변환의 크기만으로는 유일하게 해를 구할 수 없으며, 원하는 해를 구하기 위하여 구하고자 하는 신호에 여러 가지 제약 조건을 주어 유일한 해를 갖도록 연구를 진행하여 왔다. 이 논문에서는 원 신호의 푸리에 크기 외에, 구하고자 하는 신호에 알고있는 신호를 더한 신호의 푸리에 크기를 이용하여, iterative 한 방법으로 신호를 복원하는 문제에 대하여 다룬다. 원하는 신호를 구하기 위하여 간략하게, 이론적인 배경과 iterative 알고리즘을 소개하고, 이 알고리즘이 구하고자 하는 신호로 수렴한다는 것을 보인다.
본 논문에서는 얼굴영상 압축을 위한 알고리즘으로 삼각특징 추출과 GHA를 이용한 압축 알고리즘을 제안한다. 특징추출에서 입력영상을 8개의 삼각형으로 분할한 다음 데이터의 취득순서를 설정하여 영상을 분할하면서도 위치정보를 보존할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 압축을 위해 GHA를 도입함으로써 복원 시 생기는 블록화 현상을 대폭 개선하였으며 얼굴의 윤곽과 이목구비 등 얼굴의 전체적인 형태를 압축 알고리즘에 반영할 수 있었다. 기존의 블록기반 K-means 알고리즘과 얼굴영상을 분할하지 않고 전체를 입력으로 사용하는 알고리즘과의 비교실험결과 제안된 방법의 성능이 가장 우수함을 볼 수 있었다.
시점을 달리하는 영상으로부터 3차원 장면 복구는 두 영상의 에피폴라 기하구조를 나타내는 F-행렬을 계산함으로서 가능하다. F-행렬을 계산하기 위해 입력으로 주어지는 두 영상의 일치점에는 잘못된 정합점과 같은 잡음을 포함하고 있기 때문에 정확한 F-행렬의 계산은 많은 오류를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 에피폴라 기하구조에 영향을 미치는 잡음의 종류를 크게 outlier와 미세잡음으로 구분하였다. 상대적으로 에피폴라 기하구조에 영향을 크게 미치는 outlier를 단계적으로 제거시킴으로써 잡음 환경에서도 효과적으로 F-행렬을 계산할 수 있는 SSOR 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 합성영상과 실 영상에서 실험하였으며 실험결과 제안 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 확인하였다.
MMMF(Modified 2D Multi-shell Median Filter)를 기초로 하여 가변 문턱 조건과 홀/짝수 다중셀을 이용한 Adaptive Odd/Even MMF(Multi-shell Median Filter)를 제안하였다. 제안된 알고리즘은 MATLAB을 이용하여 연구하고 테스트하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 이미 잘 알려진 이미지에 임펄스 노이즈(Impulse Noise)와 Line Missing을 적용하여 평가하였고 이를 FPGA로 구현하였다. 제안된 가변 문턱 조건은 연산 시간과 불필요한 재배치를 줄였고, 홀수 셀과 짝수 셀은 각각 십자 방향과 대각선 방향의 Line Missing을 복구하였다. 특히 짧은 연산 시간으로 실시간을 요구하는 이미지 처리 분야에서 효과적으로 이용할 수 있다.
본 논문에서는 영상 단말에 디스플레이되는 영상들을 이용하여 전송된 영상의 원본 상태를 예측하는 복원 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 카메라를 이용하여 비디오 단말 스크린에 나타나는 영상들을 취득한다. 전송된 영상들은 카메라를 통해 획득된 영상들을 이용하여 예측해야 하지만, 일반적으로 카메라를 통해 획득된 영상들은 영상 출력 장치와 카메라의 특성에 의해 기하학적 왜곡과 컬러 왜곡을 포함하게 된다. 우리는 가중치 선형 모델을 이용하는 컬러 왜곡과 호모그라피를 이용하는 기하 왜곡 보정 알고리듬을 이용하여 이러한 왜곡들을 보정하는 알고리듬을 제안한다. 실험결과, 제안한 알고리듬이 예측한 영상과 원본 영상과의 PSNR이 28 ~ 29 정도로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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