• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권1호
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• pp.83-88
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• 1994

The transform trellis code is an optimal source code as a block size and the constraint length of a shift register go to infinite for stationary Gaussian sources with the squared-error distortion measure. However to implement this code, we have to choose the finite block size and constraint length. Moreover real-world sources are inherently non stationary. To overcome these difficulties, we developed a training algorithm for the transform trellis code. The trained transform trellis code which uses the same rates to each block led to a variation in the resulting distortion from one block to another. To alleviate this non-uniformity in the encoded image, we constructed clusters from the variance of the training data and assigned different rates for each cluster.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1991년도 추계학술대회
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• pp.44-47
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• 1991

There exists a transform trellis code that is optimal for stationary Gaussian sources and the squared-error distortion measure at all rates. In this paper, we train an asymptotically optimal version of such a code to obtain one which is matched better to the statistics of real world data. The training algorithm uses the M-algorithm to search the trellis codebook and the LBG-algorithm to update the trellis codebook. To adapt the codebook for the varying input data. we use two gain-adaptive methods. The gain-adaptive scheme 1, which normalizes input block data by its gain factor, is applied to images at rate 0.5 bits/pixel. When each block is encoded at the same rate, the nonstationarity among the block variances leads to a variation in the resulting distortion from one block to another. To alleviate the non-uniformity among the encoded image, we design four clusters from the block power, in which each cluster has its own trellis codebook and different rates. The rate of each cluster is assigned through requiring a constant distortion per-letter. This gain-adaptive scheme 2 produces good visual and measurable quality at low rates.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.949-952
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• 2009

본 논문에서는 다층구조를 갖는 trellis 부호를 이용한 정보부호화 기반 워터마킹 방법에 대하여 연구하였다. 영상을 $8{\times}8$블록으로 중복되지 않게 나누어 DCT변환을 수행하고 각 블록으로부터 12개의 중간주파수 대역의 계수를 추출한다. 이를 다층구조를 갖는 trellis 부호화의 각 단계에서 평균이 0이고 분산이 1인 가우시안 난수와 비교하여 선형상관계수가 최소인 벡터를 Viterbi 알고리즘으로 구하고 이 벡터를 원 영상에 삽입하여 워터마킹된 영상을 얻는다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다수의 영상에 대한 평균 비트오차율을 계산하여 성능을 비교하였다.

• 한국음향학회지
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• 제11권1호
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• pp.22-34
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• 1992

변환 격차 코드는 모든 레이트에서 정상 가우시안 소오스와 자승 오차 왜곡에 대해 최적코드이다. 본 논문은 실제 데이타의 통계적 특성에 잘 맞는 코드를 얻기 위해 점근적으로 최적인 변환 격자 코드를 훈련시켰다. 훈련 알고리즘은 격자 코드북을 탐색하기위한 M알고리즘과 코드북을 새롭게하기 위한 LBG 알고리즘을 사용했다. 훈련된 변환 격자 코드의 성능을 조사하기 위해서 상관 계수가 0.9인 1차 AR 가우시안 소오스와 실제 음성 데이타를 사용하였다. 1차 AR 소오스에서, 훈련에 사용되지 않은 데이타에 대한 SNR은 레이트에 따라 샤논의 정보량 왜곡 함수에 의한 SNR보다 0.6에서 1.4dB 낮았으나, 이것은 같은 계산량을 사용한 다른 코딩 결과들보다 우수 했다. 실제 음성 데이타는 레이트 1.0 bits/sample에서 코딩을 했으며, 보다 좋은 성능을 얻기 위해 윈도우 함수와 이득 적용을 사용했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2677-2684
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• 2009

본 논문에서는 trellis 부호 및 엔트로피 마스킹을 이용한 정보부호화 기반 워터마킹 방법에 대하여 연구하였다. 영상을 $8{\times}8$ 블록으로 중복되지 않게 나누어 DCT 변환을 수행하고 각 블록으로부터 16개의 중간주파수 대역의 계수를 추출한다. 이를 trellis 부호화의 각 단계에서 평균이 0이고 분산이 1인 가우시안 난수와 비교하여 선형상관계수 및 왓슨거리의 선형결합이 최소인 벡터를 Viterbi 알고리즘으로 구하고 이를 원 영상에 삽입하여 워터마킹된 영상을 얻는다. 영상의 특성을 고려하기 위해 삽입벡터를 구할 때 엔트로피 마스킹 함수를 사용하여 선형상관계수와 왓슨거리의 가중치를 다르게 적용한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 다수의 영상에 대한 평균비트오차율을 계산하여 성능을 비교하였으며, 평균비트오차율 측면에서 성능 개선이 있었다.