• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.22-30
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• 2015

LTE (long-term evolution) MIMO 시스템에서는 제한된 피드백 환경 하에서 추정된 채널 정보를 활용하기 위한 코드북이 사용되고 있으며, 이와 관련된 연구도 활발히 진행되었다. 기존에 활용된 방식으로는 VQ (vector quantization) 기반 및 DFT(discrete fourier transform) 기반으로 생성된 코드벡터를 활용하는 코드북이 있으며, LTE 표준에서도 이를 변형한 방식을 최대 8개의 송신 안테나에 대해 적용할 수 있게 규정하고 있다. 그러나 안테나 개수가 추가적으로 증가하고, 공간 채널 모델이 LTE 시스템 전송 성능 평가에 기본적인 모델로 활용됨에 따라, 이에 따른 새로운 빔포밍 방안 및 코드북 설계가 필요하다. 본 논문에서는 LTE 전송 성능 평가에 활용되는 3차원 공간 채널 모델 (3D Spatial Channel Model; 3D-SCM)의 구현을 통해 생성된 채널의 핵심적인 통계적 특성을 분석하고, 이에 따른 코드북 설계의 방향성을 제시하고자 한다. 특히 DFT 기반 코드 북 활용 시, 기존의 균일위상 DFT 코드북을 개선한 비균일위상 DFT 코드북을 제안하고, 주어진 SCM 환경에서 성능을 평가한다. 코드벡터 설계에 필요한 인접한 안테나 원소 간의 위상차의 통계적 특성의 경우 SCM에서 뚜렷한 경향성이 존재하며, 이를 적절히 활용함으로써 기존 방식 대비 이득을 발생시킬 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.1737-1744
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• 2004

In the compression methods widely used today, the image compression by VQ is the most popular and shows a good data compression ratio. Almost all the methods by VQ use the LBG algorithm that reads the entire image several times and moves code vectors into optimal position in each step. This complexity of algorithm requires considerable amount of time to execute. To overcome this time consuming constraint, we propose an enhanced self-organizing neural network for color images. VQ is an image coding technique that shows high data compression ratio. In this study, we improved the competitive learning method by employing three methods for the generation of codebook. The results demonstrated that compression ratio by the proposed method was improved to a greater degree compared to the SOM in neural networks.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.1265-1274
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• 1990

A new classified VQ scheme for DCT coefficients(DCT-CVQ) is proposed for still image coding. DCT coefficient matrices are classified into six classes by ac coefficients that well represent edge characteristics and the distribution of ac energy in the DCT domain. To reduce the complexity of, VQ, ac transform coefficients are partitioned into several vectors, and an adaptive method is provided by making different codebook sizes for different classes. Simulation results show that this DCT-CVQ results in good subjective quality at low bit rates, and SNR is increased by about 1.5-4.0 dB in the range 0.2-0.5 bpp, when compared with other DCT-VQ coding schemes.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권3호
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• pp.57-65
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• 1995

This paper presents a new classified vector quantization (VQ) technique using a neural network model in the transform domain. Prior to designing a codebook, the proposed approach extracts class features from a set of images using self-organizing feature map (SOFM) that has the pattern recognition characteristics and the same as VQ objective. Since we extract the class features from the training images unlike previous approaches, the reconstructed image quality is improved. Moreover, exploiting the adaptivity of the neural network model makes our approach be easily applied to designing a new vector quantizer when the processed image characteristics are changed. After the generalized BFOS algorithm allocates the given bits to each class, codebooks of each class are also generated using SOFM for the maximal reconstructed image quality. In experimental results using monochromatic images, we obtained a good visual quality in the reconstructed image. Also, PSNR is comparable to that of other classified VQ technique and is higher than that of JPEG baseline system.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.883-886
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• 2000

Two fast search algorithms are proposed for VQ encoding in subband/VQ coding schemes. These algorithms exploit the property of the transform domain that the large coefficients rarely exist in the decomposed subbands. And the exit condition of PDE algorithm can be satisfied by comparing the large values of the codeword with the corresponding ones of the input vector. The computational complexity can be reduced at the expense of memories without extra coding errors.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권9B호
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• pp.1596-1603
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• 2000

In this paper an image coding scheme using the correlation of neighboring VQ indices in wavelet domain is proposed. The codewords in each sub-codebook are reordered in ascending order according to their energy in order to inmcrease the dependency of the indices. And the relative dresses of the reordered indices are transmitted to a receiver instead of to absolute addresses. LBG algorithm is used for obtaining a multiresolution codebool and PNN using k-d tress used for generating its initial values. Our experimental results show that the proposed coding scheme outperforms JPEG and an ordinary wavelet-VQ method at low-bit rates in terms of PSNR.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12B호
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• pp.2391-2400
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• 1999

벡터 양자화(vector quantizer:VQ)는 낮은 전송률을 가지는 데이터 압축에 효과적인 방법이나, 가장 큰 단점은 부호화 복잡도로 벡터의 차수와 전송률이 증가함에 따라 기하 급수적으로 증가하게 된다. VQ의 부호화 복잡도 문제를 해결하기 위하여 여러 변형된 VQ 기법이 제안되었어도 전송률이 높은 경우에는 높은 부호화 복잡도와 방대한 양의 부호책 및 훈련 열로 인하여 구현이 거의 불가능하다. 본 논문에서는 특별히 높은 전송률에서, 스칼라 양자기의 구조를 가지며 VQ의 성능을 얻을 수 있는 양자화 기법을 제안하였다. 이 기법은 feed-forward 적응 양자기의 형태를 가지고 있는데, 비교적 짧은 적응 주기를 가지고 있다. 따라서 제안한 양자화 기법을 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)로 부르기로 한다. 그러나 제안된 SAPQ는 m차원의 공간에서 구조적 제한을 가지는 m차원 VQ의 일종으로, 비록 입력 신호가 독립이라고 할지라도 입력 분포에 따라 큰 이득을 얻을 수 있다. 제한한 SAPQ의 성능은 입력 분포에 따라서 Lloyd-Max 양자기에 비하여 약 2∼3dB의 이득을 얻었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.5170-5188
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• 2015

This paper proposes a novel progressive secret image-hiding scheme based on the inpainting technique, the vector quantization technique (VQ) and the exploiting modification direction (EMD) technique. The proposed scheme first divides the secret image into non-overlapping blocks and categorizes the blocks into two groups: complex and smooth. The blocks in the complex group are compressed by VQ with PCA sorted codebook to obtain the VQ index table. Instead of embedding the original secret image, the proposed method progressively embeds the VQ index table into the cover images by using the EMD technique. After the receiver recovers the complex parts of the secret image by decoding the VQ index table from the shadow images, the smooth parts can be reconstructed by using the inpainting technique based on the content of the complex parts. The experimental results demonstrate that the proposed scheme not only has the advantage of progressive data hiding, which involves more shadow images joining to recover the secret image so as to produce a higher quality steganography image, but also can achieve high hiding capacity with acceptable recovered image quality.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.67-72
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• 2003

이 논문은 문맥 종속 화자인식에 사용될 벡터 앙자기의 설계법 개선에 관한 연구이다. 구체적으로 벡터 양자기 코드북 생성 과정에서 기준 화자를 제외한 모든 비기준 화자에 대해 비반복적 학습 방법을 사용하여, 학습에 필요한 계산 복잡도를 획기적으로 줄이는 방법을 제안한다. 이 제안된 준비반복 벡터 양자기 설계법은, 종래의 설계법이 모든 화자의 코드북 생성에 반복적 학습 설계를 사용한다는 것과 대조를 이룬다. 준비반복 벡터 양자기 설계법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 이 설계법은 단지 기준 화자에 대하여만 반복 학습을 수행하고 비기준 화자에 대하여는 반복 학습을 하지 않는다. 둘째, 설계된 비기준 화자의 양자 영역은 기준화자의 양자 영역을 원용하며, 양자점은 자신의 통계 분포에 대해 최적점으로 설정된다. 수치 실험은 화자 20명에 대하여 멜켑스트럼 12차 특징벡터를 사용하였고 코드북 크기를 2부터 32까지 변화시키면서 기존의 벡터 양자기 인식법과 비교하였다. 제안된 방법은 코드북 크기가 적절하고 학습 데이터 길이가 충분한 경우 인식률 100%로 기존의 방법과 같은 결과를 보였다. 따라서 제안된 준비반복 벡터 양자기 설계법은, 설계에 필요한 학습 횟수가 획기적으로 줄면서 인식률은 보존되어, 새로운 대안이 될 것으로 사료된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제14권1E호
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• pp.46-55
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• 1995

본 논문에서는 대역선택 웨이브릿 변환 CELP 보호화기라 명명한 4.8 kbps 전송률의 새로운 웨이브릿 변화형 CELP 부호화기를 구현하였다. 제안된 알고리듬에서는 이산 웨이브릿 주파수 대역에 대한 대역 선택과 선택적 벡터 양자화 기법을 사용하였다. 이러한 대역 선택 및 선택적 벡터 양자화 구조는 구분형 VQ 구조를 이용하여 구현하였다. 제안한 알고리즘은 계산량 및 저장용량을 크게 줄이면서도, 기존의 불규칙 잡음 코드북 검색 구조에 비해 0.5에서 1 dB 가량 개선된 segmental SNR을 갖는다. 많은 실험 결과를 통해 확인한 결과, 제안된 대역 선택 웨이브릿 변환 CELP 부호화기는 기존의 CELP 구조나 웨이브릿 변환 구조에 비해서 실제 응용에 훨씬 적합함을 확인하였다.