• ETRI Journal
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• 제36권1호
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• pp.62-68
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• 2014

This paper presents a novel user selection method based on the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR), which is approximated using limited feedback data at the base stations (BSs) of multiple user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) systems. In the proposed system, the codebook vector index, the quantization error obtained from the correlation between the measured channel and the codebook vector, and the measured value of the largest singular value are fed back from each user to the BS. The proposed method not only generates precoding vectors that are orthogonal to the precoding vectors of the previously selected users and are highly correlated with the codebook vector of each user but also adopts the quantization error in approximating the SINR, which eventually provides a significantly more accurate SINR than the conventional SINR-based user selection techniques. Computer simulations show that the proposed method enhances the sum rate of the conventional SINR-based methods by at least 2.4 (2.62) bps/Hz when the number of transmit antennas and number of receive antennas per user terminal is 4 and 1(2), respectively, with 100 candidate users and an SNR of 30 dB.

• 응용통계연구
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• 제25권5호
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• pp.829-835
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• 2012

When the input features are generated by factors in a classification problem, it is more meaningful to identify important factors, rather than individual features. The $F_{\infty}$-norm support vector machine(SVM) has been developed to perform automatic factor selection in classification. However, the $F_{\infty}$-norm SVM may suffer from estimation inefficiency and model selection inconsistency because it applies the same amount of shrinkage to each factor without assessing its relative importance. To overcome such a limitation, we propose the adaptive $F_{\infty}$-norm ($AF_{\infty}$-norm) SVM, which penalizes the empirical hinge loss by the sum of the adaptively weighted factor-wise $L_{\infty}$-norm penalty. The $AF_{\infty}$-norm SVM computes the weights by the 2-norm SVM estimator and can be formulated as a linear programming(LP) problem which is similar to the one of the $F_{\infty}$-norm SVM. The simulation studies show that the proposed $AF_{\infty}$-norm SVM improves upon the $F_{\infty}$-norm SVM in terms of classification accuracy and factor selection performance.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제26권2E호
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• pp.39-43
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• 2007

Music summarization refers to a technique which automatically extracts the most important and representative segments in music content. In this paper, we propose and evaluate a technique which provides the repeated part in music content as music summary. For extracting a repeated segment in music content, the proposed algorithm uses the weighted sum of similarity measures based on multi-level vector quantization for fixed-length summary or optimal-length summary. For similarity measures, count-based similarity measure and distance-based similarity measure are proposed. The number of the same codeword and the Mahalanobis distance of features which have same codeword at the same position in segments are used for count-based and distance-based similarity measure, respectively. Fixed-length music summary is evaluated by measuring the overlapping ratio between hand-made repeated parts and automatically generated ones. Optimal-length music summary is evaluated by calculating how much automatically generated music summary includes repeated parts of the music content. From experiments we observed that optimal-length summary could capture the repeated parts in music content more effectively in terms of summary length than fixed-length summary.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3697-3705
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• 2011

동영상의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 비디오의 시공간적인 특성과 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하는 새로운 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 ANBA는 이전 프레임과 현재 프레임의 인접 블록의 움직임 벡터들의 평균값으로 구한 후보 벡터와 현재 블록의 이전 시점의 움직임 벡터의 2개의 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 MVFAST와 PMVFAST에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.01~0.64dB 개선되고 영상에 따라 최고 1.06dB 정도 우수한 결과를 나타내었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권3호
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• pp.247-256
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• 2004

본 논문에서는 영상의 시공간적인 특성과 움직임 벡터의 중심 지향적 분포 특성을 이용하는 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이린 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터, 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터와 현재 프레임 블록의 이웃 블록으로 예측된 움직임 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 그리고 초기 탐색점 위치로 이동하여 움직임 크기에 따라 적응적인 탐색 패턴으로 탐색을 수행판다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.05∼0.34dB 개선되고 영상에 따라 최고 0.75dB 정도 우수한 결과를 나타내었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.227-234
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• 2009

본 논문은 블록 정합 움직임 추정을 위한 새로운 방식을 제안한다. 비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 움직임 정보를 이용할 수 있다면 현재 블록의 움직임 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.06~0.21[dB] 개선되고 속도면에서 우수한 결과를 나타내었다. 또한 기존의 다이아몬드 지역 탐색 알고리즘보다 탐색 속도면에서 9~32%의 성능 향상을 보이면서 화질면에서는 거의 근접하게 나타났다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권5호
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• pp.494-503
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• 2002

이 논문에서는 이산여현변환 공간에서 영상의 크기를 줄이는 변환부호화 과정에서의 움직임 벡터 (motion vector) 재추정을 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 영상 사이의 SAD (Sum of Absolute Difference)와 매크로 블록의 에지 정보를 이용하여 커널 함수를 정의하고, 그것을 이용해서 축소된 영상에서의 새로운 움직임 벡터를 재추정하였다. 변환부호화기에서는 속도의 효율성을 위해서 변환부호화기의 입력의 화면 간 (inter-frame) 정보에서 얻을 수 있는 기존의 움직임 벡터를 이용하는 방법을 택하고 있는데 본 논문에서도 속도의 효율성을 위해서 기존의 움직임 벡터들을 이용하는 방법을 선택하였다. 제안한 방법을 이용해서 실영상에 대해서 실험을 해 본 결과 연산량을 고려한 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)의 측면에서 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제15권6호
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• pp.59-65
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• 1996

본 논문에서는 기존의 4.8 kbps VSELP에 상응하는 음질을 갖는 4 kbps PSI-VSELP(Pitch Synchrononus Innovation-Vector Sum Excited Linear Prediction) 음성 부호화기를 제안한다. 'Half-rate'는 4kbps 내외에서 지역에 따라 다소 차이가 있으므로 기존의 half-rate 부호화기를 사용하기 위해서는 비트율을 감소시킬 필요가 생긴다. 이때, 비트율 감소에 따른 성능저하를 최소화하기 위해서는 전송 변수가 부호화기의 성능에 미치는 영향을 고려하여 비트 할당을 결정하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 이러한 접근 방식으로 비트율 감소 연구를 수행한 후, 제안된 부호화기에 대한 4 kbps 비트 할당을 결정한다. VSELP 부호화기의 음질 향상을 위해서, 성능에 가장 중요한 영향을 미치는 기저 벡터는 반복 폐회로 훈련 과정을 통해 최적화하며, PSI 기법을 VSELP 부호화기에 도입한다. 제안된 음성 부호화기의 성능을 평가하기 위해 배경 잡음과 채널 에러가 없는 환경에서 실험을 하였다. 실험 결과, 제안된 4 kbps PSI-VSELP는 4.8 kbps VSELP에 비해 객관적 음질은 낮았지만, 주과적 음질은 더 높게 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권4호
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• pp.411-417
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• 2006

움직임 추정은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 움직임 추정 과정에서 정수배 화소 단위에서의 탐색에 비하여, 1/2 화소 (half-pixel)와 1/4 화소(quarter-pixel) 단위까지의 움직임 추정은 영상압축률을 높일 수 있지만, 계산의 복잡도가 늘어나는 문제가 있다. 본 논문에서는 각 블록간의 절대 오차 값인 SAD (Sum of Absolute Difference)가 최소 점을 기준으로 포물선 모양의 분포를 나타내는 특성 및 1/2 단위와 1/4 단위의 화소 보간 특성을 이용하여 움직임 추정 과정에서 탐색 점을 줄임으로써 처리속도를 증가시키고, 계산의 복잡도를 줄이는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는, 정수 화소 단위에서의 가장 작은 SAD를 갖는 점을 기준으로 주위 8점 가운데 두 번째로 SAD가 작은 점을 찾아 해당 방향으로 1/2 화소 단위의 움직임 추정을 행하였고, 1/4 화소 단위에서도 1/2 화소단위에서 두 번째로 SAD가 작은 점 방향으로 움직임 추정을 실행하였다. 그 결과 기존 알고리듬에 비해 비교적 화질에 변화가 없고, 인코더 처리과정 에서 약 20%의 빠른 속도로 처리하는 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1077-1083
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• 2015

본 논문에서는 다중 셀 상향링크 네트워크에서 합 용량을 크게 개선할 수 있는 에너지 효율적 기회적 간섭 정렬 기술을 소개한다. 각 사용자는 요구되는 신호 질을 만족하면서 타 셀 기지국에게 발생하는 간섭량을 최소화하는 측면에서 최적의 송신 벡터 설계 및 전력 제어를 수행한다. 주요 결과로써, 줄어든 간섭 레벨로 인하여 제안하는 기회적 간섭 정렬 기술은 전력 제어가 없는 기존 기회적 간섭 정렬보다 대부분의 신호 대 잡음 비 영역에서 더욱 높은 합 용량을 취득할 수 있음을 보인다. 뿐만 아니라, 제안하는 기회적 간섭 정렬 기술과 함께 수신 단에서 zero-forcing 검파 및 minimum mean square error (MMSE) 검파기를 사용할 경우 둘 사이 성능 비교를 수행하고, MMSE 검파 기반 기회적 간섭 정렬 기술이 우수한 성능을 취득할 수 있음을 보인다.