본 논문에서는 리프팅 기반의 하드웨어 효율이 100%가 되는 2차원 이산 웨이블릿 변환 필터 구조를 제안한다. 전체구조는 (9,7) 필터를 적용하였으며, 필터의 길이에 따라 확장 및 축소가 가능하다. 본 연구에서 제안하는 새로운 스케줄링은 블록기반으로 수행하며 하위 레벨을 수행할 조건이 충족되면 바로 해당레벨을 수행하므로 중간 값을 저장해야 하는 시간이 짧아지며, 따라서 이를 위한 레지스터 양을 최소화할 수 있다. 제안된 스케줄링에 맞는 입력을 조절하기 위해 그에 적절한 DFC(Data Format Converter)와 DCU(Delay Control Unit)구조를 설계하였다. 입력 영상이 $N{\times}N$이고 m을 필터 길이라고 할 때, 필요한 저장공간은 2mN이다. 인접한 4개의 데이터를 동시에 입력 받아 동시에 행 방향과 열 방향 DWT를 수행하므로 J가 분해 레벨이라고 할 때 총 $N^2(1-2^{-2J})/3$ 사이클이 소요된다.
표적 탐지 및 추적을 위한 무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 다양한 신호처리 기능을 가져야 한다. 센서 노드의 에너지 제약과 통신 대역폭 제한은 센서 노드에서의 가벼운 신호처리 기법을 필요로 한다. 일반적인 센서 노드에서의 신호처리 기법은 센서 노드에 수신된 신호를 잡음제거와 같은 전처리를 수행하고, 에너지를 계산하여 표적의 위치를 탐지하고 기지국에서의 위치추정 및 식별을 위하여 특징 추출하거나 압축하여 전송하는 등의 방법으로 구성된다. 이러한 센서 노드에서 필수적인 신호처리 기법들은 무선 센서 네트워크의 생존 시간과 표적 탐지 및 식별 성능에 큰 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 필수적인 신호처리들을 리프팅 스킴 웨이블릿 변환 방법을 이용하여 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 수행하고 표적의 정확한 위치를 추정하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 JPEG2000을 위한 새로운 리프팅 구조를 제안하고 ASIC으로 구현하였다. 동일한 구조의 반복적인 연산을 통해서 수행되는 리프팅의 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 셀을 제안하고 이를 확장하여 전체 리프팅을 재구성하였다. 먼저, 리프팅 연산의 동작 순서를 분석하고 하드웨어의 구현을 고려한 인과성을 부여한 후 단위 셀을 최적화하였다. 제안한 셀의 단순한 확장을 통해서 리프팅 커널을 구성하고, 이를 이용하여 Motion JPEG2000을 위한 리프팅 프로세서를 구현하였다. 구현한 리프팅 커널은 최대 $1024{\times}1024$ 크기의 타일(Tile)을 수용할 수 있고, (9,7)필터를 이용한 손실압축과 (5,3)필터를 이용한 무손실압축을 모두 지원한다. 또한 입력 데이터율과 동일한 출력율을 가지고, 일정 대기지연 시간이후 4가지 부대역(LL, LH, HL, HH)의 웨이블릿 계수들을 연속적으로 동시에 출력할 수 있다. 구현한 리프팅 프로세서는 SAMSUNG의 $0.35{\mu}m$ CMOS 라이브러리를 이용하여 ASIC 과정을 거쳤다. 약 9만개의 게이트를 사용하고, 곱셈기로 사용된 매크로 셀에 따라 차이는 있지만 약 150MHz 이상의 속도에서 안정적으로 동작이 가능하였다. 최종적으로 기존의 연구 및 상용 IP와의 비교에서도 종합적으로 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 JPEG2000을 위한 새로운 리프팅 구조를 제안하고 ASIC으로 구현하였다. 동일한 구조의 반복적인 연산을 통해서 수행되는 리프팅의 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 셀을 제안하고 이를 확장하여 전체 리프팅을 재구성하였다. 먼저, 리프팅 연산의 동작 순서를 분석하고 하드웨어의 구현을 고려한 인과성을 부여한 후 단위 셀을 최적화하였다. 제안한 셀의 단순한 확장을 통해서 리프팅 커널을 구성하고, 이를 이용하여 Motion JPEG2000을 위한 리프팅 프로세서를 구현하였다. 구현한 리프팅 커널은 최대 1024$\times$1024 크기의 타일 (Tile)을 수용할 수 있고, (9,7)필터를 이용한 손실압축과 (5,3)필터를 이용한 무손실압축을 모두 지원한다. 또한 입력 데이터율과 동일한 출력율을 가지고, 일정 대기지연 시간이후 4가지 부대역(LL, LH, HL, HH)의 웨이블릿 계수들을 연속적으로 동시에 출력할 수 있다. 구현한 리프팅 프로세서는 SAMSUNG의 0.35$\mu$m CMOS 라이브러리를 이용하여 ASIC 과정을 거쳤다. 약 9만개의 게이트를 사용하고, 곱셈기로 사용된 매크로 셀에 따각 차이는 있지만 약 150MHz 이상의 속도에서 안정적으로 동작이 가능하였다. 최종적으로 기존의 연구 및 상용 IP와의 비교에서도 종합적으로 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
마코브 랜덤 필드로 모델링한 마코브 네트워크에서 신뢰확산 알고리즘은 각각의 화소에 대응하는 노드들 사이의 메시지 이동에 의해 동작한다. 신뢰확산 알고리즘은 정확한 결과를 얻기 위해 많은 수의 반복 연산을 요구하게 된다. 본 논문에서는 다해상도 영역에서 신뢰확산 알고리즘을 적용한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 웨이브렛 또는 리프팅에 기반한 다해상도 변환은 스테레오 정합 알고리즘에서 탐색 영역을 줄일 수 있는 장점 갖기 때문에 고속의 연산을 통해 변이 영상을 생성할 수 있다.
A Sparse Point Representation(SPR) based on interpolation wavelets is presented. The SPR is implemented for the purpose of CFD data compression. Unlike conventional wavelet transformation, the SPR relieves computing workload in the similar fashion of lifting scheme that includes splitting and prediction procedures in sequence. However, SPR skips update procedure that is major part of lifting scheme. Data compression can be achieved by proper thresholding method. The advantage of the SPR method is that, by keeping even point physical values, low frequency filtering procedure is omitted and its related unphysical thresholing mechanism can be avoided in reconstruction process. Extra singular feature detection algorithm is implemented for preserving singular features such as shock and vortices. Several numerical tests show the adequacy of SPR for the CFD data. It is also shown that it can be easily extended to nonlinear adaptive wavelets for enhanced feature capturing.
This paper introduces a new technique for estimating the speed of a mobile station in a wireless system. The proposed method is based on the feature extraction of the received signal envelope. The undecimated discrete wavelet transform via lifting captures local minimum points of the received signal, which is used for the speed estimation. This technique requires neither knowledge of the average received power of the nonstationary signal nor adaptation of a temporal observation window, in contrast to other speed estimators given in the literature. Simulations show that the proposed speed estimator tracks the variable speed of the mobile station.
웨이블렛 변환(Wavelet Transform)은 영상압축에 효율적인 방법으로 알려져 있으며 lifting scheme을 이용해서 쉽게 구현이 가능하다. 가장 널리 쓰이는 방법으로는 Daubechies 5/3 필터가 있고, 이를 바탕으로 하여 영상의 기하학적인 특성을 이용한 적응적 예측 방법이 많이 소개되었다. 본 논문에서는 적응적 예측을 위해 템플릿 매칭을 적용한 새로운 알고리즘을 제안하였다.
타일링을 통해 손실 압축된 데이터에 대해 점대칭 확장(point symmetric extension)을 사용하면 경계에서의 인공물(artifact)들을 줄일 수 있다 실제 확장 샘플 없이 경계 필터(boundary filter)를 사용하는 것과 같은 효과를 내는 방법을 리프팅(lifting)을 사용하여 수행할 수 있다. 본 논문에서 사용된 필터는 PR 특성을 준수하고, 경계근처에서 어떠한 후처리 기술이나 이웃하는 타일들로부터의 추가정보 없이 경계 인공물들을 현저히 감소시켰다.
Lossless encryption methods are more applicable than lossy encryption methods when marginal distortion is not tolerable. In this research, the author propose a novel lossless symmetric key encryption/decryption technique. In the proposed algorithm, the image is transformed into the frequency domain using the lifting wavelet transform, then the image sub-bands are encrypted in a such way that guarantees a secure, reliable, and an unbreakable form. The encryption involves scattering the distinguishable frequency data in the image using a reversible weighting factor amongst the rest of the frequencies. The algorithm is designed to shuffle and reverse the sign of each frequency in the transformed image before the image frequencies are transformed back to the pixel domain. The results show a total deviation in pixel values between the original and encrypted image. The decryption algorithm reverses the encryption process and restores the image to its original form. The proposed algorithm is evaluated using standard security and statistical methods; results show that the proposed work is resistant to most known attacks and more secure than other algorithms in the cryptography domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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