Sim, Min Soo;Park, Jeonghun;Chae, Chan-Byoung;Heath, Robert W. Jr.
Journal of Communications and Networks
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제18권1호
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pp.95-104
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2016
Massive multiple-input multiple-output (MIMO) is a promising approach for cellular communication due to its energy efficiency and high achievable data rate. These advantages, however, can be realized only when channel state information (CSI) is available at the transmitter. Since there are many antennas, CSI is too large to feed back without compression. To compress CSI, prior work has applied compressive sensing (CS) techniques and the fact that CSI can be sparsified. The adopted sparsifying bases fail, however, to reflect the spatial correlation and channel conditions or to be feasible in practice. In this paper, we propose a new sparsifying basis that reflects the long-term characteristics of the channel, and needs no change as long as the spatial correlation model does not change. We propose a new reconstruction algorithm for CS, and also suggest dimensionality reduction as a compression method. To feed back compressed CSI in practice, we propose a new codebook for the compressed channel quantization assuming no other-cell interference. Numerical results confirm that the proposed channel feedback mechanisms show better performance in point-to-point (single-user) and point-to-multi-point (multi-user) scenarios.
본 논문에서는 기존의 특징점 기반 객체 인식 방법의 확장으로 보완적 특징점 기반의 컬러 정보를 포함하는 기술자를 활용하는 객체 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 무늬가 적은 객체에서도 에지의 위치를 샘플링함으로써 보완적 특징점을 생성해 낸다. 그리고 검출된 보완적 특징점으로부터 얻어지는 그레이 값 변화도방향 정보와 컬러 정보를 가지고 있는 기술자를 생성한다. 그리고 생성된 기술자를 객체 단위로 묶어 낼 수 있도록 하는 코드북(Codebook)을 학습함으로써 각 객체를 구분해 낼 수 있는 강건한 히스토그램를 생성한다. 생성된 코드북을 활용함으로써 제안하는 방법은 객체의 크기 및 환경 변화, 3차원 회전의 경우에도 기존의 방법보다 강건하게 인식한다. 실험 결과 제안하는 방법은 75.8% 인식률을 보이는 것을 확인하였다. 이 방법은 증강현실 응용에 정보 제시를 위해 가장 먼저 이루어지는 핵심 기술로써 활용될 수 있다.
음악 커버곡 검색 시스템 구현에 있어서 크로마그램 간 유사도 계산은 필수적인 구성 요소이다. 본 논문은 크로마그램 비교에 소요되는 저장공간 및 계산량을 줄이기 위한 크로마그램 코딩 방법을 제안한다. 음악별로 코드북을 학습하여 크로마그램 수열을 코드 수열로 변환하여 저장 공간을 줄이게 된다. 얻어진 코드 간 거리를 룩업 테이블에 저장하여 크로마그램 비교의 속도를 개선하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여, 제안된 코드 기반 방법과 기존 방법 간의 커버곡 검색 정확도, 저장 공간, 계산량을 비교하였다.
본 논문에서는 최근 스마트 폰의 급격한 보급과 음성 위주의 이동 통신 서비스가 무선 멀티미디어 콘텐츠를 중심으로 하는 데이터 위주의 서비스로 전환되고 있음을 보였고, 셀 서비스 문제인 음영(shadowing) 지역을 해결할 수 있는 방안으로 다중점 송수신(CoMP:Coordinated Multi-Point Transmission and Reception) 기법을 소개하였다. 간섭 신호의 영향을 줄이기 위해서는 원하지 않는 간섭 신호를 직교하도록 제어하는 것이 이상적이지만, 현실적인 응용에서는 간섭을 정렬하거나 회피하는 방법이 이용된다. 간섭을 적이 아닌 친구처럼 대할 수 있도록 하는 방법이 간섭 정렬 기법이다. 강한 간섭이 존재하는 가우시안 채널 에서 격자 부호가 랜덤 부호처럼 Shannon 채널 용량을 달성할 수 있음을 확인하였고, 세 명의 사용자가 존재하는 대칭 간섭 채널의 간섭 정렬에 격자 부호를 적용하여 채널 매개 변수 a와 자유도(DoF:Degree of Freedom)의 상관관계를 보였다.
본 논문에서는 지연된 귀환 채널 정보를 가지는 STBC-공간다중화 OFDM 시스템을 위한 전처리기 구조를 제안한다. 보통 MIMO 시스템을 위한 전처리기는 귀환 채널 상태 정보를 송신단이 완벽하게 안다는 가정 하에 설계된다. 하지만 실제 시스템에서는 귀환 채널 지연과 링크 오류가 존재하므로 송신단이 부정확한 귀환 채널 정보를 사용하게 되어 시스템 성능이 감소한다. 제안된 전처리기는 이러한 성능 감쇠를 STBC가 제공하는 다이버시티 이득으로 보상할 수 있는 구조로 설계된다. 본 논문에서 제안하는 전처리 기법은 수신단에서 전처리 코드북의 색인을 송신단에 귀환하고 송신단은 전처리 행렬, 부반송파의 상관도, 채널의 자기 상관도를 고려하여 전송 심볼을 전처리한다 모의실험을 통해 STBC-SM OFDM 시스템이 도플러 주파수가 60Hz 이상이 되면 $SER=10^{-3}$ 이하에서 기존의 전처리된 MIMO-OFDM 시스템의 코드북 선택기법에 비해 성능이 우수함을 확인하였다.
Objectives: Since 1998, the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) has been conducted in order to investigate the health and nutritional status of Koreans. The food intake data of individuals in the KNHANES has also been utilized as source dataset for risk assessment of chemicals via food. To improve the reliability of intake estimation and prevent missing data for less-responded foods, the structure of integrated long-standing datasets is significant. However, it is difficult to merge multi-year survey datasets due to ineffective cleaning processes for handling extensive numbers of codes for each food item along with changes in dietary habits over time. Therefore, this study aims at 1) cleaning the process of abnormal data 2) generation of integrated long-standing raw data, and 3) contributing to the production of consistent dietary exposure factors. Methods: Codebooks, the guideline book, and raw intake data from KNHANES V and VI were used for analysis. The violation of the primary key constraint and the $1^{st}-3rd$ normal form in relational database theory were tested for the codebook and the structure of the raw data, respectively. Afterwards, the cleaning process was executed for the raw data by using these integrated codes. Results: Duplication of key records and abnormality in table structures were observed. However, after adjusting according to the suggested method above, the codes were corrected and integrated codes were newly created. Finally, we were able to clean the raw data provided by respondents to the KNHANES survey. Conclusion: The results of this study will contribute to the integration of the multi-year datasets and help improve the data production system by clarifying, testing, and verifying the primary key, integrity of the code, and primitive data structure according to the database normalization theory in the national health data.
본 논문은 화자 독립의 단독이 언직에 관한 연구로 기존의 MSVQ(multisection vector quantization) 일질시스템을 개선한 새로운 MSVQ 시스템을 제안한다. 제안된 내용은 기존의 시스템과는 달리 인식시 시험패턴의 구간 수를 표준패턴의 구간 수보다 한 구간 더 늘리는 것이다. 이 방법에 의한 실험시 인식 대상으로는 146개의 DDD 지역망을 선택했으며, 특징 파라베타로는 12사 LPC 스트럼(cepstrum) 계수를 사용했고 코드북 지정석 중심점 구하는 방법으로 MINSUM과 MINIMAX기법을 사용하였다. 실험 결과에 의하면 DTW(dynamic time warping) 패턴 매칭 방법, VQ(vector quantization)에 의한 방법은 물론 기존의 MSVQ 방법보다 계산량이 감소함과 동시에 더 높은 인식율을 얻을 수 있었다. 수 있었다.
저층 라플라시안 피라미드 영상의 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 근본적으로 영역 분리와 벡터양지화 방법을 이용하였다. 저층 라플라시안 영상은 고층에 비하여 분산이 매우 작지만 공간 면적이 넓어 압축율에 크게 영향을 미친다. 바로 이 점에서 저층 영상을 분산값의 크기로 평탄/윤곽 영역으로 분리하여 평탄 영역은 평균값으로, 윤곽 영역은 벡터 양자화 방법으로 부호화하였다. 이 방법은 윤곽 영역만을 벡터 양자화함으로써 보다 효율적으로 윤곽 정보를 나타낼 수 있어서 평탄 영역에 의한 약간의 PSNR감소를 수반하지만 높은 압축율을 얻을수 있는 것이 장점이다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로 기존의 벡터 양자화 방법보다 압축율면이나 처리 시간면에서 효율적이라는 것을 알 수 있었다.
보코더 과정 중 피치를 분석하는 과정은 코드북 분석과 더불어 부호화기 성능에 큰 영향을 미치는 부분이다. 피치를 검색하기 위해 먼저 신호의 주기성을 강조해야 하는데 일반적으로 자기상관법의 일종인 듀얼 펄스 알고리즘 기법을 이용하여 주기성을 강조한 후 피치를 검색하는 방법을 많이 사용한다. 이 방법은 한 프레임 내에서 두 개의 펄스 간격을 변경시키면서 음성신호와의 상관관계 값을 구하여 상관관계가 가장 높을 때의 펄스 간격을 찾는다. 또한 상관관계 값이 가장 높을 때의 주기가 가장 뚜렷한 반복 구간인데 이것을 피치 주기라 한다. 이때 반주기, 배주기 및 세배주기가 주된 주기로 찾아지는 경우에는 이 간격을 피치 주기라 할 수 없어 이를 해결하기 위한 여러 가지방법들이 제안되어 있다. 본 논문에서는 피치를 검색하기 전에 프레임내의 전체 에너지변화 비율을 추정하여 신호의 에너지 레벨을 미리 보상해 준 후 피치를 검색하는 방법을 제안한다. 이 방법을 적용하면 피치검색 시간을 단축할 수 있고, 피치 검색의 정확도를 높일 수 있어 전반적인 피치 검색에 관한 성능이 개선된다.
본 논문에서는 기존의 트렐리스 부호화 양자화 기법을 이용, 변형하여 저 복잡도 블록 제한 격자 부호화 양자화 기법 (Block-Constrained Trellis Coded Quantization, 이하 BC-TCQ)을 제안하곤 이를 이용한 협대역 음성 부호화기용 예측 BC-TCQ를 설계하였다. 트렐리스 부호화 양자화 기법은 일종의 벡터 양자화 방식으로 부호화에 요구되는 벡터 코드북을 트렐리스 구조에 기반한 스칼라 코드북으로 구성함으로써 VQ와 비교 할 만한 성능을 보일 뿐 아니라 복잡도가 훨씬 작은 특성을 보인다. 본 논문에서 제안한 예측 BC-TCQ는 프레임당 26비트에서 IS-641 음성 부호화기보다 평균 SD가 0.4107dB 향상되었으며, 더하기 연산이 64.54%, 곱하기 연산이 76.93%, 비교 연산이 2.35% 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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