• 충청수학회지
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• 제28권2호
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• pp.173-186
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• 2015

In this paper, we consider a discrete fractional nonlinear boundary value problem in which nonlinear term f is involved with the fractional order difference. We transform the fractional boundary value problem into boundary value problem of integer order difference equation. By using a generalization of Leggett-Williams fixed-point theorem due to Avery and Peterson, we provide sufficient conditions for the existence of at least three positive solutions.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권7C호
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• pp.937-945
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• 2004

잡음 제거에 사용되는 이진 결정 모델은 단지 이분적인 구분만을 수행하기 때문에 잡음에 대한 신호의 정확한 비율을 측정하기 어려운 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 복잡한 통계 모델 및 다운샘플링이 되지 않은 웨이블릿 변환을 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 잡음 영상에서 잡음의 정도를 측정할 수 있는 다수준 결정 모델을 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안 방법은 잡음에 대한 신호의 비율을 다수준 값의 형태로 계산할 수 있기 때문에 직교 웨이블릿 변환으로 좋은 잡음 제거 성능을 나타낼 수 있다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 PSNR 측면에서 평균적으로 0.ldB 정도 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.1878-1888
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• 1990

In this paper, the input-output interconnection method of the multi-valued signal processing circuit using perfect Shuffle technique and Kronecker product is discussed. Using this method, the design method of circuit of the multi-valued Reed-Muller expansions(MRME) to be used the multi-valued signal processing on finite field GF(p**m) is presented. The proposed input-output interconnection method is shown that the matrix transform is efficient and that the module structure is easy. The circuit design of MRME on FG(p**m) is realized following as` 1) contructing the baisc gates on GF(3) by CMOS T gate, 2) designing the basic cells to be implemented the transform and inverse transform matrix of MRME using these basic gates, 3) interconnecting these cells by the input-output interconnecting method of the multivalued signal processing circuits. Also, the circuit design of the multi-valued signal processing function on GF(3\ulcorner similar to Winograd algorithm of 3x3 array of DFT (discrete fourier transform) is realized by interconnection of Perfect Shuffle technique and Kronecker product. The presented multi-valued signal processing circuits that are simple and regular for wire routing and posses the properties of concurrency and modularity are suitable for VLSI.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.513-520
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• 2005

본 논문에서는 인덱스 변환 함수를 이용한 벡터양자화 기반의 견고한 다중 워터마킹 방법을 제안한다. 기존의 워터마크 삽입 방법들은 단지 하나의 워터마크를 원영상에 삽입하는데 비해 제안한 방법에서는 저작권 보호를 위하여 여러 개의 워터마크를 삽입한다. 제안한 방법은 다양한 공격에서도 벡터양자화 인덱스들의 변화를 최소화시키는 인덱스 변환 함수를 사용하여 견고성을 효과적으로 개선시킨다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 벡터양자화 기반의 다중 워터마킹 방법과 비교하여 다양한 공격에서도 견고성이 우수함을 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.165-176
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• 2013

This paper introduces the high density discrete wavelet transform using quincunx sampling, which is a discrete wavelet transformation that combines the high density discrete transformation and non-separable processing method, each of which has its own characteristics and advantages. The high density discrete wavelet transformation is one that expands an N point signal to M transform coefficients with M > N. The high density discrete wavelet transformation is a new set of dyadic wavelet transformation with two generators. The construction provides a higher sampling in both time and frequency. This new transform is approximately shift-invariant and has intermediate scales. In two dimensions, this transform outperforms the standard discrete wavelet transformation in terms of shift-invariant. Although the transformation utilizes more wavelets, sampling rates are high costs and some lack a dominant spatial orientation, which prevents them from being able to isolate those directions. A solution to this problem is a non separable method. The quincunx lattice is a non-separable sampling method in image processing. It treats the different directions more homogeneously than the separable two dimensional schemes. Proposed wavelet transformation can generate sub-images of multiple degrees rotated versions. Therefore, This method services good performance in image processing fields.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권3호
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• pp.322-326
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• 2004

This paper describes a new iris recognition method based on a shift-invariant wavelet sub-images. For the feature representation, we first preprocess an iris image for the compensation of the variation of the iris and for the easy implementation of the wavelet transform. Then, we decompose the preprocessed iris image into multiple subband images using a shift-invariant wavelet transform. For feature representation, we select a set of subband images, which have rich information for the classification of various iris patterns and robust to noises. In order to reduce the size of the feature vector, we quantize. each pixel of subband images using the Lloyd-Max quantization method Each feature element is represented by one of quantization levels, and a set of these feature element is the feature vector. When the quantization is very coarse, the quantized level does not have much information about the image pixel value. Therefore, we define a new similarity measure based on mutual information between two features. With this similarity measure, the size of the feature vector can be reduced without much degradation of performance. Experimentally, we show that the proposed method produced superb performance in iris recognition.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.133-145
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• 2012

This paper describes the high density discrete wavelet transformation which is one that expands an N point signal to M transform coefficients with M > N. The double-density discrete wavelet transform is one of the high density discrete wavelet transformation. This transformation employs one scaling function and two distinct wavelets, which are designed to be offset from one another by one half. And it is nearly shift-invariant. Similarly, triple-density discrete wavelet transformation is a new set of dyadic wavelet transformation with two generators. The construction provides a higher sampling in both time and frequency. Specifically, the spectrum of the first wavelet is concentrated halfway between the spectrum of the second wavelet and the spectrum of its dilated version. In addition, the second wavelet is translated by half-integers rather than whole-integers in the frame construction. This arrangement leads to high density wavelet transformation. But this new transform is approximately shift-invariant and has intermediate scales. In two dimensions, this transform outperforms the standard and double-density discrete wavelet transformation in terms of multiple directions. Resultingly, the proposed wavelet transformation services good performance in image and video processing fields.

• 방송공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.631-642
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• 2013

본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 복잡도 감소를 위한 고속 변환 크기 결정방법을 제안한다. HEVC는 변환 과정을 결정하는 TU(transform unit)를 정의하며, TU는 재귀적인 트리구조를 사용하여 여러 개의 하위블록으로 분할할 수 있다. 이와같은 트리구조의 사용으로 TU는 $4{\times}4{\sim}32{\times}32$의 다양한 블록크기를 지원할 수 있고, 이것은 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 핵심기술이다. 하지만 필연적으로 부호화 복잡도가 증가하게 되고 이러한 부호화 복잡도의 증가는 HEVC의 단점 중 하나이다. 제안 방법은 마지막 0이 아닌 변환 계수의 위치를 기준으로 변환블록의 에너지 집중도를 판단하고, 에너지 집중도가 충분한 블록이면 하위 블록으로 분할하지 않을 확률이 높다는 실험결과에 근거하여 TU의 분할 여부를 빠르게 결정한다. 실험결과에서 제안방법은 Random_access_Main 모드에 대해 0.7%의 BD-rate 증가로 18%의 부호화 시간을 감소시킬 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권4호
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• pp.513-524
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• 2006

정규화 변환은 시계열 시퀀스를 구성하는 엔트리들의 전체적인 패턴을 분석하는데 매우 유용하다. 본 논문에서는 단일 색인을 사용한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 기존의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법은 다양한 길이의 질의 시퀀스를 지원하기 위하여 여러 개의 색인을 생성해야 하고, 이에 따라 색인 저장 공간의 오버헤드와 색인 관리의 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 하나의 색인을 사용하면서도 다양한 길이의 질의 시퀀스에 대한 정규화 변환을 지원하는 효율적인 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 이를 위하여, 우선 정규화 변환을 일반화한 포함-정규화 변환(inclusion-normalization transform) 개념을 제시한다. 포함 정규화 변환이란 색인에 저장할 윈도우에 대해서 해당 윈도우를 포함하는 서브시퀀스의 평균과 표준편차로 정규화하는 것으로서, 기본적인 정규화 변환을 윈도우 및 서브시퀀스 개념을 사용하여 확장한 것이다. 다음으로, 포함-정규화 변환을 기존 서브시퀀스 매칭 연구에 적용하기 위한 이론적 근거를 정리로서 제시하고 증명한다. 그리고, 이 방안을 구현하기 위한 색인 구성 알고리즘 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제시한다. 실제 주식 데이터에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 기존 방법에 비해 최대 $2.5{\sim}2.8$배까지 성능을 향상 시킨 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭은 정규화 변환 이외의 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있다. 따라서, 제안한 방법은 정규화 변환을 포함하는 많은 다른 종류의 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭에 폭넓게 적용될 수 있는 좋은 연구결과라 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.81-86
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• 2012

본 논문은 하드웨어 곱셈 연산을 최적화 한 리프팅 기반의 9/7 웨이블릿 필터의 VLSI 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 범용 곱셈기를 사용하는 기존의 리프팅 기법과 달리 웨이블릿 계수에 패턴 탐색 기법의 Lef$\grave{e}$vre 알고리즘을 적용하였으며, MCM(Multiple constant multiplication)과 폴딩 방식을 9/7 DWT 필터에 적용하여 효율적으로 하드웨어 설계가 이루어 질수 있도록 제안하였다. 이러한 구조는 하드웨어 자원을 100% 활용하는 이점을 지니며, 이전의 성능에 비해 화질 열화 없이 단순한 하드웨어 구조, 속도, 면적, 전력소모 측면에서 효율적이다. 비교 실험을 위해 Verilog HDL을 통해 구현하였으며, $0.18{\mu}m$ CMOS 공정의 스탠다드 셀을 이용하여 합성하였다. 제안한 구조를 기존의 구조와 200MHz의 합성 타겟 클럭 주파수에서 비교하였을 때 면적, 전력소모 측면에서 60.1%, 44.1% 감소하였으며, 이를 통해 이전의 리프팅 기법에 비해 하드웨어 구현에 보다 최적화된 구조임을 보여준다.