• 한국음향학회지
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• 제27권6호
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• pp.309-318
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• 2008

본 논문에서는 입력신호를 하위대역 (low-band)과 상위대역 (high-band)으로 나누어 각 대역을 개별적으로 부호화하는 대역분할 부호화 (split-band coding) 방식에 있어서, 상인대역 신호를 효율적으로 부호화하는 방법에 대해 다룬다. 일반적으로 그리고 특히, 그 동안 대역폭 확장법 (Bandwidth Extension, BWE)에 관한 연구를 통하여 두 대역 사이에 일정 정도의 상관관계가 존재한다는 사실이 밝혀져 있다. 따라서 두 대역간에 예측 부호화 기법을 도입함으로써 부호화 효율을 향상시킬 수 있다. BWE 예측기반 부호화 기법과 관련하여, 단순히 선형 BWE 함수를 이용하는 것은 두 대역간의 관계가 비선형성을 가지고 있으므로 최적의 결과를 얹기 어렵다. 따라서 비선형 BWE 함수를 포함한 다양한 예측 함수들의 성능비교를 통하여 가장 적절한 예측기를 선택하고자 하는 노력이 필요하다. 본 논문에서는 몇몇 대표적인 BWE 함수를 이용한 주파수 대역간 예측 부호화 방법에 대해 살펴 보고 각각의 성능을 평가한다. 또한 BWE 예측기반 부호화기를 (주파수)공간상의 중복제거 기술로 볼 때, 시간적 중복 제거 기술 즉, 예측 벡터 양자화기 (predictive vector quantizer)와의 결합이 부호화 효율향상에 상승효과가 있는지에 대해서도 검토한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.667-670
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• 2000

This paper provides a heuristic theory for modeling and analysis of vector quantization effects in 2-dimensional subband filter banks. This model is used as the basis for optimal filter bank design. The scalar non-linear gain-plus-additive noise quantization model can be used to represent each vector quantizer in 2-band subband codec. The validity and accuracy and of this analytic model is confirmed by comparing the calculated model quantization errors with actual simulation of the optimum LBG vector quantizer. Numerical design examples for the optimum separable paraunitary filter banks are suggested in this paper.

• 전기전자학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-7
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• 2001

본 논문에서 역 방향 링크 채널에 대해 비 선형 등화기를 이용하여 CDMA 셀룰라 시스템을 연구하였다. 일반적으로 무선 통신에서 불확실한 채널 특성 때문에 Observable 들의 확률분포는 유한 세트의 파라미터로 규정될 수 없다. 대신에 training 샘플에 기반을 둔 Quantile과 Vector Quantizer를 사용함으로서 유한 수의 disjoint된 영역으로 m차 샘플 공간으로 분할하였다. 제안된 알고리듬은 RMSA 알고리즘에 의해 예측된 Quantile와 조건부 분할 모멘트에 따른 regression function의 부분적인 근사에 근간을 두고 있다. 본 논문의 등화기와 검출기는 잡음 분포의 Variation에 민감하지 않다는 관점에서 상당히 강한 특성을 보여 준다. 주요 아이디어는 Robust equalizer와 Robust partition detector가 어떤 환경의 무선 채널 하에서도 partition되지 않은 Observation space의 일반적인 등화기 보다 Observation의 등 확률로 분할된 부 공간에서 더 낳은 성능을 보여 준다. 또한 이런 개념을 CDMA 시스템에 적용하여 BER 성능을 분석하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.106-109
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• 1998

Wireless communication systems, in particular, must operate in a crowded electro-magnetic environmnet where in-band undesired signals are treated as noise by the receiver. These interfering signals are often random but not Gaussian Due to nongaussian noise, the distribution of the observables cannot be specified by a finite set of parameters; instead r-dimensioal sample space (pure noise samples) is equiprobably partitioned into a finite number of disjointed regions using quantiles and a vector quantizer based on training samples. If we assume that the detected symbols are correct, then we can observe the pure noise samples during the training and transmitting mode. The algorithm proposed is based on a piecewise approximation to a regression function based on quantities and conditional partition moments which are estimated by a RMSA (Robbins-Monro Stochastic Approximation) algorithm. In this paper, we develop a diversity combiner with modified detector, called Non-Linear Detector, and the receiver has a differential phase detector in each diversity branch and at the combiner each detector output is proportional to the second power of the envelope of branches. Monte-Carlo simulations were used as means of generating the system performance.

• 방송공학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.302-315
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• 2018

지각 양자기 광전 변환 함수의 생략 Taylor 급수를 이용한 선형 근사는 휘도 조절 기법의 하드웨어 구현에 적합한 폐쇄형 솔루션을 제공할 수 있지만, 600~3,900 cd/m2 구간의 선형 영역 광 신호에 대해 상대적으로 큰 근사 오차를 유발한다. 이러한 비-선형 광전 변환 함수의 근사 오차 개선을 위해, 본 논문에서는 새로운 선형 모델을 제안한다. 제안된 선형 근사 모델은 그 근사 범위를 고려한 직선의 위치 교정 및 기울기 산출을 수행한다. 제안 모델의 성능 검증을 위해, 다양한 고-휘도 실험 시퀀스를 대상으로 모의실험을 수행하였고, 이를 통해 채도가 높은 색상을 포함하는 시퀀스에 대해서는, Taylor 급수를 기반으로 한 기존의 선형 모델에 비해, 휘도 신호의 t-PSNR을 4.65dB 만큼 개선할 수 있는 높은 성능 향상을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.682-689
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• 2019

부분 기반 영상 표현(part-based image representation)에서는 영상의 부분적인 모습을 기저 벡터로 표현하고 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 분해하며, 이 때 기저 벡터의 계수가 곧 물체의 부분적인 특징을 의미하게 된다. 본 논문에는 부분 기반 영상 표현 기법인 비음수 행렬 분해(non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하여 얼굴 영상을 표현하고 신경망 기법을 적용하여 가려진 얼굴을 인식하는 얼굴 인식을 제안한다. 표준 비음수 행렬 분해, 투영 경사 비음수 행렬 분해, 직교 비음수 행렬 분해를 이용하여 얼굴 영상을 표현하였고, 각 기법의 성능을 비교하였다. 인식기로는 학습벡터양자화 신경망을 사용하였으며, 인식기에서의 거리 척도로는 유클리디언 거리를 사용하였다. 실험 결과, 전통적인 얼굴 인식 방법에 비하여 제안한 기법이 가려진 얼굴 인식에 보다 강인함을 보인다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.737-746
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• 2004

본 논문에서는 영상 데이터 압축을 위하여 2- 채널 멀티웨이브렛 변환을 적용하였다. 멀티웨이브렛 시스템은 음성 데이터 등의 비정상적인 신호의 압축에 스칼라 웨이브렛 시스템을 능가하는 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있으나 2차원 데이터인 영상 데이터의 경우에는 멀티웨이브렛 시스템 특유의 시각적 격자 오류가 발생하는 문제가 있다. 본문의 멀티웨이브렛 변환 및 압축 시스템에서는 멀티웨이브렛 효과에 의하여 발생하는 격자 오류를 제거하기 위하여 전후처리 필터링을 멀티웨이브렛 변환 및 압축 시스템에 접목하는 방법을 제시하였다. 또한, 제안한 시스템의 성능을 검증하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며 영상 데이터의 압축 기능 측면에서 스칼라 웨이브렛 시스템과 비교하였다. 이때, 비트 할당과 양자화를 위해서 전송율 결과는 제안한 멀티웨이브렛 변화 및 압축 시스템이 스칼라 웨이브렛 시스템 보다 영상 압축 성능 측면에서 1 ~ 2 dB 우수한 것으로 나타났다. 만약 SPIHT과 run-length 채널 부호화 기법 등의 우수한 압축 기술을 멀티웨이브렛 변환 시스템에 적용한다면 더욱 우수한 성능 개선 효과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권8호
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• pp.96-105
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• 1998

본 논문에서는 화자 독립 연속 숫자음 인식 시스템의 성능향상을 위하여 MLP-VQ (Multi-Layer Perceptron-Vector Quantizer)를 이용한 가중 DHMM(WDHMM : Weighted Discrete Hidden Markov Models)을 제안한다. MLP 신경망의 출력분포는 입력 패턴과 학습 패턴들간의 비선형 매핑을 통해 각 패턴들간의 유사도를 나타내는 확률분포를 갖는다. 본 논문에서는 MLP 신경망의 출력분포중 가장 높은 출력 값을 갖는 MLP 신경망의 출력 노드를 인덱스를 이용하여 코드워드를 생성하는 MLP-VQ를 제안하였다. 제안된 MLP-VQ는 기존의 VQ에 비해 현재 입력패턴과 학습된 각 class 패턴들간의 유사성 정도를 인식모델을 반영할 수 있는 특징을 갖는다. 또한 MLP 신경망의 출력분포를 DHMM의 심벌 발생 확률의 가중치로 이용하는 가중 DHMM보다는 음소 클래스간의 관계를 인식모델에 반영할 수 있기 때문에 적은 계산양의 증가로 인식기의 성능을 14.71%개선할 수 있었다. 실험결과에 의하면, MLP-VQ와 WDHMM에 의한 화자독립 연결 숫자음 인식율은 84.22%이다.