많은 사물들이 네트워크를 통해서 연결되고 제어되면서 제어 시스템에서 양자화 오류를 다루는 문제의 중요성이 증가하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 제어시스템의 실용적 안정성을 달성하기 위해서 양자화기에서 필요로 하는 데이터 율에 대한 조건을 제시한다. 먼저, 프로세스 잡음이 없는 조건에서 데이터율이 궤환 시스템 행렬의 고유값, 초기 상태의 크기, 초기 양자화 오류의 크기 및 제어 이득 등에 의해서 결정됨을 보이고, 프로세스 잡음이 있는 경우 프로세스 잡음의 최대 크기에 의한 추가적인 데이터율이 발생함을 보인다. 또한, 점근적 분석을 통해서 네트워크 제어를 위한 데이터율을 감소시키기 위해서는 이를 고려한 제어기의 설계가 필요함을 보인다. 간단한 예제를 통해서 균일 양자화기 및 로그형 양자화기가 데이터 율에 따라서 어떤 실용적 안정성을 보이는지를 확인한다.
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.
본 논문에서는 실내 위치 추정 시스템에서 우수한 성능을 보이는 시퀀스 기반 위치추정(Sequence-Based Localization, SBL) 시스템을 위한 효율적인 양자기 설계 알고리즘에 대해 연구한다. SBL 시스템에서는 목표물 위치공간을 다수개의 영역으로 나누고, 각각의 영역에 고유 시퀀스 번호를 할당해서 위치추정이 수행이 되며, 본 연구에서는 이러한 시스템의 위치추정 방식의 특성을 고려하여 노드와 각 고유 시퀀스간의 거리를 양자기 설계를 위한 샘플로 활용하는 방식을 제안하고 이를 통해 기존기술대비, 복잡도를 혁신적으로 개선됨을 보인다, 또한 성능향상을 위해 SBL 시스템에 특화된 새로운 비용함수를 제시하고 이를 최소화하기 위한 최적의 양자화영역 및 코드워드 검색을 통해 기존 양자기 비해 월등한 성능향상을 이룰 수 있음을 다양한 실험조건을 통해 입증한다.
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.
이 논문은 최소평균제곱오차의 의미에서 Weibull 신호원에 최적인 홑양자기의 지지역에 관한 연구이다. 양자기의 지지역은 최외곽 양자경계값으로 정해지는 구간으로, 이는 양자기의 왜곡양의 결정에 중요한 영향을 미치므로 이에 대한 연구를 시작하였다. 이 논문에 제시된 연구결과는 다음과 같다. 첫째, Weibull 분포에 최적인 양자기의 최외곽 경계값의 근사식을 유도하였다. 둘째, Weibull 신호원의 중요한 형태인 레일리 분포와 지수 분포의 경우에 최적 양자기를 설계하여, 유도된 근사식을 실제값과 비교하여, 근사식의 정확도를 평가하였다. 양자기 지지역 왼쪽 끝경계값의 근사식은, 레일리와 지수 분포 각각의 경우에 양자점이 128과 256 이상일 때 실제값과 약 1% 이내의 오차를 갖으며, 오른쪽 끝경계값 근사식도 각각 양자점이 512와 32 이상일 때 약 1% 이내의 오차를 갗는 것으로 판명되었다. 또, 양자점의 개수가 증가하면 공식의 정확도가 높아졌다. 결론적으로 경계값, 근사식은 매우 높은 정확도를 갖는 것으로 사료된다. 따라서, 이 논문의 기여점은, Weibull 분포에 최적인 양자기의 지지역을 정확하게 표현할 수 있는 구체적인 공식을 유도·제시한 것이다. 이 공식은 Weibull 신호원에 최적인 양자기의 성능분석과 양자기 불일치 연구에 귀중하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
부대역 코딩은 데이터의 압축을 위해 신호의 주파수를 부대역 필터로 통과시켜 서로 상관이 없는 주파수대역으로 분할하여 각 대역의 신호의 에너지에 적합한 비트 할당을 사용하여 인코딩한다. 실제로 부대역 신호의 코딩은 PCM, DPCM이 사용되는 데 고압축의 전송속도를 얻기 위해서 벡터양자기를 사용하였다. 대부분의 연구자들은 부호화기의 오차에만 주안점을 두고 전체 필터대역의 회복오차와 이 오차가 필터대역에 의존되는 것에는 연구가 진행되지 않았다. 본 논문은 벡터양자기를 사용한 부대역 코덱의 분석과 최적구현의 새로운 접근방법을 제공하여 준다. 본 논문에서는 부대역 코덱에서 벡터양자기의 코드 북의 크기와 벡터크기 그리고 대역필터계수에 의존되는 전체 시스템의 회복오차인 Mean Squared reconstruction Error(MSE)를 계산하였다. 본 논문에서는 각 대역의 구조에서 이 MSE로 양자화를 모델링하고 주어진 전송속도, 필터길이, 입력신호 상관모델의 함수인 이 MSE를 최소화하는 최적의 Finite Impulse Response(FIR) 필터를 구현하였다. 최적구현의 예로 2-채널의 paraunitary 필터뱅크의 4-tap 필터계수를 구하였다. 이 paraunitary 최적의 필터 계수들을 Monte Carlo 모의시험을 사용하여 구하였다. 이 논문은 벡터양자기를 사용한 부대역 코덱의 분석방법을 제공하여 주어서 그 활용도가 기대된다.
본 논문에서는 H.264의 정수 변환 모듈, 양자화 모듈, 역양자화 모듈, 정수 역변환 모듈에 대한 하드웨어 구조를 제안한다. 새로운 동영상 압축기술인 H.264의 전체 구성 중에서 핵심 부분인 동영상 데이터의 영역 변환 및 양자화 기능들을 하드웨어로 설계할 수 있도록 알고리즘을 기술하고, 저전력 설계를 위하여 하드웨어 사이즈를 최소화하도록 구조를 정하였다. 구현된 전체 모듈들은 PCI 인터페이스를 통한 Altera APEX-II FPGA 구성과 삼성 STD130 0.18um CMOS Cell Library를 이용하여 각각 합성하고 검증하였다. 이렇게 검증된 구조의 성능은 ASIC으로 구현하였을 경우 최대 동작 주파수가 100MHz이며, QCIF의 사이즈 기준으로 초당 최대 1295 프레임의 계산을 수행할 수 있으며, 이는 하드웨어 기반의 H.264 실시간 부호화기를 설계하기에 적합한 구조임을 보여준다.
고정도, 저주파용 데이터 변환기로 사용되어온 델타-시그마 변환기는 그 출력 단에 1 bit 혹은 multi-bit 양자화기(ADC)를 사용할 수 있다. 이 중 multi-bit 양자화기를 사용하는 경우 궤환회로에도 multi-bit DAC을 사용하여야 하며 시스템의 데이터 변환 정확도는 DAC의 비선형성에 직접적인 영향을 받는다. 이 영향을 최소화하여 델타-시그마 변환기의 변환 정확도를 높이기 위해서는 DAC에 사용되는 단위 데이터 변환소자 간의 오차가 시스템에 미치는 영향을 최소화 하여야한다. 이 과정 즉 Dynamic Element Matching을 위하여 제안된 4가지 방안(DER, CLA, ILA, DWA)을 비교 설명하였다. 그리고 각 방안을 사용하였을 때 시스템 출력의 잡음 특성을 비교 하였다. 이중 DWA(Data Weighted Averaging) 방안이 가장 우수한 출력 특성을 보였다.
본 논문은 스펙트럴 크기 파라미터들에 대한 효율적인 가변 차원 양자화 기법을 제안한다. 특히, 하모닉 부호화 기에서의 스펙트럴 크기값 계수들은 가변차원이기 때문에 가변 차원의 양자화를 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 스펙트럴 크기값 계수들에 대해 가변 이산 코사인 변환(DCT: Discrete Cosine Transform) 및 가변 차원에 적합한 훈련구조를 가지는 비정방형 변환 벡터 양자화 (NSTVQ: Nonsquare Transform Vector Quantization)를 홀수/짝수 구조 및 분할(Split) 구조 그리고 다단계(Multi-stage) 구조 등과 결합시킨 효율적인 양자화 기법을 제안한다. 제안된 양자화 기법의 성능평가는 스펙트럴의 크기값에 대한 주파수 왜곡(SD: Spectral Distortion) 값을 사용하였으며, 다단계 비정방형 변환 벡터 양자화(MSNSTVQ: Multi-Stage Nonsquare Transform Vector Quantization)가 가장 좋은 성능을 나타내었다.
본 논문은 온라인 벡터 양자화기 설계에 stochastic relaxation (SR) 개념을 응용함으로써 SR 방법에 기초한 새로운 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 이는 전통적인 Kohonen 학습법 (KLA)이 안고 있는 극소점(local minimum)으로의 수렴 문제를 개선시켜준다. SR 방법의 응용은 simulated annealing (SA) 개념을 사용하느냐 안 하느냐에 따라 둘로 나눌 수 있는데, 이를 구분하기 위해 SA 개념을 이용하는 SR 알고리즘을 LOVQ-SA로, SA 개념을 이용하지 않는 알고리즘을 OLVQ SR로 부르기로 한다. 제안된 방법들은 KLA와 결합되어 있으며 KLA의 특성을 보존하도록 설계되었다. 이는 제안된 방법들의 수렴의 속도 및 안정성을 향상시켜준다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위하여 Gauss-Markov 신호원과 음성 및 영상 자료에 대한 벡터양자화 실험을 하였으며 실험결과를 통하여 제안된 방법이 KLA 보다 일관되게 우수한 코드북을 생성함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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