4차 산업혁명 시대에 접어들어 데이터 기반의 의사결정이 보편화되고 있다. 하지만 데이터 품질이 확보되지 않은 채 수행되는 데이터 분석은 왜곡된 결과를 낳을 가능성이 존재한다. 수자원 관리의 기초가 되는 수위 데이터도 마찬가지로 결측, 스파이크, 잡음 등 다양한 품질 문제를 가진다. 본 연구에서는 잡음으로 인해 발생하는 데이터 품질 문제를 해결하고자 하였다. 잡음은 데이터의 트렌드 분석을 어렵게 하고 비정상적인 이상치를 생성할 가능성이 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 Wavelet Transform을 이용한 잡음 제거 접근 방안을 제안한다. Wavelet Transform은 신호처리에 주로 사용되는 방법으로 잡음 제거에 효과적인 것으로 알려져 있으며 수집된 데이터의 정답 데이터(True value) 수집을 요구하지 않으므로 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 적용이 용이한 편이다. 본 연구는 Wavelet Transform의 성능 평가를 위해 대표적인 머신러닝 기반 잡음 제거 방법인 Denoising Autoencoder와 성능 비교를 수행하였다. 그 결과 Wavelet Transform 중 Coiflets 함수는, Denoising Autoencoder에 비해 Mean Absolute Error, Mean Absolute Percentage Error, Mean Squared Error 등 모든 측면에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 환경에 맞는 적절한 웨이블릿 함수의 선택을 통한 잡음 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 수위 데이터의 품질을 향상시켜 수자원 관리 결정의 신뢰성에 기여하는 강력한 도구로서 Wavelet Transform의 잠재력을 확인한 의의가 있다.
H.264/AVC는 부호화되는 잉여 데이터의 유형에 따라 3개의 변환을 사용할 수 있다. $4{\times}4$ DCT 변환은 항상 수행되며, $16{\times}16$ 인트라 모드인 경우에는 추가적으로 휘도 DC 계수에는 $4{\times}4$ 하다마드 변환을 수행하고, 색체 DC 계수에는 $2{\times}2$ 하다마드 변환을 수행한다. 변환 코딩을 완료한 이후에 한층 더한 데이터 압축을 위해 양자화가 수행된다. 본 논문에서는 H.264/AVC에 중요한 역할을 하는 DCT 변환, 하다마드 변환 및 양자화에 대한 하드웨어적인 구현에 대해 연구하였다. 특히 파이프라인 기법을 적용하여 33클럭의 대기지연시간 이후에는 매 클럭 당 1개의 양자화된 결과를 출력할 수 있는 아키텍쳐를 제안하였다. 제안한 아키텍쳐는 Verilog HDL로 코딩되고, Xilinx 7.1i ISE툴을 사용하여 합성하고 검증하였다. 합성 결과 SPARTAN3S-1000 디바이스에서 동작 주파수는 106MHz이다. $1920{\times}1080$ HD 영상 프레임의 경우 최대 33프레임을 처리할 수 있다.
1비트 변환 (one-bit transform) 및 2비트 변환 (two-bit transform)을 이용하는 이진 블록 매칭 움직임 예측 (motion estimation) 방법은 전역 탐색 (full search) 움직임 예측 방법에 비해 블록 매칭 연산의 복잡도를 감소시키지만 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)성능 저하를 야기한다. 이러한 이진 블록 매칭 움직임 예측 방법의 정확도를 개선하기 위해 조건부 국부 탐색 (conditional localsearch)이 더해져 보완된 1비트 변환 (modified one-bit transform) 및 보완된 2비트 변환 (modified two-bit transform) 방법이 제안되었다. 그러나 이와 같이 추가적인 국부 탐색은 움직임이 빠른 영상에 대한 $16{\times}16$ 블록 크기의 움직임 예측에 있어서 많은 수의 추가적인 탐색을 필요로 한다. 본 논문은 기존의 조건부 국부 탐색 방법 대신 탐색 영역내의 각 후보 블록들의 (candidate blocks) NNMP(Number of Non-Matching Points)를 기반으로 한 효율적인 탐색 방법을 제안한다. NNMP 기반 탐색 방법을 통하여 작은 NNMP 값을 가지는 후보 블록들을 쉽게 탐색하여 최종 움직임 벡터(motion vector)를 효율적으로 찾을 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 기존의 방법들보다 복잡도 및 정확도 측면에서 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform: DWT)을 이용한 새로운 초고해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상에 적용되는 초고해상도 기법들의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위하여 확률 기반의 방법들을 사용하였다. 그로 인한 연산의 복잡도 증가는 처리시간 증가라는 문제점을 발생시켰다. 제안된 기법에서는 고주파 대역을 찾기 위한 방법으로 DWT를 이용한다. DWT 수행 시 수반되는 다운 샘플링 과정을 수행하지 않음으로써 입력 받은 영상과 동일한 크기의 고주파 부대역(sub-band)들을 생성하고, 이 부대역들과 입력 받은 영상을 조합하여 이산 웨이블릿 역변환(Inverse Discrete Wavelet Transform: Inverse DWT)을 수행함으로써 고해상도의 영상을 획득한다. 제안하는 기법에서 사용한 실험영상은 원본영상($512{\times}512$)을 다운 샘플링하여 획득한 실험영상($256{\times}256$)을 사용한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법에 비해 향상된 효율을 보이며, 확률 기반의 기법들에 비해 처리시간이 줄어드는 것을 확인하였다.
Wavelet 변환은 신호를 분석하고 해석하는데 효과적인 수학적 도구로 알려져 여러 응용분야에서 다양한 연구가 진행되고 있다. Wavelet 변환은 Fourier 변환과 유사한 측면도 있으나, Fourier 변환과는 달리 다양한 Wavelet 모함수를 사용함으로써 해석 속도가 빠르고, 시간-주파수 영역에서 국재화가 가능하다는 특징을 가지고 있을뿐만 아니라 고주파 성분에 대해선 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해선 주파수 분해능이 좋다는 장점을 가지고 있으므로, 전력계통의 다양한 고장 전류의 판별에 적극 이용할 수 있을 것으로 생각된다. 본 논문에서는 고장 전류의 특성을 해석하는데 용이한 복소형의 Morlet Wavelet 모함수를 사용하여 전력계통의 고장기록장치로부터 얻어지는 선로의 전류 데이터를 Wavelet 변환하였고, 이로부터 다양한 고장 모드를 판별할 수 있었다. 실험 결과 Wavelet 변환을 이용하여 선로의 고장 모드를 판별하는 것이 기존의 고속 Fourier 변환을 이용하는 것보다 특징점 고찰에 더욱 유용하다는 것을 확인할 수 있었다.
차세대 영상 시스템인 디지털 홀로그램을 서비스하기 위해서는 다양한 측면에서 신호처리 기술이 필요하다. 우리가 주로 사용하는 2차원 및 3차원 자연 영상을 처리하는데 있어서 가장 많이 사용되는 영상처리 도구는 변환이다. 디지털 홀로그램의 특성은 자연 영상과 매우 다른 특성을 갖기 때문에 2차원 영상에서 사용되던 변환 도구들을 디지털 홀로그램에 적용하는 것은 효율성이 매우 낮다. 이를 극복하기 위해 프레넬릿 변환이 제안되었는데 본 논문에서는 웨이블릿 기저함수에 유니터리 프레넬 변환을 적용하고 드뷔시 필터를 이용하여 프레넬릿 변환을 유도하였다. 또한 프레넬릿 변환을 디바이스 및 커널 코드를 이용하여 구현하여 동작 성능을 향상시키도록 하였다. 모든 해상도에 대해 한 화소당 소요되는 평균 시간을 기준으로 살펴보았을 때 디바이스 코드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하면 (9,7)필터의 경우에는 평균 242배, (5,3)필터의 경우에는 평균 30배의 성능향상을 가져온다는 것을 확인하였다.
Wu, Jinfu;Guo, Baolong;Yan, Yunyi;Hou, Jie;Zhao, Dan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.2271-2288
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2015
The emerging high efficiency video coding (HEVC) standard adopts the quadtree-structured transform unit (TU) in the residual quadtree (RQT) coding. Each TU allows to be split into four equal sub-TUs recursively. The RQT coding is performed for all the possible transform depth levels to achieve the highest coding efficiency, but it requires a very high computational complexity for HEVC encoders. In order to reduce the computational complexity requested by the RQT coding, in this paper, we propose a fast TU size decision method incorporating an adaptive maximum transform depth determination (AMTD) algorithm and a full check skipping - early termination (FCS-ET) algorithm. Because the optimal transform depth level is highly content-dependent, it is not necessary to perform the RQT coding at all transform depth levels. By the AMTD algorithm, the maximum transform depth level is determined for current treeblock to skip those transform depth levels rarely used by its spatially adjacent treeblocks. Additionally, the FCS-ET algorithm is introduced to exploit the correlations of transform depth level between four sub-CUs generated by one coding unit (CU) quadtree partitioning. Experimental results demonstrate that the proposed overall algorithm significantly reduces on average 21% computational complexity while maintaining almost the same rate distortion (RD) performance as the HEVC test model reference software, HM 13.0.
본 논문에서는 시간-주파수 변환에 요동보상을 적용한 UWB 레이다 Bistatic ISAR (Bistatic Inverse Synthetic Aperture Radar: B-ISAR) 이미징에 적용하여 레이다 이미징의 선명도와 품질을 개선하였다. UWB 레이다를 사용하여 제안하는 시간-주파수 알고리즘을 검증하였으며, 이를 위하여 B-ISAR 알고리즘 절차, 시간-주파수 변환과 요동보상 개선 등 필요한 이론적 근거를 제시하였다. B-ISAR 이미징 알고리즘으로 이미지를 생성하였으며, UWB 바이스테틱 ISAR 이미징 생성시 요동보상을 적용한 시간-주파수 변환 기법인 STFT(Short-Time Fourier Transform), GWT(Gabor Wavelet Transform), WVD(Wigner-Ville distribution) 방식을 차례대로 구현하였다. 그리고 STFT, GWT와 WVD 알고리즘을 이용하여 B-ISAR 이미징 알고리즘의 성능을 비교하였으며, 그 결과 WVD가 다른 방식들에 비하여 영상이 선명하고, 퍼짐 현상이 줄어듦을 알 수 있었다.
콘크리트 라이닝의 안정성을 검토하기 위해 지난 수년간 많은 연구가 이루어졌으며, 많은 비파괴 조사 기법들이 개발되고 발전하였다. 이러한 비파괴 조사 기법들은 그 신호 해석 과정에서 대부분 푸리에 이론을 근간으로 하고 있다. 그러나 진동신호에 대하여 푸리에 해석을 적용할 경우 결과는 단지 주파수 영역상에서 확인될 뿐이며, 이러한 결과로는 정확한 대상 신호의 분석을 기대할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 충격하중으로 인하여 발생한 비정상 파의 해석을 위하여 웨이블릿 이론을 적용하였으며, 웨이블릿 변환의 적용성을 확인하기 위하여 콘크리트 라이닝을 모사한 모형을 대상으로 실험을 수행하고, 제안된 이론을 바탕으로 콘크리트 라이닝의 두께를 추정하였다. 본 연구로부터 푸리에 변환에 비해 웨이블릿 변환이 뛰어난 분해능을 제공함을 확인할 수 있었으며, 분산성을 갖는 파를 해석함에 있어서도 웨이블릿 변환이 뛰어난 신호 해석법임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 고성능 HEVC 복호기를 위한 효율적인 $32{\times}32$ 역변환기 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC는 4k, 8k 이미지와 같이 기존의 이미지코덱에 비해 훨씬 더 큰 크기의 이미지를 처리할 수 있는 새로운 영상 압축 표준이다. 큰 이미지의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 다양한 새 블록 구조를 채택하였으며, 이 블록들은 $4{\times}4$, $8{\times}8$, $16{\times}16$, $32{\times}32$으로 구성되었다. 이 논문에서는 $32{\times}32$ 역변환기의 효과적인 구조를 제안하며, 역변환기의 구조는 $32{\times}32$ 행렬을 $16{\times}16$ 행렬로 재구성하고 쉬프트와 덧셈기로 구성된 곱셈기를 사용하여 연산을 단순화 하였으며 멀티 사이클 패스를 구현하여 낮은 주파수에서도 동작이 가능하도록 설계하였다. 또한 HEVC 코덱의 다양한 크기의 변환이나 순방향 변환 블록에 쉽게 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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