• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.673-680
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• 2003

이 논문은 문맥 독립 화자인식에 사용될 벡터 양자기의 설계법 개선에 관한 연구이다. 구체적으로 벡터 양자기 코드북 생성 과정에서 특징 벡터 공간을 분할하여, 양자기 설계 시 학습에 필요한 계산 복잡도를 획기적으로 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 저자가 제안한 문맥 종속 화자인식을 위한 준비반복 벡터 양자기 설계법의 벡터 공간에 대한 일반화이다. 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 종래의 설계법이 코드북 생성에 반복적 학습 설계를 사용한다는 것과 대조를 이룬다. 또한 공간 분할 벡터 양자기 설계법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 이 설계법은 특징 벡터 공간을 분할한 공간 분할 군집을 이용함으로써 반복 학습을 하지 않는다. 둘째, 설계된 각 양자 영역은 공간 분할 군집의 양자 영역을 원용하며, 양자점은 각각의 통계 분포에 대해 최적점으로 설정된다. 셋째, 공간 분할 군집은 특징 벡터 집합에 대해 표본 벡터 생성법(CSVQ1, 2), 특징 벡터 공간에 대해 균일 초격자 구조 생성법(CSYQ3)으로 형성하였다. 수치 실험은 화자 10명이 발성한 50개의 문장에 대해 문맥 독립 화자인식 실험으로 수행되었다. 특징계수는 12차 멜켑스트럼 벡터를 사용하였고 각각의 공간 분할 코드북 생성법에 대해 코드북 크기를 32부터 128까지 변화시키면서 기존의 벡터 양자기 인식법과 비교하였다. 제안된 방법은 표본 벡터 생성법을 사용한 경우 인식률 100%로 기존의 방법과 같은 결과를 보였다. 따라서 제안된 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 설계에 필요한 계산량이 획기적으로 줄면서 인식률은 보존되어 문맥 독립 화자 인식에 새로운 대안이 되며 또한 특징 벡터 공간을 설정할 수 있는 다양한 응용에 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.63-68
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• 2015

본 논문에서는 신호의 파워에 따라 적응적 스텝 사이즈를 갖는 개선된 QIM(Quantization index modulation)과 SVM(Support vector machine) 디코딩 모델을 이용한 다중 오디오 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 워터마크는 주파수 크기 응답과 주파수 위상 응답에 QIM을 이용하여 삽입한다. 이는 주파수 크기 응답과 위상 응답에 강인한 공격이 다르기 때문에 양쪽 모두 삽입하여 강인성을 보완하기 위해서이다. 검출시에는 SVM 디코딩 모델을 사용하여 검출된 워터마크가 워터마크로서의 기능이 애매모호한 경우를 개선하여 검출 비율을 향상시킨다. 강인성 검증을 위해 11개의 공격을 사용하였고 그 결과 SVM 디코딩 모델을 사용하지 않은 기존의 다중 오디오 워터마킹 방법보다 훨씬 우수한 성능을 보였다. 특히 PSNR은 최대 7dB의 개선 효과를, BER은 10%의 개선 효과를 보인 것은 주목할 만한 결과이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.213-224
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• 1992

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1419-1427
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• 2007

본 논문에서는 영상의 윤곽선을 검출하여 배경 블록과 윤곽선 블록으로 분류하고 윤곽선 맵을 작성하여, 윤곽선 블록에 대해서는 다시 DCT의 AC 계수를 사용하여 16개로 세분화한 후, 다중 면 사이드 매치 유한상태 벡터양자화를 수행하는 알고리듬을 제안한다. 윤곽선 맵의 정보에 따라 각각 주 부호책으로부터 상태 부호책을 작성하며, 현재 블록의 B면 또는 3면에 대해 사이드 매치 계산을 수행한다. 전송 비트 수를 줄이기 위해 먼저 부호화되는 블록들 중 배경 블록에 한하여 주 부호책으로 부호화 할 것인지를 결정한다. 또한 복호화기로 전송하는 부호단어 인덱스의 할당 비트를 줄이기 위해서 가변 길이 부호화를 수행한다. Zelda, Lenna, Bridge, Peppers 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 SMVQ와 TSMVQ 알고리듬보다 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.286-291
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• 2003

본 논문에서는 광대역 음성 부호화기를 위한 VQ-SQ 구조의 LSP(Line Spectral Pairs) 파라미터 양자화기를 설계하였다. 16차 LPC(Linear Prediction Coefficients) 계수를 사용하며, 양자화 특성이 좋고 합성필터의 안정성의 조건을 검사하기 쉬운 LSP 파라미터로 변환/sup ［2］/하여 양자화 한다. 설계된 VQ-SQ 양자화기는 첫 번째 단에서 2단 SVQ(Split VQ)로 각각 8차씩 양자화한 뒤, 두 번째 단에서 순서화 특성(OP Ordering Property)을 적용한 SQ를 사용하여 잔여신호(Residual Signal)를 양자화하는 구조로 되어있다. VQ-SQ결합 양자화기의 전체적인 성능개선을 위해 백터 양자화기에서 하나의 최적 벡터를 찾지 않고 5개의 후보백터를 가지고 스칼라 양자화를 수행한 후, 전체적으로 본래의 LSP 파라미터에 가장 가까운 벡터 양자화기 인덱스와 스칼라 양자화기의 인덱스를 결정한다. 순서화 특성을 고려하여 설계된 적응 VQ-SQ 양자화기는 LSP 파라미터에 총 35비트를 할당하여 광대역 명료도(Wideband Transparency)인 평균 1.6㏈ 이하의 스펙트럼 왜곡(SD : Spectral Distortion)과 4%미만의 3㏈가 넘는 프레임의 비율/sup ［1］/을 만족하였으며, 기존의 VQ-SQ 양자화기보다 2-3비트를 절약할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제8권4호
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• pp.65-73
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• 1989

본 연구에서는, VQ(vector quantization)와 모음 인식에 기초한 화자 인식 알고리즘을 제안하고, 기존의 VQ를 사용한 화자 인식 알고리즘과 성능을 비교하였다. 제안된 화자 인식 알고리즘은 모음 분리, 모음 인식 그리고 평균 distortion양을 계산하는 3개의 과정으로 구성되며, 이때 주어진 음성 신호로부터 모음 부분을 분리하기 위해 RMS 에너지, BTR(Back-to-Total cavity volume Ratio) 그리고 SFBR(Signed-Front-to-Back maximum area Ratio)이 라는 3개 의 Parameter를 사용하였다. 입력 음성 신호의 SNR이 20 dB이고 정확한 모음 분리가 수행되었을 때, 제안된 화자 인식 알고리즘의 성능이 기존의VQ를 사용한 화자 인식 알고리즘의 성능보다 대체로 좋았으며, 입력 신호가 전화선을 통과한 신호이고 잡음이 있는 경우에도 유사한 결과를 얻을 수 있었다

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.55-62
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• 2017

비음수 행렬 분해 기법(non-negative matrix factorization)은 대표적인 부분 영역 기반 표현 기법의 하나로 영상의 부분적인 특징을 나타내는 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 표현하는 기법이다. 본 논문에서는 여러 가지 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 얼굴 영상을 표현하고, 추출된 특징을 기반으로 학습 벡터 양자화를 이용하여 얼굴 인식을 수행하였다. 추출된 각 기법의 기저 벡터를 비교하여 각 기법의 특징을 분석하였다. 또한 NMF 기법들의 인식율 검증을 통해 비음수 행렬 기법의 얼굴 인식에 대한 활용 가능성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권6호
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• pp.72-80
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• 1998

웨이브릿 패킷을 이용한 방향성 벡터양자화 기법을 제안하였다. 영상에 대한 웨이브릿 패킷 계수들을 대응되는 방향에 따라 9개의 에지로 분할한 후, 국지적으로 지배적인 에지들을 부호화하여 전송한다. 에지의 방향은 조건부 부호책 교환이 있는 가변길이부호화를 통하여 부호화하며, 에지의 내용은 벡터양자화와 그 인덱스의 가변길이부호화를 이용하여 부호화하였다. 제안된 부호화기법은 기존의 여러 영상압축기법에 비하여 PSNR 성능이 우수하며, 특히 0.1~0.3 bpp의 낮은 부호율의 경우 상대적으로 더욱 우수하다. 제안된 알고리듬은 인간시각특성상 가장 중요한 에지 정보들을 보전함으로써, 낮은 부호율에서도 우수한 주관적 화질을 나타낸다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.309-315
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• 2012

액티브 데이터는 벡터 양자화 코드북이 생성될 때 소속된 군집이 변경되는 입력 데이터이다. 벡터 양자화 코드북 생성 알고리즘의 수행 과정을 살펴보면, 전체 입력 데이터 중 실제 액티브 데이터는 알고리즘이 반복될 수록 감소된다. 따라서 액티브 데이터를 정확히 추정하여, 추정된 액티브 데이터에 대해서 코드북 생성을 수행하면, 전체 코드북 생성 시간을 크게 단축할 수 있다. 본 논문에서는 삼각 부등식을 이용하여 액티브 데이터를 선택하는 방법을 제안한다. 실험결과 액티브 데이터들을 빠른 시간에 추정할 할 수 있었고, 이를 통해 전체 벡터 양자화 코드북 생성 시간 측면에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권2C호
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• pp.181-185
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• 2009

프레임 단위로 식별 데이터베이스에 저장된 참조 신호의 특징 벡터와 유사성을 비교하여 입력 신호를 식별하는 경우에, 참조 신호의 특징 벡터로 데이터베이스를 어떻게 구성하는가에 따라 식별 성능은 영향을 받을 수 있다. 즉, 식별 데이터베이스의 구성 방법에 따라 데이터베이스의 크기와 식별을 위한 계산량, 식별 성능 등이 결정되며, 이것은 실제로 수중 천이신호 식별 시스템을 구성할 때 중요한 문제이다. 본 논문에서는 LBG 벡터 양자화 기법을 이용하여 식별 데이터베이스의 크기를 줄여 줌으로써 프레임 기반 수중 천이신호 식별 기법의 효율성을 증가시킬 수 있는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.