계층화 시공간 구조와 시공간 트렐리스 부호를 결합한 시스템은 대역폭 확장없이 디버시티 이득과 부호화 이득 뿐 아니라 높은 전송률을 공급할 수 있다. 본 논문에서는 이 시스템에 적합한 두 가지 계층화 수신기 구조를 제안한다. 제안된 계층화 수신기 중 하나(LSTT-MMSE)는 신호를 interference nulling 과정을 통해, 부호화된 그룹 단위로 분류한 다음 각각의 시공간 트렐리스 복호기를 통해 복호하는 구조를 가지고 있다. 다른 하나의 제안된 수신기(LSTT-Whitening)는 interference nulling을 whitening과정으로 대체한 구조를 가지고 있다. Whitening을 적용한 수신기는 부호화된 시공간 구조에 비해 디버시티 이득과 수신 안테나의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 두 수신기는 간섭 억제(interference suppression) 방식에 따라 다른 복호순서(decoding order) 결정 방법을 사용한다. (4, 3) LSTT-Whitening 수신기는 (4, 4) LSTT-Nulling 수신기와 (4, 4) 부호화된 계층화 시공간 구조에 비해 수신 안테나의 수를 줄여도 여전히 1㏈ 성능 이득을 보인다.
본 논문에서는 이미지를 시각적 단어로 표현하여 분석하는 기법인 bag-of-visual words (BoW) 모델을 기반으로 latent dirichlet allocation (LDA) 모델을 결합하여 시각적 단어의 구조를 파악하여 이미지를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 우선 이미지를 시각적 단어로 기존의 방법보다 정확하게 표현하기 위해서 희소 부호화(sparse coding) 기법을 적용한다. 기존의 BoW 모델은 하나의 이미지 패치를 하나의 단어로 표현하였지만, 희소 부호화 기법을 통해 하나의 이미지 패치를 여러 개의 단어로 표현할 수 있다. 제안하는 모델을 이용하여 이미지를 분류하기 위해서 분류 성능 측정에 많이 쓰이는 multi-class SVM 기법을 이용한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용한 성능 측정을 통해 제안한 기법의 클래스 분류 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 SVC와 MVC의 부호화 구조를 결합하여 구현된 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 위한 효율적인 움직임 추정 기법과 DPB 설계 메카니즘에 대해 제안한다. 제안된 움직임 추정 기법에서는 부호화 과정에서 필요한 예측 부호화의 성능 향상을 위해서 서로 다른 시점 (view)의 픽처 정보를 참조픽처의 후보로서 활용한다. 제안된 움직임 예측 구조에 의해서 압축된 비디오 데이터의 크기를 감소시켜 압축 효율을 증대시킬 수 있다. 또한, 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 수행할 때 SVC와 MVC의 DPB (Decoded Picture Buffer)를 통합한 통합형 DPB 설계 메카니즘에 대해 제안한다. 다양한 실험을 통해서 제안된 예측 구조를 적용함으로써 스케일러블 다시점 비디오 부호화에서의 압축 효율의 향상을 얻어낼 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 type I 혼합-자동 반복 요구 (hybrid automatic repeat request: H-ARQ) 시스템에서 저밀도 패리티검사 (low-density parity-check: LDPC)로 부호화된 직교 주파수 분할 다중화 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 서브프레임의 전송 순서를 균등 결합 전력이 할당되도록 조정한 재전송 방법을 기초로 성능 개선을 채널 용량을 사용하여 분석하고, 계층 복호 방법을 적용하여 H-ARQ 재전송 기법의 수렴 속도 개선을 확인한다. 구체적으로 임의의 서브프레임 재전송 패턴에 대하여 채널 용량이 클수록 비트오류율 (bit error rate: BER) 성능도 우수하다는 사실을 검증한다. 그러므로 각 서브프레임에 대하여 균등 결합 전력 할당을 보장하는 서브프레임 재전송 패턴은 채널 용량을 최대로 하며, 임의의 다른 서브프레임 전송 순서 조정을 통한 재전송 패턴보다 성능이 우수하다. 결국 균등 결합 전력 할당을 만족하도록 서브프레임 순서를 조정하는 재전송 방법은 기존 체이스 결합 (Chase combining)보다 복호 복잡도를 증가시키지 않으면서도 주목할 만한 성능 개선을 보인다.
벡터 양자화의 부호화에서 입력벡터에 가장 잘 정합되는 코드벡터를 탐색하는 과정에서 발생하는 계산의 복잡도는 코드북의 크기에 비례하여 지수직으로 증가하고 실질적으로 응용을 제한한다. 본 논문에서는 정합 가능성이 없는 코드벡터에 대한 왜곡의 계산을 제거하기 위한 조건의 시작 벡터로서 참조 벡터를 사용하는 단순, 고속의 효율적인 벡터 양자화의 부호화 알고리즘을 제안하였다. 이는 입력벡터에 정합 기능성을 갖는 참조 벡터를 선택하고 코드 벡터에 대한 왜곡의 계산을 제거하기 위한 조건을 결합하는 것이다. 제한된 방법은 전탐색 벡터 양자화에 비하여 단지 10~15%의 수학적 연산을 필요로 한다. 그리고 덧셈과 비교 연산의 수는 크게 줄어들지 않지만 곱셈은 벡터 양자화의 여러 고속부호화 방법의 70~80%까지 들었다.
본 논문에서는 MPEG-4 Part 10 동영상 압축 표준에 대한 새로운 움직임 벡터 부호화 알고리듬을 제안한다. 제안 알고리듬에서는 주변 블록들의 움직임 벡터 분포와 MPEG-4 Part 10의 구문 요소인 매크로블록 유형을 이용하여 주어진 동영상의 움직임 정도를 예측한다. 그리고 예측 결과에 따라서 독립 부호화 방식과 결합 부호화 방식을 적응적으로 선택하여 움직임 벡터 압축을 수행한다. 모의 실험 결과는 부가적인 메모리나 계산량 없이 제안 방식이 기존 방식들보다 우수한 압축 성능을 지님을 보여준다.
본 논문에서는 현재 광대역 고속네트워킹의 핵심기술인 비동기 전송방식(Asynchronous Transfer Mode: ATM)을 사용하는 통신 네트워크에서 무선채널을 이용하여 ATM 셀을 전송할 때에 비트오율 성능, 셀손실확률, 셀오류확률 및 네트워크 성능을 분석하였다. 무선 채널에서의 변조방식으로는 대역폭 효율을 높히기 위하여 16Star QAM방식을 적용하였으며, 무선 채널에서의 성능을 개선하기 위한 채널부호화 기법으로는 Reed-Solomon (R-S)부호, 길쌈부호, R-S/길쌈부호의 인쇄부호를 적용하였으며, 효과적으로 ATM셀을 전송하기 위한 UEP(unequal error protection) 부호화 방안으로 부분 연쇄부호를 제시하고 성능을 분석하였다. 이동 무선 통신채널의 특성인 도플러 영향과 라이시안 페이딩 모델을 고려하였고 수신단에서의 성능을 향상시키기 위하여 최대비 결합 방식의 다이버시티 기법을 적용하였으며, 네트워크 성능분석을 위하여는 무선 ATM셀의 셀 전송효율 및 지연시간을 분석하였다. 성능분석 결과로, 부분 연쇄부호를 적용시 기존의 부호화 기법들에 비하여 약 2dB 이상의 ATM 셀 손실 성능 향상을 기대할 수 있으며, 특별히 낮은 오류확률을 요구할 수록 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다. 또한 동일한 성능을 얻기 위하여 적용하는 부호화 기법의 오버헤드 비트를 줄일 수 있는 방안임을 확인하였다. 따라서, 부분연쇄부호와 같이 ATM 셀의 헤더와 payload 부분의 에러 보정능력을 달리 적용하는 부호화 기법을 채택하는 것이 미래의 이동통신망에서의 무선 ATM통신을 위한 유용한 전송방식으로 생각된다.
본 논문에서는 V-BLAST (Vertical-Bell-lab Layered Space Time)의 두 디코딩 과정인 ordering과 slicing에 사전 확률 (a priori probability)로 사용하기 위해서 반복 디코딩 (iterative decoding)을 사용한 MAP (Maximum A Posteriori) 디코더의 외부 정보 (extrinsic information)를 이용한 최적의 터보 부호화된 (Turbo Coded) V-BLAST 기법을 적용한 적응 변조 시스템 (adaptive modulation system)을 제시 후 성능을 관찰한다. 또한 적응 변조 시스템에서 간단하게 V-BLAST 시스템과 터보 부호화 (Turbo Coding) 기법이 결합된 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우에 비하여 어느 정도 전송률 (throughput)향상이 있는가를 살펴본다. 실험결과, 적응 변조 시스템에서 최적의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우가 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우에 비하여 전송률 성능이 우수함을 보였다. 특히, 실험 결과는 2.5 Mbps의 전송률에서 1.5 dB의 SNR 이득을 보인다.
본 논문에서는 현재 MPEG-4 비디오의 인코더를 분석하고 인코더의 복잡함을 줄일 수 있는 효율적인 압축기술을 제안하였다. 지금까지의 객체기반 비디오에서는 유/무선 저 전송률 부호화환경에 맞추기 위하여 형상부호화(Shape coding)를 제외한 인코더 최적화가 주를 이루었다. 최근에 본 연구팀이 수행한 형상부호화의 복잡도를 줄이기 위한 실험을 통하여 객체기반 부호화에서 형상부호화가 차지하는 계산비중이 상대적으로 높다는 것을 밝혀냈다 본 논문에서는 최근까지의 영상부호화 분야와 형상부호화 분야의 최적화 기술이 성공적으로 결합되어 최적의 객체기반 부호화 기술을 유도할 수 있는지 실험하였다 먼저 영상부호화 부분에서는 기존의 MEMC(Motion Estimation Motion Compensation)에서 사용된 검색 방법인 나선형 검색 대신에 MVFAST(Motion Vector Field Adaptive Search Technique) 기술을 채택하였고, 형상부호화 부분에서는 복잡함을 줄이기 위해 기존의 MEMC에서 사용된 나선형 검색을 생략하고 IVOPF(Intelligent VOP Formation) 대신 TRB(Tightest Rectangular Boundary)을 채택하여 최적화에 적용해 보았다. 실험결과, 객체기반 부호화를 위한 제안된 최적화 방식이 기존의 reference software 보다 $57.3\%$ 향상되었음을 알 수 있었다. 아울러, 본 논문에서 제안된 기술은 형상부호화 부분에만 적용된 최적화 기술보다 $50.8\%$ 향상된 실험결과를 보여주었다.
본 논문에서는 먼저 영역 기반 부호화를 위한 새로운 결합 분할 척도를 정의하고 이를 이용한 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 결합 분할 척도는 기존의 밝기 분할 척도, 움직임 분할 척도 및 제안한 변화 검출기로부터 정의되는 변화 분할 척도의 가중 합으로 구성된다. 변화 분할 척도는 기존의 변화 검출기의 결과 영상에 포함되어있는 많은 부정확한 요소들을 제거하기 위하여 수리 형태학에 기반한 녹임 필터링된 영상으로부터 한 화소와 이와 인접한 화소간의 변화 차의 절대값으로 정의된다. 변화 분할 척도는 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 정차한 분할을 하는데 있어서 효과적인 분할 척도로 사용될 수 있다. 그러므로 제안한 결합 분할 척도는 영역 기반 영상압축의 영상 분할과정에서 추정된 움직임 정보가 부정확하고, 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 경계 부분에서의 밝기가 유사하더라도 이들간의 경계를 정확히 분할할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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