본 논문에서는 광원 정보를 사용하여 다양한 재생환경에서 효과적인 홀로그래픽 비디오 서비스를 제공하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서 부호화 과정에서는 가우시안 블러를 적용한 영상의 개수를 조절, 분리 하고 다운 샘플링 한 하나의 영상 압축을 한 뒤 전송한다. 이 영상을 다운 샘플링, 업 샘플링, 보간법, 양방향 필터 (Bi-lateral filter) 등의 기법을 이용하여 획득한 영상과 나머지 영상을 다운 샘플링과 업 샘플링 하여 더한 영상의 차를 압축하여 수신측으로 전송한다. 복호화 과정에서는 압축된 광원 정보를 복원한 후 기본계층 정보를 가진 영상을 업 샘플링과 보간법, 양방향 필터 (Bi-lateral filter) 등의 기법을 적용하고 수신자의 환경과 고려에 따라 차영상을 더 한 후 CGH를 통해 홀로그램을 획득하였다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 방법들 보다 우수한 홀로그램을 복원 할 수 있다는 것을 확인하였다.
3차원 비디오 전송에 있어서, 렌더링에 사용되는 깊이 맵은 압축 효율을 위하여 일반적으로 낮은 해상도로 다운샘플링 되어 전송된다. 이때, 다운샘플링 과정에서 발생하는 오류는 디코딩 후의 적절한 업샘플링 기법을 통하여 효과적으로 복구할 수 있다. 하지만 기존의 연구들은 이러한 오류를 줄이기 위하여 여러 업샘플링 기법에 대해서만 초점이 맞춰져 있었다. 본 논문에서는 사람의 인지적인 화질을 보다 제고시키기 위하여 동적인 객체와 정적인 배경에 서로 다른 다운샘플링 비율을 적용시키는 새로운 하이브리드 깊이 맵 다운샘플링 기법을 제안한다. 실험적인 결과는 제안하는 방법이 시각적인 품질과 PSNR 측면에서의 이득이 있음을 보여준다. 또한 제안하는 방법은 여러 업샘플링 기법들과 호환이 가능하다.
본 논문에서는, 디지털 IF 다운 샘플러와 업 샘플러의 저전력 구현을 위한 블록 필터링 아키텍처를 제안한다. 소프트웨어 라디오와 같은 차세대 이동통신 방식에서 디지털 IF 다운 샘플러와 업 샘플러의 효율적인 구현방법이 더욱더 요구되어가고 있는 추세이다. 디지털 IF 다운 샘플러는 앞단에 데시메이션 필터를 수반하여 구성되며, 업 샘플러는 뒷단에 인터폴레이션 필터가 수반디어 구성된다. 본 논문의 다운 샘플러 아키텍처에서는 블록 필터링 구조가 갖는 병렬처리 구조를 이용하여 필터를 구현하였으며, 블록 필터링 아키텍처에서 구조적으로 생겨나는 업 샘플링을 직렬로 연결되는 다운 샘플러와 상쇄시킴으로서 효과적인 구조가 만들어짐을 보인다. 또한 업 샘플러 아키텍처에서는 인터폴레이션 필터의 블록 필터링에서 만들어지는 다운 샘플링이 앞단의 업 샘플러와 상쇄되어 병렬처리와 저속의 처리가 가능해짐을 보인다. 본 논문에서 제안된 아키텍처와 Polyphase 아키텍처를 비교 분석한다. 리와 저속의 처리가 가능해짐을 보인다. 본 논문에서 제안된 아키텍처와 Polyphase 아키텍처를 비교 분석한다.
최근 단일 영상 초해상도에 깊은 합성 곱 신경망을 적용한 알고리듬이 많이 연구되었다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들은 네트워크의 후반부에 해상도를 업샘플링 하는 구조를 가진다. 이러한 구조는 저해상도에서 고해상도로 한 번에 매핑을 하기에 많은 정보를 예측하는 높은 확대율에서 비효율적인 구조를 가진다. 본 논문에서는 반복적인 업-다운 샘플링 구조를 기반으로 하여 채널 집중 잔여 밀집 블록을 이용한 단일 영상 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 저해상도와 고해상도의 매핑 관계를 효율적으로 예측하여 높은 확대율에서 기존의 알고리듬에 비해 최대 0.14dB 성능 향상과 개선된 주관적 화질을 보여준다.
본 논문은 문자가 포함된 영상에서 문자의 가독성은 유지하면서 영상을 압축하고 복원하는 효율적인 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 문서 분할, Quincunx 다운샘플링, (5/3) 웨이블릿 리프팅 그리고 서브밴드별 SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees) 부호화 방법을 기반으로 하여 구축되었다. 부호화 과정에서는 Quincunx 다운샘를링과 서브밴드 SPIHT 부호화 방법을 사용하여 부호화 수행 시간을 단축하였으며 산술 부호화를 적용하여 SPIHT 부호기의 비트스트림을 더욱 압축하였다. 실험에서는, 복원된 영상을 제시하여 시스템의 성능을 압축율과 PSNR을 비교하고 분석하였다. 실험에서는, 복원된 영상을 제시하여 시스템의 성능을 확인할 수 있도록 하였으며, 여러 가지 양자화를 적용하여 제안한 SPIHT에 기반한 문서 압축 시스템의 압축율과 PSNR을 비교하고 분석하였다.
본 연구에서는 IEEE 802.11 OFDM 수신기에 적용하기 위한 DDC(Digital Down Converter) 설계 방법에 대하여 연구하였다. 상용화 칩으로는 구현이 어려운 WiFi 응용서비스의 요구사항을 만족하기 위해서는 적절한 수신기 개발이 필요하다. OFDM 수신기에서 DDC는 AD 컨버터로부터 업 샘플링된 I/Q(Inphase/Quadrature) 신호를 수신하여 decimation을 위한 신호를 만들기 위해 CIC(Cascaded Integrator Comb) 필터블럭을 거쳐 다운 샘플링한 후 다시 이 신호를 보정하기 위한 FIR(Finite Impulse Response) 필터를 거쳐 출력하는 구조이다. 본 연구에서는 WLAN 규격에 적합한 DDC의 구조 및 설계방법 그리고 설계된 결과물의 시뮬레이션 결과에 대하여 분석하였다.
본 논문에서는, 고속의 필터링이 요구되는 IF 디지털 다운 컨버터를 위한 새로운 블록 FIR(Finite Impulse Response) 필터링 아키텍처를 제안한다 디지털 다운 컨버터는 디지털 믹서, 데시메이션 필터, 그 리고 다운 샘플러로 구성된다 본 논문이 제안하는 아키텍처는 블록 필터링의 병렬처리 구조를 이용하여 데시메이션 필터를 구성함으후서 블록 필터링 아키텍처에서 구조적으로 생겨나는 업 샘플링이 직렬로 연결되는 다운 샘플러와 상쇄되어 구조가 간략하게 되어짐을 보인다 이와 더불어 블록 FIR 구조를 이용하여 필터계수의 갯수가 블록의 크기의 역비례로 감소되어, 계산량이 그 만큼 감소되어짐을 보인다. 끝으로, 디지털 믹서의 0이 필터의 병렬입력을 0으로 만드는 것을 이용하여 아키텍처의 복잡도가 더욱 감소됨을 보이게된다.
2014년 서울시는 시민의 목소리에 신속한 응대를 목표로 '서울특별시 응답소' 서비스를 시작하였다. 접수된 민원은 내용을 바탕으로 카테고리 확인 및 담당부서로 분류 되는데, 이 부분을 자동화시킬 수 있다면 시간 및 인력 비용이 감소될 것이다. 본 연구는 2010년 6월 1일부터 2017년 5월 31일까지 7년치 민원 사례 17,700건의 데이터를 수집하여, 최근 화두가 되고 있는 XGBoost 모델을 기존 RandomForest 모델과 비교하여 한국어 텍스트 분류의 적합성을 확인하였다. 그 결과 RandomForest에 대비 XGBoost의 정확도가 전반적으로 높게 나타났다. 동일한 표본을 활용하여 업 샘플링과 다운 샘플링 시행 후에는 RandomForest의 정확도가 불안정하게 나타난 반면, XGBoost는 전반적으로 안정적인 정확도를 보였다.
본 논문은 디블러링(Deblurring) 계산 시간을 단축하면서 복원된 영상의 텍스처 및 에지의 선명도를 동시에 강화할 수 있는 다중 영상 기반의 고속 처리용 디블러링 기법을 제안하고자 한다. 먼저 상대적으로 긴 노출 시간에서 촬영된 번짐(Blurring) 결함이 발생한 두 장의 번짐 영상과 짧은 노출에서 촬영된 번짐이 없지만 잡음 성분이 많은 한 장의 잡음 영상을 취득한다. 그리고 처리 속도 개선을 위해 촬영된 다중 입력 영상을 두 배로 다운 샘플링 한 후, 전체 영상에서 추출된 영상 패치 또는 에지 패치에 기반한 점 확산 함수(PSF: Point Spread Function) 추정 기법을 도입해서 점 확산 함수 추정에 소요되는 계산 시간을 효과적으로 단축할 것이다. 입력 영상의 다운 샘플링으로 인해 열하된 미세한 텍스처 성분의 표현 능력을 보완하고 번짐현상이 제거된 복원 영상을 재현하기 위해 텍스처 향상을 위한 디블러링 기법을 개발 및 적용할 것이다. 마지막으로 입력 영상과 동일한 영상 크기로 복구하기 위해 잡음 영상의 선명한 에지 성분을 활용한 업 샘플링 기법을 적용할 것이다. 제안된 방법을 통해 기존의 디지털 카메라 적용에 걸림돌이 되었던 디블러링 처리 속도 시간을 단축할 수 있었고 동시에 텍스처 및 에지의 미세한 성분도 복원할 수 있었다.
의사잡음 시퀀스를 이용한 대역확산 기반의 오디오 워터마킹은 들리지 않으면서도 강인한 워터마크를 만들기 위해 심리음향모델이나 고정필터를 사용하여 의사잡음 시퀀스를 변형시킨다. 그런데, 이러한 방법을 이용하여 스펙트럼 변형된 의사잡음은 고주파 영역에 대부분의 에너지를 갖게 되므로 인위적으로 오디오 신호의 고주파 영역을 잘라내는 공격에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보안하고 강인성 및 잡음의 최소화를 위하여 중간값의 성질을 이용하여 의사잡음을 변형 후 삽입하는 워터마킹 시스템을 제안한다. 중간값 성질을 이용하여 변형한 의사잡음은 원 오디오 신호와의 상관성이 높으며 전주파수 대역에 고르게 분포하는 성질이 있으므로 고주파 영역의 공격에 강인하다. 제안 방법은 의사잡음의 고유성질을 최대로 살린 방법으로 각종 오디오 부호화, 부가잡음, 다운/업 샘플링, 채널변경, 진폭 공격과 같은 다양한 공격에도 워터마크 신호의 검출이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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