효과적인 영상의 압축을 위하여 여러 가지 기법들이 연구되고 있는데, 그 중에 2 차원 필터링은 2 차원 영상 처리를 위해 많이 사용되고 있다. 2 차원 영상 필터링은 수평과 수직 방향으로 각각 1 차원 선형 필터를 수행함으로서 구현할 수 있으며, 필터링 방법에 따라 압축 효율에 많은 영향을 미치게 된다. 일반적으로 순환 콘볼루션을 이용한 필터링 기법은 영상을 감축하는데 가장 많이 사용되고 있는데, 경계 부분에서의 상관성 등이 전혀 고려되지 않기 때문에 필터링 효율이 떨어지는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 루프 콘볼루션을 이용한 필터링 기법을 제안 하였다. 제안된 필터링 기법은 경계 부분의 필터링 시 상관성이 높은 데이터를 이용하기 때문에 필터링의 효율을 높일 수가 있다. 제안된 필터링의 효율을 정확하게 분석하기 위하여 대역분할 부호화에 적용하였고, 자바 기반의 시뮬레이터를 사용하여 성능을 평가하였다.
본 연구는 폐쇄된 사무 공간상에서 2개의 마이크로폰을 이용하여 임의의 위치에서 발생한 음성 및 음향의 방향성 (방향각)을 추적하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안한 Subband CPSP (Cross Power Spectrum Phase) 알고리듬은 기존의 CPSP 알고리듬을 개선한 것으로서, 마이크로폰에 수신된 2개의 입력 신호에 대해 서브밴드 필터 뱅크를 이 용하여 대역 분할하고 각 서브밴드 대역에서 구해지는 대역별 CPSP 결과의 평균값을 제공한다. 이러한 주파수 대역 분할방식은 잡음의 영향을 각 대역으로 한정 분산시켜 사무 공간내 잡음의 영향을 각 대역으로 한정하여 음원의 방향각 계산시 발생하는 오차를 최소화할 수 있는 보다 강인하고 정확한 음원 추적 시스템을 가능하게 한다. 제안된 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존의 CPSP 와 Subband CPSP 알고리듬의 실시간 음원 추적 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 Subband CPSP가 CPSP에 비해 평균 5% 이상의 성능 향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.
본 논문은 21GHz 대역의 위성방송 서비스의 품질을 보장하기 위하여 스케일러블 위성 방송 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 비디오 스트림을 기본 계층과 향상 계층의 두 계층으로 분할하여 Ku 대역과 Ka 대역으로 각각 나누어 전송한다. 이에 스케일러블 위성방송 시스템은 강우로 인하여 Ka 대역의 채널을 사용할 수 없을 때에도 기본 계층의 스트림을 사용하여 기본적인 품질을 유지할 수 있다. 본 논문에서는 H.264/SVC를 적용하여 스케일러블 위성방송 시스템을 구현하였고, 이의 동작을 검증하기 위하여 Bartlett-Lewis Pulse 모델을 사용하여 강우 감쇠를 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 형성된 영상에 대해 계층적 비트 플레인을 구성하여 비트 플레인별로 점진적 전송을 수행하는 새로운 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방식은 안토니니의 기저함수를 사용하여 대역 분할된 원영상을 특정대역과 다양한 해상도를 갖는 대역들로 분리함으로써 다해상도를 지원할 수 있다. 또한 JPEG에서 발생하는 블럭킹 현상을 줄일 수 있었으며, 대역별 특성을 고려한 부호화의 전송시 대역별 영상의 우선 순위를 고려할 수 있고, 영상의 고속 검색에도 응용될 수 있다.
충격 응답 시간이 긴 시스템을 모델링하기 위한 실시간 적응 디지털 필터를 구현하였다. 대상 시스템의 충격 응답 시간이 길 때, 일반적인 적응 디지털 필터를 사용하는 경우 발생하는 수렴 속도 저하와 계산량 증가 문제를 해결하기 위해서 서브밴드 구조를 갖는 적응 디지털 필터를 구성하였다. 실시간 처리 시스템에서는 GQMF을 사용하여 입력 신호를 4개 대역으로 분할하여 각 대역별로 적응 필터링을 수행함으로써 수렴 속도를 향상시킨다. 또한 대역별 신호를 동시에 분산 처리하기 때문에 계산량 면에서 효율적이므로 시스템의 충격 응답이 긴 경우에는 실시간 처리가 가능하다. 하드웨어 구성은 범용 신호 처리 프로세서인 DSP56001을 호스트 프로세서로 사용하며, 적응 디지털 필터 칩 DSP56200을 사용하여 각 대역 적응 필터를 구성하였다. 실험은 충격 응답 시간이 16 kHz 필터링 시 2000 탭 길이로 가정된 시스템을 대상으로 부동 소수점 시뮬레이션 결과와 실시간 처리 시스템의 결과를 비교하였다. 밴드를 나누지 않은 기존의 방법과 서브밴드 시스템의 비교 실험 결과 입력이 백색 잡음인 경우 대역별 간섭에 의한 성능 저하가 있었으나, 음성과 유사한 특성을 갖는 유색 잡음인 경우 서브밴드 시스템이 단일 시스템에 비해 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 일반적인 MP3 오디오에서 손실된 고주파 성분을 복원하여 향상된 품질의 오디오를 제공하는 방법을 고찰한다. 고주파 복원을 위해 먼저 MP3 오디오에 따라 손실된 고주파 영역이 차이남을 참조하여 고주파 복원 시작 대역을 결정한다. 그런 다음, IMDCT 이후 32개 대역으로 분할된 대역 신호의 에너지를 이용하여 고주파 대역의 에너지 포락선을 추정한다. 추정된 에너지 포락선을 참조하여 저주파 대역 신호를 복사하거나 AWGN 신호를 삽입함으로써 손실된 고주파 신호를 복원하다. 본 논문에서는 주관적 음질 평가 및 스펙트럼 분석을 통해 제안한 방법의 성능을 평가한다.
1차원 대역 부호화 방식에서 신호를 두개의 주파수 대역으로 나누고 다시 복원하기 위해서 송수신단에서 쌍으로된 QMF를 사용한다. 본 논문에서는 대역 부호화 방식을 위한 또다른 1차원 복원 여파기를 소개하고, 에너지 분포를 고려한 분류 양자화 기법을 사용한 16대역 영상의 부호화 방법을 기술하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 이 방법은 기존의 벡터 양자화 방법과 비교할때 비슷한 주관적 화질에서 $20{\sim}30%$정도의 데이터 압축율을 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 4.8kbps 이하의 낮은 전송률에서 Code-Ecited Linear Prediction 방법에 MBE 방법을 도입하여 장구간 예측 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 기존의 CELP 방법으로 장구간 예측을 한 후에도 여전히 남아 있는 주기적 성분들을 다시 한번 다대역 장구간 예측을 한다. 이 때 전체 주파수 영역을 기본 주파수의 하모닉 간격으로 주파수 분할하였고, 주기적 다대역 여기 신호를 각 대역 내의 하모닉들에서 여기 신호 스펙트럼과 근사한 크기를 갖는 정현파의 합으로 표현함으로써 실제 여기 신호의 특성을 잘 반영하도록 하였다. 음질 평가의 비교 기준 대상으로 4.8 kbps DoD CELP를 선정하여 주관적 음질평가를 실시한 결과 4.8 kbps DoD CELP보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
HDTV는 DTV에 비해 공간해상도가 4∼6배 이상됨에 따라 처리할 샘플수가 증가하게 된다. 따라서 기존의 DTV급으로 개발된 칩세트나 코덱을 그대로 HDTV 코덱 개발에 적용하기가 어렵게 된다. 따라서 HDTV의 높은 샘플링 주파수 때문에 HDTV 코덱은 화면분할 방식과 같은 새로운 코덱 구조를 가지게 되며, 그 분할된 각각은 기존의 DTV급 코덱으로 처리할 수 있게 된다. 이 때 각 대역마다 발생되는 부호화된 비트수가 다르기 때문에 일정한 전송율로 채널을 통하여 전송되기 위해서 버퍼 및 율제어 방식에 필요하게 된다. 본 논문에서는 각 대역별 영상의 특성과 버퍼 상황에 따라 적응적으로 율제어를 수행함으로써 화질의 균일성을 도모하고 부호화 효율을 증가시킬 수 있는 새로운 율제어 방식을 제안하였다. 또한 장면 전환이 발생했을 때에도 적응적으로 율제어를 수행할 수 있는 장면전환 검출 및 이를 이용한 적응적 율제어방식을 제안하였다.
본 논문에서는 심전도를 분석함에 있어 임계값과 변화량 및 웨이브렛 변환을 이용하여 R파 검출 알고리즘을 설계하였다. 웨이브렛 함수를 이용하여 입력되는 심전도 데이터를 저주파 대역과 고주파 대역으로 각각 j=-9 레벨까지 분할하고, 분할의 j=-9 레벨에서의 저주파 신호인 A9를 제거함으로써 기저선 변동을 제거하였다. 기저선 변동이 제거된 신호에서 심전도 신호의 임계값에 의한 방법과 변화량의 임계값에 의한 방법 그리고 웨이브렛 변환 중 j=-1 레벨에서의 고주파 신호인 Dl의 임계값에 의한 방법을 사용하여 R파를 검출하였다. 알고리즘 검증을 위하여 CSE 데이터베이스와 MIT/BIH 데이터베이스의 일부를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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