본 논문은 고해상도에 대한 멀티 스펙트럴 영상들에 대한 압축기술에 대한 연구입니다. 원래는 원격센싱 컨텍스트에 대한 개발로 이를 식품과 의료영상에 적용하였습니다마는 이러한 가능성을 여러 컨텍스트에서 처리하는 것을 목표로 두었으며 즉, 원격센싱, 식품모니터링 그리고 의료영상의 새로운 분야로 탐구 및 적용하였다. 압축은 한 화소와 관계한 이웃 간의 화소들 간의 간단한 추정에 기반하여 나타날 수 있도록 하였다. 멀티 스펙트럴 영상들은 화소들이 같은 밴드 안에서 가까이 이웃하여 있는 어떤 상접한 정도의 관계를 해석하였으며 하나의 발견된 상관관계는 어떠한 한 밴드 내에서의 계수에 기반 한다. 그 계수와의 관계는 다른 밴드에서 계산되어진 것과 유사하다. 두 번째의 관찰에서는 개발되어진 알고리즘이 화소당 비트수를 멀티 스펙트럴 위성원격영상에서 16비트에서 4비트로 감소할 수 있었다. 따라서 다른 방법론들과 속도 및 압축률에 대해서 비교 분석하였다. 보통 그래픽 포맷인 GIF, JPEG 그리고 PCX를 사용하였으며 참조와 같이 LZW Huffman과 RLE의 알고리즘을 행하였다. 소개되어진 방법들은 압축을 줄이는 것이 선상, 프로그램 안에서 혹은 관례적인 압축 알고리즘에서 속도와 압축률에서 유사한 결과를 가져왔다.
광대역 종합 정보 통신망이나 인터넷과 같은 대규모의 망에서 고 품질의 서비스 보장은 점점 더 중요해지고 있다. 비동기식 전송 모드(ATM)는 고 품질의 서비스 보장을 위해 채택된 가장 강력한 기술이다. 위상은 한정된 자원(대역폭)을 가지고 있다. 따라서, 하부의 ATM 망과 Ka 밴드 위성을 연결하여 광범위한 대역폭을 요구하는 다양한 멀티미디어 서비스들을 효과적으로 제공하기 위해서고 품질의 서비스를 보장해 주는 효율적인 동적 자원관리 방법이 절실히 요구된다. 본 논문에서 Ka 밴드 위성 ATM 망에서 고 품질의 서비스를 보장해 주는 효율적인 동적 자원 관리 알고리즘을 새롭게 제안하였다. 제안된 동적 대역폭 제어 알고리즘은 다양한 성능분석을 통해 호 손실률 측면에서 기존의 방법에 비해 훨씬 향상된 성능을 보여준다.
본 논문은 멀티채널 오디오 신호를 두 채널의 다운믹스신호와 서브밴드별로 추출된 부가 정보로 표현하는 파라메트릭 멀티채널 압축 방식에 관한 연구이다. 기존의 파라메트릭 멀티채널 방식에서 사용하는 부가 정보로는 ICLD, ICC, OPD, IPD 등이 있다. 본 논문에서는 부가 정보로서 phase관련 파라미터를 사용하지 않고, 채널간의 level difference에 상응하는 파라미터와 새로 제안한 diffuseness 계수를 사용하여 우수한 압축 성능을 보이는 파라메트릭 멀티채널 코딩 방식을 제안하고, 그 성능을 기존 방법과 비교하고자한다.
본 논문에서는 영상 검색에 있어서 객체의 특징치를 추출하는데 많은 시간과 비용이 따르므로 수행속도를 향상시키기 위해 영상의 공간적인 정보를 이용한 영상의 압축을 이용하는 내용기반 영상 검색을 제안하고자 한다. 압축 성능이 뛰어나며 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet)알고리즘을 이용하여 영상을 김색하는 방안으로 EZW 변환 후 얻어지는 저 대역 부 밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 정지영상의 대표 특징들을 형태와 질감으로 빠르게 영상 검색하고자 한다.
음향압축에 있어서 인간의 청각신경의 특성을 이용하는 방식이 사용되고 있다. 이러한 방법은 심리음향모델(psychoacustical model)에서 도입되었다. 음향압축에서는 이러한 심리음향모델을 사용하여 인간이 지각할 수 없는 한도 내에서 부호화하지 않는 지각음향부호화(perceptual audio coding)사용한다. 지각음향부호화는 분석필터와 합성필터로 각각 부호화 복호화하는데 이것은 필터뱅크(filter bank)로 구현된 서브밴드코더(subband coder) 이다. 본 논문에서는 분석필터와 합성필터에 사용되는 MDCT(Modified Discrete Cosine Transform)와 IMDCT(Inverse Modified Discrete Cosine Transform)를 FPGA에 구현하였다.
지상파 디지털멀티미디어방송(T-DMB)을 이용하여 국지적인 재난경보 방송을 실시하고 있지만 산간오지 등과 같은 전파 음영 지역에는 시설 투자의 한계로 서비스가 제한되고 있는 실정이다. 무선 마을 방송 시스템은 ISM 밴드 주파수를 사용하고 있으며 마을 방송용으로 주파수를 제한하여 간섭영향이 상대적으로 적은 장점을 갖는다. 본 논문에서는 T-DMB 재난 방송을 기존 무선 마을 방송 시스템의 장점을 이용하여 산간오지의 댁내까지 방송 가능한 시스템을 제안하였다. 재난 발생시 T-DMB 특수 수신기의 재난 방송 출력 신호를 무선 마을 방송 송신기와 복수의 댁내 무선 수신기를 통하여 방송 가능한 구조이며 T-DMB 수신기와 무선 방송 송신기간에는 접점 인터페이스를 통하여 정확한 시퀀스 제어가 필요하다. 무선 마을 방송 시스템은 UHF 대역의 ISM 밴드 무선 주파수를 이용하여 오지산간 지역의 부락에 적합한 특성을 갖고 있다. 장애물로 인한 장거리 전송의 한계는 무선 중계기를 이용하여 커버리지를 확장 가능하다. 따라서, 본 논문에서는 T-DMB 재난 방송을 재송신하는 수단으로 ISM 밴드와 연동할 경우 방송 음영지역 해소 및 재난 방송 수신율이 개선되어 국지적 재난에 대한 대국민 인명과 재산보호에 기여할 것으로 판단된다.
인피니밴드(InfiniBand) 기술은 클러스터 컴퓨팅용 고성능 시스템 연결망으로의 활용을 목적으로 컴퓨터 업계를 중심으로 활발히 개발되고 있는 차세대 시스템 연결망 기술이다. 본 논문에서는 고성능 클러스터 시스템을 위한 인피니밴드 시스템 연결망의 설계와 구현을 다루며, 특히 이중(dual) ARM9 프로세서를 기반으로 한 인피니밴드 호스트 채널 어댑터(host channel adapter HCA) 개발에 초점을 맞추어 기술한다. KinCA라는 코드명이 부여된 HCA는 클러스터 시스템의 각 호스트 노드(host node)를 하드웨어 및 소프트웨어적으로 인피니밴드 연결망에 연결한다. ARM9 프로세서 코어는 다중 처리기 구성을 위해 필요한 기능을 지원하지 않으므로, 두 개의 프로세서간 통신 및 인터럽트 메커니즘을 설계하여 Kinch 칩에 내장하였다. 일종의 SoC인 KinCA 칩은 0.18$\mu\textrm{m}$ CMOS 기술을 사용하여 564핀 BGA(Ball Grid Array) 소자로 제작되었다. KinCA는 호스트 노드에 장착되어 송신과 수신 각각에 대하여 10Gbps의 고속 대역폭을 제공함으로써 고성능 클러스터 시스템의 구현을 가능하게 해준다.
멀티캐리어(MC)-CDMA는 데이터 심볼을 주파수 영역에서 확산코드를 사용하여 여러 개의 캐리어로 전송하는 방식으로 심볼 길이가 길어서 협대역 간섭에 강인하다. 그러나 사각펄스를 사용하여 데이터 변조를 하므로 서브채녈간 신호 스펙트럼은 상당한 크기의 중첩된 부엽을 가지며, 이동무선채녈 환경에서 서브채널간 직교성이 손상될 때 캐리어간 간섭이 커지게 된다. 본 논문에서는 M-밴드 코사인변조 필터뱅크(Cosine Modulated Filter Bank: CMFB)에 의하여 서브채널의 스펙트럼을 제한하는 멀티캐리어 CDMA 시스템을 제안하였다. CMFB 기반의 MC-CDMA에서는 심볼 길이보다 긴 임펄스 응답을 가진 코사인변조 필터뱅크를 사용하여 부엽의 크기를 제안하는데, 이러한 스펙트럼 제한 특성은 멀티패스 페이딩과 같은 채널의 열화에 대하여 강인함을 보이고 있다. 제안된 CMFB 기반의 MC-CDMA 시스템에 대하여 이동통신 채널에서의 비트오율 성능을 모의실험을 통하여 분석하였다.
음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널에 의한 왜곡이다. 일반적으로 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받고 있다. DSR(Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이 논문은 잡음환경에서 DSR기반의 음성인식률 향상을 위해 정확한 음성구간을 검출하고, 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특징추출을 하도록 설계하였다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉을 이용해 음성구간을 검출하며 멀티밴드 스펙트럼 차감법을 이용하여 잡음을 제거한다. 음성의 스펙트럼 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 음성검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경 (SNR 15dB) 에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱 값이 변화하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에시는 정확한 음성 검출이 어렵다. 이 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 음성을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 이용하였으며 정확한 음성 구간 검출에 따라 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특정을 추출하도록 하였다. 실험결과 잡음환경에 따른 인식조건에서 개선된 인식성능을 보였다.
일반적인 음성인식 방법에서는 주파수 전대역에서 추출한 특징벡터를 사용하므로, 각 주파수 부대역은 최종인식 결과에 동등하게 기여한다. 본 논문에서는 주파수 부대역별로 독립적인 특징을 추출하고, 음성인식에 효과적이 되도록 부대역의 켑스트럼 해상도를 조절하는 방법을 제안한다. 주파수 부대역별로 독립적인 특징을 추출하는 멀티밴드 음성인식접근을 사용하여 부대역 특징벡터의 차원을 변화시킨다. 최적의 벡터 차원 조합을 찾기 위하여 음성인식률과 군집화 품질을 사용한다. TIDIGITS 연결 숫자음을 사용한 실험결과에서, 제안한 방법은 전대역 특징추출에 비해 적은 계산량으로도 숫자열 인식률은 99.12%, 백분율 정확도 (percent correct)는 99.775%, 백분율 정밀도 (percent accuracy)는 99.705%를 얻었으며, 이는 전대역 특징벡터에 비해 상대적 오류율을 각각 38%, 32%, 37% 감소시킨 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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