본 논문에서는 LSP 벡터 양자화의 성능에 대하여 분석하고 성능이 향상된 새로운 LSP 벡터 양자화 방법을 제안한다. 먼저, 10msec프레임 구조를 가지고 Moving Average 예측 필터를 사용한 LSP Split 벡터 양자화의 성능을 여러 훈련 방법과 벡터 Split 방법 및 Bit 할당 방법에 따라 비교한다. 다음, Split 벡터 양자화의 문제점을 해결하기 위하여 새로 운 Split 벡터 양자화 검색 방법을 제안한다. 스펙트럼 왜곡지수를 이용한 양자화 성능 측정 결과 새로 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수한 양자화 성능을 보인다.
벡터양자화는 신호의 압축에 이용되는 일반적인 방법이다. 그러나 유클리드 거리 등을 이용한 거리 계산량이 많아서 코드북 크기나 압축율의 제한이 있게 된다. 따라서 PDS(partial distance search)와 같은 벡터양자화 부호화의 계산량을 줄이기 위한 많은 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 이웃한 음성신호는 급격히 변하지 않고 서서히 변해가는 성질에 착안하여 현재의 벡터 다음에 발생되는 벡터를 조사하여 인덱스를 저장한 후 이를 다음 벡터의 벡터양자화 때 참고함으로써 불필요한 계산을 줄이는 방법이다. 제안한 방법으로 음성신호에 대해 실험한 결과 전탐색의 결과와 비교하여 빠른 시간에 큰 오차없이 벡터양자화 부호화를 할 수 있었다. 이 방법은 PDS와 같은 이미 제안되어 있는 많은 방법들과 같이 이용하면 더욱 효과적인 벡터양자화 부호화를 할 수 있을 것이다.
외연적 유한요소법은 벡터처리에 적합한 구조를 가지고 있어 벡터컴퓨터를 이용하면 기존의 스칼라 컴퓨터에서보다 휠씬 빠르게 해석을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 memory-to-memory방식의 벡터컴퓨터에서의 외연적 유한요소법의 효율적인 벡터화 방법을 제시하였다. 먼저 벡터컴퓨터의 구조적 특성과 무관하게 적용될 수 있는 일반적인 벡터화 기법을 고찰한 후 memory-to-memory방식의 벡터컴퓨터에 적합한 벡터화 기법을 개발하였다. 개발된 벡터화 기법의 유용성을 확인하기 위해 외연적 유한요소 프로그램인 DYNA3D를 memory-to-memory방식의 벡터컴퓨터인 HDS AS/XL V50에 이식한 결과 스칼라에 비해 2.4배 이상의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문은 손으로 자유롭게 그린 서식 문서의 주요점을 검출하여 서식의 구조를 벡터화하는 방법을 제안한다. 선 성분의 주요점을 검출하여 그 구조를 벡터화하는 방법은 주로 인쇄 서식 문서의 구조 분석에 적용하기 좋은 방법이다. 이에 반해 손으로 설계한 서식 문서는 주요점 부분이 왜곡되어 있기 때문에 주요점의 검출이 손쉽게 이루어지기 곤란하다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 손으로 설계한 서식 문서를 세선화한 다음 여유 성분을 갖는 마스크를 적용하고 후처리를 통해 주요점 부분의 심한 왜곡을 보상하는 방법을 제안하여 손으로 설계한 서식 문서에서도 주요점의 검출이 가능하도록 하였다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위한 실험 결과 손으로 설계한 서식의 경우 91.9%, 인쇄 서식의 경우 100%의 벡터화 성공률을 보여주어 제안한 방법이 손으로 설계한 서식 구조의 벡터화에 유효함을 확인하였다.
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 문서 인식 시스템에서 정확한 문서 인식의 기본이 되고 인식 결과에 중요한 영향을 미치는 전처리 알고리즘 중 테이블 입력의 효율적인 처리 방법을 연구한다. 테이블 내의 문자를 인식하기 위해서는 테두리선과 문자부분을 먼저 분리하는 작업이 필요하다. 왜냐하면, 테이블을 인식하기 위해서는 테두리선에 의해 블록화된 테두리선 안의 문자를 인식해야 하며 또한 테두리선을 효율적으로 벡터화하는 방법이 필요하다. 따라서 테이블을 벡터화하는 방법으로 8방향 체인 코드를 이용하여 테이블 선 성분을 추출하는 방법과 히스토그램을 이용하여 테이블의 수평, 수직 성분을 추출하여 얻어진 교차점을 이용하여 대각선 성분을 찾아내는 방법 및 화소의 run-length를 이용하여 수평, 수직 성분을 추출하여 얻어진 교차점을 이용해 대각선 성분을 찾아내는 방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서 영상 내의 테이블을 효율적으로 벡터화하기 위한 방법을 연구한다.
무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사 방법에는 벡터화와 수치도화 방법이 있다. 벡터화 방법은 정사영상에서 평면위치를 추출하고, 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model) 혹은 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)에서 높이 값을 취득하고 있다. 그러나 지금까지 벡터화 성과의 정확도는 대부분 검사점만을 이용하여 분석하고 있어 지상시설물과 건물 등 3차원 지물의 위치정확도 판단이 어렵다. 이에 본 연구에서는 검사점 뿐만 아니라 지형·지물의 Layer별 모서리에 대한 정확도를 분석하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보취득 및 수치지도제작 가능성을 판단하고자 하였다. 촬영은 DJI사 Phantom 4 pro로 비행고도 90m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3.6cm의 영상을 취득하였다. 연구 결과, 벡터화에 의한 묘사의 정확도는 현장측량 성과와 비교하여 검사점의 잔차를 분석한 결과 평면 RMSE (Root Mean Square Error)가 0.045m로 나타나 정사영상을 이용한 1/1,000 축척의 수치지형(평면)현황도 제작이 가능할 것으로 판단된다. 반면 전주, 옹벽 및 건물 등 Layer별 모서리 좌표를 기준자료와 비교하여 3차원 정확도를 분석한 결과 RMSE가 평면 0.068~0.162m, 표고 0.090~1.840m로 나타났다. 따라서 벡터화로 취득한 3차원 성과의 표고위치에서 오차가 크게 발생하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보 취득 및 1/1,000 수치지도제작이 어려운 것으로 판단된다.
본 논문에서는 ISF 계수의 순서화 성질을 이용하여 광대역 음성부화기의 분할구조 벡터양자화기의 단점을 보완함으로써 ISF 계수 양자화의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 음성 부호화기의 ISF 벡터양자화기는 계산량과 메모리 수요량을 줄이기 위하여 벡터분할 구조를 사용한다. 이러한 벡터 분할구조의 양자화기는 분할된 벡터 사이의 상관도를 이용하지 못하였다. 제안하는 알고리즘은 ISF 계수의 순서화 특징을 이용하여 정규화 코드북을 만든다. 그리고 양자화 된 분할 벡터로 정규화 코드북의 분포범위를 적응적으로 변화시킴으로써 양자화 하여야 할 분할 벡터의 코드북을 효율적으로 만들어 준다. 제안된 알고리즘은 분할 벡터사이의 저하된 상관도를 순서화 특징을 통하여 다시 이용하는 방법으로 표준화 코덱인 AMR-WB의 ISF 양자화기에 적용하여 1.5 bit정도의 성능 개선을 얻었다.
본 논문에서는 기계 도면의 분할 및 벡터화에 기반하여 해칭 영역을 인식하는 방법을 제안한다. 이러한 해칭영역의 인식은 다음의 세 단계로 구성된다. 먼저, 제안된 방법은 문자가 제거된 기계 도면으로부터 객체, 화살표 및 설명선(치수선, 해칭선등)의 분할 및 분리된 선분의 벡터화가 수행된다. 이러한 도면의 분할 및 벡터화가 수행되면 벡터화된 객체로부터 폐루프를 레이블링하여 행칭 영역의 후보를 결정한다. 마지막으로, 해칭 영역의 후보넹 포함되는 해칭선들을 검출함으로써 해칭 영역의 인식을 마루리한다. 제안된 방법에 의해 해칭 영역의 추출 및 인식이 용이함이 나타난다.
본 논문에서는 손으로 자유스럽게 그린 서식 문서에서 문자 영역을 분리하고, 이 중 선 성분을 벡터화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 이진화 및 세선화 과정에서의 데이터 손실을 방지하기 위해 스캔한 영상에 DRC 알고리즘을 적용한다. 그리고 영상의 기울어짐을 교정하기 위해 세선화된 영상에 허프 변환을 적용하여 기울어짐을 추정하고 교정한 다음, 서식의 구조를 이루는 선 성분을 추출해 낸다. 그리고 문자 영역은 연결 요소 분석법에 의해 문자 영역을 나타내는 데이터로 변환되며, 추출된 선 성분을 정렬, 합병 및 교정처리를 통해 벡터화 된다. 제안된 방법의 실효성을 입증하기 위해 각각 25명의 다른 사람이 필기구에 제한을 두지 않고 하나는 자를 사용하여 작성하고 다른 하나는 자를 사용하지 않고 작성한 서식에 대해 실험한 결과 전체 750개의 벡터 집합 중에서 전처리를 하지 않은 경우에는 666개, 전처리를 한 경우에는 746개의 서식 벡터 검출에 성공하여 그 유효성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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