• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.6
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• pp.826-835
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• 2014

Recently, spatial modulation (SM) schemes are considered to improve the reception performance in spatially correlated channel environments. SM schemes utilize a switching method between multiple transmitters to reduce the correlation among multiple transmitters to reduce the correlation of each received signals and can support transmission additional bits using antenna combinations without extra bandwidth. Therefore, SM schemes can overcome correlation interference of conventional MIMO in urban wireless channels. However, the performance comparisons between SM schemes are not yet performed in correlated urban wireless channels. In this paper, some representative SM schemes are compared and a suitable SM-MIMO system in correlated urban wireless channels is proposed.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.4
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• pp.31-39
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• 2012

DVC(Distributed Video Coding) techniques have been attracting a lot of research works since these enable us to implement the light-weight video encoder and to provide good coding efficiency by introducing the feedback channel. However, the feedback channel causes the decoder to increase the decoding complexity and requires very high decoding latency because of numerous iterative decoding processes. So, in order to reduce the decoding delay and then to implement in a real-time environment, this paper proposes several parity bit estimation methods which are based on the temporal correlation, spatial correlation and spatio-temporal correlations between LDPCA frames on each bit plane in the consecutive video frames in pixel-domain Wyner-Ziv video coding scheme and then the performances of these methods are compared in fast DVC scheme. Through computer simulations, it is shown that the adaptive spatio-temporal correlation-based estimation method and the temporal correlation-based estimation method outperform others for the video frames with the highly active contents and the low active contents, respectively. By using these results, the proposed estimation schemes will be able to be effectively used in a variety of different applications.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.248-248
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• 2016

본 연구에서는 동아시아 가뭄에 대한 발생원인과 예측가능성을 진단하기 위하여 대기순환패턴과의 상관성 분석을 실시하였으며, 원격상관 패턴에 의한 동아시아 가뭄의 시공간적 변화특성을 분석하였다. 또한 통계적 기법인 EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition) 분석을 적용하여 원격상관패턴과 동아시아 가뭄의 예측가능성을 검토하였다. 본 연구는 동아시아 가뭄특성을 진단하고 가뭄예측기법의 개발을 통하여 현실적인 적응전략 수립에 유용하게 활용 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.858-863
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• 2000

동영상은 시간 및 공간적으로 많은 상관성을 지니고 있으며, 움직임추정 방법에서 움직임의 시 공간 상관성을 이용하면 정확한 움직임 추정과 성능 개선을 가져올 수 있다. 한편, Zafar와 Zhang은 웨이브릿 변환 영역에서 가변 블록 (variable block-size)을 이용한 다해상도 움직임 추정(multire-solution motion estimation) 기법을 제안하였다

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.2C
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• pp.100-109
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• 2003

A differential index assignment scheme is proposed for the image encoding system in which a variable-length tree-structured vector quantizer is adopted. Each source vector is quantized into a terminal node of VLTSVQ and each terminal node is represented as a unique binary vector. The proposed index assignment scheme utilizes the correlation between interblocks of the image to increase the compression ratio with the image quality maintained. Simulation results show that the proposed scheme achieves a much higher compression ratio than the conventional one does and that the amount of the bit rate reduction of the proposed scheme becomes large as the correlation of the image becomes large. The proposed encoding scheme can be effectively used to encode R images whose pixel values we, in general, highly correlated with those of the neighbor pixels.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1229-1231
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• 2011

대량의 분류 규칙 탐사 과정은 앙상블기법을 사용하여 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 의사결정 트리의 분열 문제와 singleton 포함 한계를 해결하기 위하여 Cascading-and-Sharing 앙상블 기법을 적용하여 점진적 다중 의사결정 트리를 구축하였다. 또한 분류의 정확도를 향상시키고, 트리의 복잡도와 모델 과잉접합을 피하기 위하여 다중 트리 구축과정에서 선형 상관분석기법을 기반으로 훈련 데이터 속성들의 중복성을 제거하였다. 실험 결과, 속성들의 중복성을 제거하여 구축한 트리들은 원래 기법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.411-411
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• 2017

유역 내 발생하는 강우의 공간적인 분포는 인접성 및 거리에 따라 달라질 수 있다. 공간자기상관 분석은 공간단위(유역 또는 행정구역)의 변수(강수 등)가 주변지역과 갖는 관계를 통해 얼마나 분산되어 있는지 혹은 군집되어 있는지를 판별하는 기법으로 최근 많은 연구에서 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 1980~2000년까지 20개년의 기상청을 통해 수집한 강우자료와 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)에서 제공하는 기후변화 자료 중 가용할 수 있는 20개 모델의 강우를 수집하였다. 기후변화 자료는 정상성 분위사상법으로 지역오차보정을 실시하고 불확실성을 저감하고자 베이지안 모델 평균기법을 통해 새로운 시계열을 생성하였다. 생성된 시계열의 공간적인 분포를 정량적으로 평가하고자 중권역별 공간자기상관 분석을 수행하였다. 대부분의 연구에서는 GIS를 활용하여 정성적으로 강우의 분포를 나타내고 있지만 본 연구에서는 공간단위의 인접성 또는 거리에 따른 척도를 기반으로 공간자기상관을 탐색할 수 있는 Moran's I와 LISA(Local Indicators of Spatial Association)기법을 적용하였다. Moran's I는 전체 연구지역에 대한 관계를 하나의 값으로 보여주는 전역적인 기법이며, LISA는 상대적으로 넓은 지역을 국지적으로 구분하여 특정지역에 대한 Hot spot 및 Cold spot을 통해 공간자기상관 정도를 나타내는 국지적인 기법이다. 두 기법을 적용하기 위하여 인접성 기반의 공간매트릭스를 산정하고 계절별 관측값과 베이지안 앙상블 강우의 Moran's I 및 LISA 분석을 실시하였다. 관측자료와 베이지안 앙상블 강우의 분석결과가 매우 유사하게 나타남으로써 베이지안 앙상블 강우의 공간적인 분포가 관측강우를 충분히 재현하고 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1191-1196
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• 2009

온실가스 증가에 따른 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하기 위하여 전구기후모델(AOGCM)의 기온과 강수 자료를 이용하여 한반도 지역에 대한 통계적 규모 상세화(statistical downsacaling, SDS) 기법을 개발하였다. 개발된 기법은 Cyclostationary Empirical Orthogonal Function (CSEOF) 분석과 회귀분석을 결합한 것으로 관측과 AOGCM 시계열의 통계적 상관성을 이용하고 있다. 20세기말(1973-2000) 동안의 광역규모의 기온(ECMWF)과 강수량(CMAP) 및 AOGCM의 기온과 강수량 자료에 통계적 상세화 기법을 적용하고 비교함으로써 이 기법의 유효성을 검증하였는데, 상세화된 기온과 강수량 자료는 관측된 계절변동성과 월변동성을 잘 모사하였다. 특히, 여름철 관측에 비해 저평가된 AOGCM의 강수량 크기와 변동성이 상세화를 통해 관측치에 근접하게 되었다. AOGCM의 미래 강수량 변화는 21세기 후반에 계절적으로 봄과 여름에 증가할 것을 예상되었다. 상세화된 AOGCM의 강수는 겨울을 제외한 모든 계절에서, 특히 여름철에 가장 많이 증가할 것으로 전망되었다. AOGCM의 미래 기온변화는 21세기 후반으로 갈수록 상승하며, 계절적으로 겨울철의 기온 상승폭이 더 클 것으로 전망되는데, AOGCM을 상세화한 결과에서는 겨울과 더불어 여름에도 기온 상승폭이 클 것으로 전망되었다. 개발된 기법은 역학적 결과와 관측과의 통계적 상관성을 이용하기 때문에 광역규모의 기후적 특성뿐만 아니라 한반도 지형 등 지역적 특성도 모두 반영함과 더불어 광역규모의 자료를 빠른 시간내에 효과적으로 상세화시킬 수 있는 장점도 지닌다. 한편 상세화에 사용된 CSEOF의 모드수 등에 따른 불확실성 등은 통계적 상세화 과정에 개선될 여지가 남아있음을 보여준다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.6 no.2
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• pp.177-186
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• 2001

A digital watermark Is a perceptually unobtrusive signal embedded in some multimedia asset such as an Image for copyright protection. In many cases watermark detection amounts to thresholding a correlation vague between a watermark and a received image. Watermarking detection schemes can be classified into two types. Type 1 is based on a correlation process that is applied to the difference between an original image and an input Image to be tested. Type 2 is based on a correlation process that is directly applied to an input Image. The type 1 fails to prove the rightful ownership, while type 2 has an advantage in terms of rightful ownership compared with type 1. However, type 2 has a problem that doesnt appear in type 1. The problem is that correlation between a watermark and an original Image to be watermarked is trio significant to be ignored, when it Is normalized by watermarks energy. In this paper, based on the analysis of the correlation, we propose a novel watermarking scheme to minimize the effect and also verify the performance of the proposed scheme by experiments.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.4
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• pp.534-540
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• 2010

High dimensionality and highly correlated features are the major characteristics of hyperspectral data. Linear projections such as LDA and its variants have been used in extracting low-dimensional features from high-dimensional spectral data. Regularization of LDA has been introduced to alleviate the overfitting that often occurs in a small-sized training data set and leads to poor generalization performance. Among them, a smoothness regularized LDA seems to be effective in the feature extraction for hyperspectral data due to its capability of utilizing the high correlatedness. This paper studies the performance of the regularized LDA in hyperspectral data classification experimentally with varying conditions of the training data. In addition, a new dual smoothness regularized LDA is proposed and evaluated that makes use of both the spectral-domain and spatial-domain correlations between neighboring pixels.