최근 영상을 중심으로 여러 형태의 정보를 결합하여 저장하거나 전송하는 멀티미디어가 많은 관심을 받고 있다. 현재 카메라와 관련된 동영상 캡처기술은 Motion JPEG이 주류를 이루고 있으며, 텔레비전, DMB 등의 방송 분야 및 DVD, VCR 분야에서는 MPEG-2, MPEG-4, H.264 및 WMV9 등의 압축 코덱이 채용되고 사용되고 있다. 그러나 이러한 다양한 영상 표준방식은 디코딩시 호환성 문제가 발생하게 되고 이에 따라 통합 코덱 연구가 필요하다. 이에 본 논문은 일반적 스텝 양자화외에 데드존 양자화를 사용하고 "$4{\times}4$", "$4{\times}8$", "$8{\times}4$", "$8{\times}8$"의 다양한 블록크기의 변환을 지원하는 VC-1을 기반으로 한 ITIQ C언어를 통해 시뮬레이션하고 최적화된 결과를 VHDL로 구현하여 향후 통합코덱 연구에 응용 가능하도록 연구 및 분석평가 하였다. 설계결과 4:2:0의 YCbCr포맷의 최초 $16{\times}16$블록을 복원하는데 483~510클록이 소요되었고 Xilinx XCVPC100 FF1696-6 환경에서 93,128개의 게이트 수와 71.469MHz의 동작속도를 나타내었다. 이는 640*480 크기의 컬러영상을 디코딩 하는데 프레임 당 최대 0.0074초가 소요됨을 의미하며 초당 30프레임의 영상에서도 0.222초면 디코딩이 가능한 결과이다.
본 논문은 0-5 볼트의 범위에서 실시간 아날로그 ECG 신호를 생성하는 FPGA 하드웨어 기반 ECG 시뮬레이터를 설계하고 기능 및 특성을 기술하였다. 시뮬레이터에 의해 생성된 ECG 신호는 실험실 실험, 의료 기기 교정 및 연구에 사용되거나 다양하게 응용할 수 있다. 시뮬레이터의 ECG 신호는 신호 데이터를 생성하기 위하여 기존의 24bit 양자화로 획득한 후 실 데이터로 사용할 때에는 1kHz의 샘플링과 8비트로 분해, 양자화 되었다. 제안 시뮬레이터는 xilix Spartan-3를 이용하여 구현하였으며 PC와 설계 FPGA 시뮬레이터 간에 RS-232를 통하여 데이터를 전송할 수 있도록 하였다. 전송된 데이터는 메모리에 저장하고 저장된 데이터는 DAC(0808) 통하여 아날로그 ECG 신호로 출력되게 하였다. 또한 두 개의 버튼 수위를 통하여 심박수(HR)를 UP-DOWN할 수 있도록 하였다. 설계된 시스템의 평가를 위하여 기존의 심전도 입력을 사용하여 출력신호와 QRS파형의 획득을 위한 미분회로 통과 결과를 평가한 결과 적합한 결과를 얻을 수 있었다.
정보화 사회가 진행되어감에 따라 카메라 센서, 디지털 카메라, 휴대폰, 영상 관련디지털 기기들이 증가하고 이로 인하여 영상정보 서비스 기술의 중요성이 크게 부각되었다. 특히 멀티미디어 응용서비스 기술에서는 영상 정보가 필수적인데, 그 영상 정보의 양이 너무 방대하여 압축 부호화를 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 정지영상압축 방법 중 JPEG표준에서 제시한 4가지 동작 모드 중 베이스라인을 기반으로 하는 JPEG압축 알고리즘을 연구하여 CMOS 이미지 센서에서 영상을 전송받으면 8*8 블록 단위로 변환 후 DCT 및 양자화 과정을 거쳐 지그재그 스캔을 한 후 허프만 코드를 사용하여 압축 부호화 시키는 JPEG 베이스라인 인코더를 VHDL언어로 설계하였다.
본 논문에서는 Unified Speech and Audio Coding (USAC)에 적용된 Noise Filling의 부호화 과정에서 음질 왜곡 정도에 따라 Noise level을 설정하는 방법을 제안한다. USAC는 Moving Picture Experts Group (MPEG)에서 표준화한 최신의 음성/오디오 통합 코덱으로 현존하는 코덱 중에 최고의 성능을 가지고 있다. 하지만, 복호화기 기술만 표준화하여, 인코더를 설계하는 방법에 따라 음질의 차이가 존재한다 현재 오픈 소스 기반으로 진행되고 있는 프로젝트 JAME에서는 이러한 음질 차이를 극복하고, USAC에 적용된 핵섬 인코더 기술의 성능을 최대화 할 수 있는 여러 가지 방법을 포함하고 있다. 그 중 Noise Filling은 저 전송률 부호화 과정에서 양자화 되지 않는 스펙트럼에 대하여 일정한 noise level을 넣어 인지적으로 음질을 향상시키는 방법이다. 제안된 Noise Filling 부호화 방법은 현재 프레임의 음질 왜곡 정도를 반영하여, noise-like 신호 성분을 더욱 정교하게 부호화 할 수 있게 하였다.
영상기술의 발전으로 영상의 품질측정에 관한 연구가 많이 진행되어왔다. 이를 통해 새로운 영상처리, 영상통신등에 사람의 시각적 인지 특성을 고려한 품질측정이 가능해졌다. 무기준법 영상측정방법은 전달된 영상의 정보만을 이용해 품질을 측정하기 때문에, 방송이나 실시간 전송에 주로 이용되어왔다. 이 논문에서 우리는 세가지 비트스트림 정보를 이용한 새로운 무기준법 영상 품질평가 방법을 제안한다. 화면갱신비율, 움직임지수, 양자화계수의 관계를 정립하고, 회기분석을 통해 각각 요소의 가중치를 계산하여냈다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, ITU-T P.910에 따라 250개의 영상에 대한 주관적인 영상품질을 측정하였다. 실험결과, 제안하는 화질평가 기법이 기존의 다른 방법들에 비해 주관적인 화질평가와 상관관계가 높게 나타났다.
저전송률 영상통신을 위한 H.263 Version 2에 포함된 Advanced Intra Coding(AIC) 모드는 INTRA 매크로블록별로, DCT 계수의 예측을 위하여 세가지 Submode를 선택한 후, 선택된 submode에 따라 DCT계수 주사 방향과 양자화 방법, VLC 테이블을 달리 적용한다. 이 기술을 비디오 압축에 적용함으로써 기존의 H.263 baseline에 비해 더 높은 압축율과 객관적 화질의 향상을 얻을 수 있다. Advanced Intra Coding 모드에서 최적화된 방향 선택은 압축율을 최대로 얻을 수 있으나, 방향 선택을 위한 추가적인 메모리를 요구하고 계산량도 많아지게 된다. 본 논문은 ITU-T의 H.263 Version 2에서 제안하는 Advanced Intra Coding 모드를 사용할 때 필요한 DCT 계수의 예측 방향 선택을 위한 간략화 된 방법을 제안한다. 기존의 방법과 비교하여 성능이 비슷하면서 계산량이 간단하고, 메모리도 절약할 수 있는 방법을 제안함으로써, 최적화된 H.263 시스템을 구현하는 것이 목적이다.
본 논문에서는 인간의 시각 인지 능력(Human Visual System; HVS)을 기반으로 하는 영상 품질 측정 방법을 제안한다. 보다 구체적으로 제안하는 시각 인지 기반의 영상 품질 측정 방법은 기존의 객관적인 품질 평가 방법인 PSNR 품질 측정 방법에 1) HVS 에 기반한 foveated contrast sensitivity 을 이용하여 집중 영역으로부터 거리에 따른 인식률 저하를 반영하였으며, 이와 동시에 2) Just Noticeable Distortion(JND)을 통해 영상의 휘도 대비 차이에서 오는 인식률 차이를 반영하여 사용자가 인지하는 품질을 계산하였다. 이러한 연구 결과는 특히 대형 영상의 부호화 과정에서 양자화 및 bit allocation, 또는 기 부호화된 영상의 전송 과정에서 차등화된 오류 보호 기술 등에 활용할 수 있을 것이다.
근래 3D산업의 발전으로 디지털 홀로그램 기술이 부각되고 있다. 본 논문에서는 디지털 홀로그램 영상을 쿼드트리형식으로 Fresnelet 변환을 통한 양자화기를 구현하기위해 특징 및 중요도를 분석하는 방식에 대해 제안한다. 디지털 홀로그램 영상을 Fresnelet 변환을 수행한 뒤 부대역 별로 평균에너지에 따른 에너지 분포의 순위를 정하였고, 크기에 따른 히스토그램의 결과를 이용해 향후 디지털 홀로그램 압축 및 전송 기법에 적용할 수 있는 것을 확인 하였다.
The efficient representation and encoding of signals with limited resources, e.g., finite storage capacity and restricted transmission bandwidth, is a fundamental problem in technical information processing systems. Typically under realistic circumstances, the encoding and communication of message has to deal with different sources of noise and disturbances. In this paper, I propose a unifying approach to data compression by robust vector quantization, which explicitly deals with channel noise, and random elimination of prototypes. The resulting algorithm is able to limit the detrimental effect of noise in a very general communication scenario. In this paper, based on the robust vector quantization I have an experiment about speech coding.
DVC(분산 비디오 부호화) 기술은 새로운 패러다임의 기술로서 Slepian-Wolf와 Wyner-Ziv 이론에 기초하고 있다. DVC 기술은 부호화기와 복호화기 사이의 복잡도를 융통성 있게 분할할 수 있게 할 뿐만 아니라, 본질적으로 정보원-채널 통합 부호화를 지원함으로 인해 채널 에러에 대한 강인함을 제공한다. 기존의 많은 연구들은 주로 부호화기의 경량화와 부호화기의 비트율-왜곡 성능 개선에 초점을 맞추어 왔다. 그러나 본 논문에서는 전송 중에 비트 에러가 발생되는 환경에 적합한 DVC 코덱 구조를 제안한다. 제안된 코덱은 데드존이 없는 양자화기와 영을 중심으로 대칭적인 그레이 코드를 사용한다. 모의실험을 통해 제안된 구조에 대해 채널의 연집 비트 에러의 수뿐만 아니라 비트 발생 위치에 따른 성능을 분석한다. 또한, 주어진 응용에 대해 실제 발생되는 채널의 비트 에러에 따라 최대 및 최소 전송율의 크기가 선형적으로 결정될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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