본 논문에서는 하드웨어의 제한된 자원을 이용하여 HEVC 코덱을 구현할 때 DCT 와 엔트로피 부호화를 사용하지 않고 율 및 왜곡값을 예측하여 고효율의 부호화를 수행하는 방법에 대하여 제안한다. HEVC 는 기존의 부호화기에 비하여 계층적 부호화 구조와 함께 큰 블록 크기를 갖는 DCT 와 엔트로피 부호화를 반복적으로 수행하기 때문에 하드웨어 구현 시 그 복잡도가 매우 크게 증가한다. 먼저 DCT 는 하다마드변환 행렬과 또 다른 정규 직교 변환 행렬의 곱으로 표현될 수 있는 성질을 이용하여 부호화 변환 시 생성된 하드마드변환 행렬에 저복잡도의 정규 직교 변환 행렬을 곱하여 DCT 변환 계수를 생성한 후 변환 및 양자화를 수행한다. 왜곡값의 경우, 이 때 생성된 양자화 계수와 변환 계수 간의 차이를 변환도메인에서 제곱합을 이용하여 계산하여 역변환을 생략함으로써 복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 텍스처에 대한 비트율 예측은 각 CU 블록내의 양자화 계수의 수를 더하여 계산하여 엔트로피를 수행하지 않고 예측할 수 있다. 그리고 비 텍스처에 대한 비트율 예측의 경우 움직임벡터의 비트에 대한 Pseudo CABAC 코드를 수행하여 예측할 수 있다. 이러한 저 복잡도의 텍스처 및 비텍스처 비트와 왜곡을 예측함으로써 하다마드변환만을 이용하여 부호화하였을 때에 비해 최대 33%의 비트율 감소를 얻을 수 있었다.
다양한 파장변화 기술중에서 레이져 다이오드의 발전상태에서 교차이득변도(Cross-Gain Modulation)을 이용한 파장변환은 고속의 신호를 매우 간단하고 효율적으로 처리할 수 있다. 본 논문에서는 SSGDBR (Superstructure Grating Distributed Bragg Reflector) 레이저 다이오드의 파장변환기로서 특성을 분석하고 광통신 네트웍 모델링을 위한 CAD 도구로서 개선된 시영역 대신호 동적모델(Time-Domain Large-Signal Dynamic Model)의 유용성을 제시하였다. 이 모델을 l용하여 이런 구조의 파장변환 소자는 10Gbps이상 고속데이터를 처리할 수 있고 광대역 파장변환이 가능하다는 것을 확인하였다. 입력 광신호의 세기와 주입되는 전류가 파장변환된 신호의 소광비 등에 미치는 영향 및 Eye Diagram 등을 살펴 보았으며, 기존에 발표된 실험결과들과 매우 유사한 경향을 보임을 관측하였다.
레거시 시스템을 새로운 하드웨어 플랫폼과 새로운 소프트웨어 개발 패러다임에 맞도록 이주하려는데 대한 관심이 증가하고 있다. 그 이유는 레거시 시스템의 유지보수에 많은 비용이 들고 기존 시스템에 대한 문서 정보가 부족하다는데 있다. 레거시 시스템을 새로운 시스템을 변환하기 위해 스크린 스크래핑, 래핑, 부분 변환, 재개발 등등의 여러 다양한 접근법들과 도구, 그리고 방법론들이 제시되어왔다. 그러나 이러한 접근법들은 대부분이 코드 변환 혹은 일부 모델 변환 수준이기 때문에 아키텍처나 요구사항 수준에서의 변환까지는 체계적으로 제시하지 못하였다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위하여 아키텍처와 요구사항 단계까지 적용할 수 있는 3차원 공간 개념을 적용한 메타 모델 기반의 접근법을 제시하고자한다. 이러한 통합 모델은 재 공학에 있어서 역 공학 단계인 코드에서 아키텍처 그리고 순 공학 단계인 아키텍처에서 코드로의 자연스러운 변환 혹은 협력 진화(Co-evoluton)를 유도한다.
기존의 프랙탈 영상 복호화 방법은 복원하고자 하는 영상의 전체 치역 블럭에 대해 반복 축소 변환을 적용하여야 하므로 복호화시 많은 계산량이 요구되었다. 따라서 본 논문에서는 반복 축소 변환에 소요되는 계산량을 줄이기 위하여 데이타 의존성을 이용한 고속 복호화 알고리즘을 제안한다. 복원하고자 하는 영상의 치역을 변환 계수에 따라 정의역으로 참조된 부분, 즉 참조 치역과 정의역으로 참조되지 않은 부분, 즉 비참조 치역으로 나눈다. 참조치역은 독립적인 반복 축소 변환에 의해 수렴되는 영역이며, 비참조 치역은 참조 치역의 수렴에 의존하여 복호화가 가능한 영역이다. 그러므로 비참조 치역을 데이타 의존 영역으로 정의하였다. 데이타 의존영역은 참조 치역이 수렴될 경우 한 번의 축소 변환만으로 복원된다. 따라서 제안한 방법은 데이타 의존 여역을 제외한 참조 치역에만 반복 축소 변환을 적용하여, 복호화시 소요되는 계산량을 감소함으로써 프랙탈 영상의 고속 복호화를 가능하게 한다.
본 논문은 학습으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각을 기반으로 신체의 움직임에서 시각과 청각정보로의 변환 및 역변환 시스템을 구현하였다. 신체의 움직임은 웨어러블 암밴드인 Myo의 출력인 오일러 각을 사용하였고, 근감각 정보로서 롤(Roll), 피치(Pitch), 요(Yaw) 신호를 사용하였다. 또한, 시각과 청각 정보로서 미디(MIDI, Musical Instrument Digital Interface)신호와 HSI 컬러 모델을 사용하였다. 근감각 신호와 시 청각 신호 사이의 상호변환 방법은 일대일 대응 관계를 적용함으로써 직관적으로 쉽게 유추할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과에서 신체의 움직임 정보와 시 청각 정보의 상호변환이 가능함을 ROS(Root Operation System)와 3D 시뮬레이션 툴인 Gazebo를 사용하여 입력과 출력을 비교하였고 변환 오차가 작음을 확인하였다.
본 논문은 MB-OFDM UWB 시스템에 적용할 수 있는 직접 변환 방식용 하향 주파수 변환기 구조를 제안한다. 제안하는 주파수 변환기 구조는 $3\~5\;GHz$ 광대역 입력 매칭을 하기 위해 일반적으로 CMOS로 구성된 트랜스컨덕턴스 회로를 사용하지 않고, 저항을 사용하였다. 하향 주파수 변환기는 $0.18\;{\mu}m$ CMOS 공정으로 구현하였으며, 측정 결과 3개의 UWB 채널에 대하여 최소 +3 dB의 주파수 변환 이득과 각각 3 dB 이하의 게인 평탄도를 보이며, 1.8 V dc Power supply에서 0.89 mA를 소비한다.
본 논문에서는 동영상의 장면전환점 중 급진적인 장면전환점인 컷(cut)과 점진적인 장면전환점인 페이드(fade)와 디졸브(dissolve) 구간을 웨이블릿 변환영역에서 검출하는 알고리즘을 제안한다. 웨이블렷 변환을 이용한 기존의 연구들은 공간영역과 변환영역 각각의 특징을 이용하여 장면전환점을 검출한다. 그러나 본 논문은 입력된 컬러영상을 먼저 YW 공간으로 변환하고, Y 성분에 대해 리프팅기법을 적용하여 2 레벨 웨이블릿 변환 후, 변환영역에서 공간영역의 특징이 유지되는 저주파 부대역을 히스토그램 비교하고, 나머지 고주파 부대역에서 추출된 에지 정보를 전체(global), 부분(semi-global), 국부(local) 영역으로 정의하여 웨이블릿 에지 히스토그램 비교를 한다. 모의실험 결과 기존의 방법보다 recall에서는 약 17%, precision에서는 약 18%의 성능향상을 보였으며 점진적인 장면 전환점인 페이드와 디졸브 구간 검출에도 좋은 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 웨이블렛 변환된 영상을 비트 플레인으로 분해하여 효과적으로 영상을 부호화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 원영상을 웨이블렛 변환하여 저대역 부분은 그대로 무손실 전송하고 고대역 부분은 비트 플레인(bit-plane)으로 분해한 다음, 각 비트 플레인에 나타나는 이진 영상들을 각각의 특성에 따라 부호화한다. 부호화 방법은 먼저 원영상을 웨이블렛 변환한 후, 부동소수점 값을 가지는 웨이블렛 변환 계수를 정수화하고 이 값을 N비트 데이터와 부호 비트로나눈다. 이러한 이진값으로 표현된 그레이 원영상을 비트 플레인으로 분할하여 N개의 이진 영상과 부호 비트에 대응하는 1개의 부호 비트 플레인을 생성시킨다. N개의 비트 플레인에 존재하는 이진 영상은 상대적으로 화질에 미치는 중요도가 적은 하위 비트 플레인의 고대역 부분을 제거한 후, 2차원 이진 블록 부호화 방법을 사용하여 부호화한다. 부호 비트 플레인은 N비트로 데이터의 값이 0이 아닐 경우 그에 해당하는 부호값 만을 부호화하여 압축효과를 높일 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 웨이블렛 변환 계수로부터 추출된 비트 플레인 중에서 화질에 크게 영향을 주는 중상위 비트 플레인의 이진영상들이 원영상의 에지(edge) 정보와 함께 지역적으로 모여 있는 특성을 보임에 따라 효과적인 부호화가 가능하다. 또한 비트 플레인 부호화 방식은 상대적으로 영상의 화질에 중요도가 적은 하위 비트 플레인을 쉽게 분리하여 제거함으로서 적정한 영상화질을 유지하면서 비트율(bit rate)을 조정할 수 있는 장점이있다. 제안한 방법은 실험을 통하여 기존의 벡터 양자화 기법에 의한 부호화 방법보다 압축율이나 PSNR 측면에서 성능이 좋음을 입증하였다.
디지털 영상 데이터의 인증을 주장하기 위한 세미 프래자일 워터마크를 제안한다. 각 부대역들의 에너지 크기에 기반하는 적응적인 웨이블릿 패킷 분해된 디지털 영상의 특정 중간 주파수 영역의 변환 계수에 양자화 잡음의 형태로 워터마크 정보를 삽입한다. 워터마크의 강도는 인간의 시각인지 특성을 이용하여 조절함으로써, 쉽게 인지되지 않으면서도 영상의 정보/저장에 필요한 압축 등과 같은 비고의적 변형에 강인한 특성을 갖는다. 원본 영상에 공격이 가해진 경우, 공격 위치의 웨이블릿 변환 계수뿐 아니라 주위의 계수 값들도 변형될 가능성이 높다. 따라서 인증을 위한 방법으로는 현재 변환 계수와 주변의 계수들의 훼손 여부를 함께 고려하였다. 원본 영상의 훼손 여부를 효율적으로 판단할 수 있고 훼손된 위치도 정밀하게 파악할 수 있다. 응용 분야에 따라 판단 임계값은 사용자가 필요에 따라 설정할 수 있다.
본 논문은 인지 모델과 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 단일 채널에서 유색잡음 또는 비정지적 성격의 잡음을 제거하는데 목적을 두고 있다. 이러한 잡음은 부대역을 나누어 접근해야하며, 잔여잡음과 음성의 왜곡으로 인한 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 패킷 변환 후 웨이블릿 계수 문턱값을 적절히 개선해야 한다. 본 논문에서 부대역은 웨이블릿 패킷변환 후에 스케일과 임계대역을 매칭하여 설계하였으며, 웨이블릿 계수 문턱값은 세그멘탈 신호대잡음비 (seg_SNR)와 노이즈마스킹 임계값 (Noise Masking Threshold W)을 이용하여 적응적으로 계산했다. 결과적으로 TTA 표준인 EVRC 잡음 제거기와 유사한 성능을 가졌으며, 웨이블릿 변환 후 웨이블릿 계수에 Universal 문턱값을 적용하는 것보다 PESQ-MOS 값이 0.29 높았다. 인코딩과 디코딩 후 PESQ-MOS 값은 EVRC 잡음 제거기보다 0.23 정도 우수한 성능을 가졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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