본 논문에서는 베이글릿-웨이블릿 분석(vaguelette-wavelet decomposition; VWD)을 이용한 공간-주파수 적응적 영상복원 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿 계수의 공간적 정보를 이용하여 평탄 영역과 에지 영역을 분리하고, 적응적 웨이블릿 계수축소(wavelet shrinkage)를 통해 잡음 성분을 억제한다. 뿐만 아니라, 에지 영역에서는 엔트로피(entropy)를 적용 하여 웨이블릿 부대역의 잡음 성분을 추정하고, 부대역 간의 상관관계를 이용하여 잡음 성분을 억제한다. 이렇게 억제된 웨이블릿 계수의 베이글릿 역변환을 통해 영상을 복원 할 수 있다. 제안한 알고리듬에 사용되는 베이글릿 함수는 잡음을 추정 및 억제 할 수 있을 뿐만 아니라 세밀한 에지 성분의 보존이 가능하도록 변형을 한다. 실험결과에서는 제안한 알고리듬이 잡음에 강건하고, 세밀한 에지 성분을 보전하면서 효과적으로 열화된 영상을 복원할 수 있음을 보여준다.
웨이블릿 변환(Wavelet Transform)된 비디오는 주파수와 해상도가 다근 부대역으로 분해되므로 전송 오류가 발생한 패킷의 위치에 따라 복원된 프레임 간 화질 편차가 크게 된다. 복원된 프레임의 화질 변화가 클수록 사용자가 느끼는 비디오의 화질은 떨어진다. 특히, 움직임 예측을 이용한 웨이블릿 비디오의 경우, 특정 부대역에서 발생한 오류는 같은 프레임의 다른 부대역 뿐 아니라 이후 프레임의 화질에도 지속적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 기반 비디오를 네트워크로 전송하기 위해 패킷화론 수행할 때, 오류발생 패킷의 위치에 관계없이 일정한 화질을 유지하며 오류 은닉이 쉬운 블록기반 패킷화 기법인 BDP(Block based Dispersive Packetization)를 제안한다. 본 논문은 MRME(Multi-Resolution Motion Estimation)글 적용하여 압축된 비디오와 무선 네트워크에서의 오류 발생 모델을 이용하여 성능평가를 수행하였다. 실험결과 제안된 기법은 프레임을 일정한 블록으로 분할하여 순차적으로 패킷화하는 BP나 픽셀단위로 분산하는 DP기법에 비해 주ㆍ객관적인 성능 모두 뛰어남을 알 수 있었다.
마이크로파 광대역 능동 주파수 분주기는 가변 위상 변환기(tunable polyphase filter)와 가변 영상 주파수 제거 혼합기(tunable image-rejection mixer)를 연결한 것에 정적 이분 주기(static divide-by-2)를 궤환 경로로 연결하여 구성하였다. 출력에서 원하지 않는 불요파 신호를 영상주파수 제거 혼합기와 가변 위상 변환기를 조정함으로써 넓은 주파수 영역에서 제거할 수 있었다. GaInP/GaAs HBT 공정을 이용하여 설계된 1.5 분주비를 갖는 주파수 분주 회로는 4.5 GHz에서 9.2 GHz의 광대역 입력 주파수 영역에서 동작하였으며, $1/3{\times}f_{in}$과 $f_{in}$ 불요파 성분이 모두 -20 dBc 이하로 억제되었다. 소모 전력은 4.1 V에서 29 mA이다.
본 논문에서는 가이디드 영상 필터 (guided image filter: GIF)를 이용하여 컨볼루션 신경망 (convolutional neural network; CNN)을 이용한 역 톤 매핑 (inverse tone-mapping) 기법의 결과를 향상시킬 수 있는 필터링 기법을 제안한다. 저동적범위 (low dynamic range; LDR) 영상을 고동적범위 (high dynamic range; HDR) 디스플레이에서 표현할 수 있도록 변환하는 역 톤 매핑 기법은 지속적으로 제안되어왔다. 최근 들어 컨볼루션 신경망을 이용하여 단일 LDR 영상을 HDR 영상으로 변환하는 알고리듬이 많이 연구되었다. 그 중엔 제한된 동적범위 (dynamic range)로 인해 화소가 포화되어 기존 화소 정보가 손실되는데 이를 학습된 컨볼루션 신경망을 이용해서 복원하는 알고리듬이 존재한다. 해당 알고리듬은 비포화 영역의 잡음까지는 억제하지 못하며 포화 영역의 디테일까지는 복원하지 못한다. 제안한 알고리듬은 입력 영상에 가중된 가이디드 영상 필터 (weighted guided image filter; WGIF)를 사용해서 비포화 영역의 잡음을 억제하고 포화 영역의 디테일을 복원시킨 다음 컨볼루션 신경망에 인가하여 최종 결과 영상의 품질을 개선하였다. 제안하는 알고리듬은 HDR 정량적 화질평가 지표를 측정하였을 때 기존의 알고리듬에 비해 높은 화질평가 지수를 나타내었다.
본 논문에서는 영상의 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 기술 및 제안한 차선필터를 사용하여 경사진 도로 환경에서도 강인한 실시간 차선 검출방법을 제안한다. 영상의 시작 프레임에서 소실점을 찾은 후, 소실점 주변의 일정영역을 템플릿(TA: Template Area)으로 저장하며, 소실점을 기준으로 하단으로 내려가면서 차선을 예측하고, 예측된 차선을 기반으로 역 투시변환계수를 추출하여 추출된 계수로 원근감이 제거된 영상을 얻으며, 바로 그 영상에 제안한 차선필터를 적용하여 차선을 검출한다. 경사진 도로환경에서도 강인한 차선 검출을 위하여 입력영상으로 부터 TA와 유사한 영역(SA: Similar Area)을 템플릿 매칭으로 추적하여 소실점을 재계산하여 차선을 검출한다. 제안한 방법은 경사진 도로 환경에서도 차선검출이 견고하며, 처리영역을 축소하고 처리과정을 단순화함으로서 초당 40 frames 정도의 양호한 차선검출 결과를 보였다.
CORDIC (COordinate Rotation DIgital Computer) 은 간단한 하드웨어로 벡터의 위상으로의 변환이나 회전 등의 위상 연산을 할 수 있으므로 OFDM 수신 시스템에서의 주파수 동기부를 설계할 때 효과적으로 사용될 수 있다. 그러나 CORDIC 알고리듬에서 위상을 표현하는 방향 시퀀스 (direction sequence, DS) 가 선형적이지 않기 때문에 사용상의 많은 제약이 존재한다. 본 논문에서는 근사적 선형성을 지닌 LBDS (linearized binary direction sequence) 표현 방법을 제안하고, LBDS의 최대 위상오차에 대해 분석한다. 또한 DS로부터 LBDS로 변환하는 하드웨어와 그 역변환 하드웨어의 구조를 제안한다. LBDS를 채택하면 위상 추정, 주파수 오차 루프 필터링, 위상 보정 역회전 등 주파수 동기의 전 과정에 CORDIC과 일반적인 산술 연산기를 사용할 수 있다. T-DMB 복조기에 사용될 수 있는 22비트 LBDS에 대한 예도 기술된다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.3a의 초광대역(Ultra Wideband: UWB) 시스템용 직접 변환 혼합기를 설계 및 제작하였다. 직접 변환 방식을 사용하는 UWB 혼합기는 dc offset, 2차 고조파 왜곡 등을 발생시키는데, 이 문제를 해결하기 위해 역병렬 다이오드 쌍을 이용하였다. 본 논문에서는 $3.1\~4.8$ GHz 동위상 전력분배기와 $1.5\~2.4$ GHz 광대역 $45^{\circ}$ 위상 분배기 설계를 위하여 결합선로를 이용한 새로운 월킨슨 분배기를 제안하였다. 역병렬 다이오드 구조와 광대역 소자를 이용한 혼합기의 제작 결과는 주파수 변환 손실이 약 18 dB, input third order intercept point($IIP_3$)는 약 15 dBm, 그리고 1-dB gain compression point($P_{1dB}$)는 2 dBm으로 측정되었다. I/Q 출력 양단 간의 전력오차는 0.5 dB, 그리고 위상오차는 ${\times}3^{\circ}$를 지닌 초광대역 쿼드러쳐 혼합기로 동작하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1001-1019
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2017
신호 처리는 전자 공학의 한 분야로서 시계열 분석과 매우 깊은 연관성을 갖고 있다. 신호 처리를 위해 현재는 상용 프로그램이 널리 사용되고 있는데 적지 않은 비용을 지불해야 한다. 반면 통계 분석을 위해서는 R이라는 무상 프로그램이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 신호 처리를 위한 R-프로그램 활용서를 만들어 보았다. 본 연구의 구성은 신호 처리에 대한 이론을 간단히 정리하고 적당한 예제들을 택하여 R을 활용하여 구현하는 방식으로 되어있다. 각 단원에 서술 된 이론을 읽고 해당하는 그림과 R 코드를 제 8장에서 찾아서 구현해보는 방법으로 본 활용서를 사용할 수 있겠다. 연구의 순서는 (1). 푸리에 변환과 역변환 (2). 스펙트럼분석 (3). 비모수적 주기도와 모수적 주기도 (4). 필터의 구성과 소음처리 순서로 되어있다. 본 활용서는 신호 처리를 완벽하게 이해하기에는 분명 부족하지만 처음 시작하는 단계로서 도움이 됐으면 한다.
본 논문에서는 데이타 의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 RGB 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴 될 복원영상을 부호화시 만들어진 변환표의 정보를 바탕으로 참조된 정 의 역 부분이 기존의 독립적인 반복변환에 의해 수렴되었고 참조되지 않은 부분의 정의역은 데이타의존성을 갖는 영역으로 이미 수렴된 부분에 존재하므로 마지막 반복변환시 한번만에 복호화가 가능하다. 데이타의존성 부분이 차지 하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R영역에서 검색한 데이타 의존영역을 G,B영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.
본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어 있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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