본 논문에서는 음성 신호 시간축 분할의 새로운 기법으로, 비트율과 왜곡을 함께 고려한 기법이 제안되었다. 시간축 분할에 필요한 보간 함수는 학습 음성 데이터로부터 얻어진다. 보간 함수는 두 타겟간의 길이에 따라 유일하게 결정되므로 보간 함수는 추가 정보없이 표현된다. 타겟 샘플은 비트율을 최소화시키면서 동시에 최대 스펙트럼 오차가 문턱 치보다 작게 되도록 선택하였다. 제안된 기법은 음성 부호화기의 스펙트럼 변수로 널리 사용되는 LSP계수의 부호화에 적용되었으며, 모의실험 결과 평균적으로 8 bits/Frame의 비트율에서 1.4 dB의 스펙트럼 왜곡이 얻어짐을 알 수 있었다.
근거리 사진측량에서 정오차의 보정은 정확도 향상에 중요한 영향을 미치며, 특히 비측량용사진기를 정밀측량에 이용하기 위해서는 정오차에 대한 보정이 선행되어야 한다. 이를 위해 비측량용사진기에 지표를 설치하고 collimator검정방법에 의해 렌즈의 PPS, PPA, EFL, CFL 및 각 상한별 렌즈의 방사방향 왜곡계수를 구하였고, plumb line 검정방법에 의해서도 렌즈의 방사방향 및 접선방향에 대한 왜곡계수를 구하여 정오차 보정을 효율적으로 시도하였다. 이 검정된 비측량용사진기를 이용하여 근접사진측량을 실시하고, 정오차를 보정하므로써 정확도 향상을 꾀할 수 있었다.
본 논문에서는 왜곡율이 큰 광각 렌즈가 부착된 CCD 카메라를 위한 왜곡 영상의 간단한 자동 보정 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 보정 목표물(Calibration Target)인 왜곡 그리드(Grid) 영상과 왜곡되지 않은 표준 그리드 영상에서 매칭되는 교차점들 사이의 관계를 3차 와핑(Warping) 식으로 모델링하고, 모델링한 식으로부터 보정 계수를 추출한다. 실험은 방사 왜곡이 심한 광각 CCD 컬러 카메라로부터 얻어진 투시가 강하게 들어있는 입력 영상을 가지고 수행하였다. 제안한 방법은 왜곡 영상의 보정율이 평균 영상오차와 최대 영상오차 영역에 대하여 모두 95 퍼센트 이상을 유지하므로 보정의 정확도가 기존 방법 보다 우수하며, 렌즈의 종류나 왜곡의 형태에 관계없이 포괄적으로 적용이 가능한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 H.264 부호화기의 율-왜곡 최적화를 위한 저 복잡도의 왜곡치 예측 방식을 제안한다. H.264에서 사용하는 복원 왜곡치를 계산하기 위해서는 DCT, 양자화, 역 양자화, IDCT, 그리고 복원 과정을 거쳐야 한다. 제안 방식은 양자화에서 계산되는 정수 계수들을 사용하여 정수 연산만으로 왜곡치를 예측한다. 따라서 제안 방식을 사용함으로써 왜곡치 계산에 사용되었던 역 양자화, IDCT, 그리고 복원 과정이 생략된다. 실험 결과는 QP $24{\sim}36$에서 율-왜곡 최적화된 모드 결정 시간의 감소량이 평균 29 %와 최대 약 42 % 이고, 율-왜곡 성능 저하는 무시할 수 있을 정도로 작음을 보여준다.
무손실 정보은닉은 추출과정에서 원본 영상으로의 완벽한 복원이 가능하도록 정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 영상에서의 회복적인 무손실 정보은닉 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 히스토그램 수정을 Haar 웨이블릿 계수차분에 적용한 방법으로, 두 단계 삽입과정으로 나누어진다. 1차 삽입과정에서 웨이블릿 계수차분 히스토그램의 수정으로 인해 발생하는 왜곡은 2차 삽입과정을 통해 보상된다. 이러한 회복적인 특성은 실험을 통해 영상의 왜곡을 줄여주는 동시에 높은 삽입용량으로 나타난다.
구분선형 파라미터화의 특성 중 파라미터 평면상에서 중복되는 삼각형이 발생하지 않도록 하는 일대일 맵핑이 특히 강조된다. 일대일 맵핑은 아핀변환식의 비음수 계수 값으로 보장된다. Floater는 3차원 메쉬를 geodesic polar-mapping으로 평면화한 후 무게중심 좌표를 이용, 비음수 계수 값을 산출하였다. 그러나 평면화 된 삼각형은 이미 3차원상의 원형이 왜곡된 상태로 이 계수를 사용한 파라미터화는 원형왜곡을 심화시킨다. 본 논문에서는 기존의 Floater 방법을 개선한, 새로운 구분 선형 파라미터화 방법을 제안하고자 한다. 메쉬상의 직선형 측지선 길이를 이용하여 무게중심 좌표를 간단히 산출할 수 있는 새로운 방법으로 계산의 과부하 없이 비음수 계수 값을 3차원 메쉬상에서 직접 계산한다. 위의 비음수 계수로 구성된 선형시스템을 사용하여 삼각형의 중복이 없이 일대일 맵핑이 보장되는 구분선형 파라미터화를 제공한다. 본 방법은 기존 Floater방법의 평면화 단계를 제거함으로써, 이로 인한 원형왜곡을 감소시키고 파라미터화 전체 과정도 단순화하였다.
한국형 UTM 좌표계는 현행 좌표계의 문제점 및 한계를 극복할 수 있으며 GIS를 기반으로 하는 첨단 산업에도 다양하게 적용 될 수 있도록 도입되었다. 본 연구에서는 한반도 전역에 적용 가능한 최적의 UTM-K 투영 중앙자오선과 축척계수를 결정하기 위하여 여러 가지 조합을 설정한 후 각각의 경우에 발생하는 지도의 누적 투영 왜곡량을 비교함으로써 결론을 도출하였다. 남한 지역에 적용하기 위해 도입된 현행 UTM-K에서 정의한 기준을 한반도 전역에 적용해 본 결과, 지도 투영으로 인한 누적 투영 왜곡량은 $47.0837{\times}10^{-2}$로 나타났다. 반면에 투영 중앙 자오선을 $127^{\circ}26'$, 축척계수를 0.99991로 설정했을 경우 누적 투영 왜곡량이 $21.0495{\times}10^{-2}$으로 최소값을 보였다. 따라서 한반도 전역에 적용할 최적의 UTM-K 투영 자오선은 $127^{\circ}26'$, 축척계수는 0.99991라는 결론을 얻었다.
본 논문에서는 기존의 인지적 영상 압축 기법에 사용되었던 Just Noticeable Distortion(JND) 모델이 압축과정에서 생기는 왜곡인 양자화 왜곡에 적합하지 않는 다는 것을 보이고, 그 한계점을 해결하기 위하여 Just Noticeable Blur(JNB)의 개념을 적용하여 영상 압축에 적합한 모델을 제시하였다. 주파수 공간에서 영상의 복잡도 특징을 나타내는 Spectral Contras Index(SCI) 값을 사용해서 영상의 DCT 블록별 JNB 를 추정하고 이를 기반으로 영상의 DCT 계수 값을 감소시켜 최신의 DCT 기반 JND 를 적용한 인지적 압축 영상에 비해 더 낮은 PSNR 을 가지면서 왜곡도 인지되지 않는 영상을 얻을 수 있었다. 새롭게 제시한 모델을 적용하면 인지적 영상압축에서 기존의 방법보다 더 낮은 비트율로 유사한 인지적 화질 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 이중 대역 송신시스템에서 비선형 전력증폭기를 선형화하기 위한 새로운 디지털 전치왜곡 기법을 제안한다. 기존의 시스템에서는 자기 대역의 비선형뿐만 아니라 타 대역간의 비선형을 보상하기 위해 두 개의 피드백 경로가 요구되는데 이는 하드웨어의 복잡도와 비용을 증가시킨다. 반면 제안하는 전치왜곡 시스템은 한 개의 피드백 경로만을 사용한다. 따라서 기존 시스템에 비해 훨씬 간단한 구조를 가진다. 제안하는 기법은 전치왜곡 계수를 얻기 위해서 한 개의 피드백 경로를 공유하여 두 대역의 전력증폭기 특성을 먼저 추정하고 추정된 전력증폭기 특성으로부터 전치왜곡 계수를 얻는다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안된 방식은 두 개의 피드백 회로를 구성한 기존 방식과 대등한 선형화 성능을 보인다.
본 논문은 사전 왜곡기를 이용한 통신 채널 특성의 보상에 관한 것으로서 고려되는 채널 특성으로는 채널에서 발생되는 부가 잡음과 위상 회전 및 주파수 선택성 페이딩이다. 사전 왜곡기는 통신 채널의 전기적 역특성 계수를 송신측에서 계산하여 신호를 미리 왜곡시켜 변조후 전송하므로서 수신측에서는 채널에서 발생되는 장애요인의 영향을 최소화시킬 수 있다. 이를 위해 사전 왜곡기는 적응 등화기의 알고리즘인 TEA(Tricepstrum Equlization Algorithm)을 적용하였으며 이 때 수신측에서는 송신측으로 주기적으로 probing신호를 전송하여야 한다. 이를 기본으로하여 송신측은 통신 채널의 역특성 계수를 얻을 수 있으며 이때 주기적으로 전송되어야 하는 probing 신호의 1주기동안 통신 채널의 특성 변화는 없는 것으로 가정한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 사전 왜곡기의 성능은 적응 등화기와 같이 양호한 것으로 확인되었으며 이와같은 기법은 향후 이동 통신의 순방향 채널에서 사용할 수 있어 고속 전송을 가능케하는 유용성을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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