비디오 부호화에 있어서 평균화질의 향상뿐만 아니라 이웃한 영상들간에 일관된 화질을 유지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 MPEG-2 비디오에 대한 왜곡-비트율 추정방식과 이 추정결과를 이용히여 일정 비트율(CBR)로 부호화되는 MPEG-2 비디오가 일관된 화질을 유지하면서도 향상된 평균화질을 얻도록 하는 순방향 비트율 제어방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 왜곡-비트율 추정은 부호화에 사용되는 양자화 스텝 크기에 따라한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나, 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 양자화 스텝 크기를 예측할 수 있다. 제안된 추정 방식의 장점은 실제의 비디오 부호화 응용에 적용할 수 있을 만큼 계산량이 적고 정확하다는 것이다. 한편 제안된 비트율 제어는 프레임 단위로 왜곡-비트율 추정, 목표 비트 할당, 왜곡 제한 그리고 VBV(Video B Buffer Verification) 제한 절차에 의해서 부호화에 적용할 양자화 파라메터를 결정하고, 이 양자화 파라메터를 적용하여 영상을 부호화 함으로써 일관되고도 향상된 화질을 유지한다. 또한 화면전환이나 기준영상의 화질열화 등에 의하여 화질저하가 오래 지속되는 문제를 B-picture 제거와 기준영상에 대하여 최소 비트량 할당을 보장함으로써 해결한다. 그리고 제안된 순방향 비트율 제어방식과 MPEG-2의 TM5(Test Model 5)에서 제안한 비트율 제어를 비교한 실험 결과들을 통하여 제안된 방식이 영상들 간에 일관된 화질을 유지할 뿐만 아니라 평균화질도 향상 됨을 확인한다.
본 논문에서는 RF 전력 증폭기의 메모리 효과를 모델링하기 위한 향상된 시스템 레벨의 모델을 제안하고, 사전 왜곡 선형화기를 적용한 전력 증폭기의 출력 신호의 스팩트럼 밀도를 분석하여 제안한 모델을 검증하였다. 기존의 Three-Box(Wiener-Hammerstein) 모델은 전력 증폭기의 RF 주파수 특성을 입출력 선형 필터를 사용하여 모델링한 것으로, Hammerstein 구조의 사전 왜곡 선형화기를 사용하면 이론적으로 인접 채널 간섭을 모두 제거할 수 있다. 그러나, 실제 전력 증폭기의 경우 RF 주파수 특성 외의 메모리 현상에 의해 주파수 특성만을 보정한 Hammerstein 사전 왜곡기에 의한 인접 채널 간섭비의 향상 정도가 제한적이다. 이러한 출력 스팩트럼 특성은 Three-Box 모델의 메모리 성분을 가지지 않는 비선형 블록을 메모리 다항식으로 바꾸어 준 모델을 사용하여 정확히 예측될 수 있다. IEEE 802.11 g 무선 랜 전력 증폭기에 Hammerstein 구조의 사전 왜곡이 적용된 경우 측정된 인접 채널 스팩트럼 밀도값을 제안된 모델은 ${\pm}30$ MHz의 인접 채널 범위에서 2 dB 이하의 오차로 예측하였다.
공간 도메인에서 많은 DE 기반의 가역정보은닉 기법과 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법들이 제안되어 왔다. 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법은 스테고 이미지의 왜곡이 적다는 장점을 갖는다. 하지만 비밀 데이터의 삽입용량이 적고, 추가 데이터가 많다는 단점이 있다. 이에 반해, DE 기반의 가역정보은닉 기법은 높은 삽입 용량을 갖는다는 장점이 있지만 스테고 이미지의 왜곡이 많다는 단점이 있다. 본 논문에서는 삽입 용량을 유지하지만 스테고 이미지의 왜곡을 줄이는 DE 기반의 가역정보은닉 기법을 제안한다. 본 논문에서는 비밀 데이터를 삽입하기 전에 예측 오차들을 블록으로 나눈 후, 각 블록에 비밀 데이터를 삽입할 수 있는지 확인한다. 만약 블록에한 비트의 비밀 데이터만이라도 삽입하면 블록의 픽셀들은 변화한다. 제안하는 기법은 PSNR이 50dB 이상으로 다른 DE 기반의 가역정보은닉 기법보다 스테고 이미지의 왜곡을 줄인다.
H.264 영상 부호화 표준은 인트라 예측에서 압축 효율을 향상시키기 위해 율-왜곡 최적화(RDO : Rate Distortion Optimization) 방법을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 현재 블록에 대한 최적의 부호화 모드의 선택이 가능해졌지만 복잡도와 연산은 이전대비 더욱 증가하였다. 본 논문은 우세한 에지 방향(DED : Dominant Edge Direction)의 예측을 통한 고속인트라 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이 알고리즘은 이산 코사인 변환(DCT : Discrete Cosine Transform) 계수를 근사화하여 이용한다. DED를 예측함으로써 $4{\times}4$ 휘도 블록의 경우 최적 모드 결정을 위한 율-왜곡 최적화 계산에 9개 모드 중 3개 모드가 선택된다. $16{\times}16$ 휘도 블록과 $8{\times}8$ 색상 블록의 경우 4개 모드 대신에 2개 모드가 최적 모드 결정을 위해 율-왜곡 최적화 계산을 수행한다. 이러한 방법을 이용한 실험 결과 인트라 전체 검색 방법대비 약 72%의 연산시간이 감소하는 결과를 보여준다.
본 논문에서는 하드웨어 HEVC 인코더의 화면간 예측의 구조를 제안한다. 제안된 화면간 예측은 정수화소 움직임 예측을 통해 코딩 트리 유닛 내 코딩 유닛 분할과 각 코딩 유닛의 분할모드를 결정한다. 그리고, 부화소 움직임 예측, Merge모드 판단을 통해 예측 유닛의 움직임 벡터를 확정하고 움직임 보상을 수행한다. 이 과정에서 율-왜곡 비용계산 및 보간 필터 등의 하드웨어 자원이 효율적으로 공유된다. 또한, 전력소모를 줄이기 위하여 코딩 유닛의 skip 여부의 조기 판단을 통해 부화소 움직임 예측 및 화면내-화면간 최종 예측모드 결정과정의 전부 또는 일부를 생략하는 방법을 제공한다. 제안된 화면간 예측을 포함한 하드웨어 HEVC 인코더를 구현하여 실험한 결과, 250 MHz 의 동작 주파수에서 초당 124 Mpixel 의 처리성능을 보였으며, HM-14.0 대비 PSNR 0.5~0.8 dB 수준의 화질열화를 나타냈다.
본 논문은 밀리미터파 OFDM 무선 랜 시스템의 ACPR(Adjacent Channel Power Ratio)영향을 모델링을 통하여 분석하였다. 전력 증폭기, 시스템 시뮬레이션기술을 분석하기 위하여 AM-to-PM 모델링을 사용하였다. 전력 증폭기 ACPR은 OFDM 변조(modulation)를 이용하여 시뮬레이션하였다. 증폭기의 back-off 값은 요구되는 ACPR을 만족시키며, ACPR감소치는 모델링한 AM-to-PM의 왜곡과 측정한 AM-to-PM의 왜곡을 이용하여 예측이 가능하였다.
영상 스티칭은 다수의 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하여 사용자들에게 몰입감과 현장감을 제공하는 기술이다. 그러나 영상에 시차(Parallax)가 존재하는 경우 스티칭된 영상에서 왜곡이 발생할 수 있는데 이는 사용자의 몰입을 방해할 수 있다. 따라서 스티칭 영상의 다양한 활용을 위해서는 시차로 인한 왜곡을 최소화하여 자연스러운 스티칭 영상을 만드는 것이 중요하다. 기존 호모그래피 추정 방법으로 발생할 수 있는 고스트 현상을 최소화하기 위해서 seam 기반 스티칭 방법이 사용되었지만, 단순히 작은 특징값을 따라 생성된 seam은 사물 영역 정보가 반영되지 않아 seam이 특징이 있는 부분을 지나가면서 시차 왜곡이 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반의 MegaDepth를 활용한 depth 예측 정보를 에너지 함수 기반의 seam 생성 행렬의 가중치로 사용하여 seam이 사물을 피해 생성되면서 시차가 작은 영역으로 유도되도록 하는 seam optimization 기법을 제안한다.
파라볼라 오프셋 안테나는 위성 신호 송수신을 위하여 널리 사용된다. 한편, 파라볼라 안테나를 급전하기 위해 혼 안테나를 파라볼라 안테나로부터 이격된 일정 위치에 고정하여야 한다. 하지만 혼 안테나를 고정하기 위한 구조물에 의해 파라볼라 안테나의 방사 패턴에서 부엽 이득이 왜곡되는 문제점이 있다. 따라서 파라볼라 안테나 설계 시 안테나 방사 패턴에서의 부엽 수준을 예측할 수 있어야한다. 기존 시뮬레이션 방법을 이용하면 장시간이 소요되거나 고가의 소프트웨어가 필요하다. 이를 간단하게 해결하기 위해서 광선 추적기법을 이용하여 파라볼라 오프셋 안테나 지오메트리 상에서 계산하여 고각 부엽 각도를 예측한다. 본 논문에서는 광선추적기법을 이용하여 부엽 각도를 계산하고, 계산된 부엽 각도와 시뮬레이션 결과를 비교하여, 예측 방법의 정합성을 보이며 임의의 산란체의 위치 및 각도에 따라 오프셋 파라볼라 안테나의 고각 패턴에 어떠한 영향을 주는지 확인한다.
본 논문에서는 첨부 노이즈에 의해 훼손된 왜곡 영상의 공간 적응적 노이즈 검출 및 제거 기법에 대해 제안한다. 일반적인 영상이 가우시안 분포 특성을 갖는다는 가정 하에 왜곡 영상으로부터 국부 통계 특성을 산출하여 첨부 노이즈 정보를 예측하고, 예측된 노이즈 정보의 통계 특성을 활용하여 첨부 노이즈 정도를 분류하는 기법에 대해 제안한다. 더불어, 노이즈 분류에 따라 보정된 가우시안 필터의 매개변수 및 필터 윈도우 크기를 설정한 적응 노이즈 필터 기법에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 성능이 기존 방식과 비교하여 객관적, 주관적으로 우수한 능력을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.
최근 레이더를 이용한 정량적 강수추정과 관련된 연구가 활발히 수행되고 있으며, 우량계와 레이더 자료의 합성과 관련된 연구가 수행되고 있다. 이는 정도 높은 우량계 자료의 장점과 강우의 공간분포를 파악할 수 있는 레이더 자료의 장점을 결합하여 고품질의 자료를 생산할 수 있기 때문이다. 자료합성과 관련된 다양한 기법이 도입되었고, 크리깅의 한 종류인 코크리깅이 널리 사용되고 있다. 크리깅은 값을 알고 있는 지점의 자료를 가중선형 조합하여 미지점의 값을 예측하는 경험적 방법으로 연속적이며 정규분포를 따르는 자료에 대해 유효하다. 그러나 강우자료는 강한 양의 왜곡도를 나타나고 간헐성도 강하게 나타나 크리깅의 이러한 조건을 만족시키지 못한다. 이로 인해 강우 자료에 크리깅을 수행할 경우 예측 값이 왜곡되거나 편향될 가능성이 크다. 이에 본 연구에서는 강우의 간헐성과 정규분포를 따르지 않는 특성을 고려하여 단순크리깅의 적용방법을 개선하였다. 단순크리깅은 가장 간단한 크리깅 기법으로 설명이 쉽고 적용사례를 비교하기 유리하여 이를 개선하면 다른 복잡한 크리깅 기법에도 쉽게 적용이 가능한 이점이 있다. 본 연구에서는 모의 자료와 레이더 강우 자료를 이용하여 단순크리깅을 수행하였고, 그 결과를 비교하여 자료의 간헐성과 비정규적 특성이 예측 값에 미치는 영향을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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