In this paper, we present a digital image data compression method using vector quantization preserving edges. A new vector quantization algorithm is proposed using a new sampling method and edge region extraction. The codebook generation time is faster than existing algorithms and the quality of decompressed images is much improved. Extrimental results suggest that the resultant compression ratio and PSNR are better than those of BPVQ and HMVQ methods.
본 논문에서는 쌍직교 웨이브렛 변환으로 영상을 다해상도 분해하고 중간 및 고주파 대역을 가변 블록분할하여 벡터 양자화하는 방법을 제안한다. 먼저 원 영상을 쌍직교 웨이브렛 변환하고 중간 주파수 대역을 퀘드트리 구조로 분할하여 윤곽선을 형성하고 있는 웨이브렛 계수를 추출한다. 중간 주파수 데역의 윤관선은 고주파 대역에 그대로 적용한다. 따라서 고주파 대역의 퀘드트리 분할에 필요한 부가 정보를 줄인다. 이같이 분할된 부블럭은 각 스케일과 방향에서 설계된 코드북으로 벡터 양자화한다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 방법은 중간 및 고주파 대역을 일정 크기로 나누어 벡터 양자화하는 방법 보다 약 20(%)의 비트 감축이 가능하였고 복원 영상의 블록 효과 및 예지 열화의 감소를 나타내었다.
본 연구에서는 신한승이 택견을 국가 무형문화재로 지정하기 위하여 어떻게 체계화하고 구성하였는지를 살펴보는데 초점을 맞추었고, 다음과 같은 결론과 의의를 찾을 수 있었다. 첫째, 근대 택견의 전수자로 유일한 송덕기 택견의 기술 구성은 일정한 체계가 없는 낱기술 중심의 놀이 형태로 전래 되었으나, 신한승에 의하여 체계적인 구성을 가진 무예로 발전하게 되고, 급기야 무형문화재로 인정받게 되는 쾌거를 이루었다. 둘째, 신한승은 낱기술로 전래되어 오던 택견을 체계화 하면서 유도, 검도, 합기도, 태권도, 가라테의 수련체계와 기술을 일부 차용하여 근대화 시켰다. 이 과정에서 송덕기 택견이 원형대로 전수되지 않고 변형되었다는 비판이 제기되고 있는 실정이다. 셋째, 신한승은 정통 택견에는 없던 급수 구분제도와 실기심사, 태권도의 품새에 해당하는 본대뵈기 12마당 등을 만들고, 스포츠화를 추구하여 현대적인 학습체계와 대중화에 기여하였다. 본 연구를 통해 택견의 원래 형태와 기술변천 및 구성에 대한 시대적 환경적 윤관을 재조명 할 수 있었으며, 전통화 과정에서 혼재되고 있는 각종 택견 단체들의 논쟁을 이해하는 중요한 참고 자료를 제공할 수 있었다.
본 논문은 이진 위상-주파수 검출기와 카운터를 사용한 새로운 위상-디지털 변환기 구조의 디지털 위상 고정 루프 회로를 제안하였다. 제안한 디지털 위상 고정 루프 회로는 위상-디지털 변환기, 디지털 루프, 디지털 제어 발진기(DCO)로 구성되어 있다. 제안된 위상-디지털 변환기 구조는 일반적인 시간-디지털 변환기(TDC)를 사용하지 않고, 이진 위상 주파수 검출기와 카운터를 사용함으로써 단순한 구조와 적은 면적으로 소비전력을 감소하는 장점을 갖는다. CMOS 0.18um 공정을 사용하여 1.0GHz에서 2.2GHz에 동작하는 디지털 위상 고정 루프 회로를 설계하였고 칩 면적은 $0.096mm^2$을 차지한다. 시뮬레이션 결과 전력소비는 1.65GHz 동작시 16.2mW로 나타났다.
경로 추적의 성능을 향상시키기 위해서 이 논문에서는 광유도식 무인방송차(AGV)의 뉴로퍼지 컨트롤러를 제안한다. 2바퀴 각각 조향 기능이 있는 AGV의 전방과 후방에 센서들이 장작되어 있으며, 그 센서들의 정보를 이용하여 AGV의 경로를 유도하게 된다. 측정된 광센서가 연속적인 데이터가 아니기 때문에 광유도식 AGV 는 쉽게 경로를 이탈하게 되고 경로 추적 성능은 떨어지게 된다. 광센서의정보들은 on/off 신호에 의해 발생되므로 비연속적으로 얻어지게 되고, 동적 오착가 측정되어진다. 센서에 의해 정보를 얻은 후 동적 오차는 좌우측 바퀴의 각 속도를 이용한 데드 레코닝(Dead Reckoning) 방법에 의해 연속적으로 계산되어진다. 여기서, 추정 윤곽 오차는 측정 윤관오차를 윤곽오차의증북(Variation)의 합의로 정의된다. 뉴로퍼지 시스템은 퍼지 제어기와 신경회로망으로 이루어졌다. 추정 윤곽 오차를 줄이기 위해 역전파 (Back-Propagation) 학습에 의해 퍼지 맴버쉽 함수의 계수들은 적응적으로 조정된다. 제안된 기존의 퍼지 제어기와 비교분석된다. 성능 분석을 위해 제안된 제어 이론은 모의 실험에 의해 검증된다.
김유신은 살아 있을 때는 물론이고 죽은 뒤에도 신라에서 높은 평가를 받았다. 살아 있을 때는 태종과 문무왕을 보필하여 '일통삼한'의 대업을 이룩한 최고의 신하로 평가받았다. 당나라는 물론이고 고구려와 일본에서도 김유신의 정치적 위상을 높이 평가했다. 김유신은 죽은 뒤에도 태종을 도와 대업을 이룬 '좋은 신하' 또는 '성스런 신하'라고 인식되었다. 또, 문무왕과 함께 '두 명의 성인'으로 추앙되었으며, 불교적으로 33천의 한 사람이 내려온 것이 김유신이라고 인식되었다. 신라 하대에는 '흥무대왕'으로 추봉되어 '무(武)를 일으킨 대왕'이라는 극찬을 받았다. 고려시기에는 신라에 이어서 진천현 태령산의 사당에서 국가제사로 받들어졌다. 김부식은 김유신과 태종무열왕 문무왕의 관계를 빗대어 자신의 처지를 보여주려 했는데, 김유신을 두 왕의 절대적인 신임을 받아 큰 공을 이룬 인물로 평가했다. 또 윤관은 김유신이 신령스러운 기적을 많이 일으킨 장군으로 인식했고, 이승휴는 김유신이 오묘한 병서를 얻어 무예에 뛰어났다고 말했다. 고려 말의 정추도 김유신이 기이한 능력을 가진 장수이고 큰 무공을 세웠다고 인식했다. 조선시기에서도 태종무열왕 문무왕과 신하 김유신의 절대적인 신임관계로 인해 김유신이 큰 공적을 세웠다는 평가가 지속되었다. 그리고 김유신은 신라의 무(武)를 대표하는 인물이거나 신라 왕조 전 역사에서 가장 뛰어난 인물이라고 보았다. 나아가 중국의 인물에 견줄만한 능력과 공훈이 있는 인물이라고 인식되었다. 조선에서도 김유신이 병법에 뛰어났고 쇠뇌와 같은 훌륭한 무기를 활용했다고 보았으며, 특히 임진왜란을 겪으면서 그들은 김유신이 왜적을 소탕해주기를 바랐다. 김유신은 우리나라 역사에서 무(武)를 대표하는 인물로 평가되었다. 그리고 성리학적 관점에서 이러한 김유신의 행적을 통해 그를 충신이라고 인식했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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