HEVC CABAC 부호화기에서는 이진 산술 부호화를 수행하기 전에 구문 요소를 이진 값으로 변환하는 과정이 선행된다. 따라서 HEVC CABAC 복호화기에서도 이진 산술 복호화기를 통해 이진 값으로 나타낸 구문 요소들을 원래의 값으로 역이진화 하는 역이진화기를 필요로 한다. 본 논문에서는 구문 요소의 종류를 파악하여 이진 값의 병합을 수행하는 제어기와, 제어기로부터 병합된 이진 값을 원래의 구문 요소로 변환시키는 엔진으로 구성된 역이진화기의 구조를 제안하고 이를 구현하였다. 설계된 역이진화기는 Verilog HDL로 기술하고 0.18um 공정에서 합성 및 검증하였으며, 하드웨어 크기는 3,114 게이트이고 최대 동작 속도는 220 MHz이다.
본 논문에서는 조명 보정과 지역적인 밝기 정보를 이용한 유해 영상에서의 피부색 검출 방법을 제안한다. 첫번째, 조명의 영향을 줄이기 위하여 입력 영상을 히스토그램 평활화하여 명암 값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상의 명암 값 분포를 균일화 시켜 영상을 향상될 수 있도록 한다. 그 다음, 평활화 시킨 영상을 25 개의 블록으로 분할한 후, 각 블록에서의 밝기 값에 대한 통해 평균과 왜도를 구한다. 구해진 값들을 영상의 임계값으로 설정하여 이진화 시킨다. 그리고, 평활화시킨 영상의 RGB 값을 Lab 컬러 공간으로 변환한다. 변환된 컬러 공간내의 조명 성분 값인 L(Luminance)값을 추출하여 이를 역변환 한다. 역변환한 L 값은 비정규 조명을 갖는 유해 영상의 조명에 민감한 영향을 제거하기 위하여 평활화 영상에 합한다. 마지막으로, 밝기 임계값을 통해서 얻어진 이진영상내의 객체 영역과 RGB 피부색 임계값을 통한 조명 보정된 평활화 영상내의 피부색 영역의 공통된 영역을 결과값으로 추출한다.
최근 들어 이진 영상에 대해서 적용될 수 있는 이진 웨이블렛이 제안되었다. 이진 영상에 대한 이진 웨이블렛 변환은 영상 압축, 에지 검출, 인식 등의 응용에서 이진 영상에 대한 실수 웨이블렛 변환 방법을 대치하여 사용될 수 있다. 그러나 이진 웨이블렛 복원 과정에서 행렬 연산에 의한 곱셈을 통하여 이루어져서 많은 계산량을 요구하기 때문에 실제의 응용에 적합하지 않다. 본 논문에서는 행렬 곱셈에 의한 이진 웨이블렛 복원 방법 대신에 필터링 연산에 의한 복원 방법을 제안한다. $N{\times}N$ 영상을 복원할 때, 기존의 방법이 $2N^3$ 개의 곱셈과 $2N(N-1)^2$ 개의 덧셈이 필요한 반면, 제안한 방법은 필터의 길이가 M일 때, $2MN^2$ 개의 곱셈과 $2(M-1)N^2$ 개의 덧셈을 요구한다. 일반적으로 필터의 길이 M은 영상의 크기 N에 비해서 매우 작으므로, 제안한 방법은 이진 웨이블렛 복원시, 기존의 행렬 곱셈을 이용한 방법에 비해서 계산량을 크게 줄일 수 있다.
본 논문에서는 영상에서 일부 정보가 손실 또는 손상된 경우에 대해서 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상의 특징들을 학습한다. 따라서 영상의 일부 정보가 손실되거나 잡음이 있는 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화한 후, 이진화된 결과를 홉필드 네트워크에 적용하여 영상을 복원한다. 제안된 방법을 5장의 그레이 영상을 대상으로 실험한 결과, 퍼지 이진화 기법과 홉필드 네트워크를 적용한 방법이 잡음이 있거나 영상의 정보가 손실된 영상에서 복원 정도가 높은 것을 실험을 통하여 확인하였다.
전광 그레이코드(gray code) 이진코드(binary code) 변환기를 상용화 전산모사 프로그램(VPI)을 이용하여 처음으로 구현하였다. 전자회로 디자인 방법을 상호 이득변조를 이용한 전광 논리회로에 적합하도록 변형하여, 이상적이지 않은 전광 논리게이트에 의한 신호 왜곡이 최소화 되도록 하였다. 2.5 Gbps의 20 dB 소광비를 가지는 입력 신호에 대해, 신호재생기 없이 가장 많이 왜곡된 출력 신호에 (최하위 비트-LSB) 대해 약 4 이상의 Q값을 얻을 수 있었다. 또한 그레이 코드 이진코드 변환기를 디자인하면서, 이단 단순화 방법을 (two-level simplification method) 변형하여, 그레이코드 이진코드 변환기뿐 아니라 일반적인 전광 회로에 적용할 할 수 있는 일반적 방법을(일단 단순화 방법: one-level simplification method) 얻을 수 있었다.
이진 분류(binary classification)는 머신러닝(machine learning) 분야에서 많이 다루어진 주제이다. 게다가 이진 분류는 다중 분류로 쉽게 발전될 수 있는 중요한 분야이다. 머신러닝 방법들을 적용할 때에 전처리(preprocessing)이나 특징 추출(feature extraction)과 같은 작업이 필수적이다. 이는 분류기 성능을 향상시키기 위한 중요한 작업이다. 본 논문에서는 가중된 최소 자승법을 기반으로 새로운 머신러닝 방법을 제안한다. 또한, 특징 변환시킬 수 있는 새로운 가중치 계산 방법을 제안한다. 이를 통해 특징 변환과 동시에 학습을 진행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 제안을 다섯 개의 머신러닝 데이터베이스에서 실험을 진행하였으며 이 데이터베이스에서 우수한 성능을 얻을 수 있었다.
시계열 자료의 분석에서 분산이 일정하지 않을 경우 이에 대한 해결방법으로 변환이 사용된다. 그러나 이러한 변환은 분산을 안정화시킴으로서 추정 및 검정에 타당성을 주는 반면 새로운 편의를 생성하거나(Granger & Newbold,1976) 모형을 복잡하게 만듦으로써 해석의 어려움도 수반한다. 신과 강(2001)은 평균이 크고 그에 비해 분산이 작을 경우 Box-Cox 멱 변환이 시계열 자료에 대하여 별 영향을 미치지 않음을 연구하였다. 본 논문은 이에 대한 확장으로 공간자료에서도 이 이론이 성립함을 밝혔다.
본 논문에서는 자동차가 주행 시 노면에서 발생되는 충격을 흡수하는 현가장치에서 전기에너지를 얻기 위한 에너지 하베스팅 기술에 적용 가능한 전력변환 시스템에 관하여 연구 하였다. 제안된 전력변환장치는 2상 AC-DC 다이오드를 직렬로 구성하여 선형 발전기의 서로 다른 주파수와 크기를 갖는 출력전압에 대해 효과적으로 전기에너지로 변환하도록 하였다. 제안한 전력변환시스템의 가능성을 확인하기 위해 시뮬레이션과 실험을 통하여 검증하였다.
디지털 프린터와 같은 이진 출력 장치에서 영상을 표현하기 위해서는 연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 해프토닝 기법이 요구된다. 본 논문에서는 이진화 된 영상에서 균일한 도트들의 분포를 얻기 위하여 새로운 오차확산 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저, 현재 이진화 하려는 화소와 이미 이진화 된 소수화소(minor pixel)들간의 최소거리를 '최소화소거리(minimum pixel distance)'라 정의한다. 또한, 오차확산방법에의 적용을 위하여 계조값을 새로운 주거리 기반의 변수로 변환한다. 기존의 오차확산 방법에서는 이진화에 따르는 계조값의 차이를 주위 화소들에 전파하는데 반하여 제안하는 방법에서는 주거리상의 차이가 전파된다. 이진화 과정에서는 최소화소거리가 문턱치로 사용된다. 본 논문에서는 최소화소거리를 계산하는 방법으로 'MPOA'(Minor Pixel Offset Array)를 제안한다. MPOA는 이미 이진화 된 영역의 이진 화소의 종류와 2차원상의 위치를 1차원으로 표현하는 기법으로서 최소화소거리의 계산에 필요한 메모리와 계산량을 크게 감소시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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