• 방송공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.927-940
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• 2011

본 논문에서는 차세대 DTV(digital television)를 위한 MIMO(multi-input multi-output) 시스템의 기존시간영역 채널추정 알고리듬을 개선한다. 기존 채널추정 알고리듬은 시간영역의 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 심볼에 직교코드를 적용한다. 그에 따라 수신단에서 채널을 통과한 OFDM 심볼로부터 직교코드를 곱하여 채널을 추정할 수 있다. 그러나 많은 파일럿의 수로 인해 전송률이 감소하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 파일럿의 수를 절반으로 줄이며 긴 직교코드를 사용하여 채널추정 성능과 전송률을 향상시킨다. 개선된 알고리듬의 성능을 컴퓨터 모의 실험을 통하여 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.217-223
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• 2010

이 논문에서는 직교 주파수 분할 다중화(orthogonal frequency division multiplexing : OFDM) 시스템의 수신기에서 발생하는 다중주파수 옵셋의 영향을 제거하는 방법을 제안한다. 다중 주파수 옵셋은 서로 다른 송신기로부터 동일한 신호를 수신할 때, 두 송신기의 발진 주파수가 서로 다르기 때문에 발생한다. OFDM 시스템은 주파수 옵셋에 매우 민감한 특성을 가지므로, 이러한 다중 주파수 옵셋은 시스템 성능에 치명적인 영향을 미친다. 이 논문에서는 시간 영역에서의 주파수 보정과 주파수 영역에서의 채널간 간섭 제거방법을 적용하여 다중 주파수 옵셋에 의한 영향을 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 채널간 간섭 제거방법의 성능을 살펴보았다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.934-941
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• 2014

본 논문에서에서는 FDTD법을 이용하여 크기가 작은 RFID 판독용 2-층 미앤다 내장형 안테나를 나타낸다. FDTD 법으로 얻은 시간영역의 결과를 Fourier 변환하여 최적화된 입력 임피던스, 전반사손실, 정재파비를 주파수 영역에서 계산하였다. 안테나의 최대 대역폭은 $S11{\leq}-10dB$ 에서 0.895~0.93 GHz의 주파수 특성을 보였다. 제안된 소형 내장형 안테나의 측정된 이득은 2.3dBi이며, 상대적으로 높은 이득과 광대역 특성을 제공할 수 있다. 안테나의 반사손실과 이득에 대한 실험데이터도 나타내었으며, FDTD 결과와 비교적 잘 일치하는 특성을 보였다. 이 안테나는 이동통신 분야, 에너지 분야, RFID(Radio Frequency Identification), 가정 네트워크, 방송용, 그리고 다른 이동용 소형 시스템에 적용할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.88-97
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• 2013

개인화된 추천을 제공하기 위한 협력 필터링은 추천 시스템에서 성공적으로 활용되어 온 기법이다. 그러나 협력 필터링이 주로 연구 및 적용된 분야들은 사용자로부터의 명시적 피드백이 존재하는 독립된 아이템들을 추천하는 것에 초점을 두고 있다. VOD 서비스 플랫폼에서 개인화된 TV 프로그램을 추천하기 위해서는 해당 도메인의 특성과 제한들을 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 TV 프로그램의 시리즈 속성을 이용하여, 선호를 판단하기 힘든 비명시적 피드백인 회별 프로그램 시청기록을 명시적이고 지속적인 프로그램 선호도로 변환하는 방법을 고안하였다. 데이터 수집과 최종 추천은 회별 프로그램 단위로 이루어지면서 협력 필터링 처리 단위는 프로그램으로 변경되어 TV 프로그램 VOD 추천 환경에 가장 적당한 형태로 협력 필터링을 변형 적용하였다. 실험 결과는 고안된 추천 시스템이 단순히 협력 필터링을 적용했을 때보다 높은 정확도와 더 적은 계산량을 가지는 것을 보여준다. 도메인 특화된 이러한 변형은 추천 시스템의 알고리즘 모듈로 구성되어 기존에 알려진 다양한 협력 필터링 기법과 결합하여 사용될 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.718-727
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• 2015

본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.45-55
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• 1997

본 논문에서는 웨이브렛 기반 블록화 현상 제거에 대한 고속 알고리듬과 적응 역치화 기법을 제안하였다. 제안된 고속 알고리듬에서는 웨이브렛 변환 영역의 첫번째 스케일과 2번째 스케일에서의 처리와 동일한 효과를 갖는 모든 처리를 공간 영역에서 수행한다. 제안된 적응 역치화 기법은 블록 경계 영역을 분류할 때 사용하는 역치를 공간 영역에서 구할 수 있는 블록 경계와 블록 중앙의 웨이브렛 변환 신호의 통계적 특성을 이용하여 처리하고자 하는 영상에 적응적으로 선택할 수 있도록 하였다. 실험 결과, 제안된 고속 알고리듬은 웨이브렛 변환에 의한 방법에 비하여 약 10배의 속도 개선이 있고, 적응 역치화에 의한 후처리는 어떤 영상의 높은 압축률에서 가장 좋은 성능을 가지는 고정된 역치에 의한 후처리에 비하여 낮은 압축률에서도 PSNR 성능과 주관적 화질이 개선됨을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.67-73
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• 1996

일반적으로 고음질 오디오 부호화 방법은 전통적인 데이터 압축 기법과 인간의청각 모델을 결합한 구조를 갖고 있다. 고음질 오디오 부호화에 사용되는 주요한 청각 특성은 주파수 영역에서의 마스킹 현상이므로 서브밴드 부호화나 변환 부호화와 같은 주파수 영역 방법들이 널리 사용된다[1][2]. 그러나 지금까지의 고음질 오디오 부호화에서 시간 영역 마스킹과 시간 영역 중복성을 제거하는 방법은 적용되지 않았다. 본 논문에서 제안한 오디오 데이터 압축 방법은 시간 및 주파수 영역에서 통계적, 지각적 중복성을 제거한다. 주파수 영역으로 변환된 오디오 신호는 6프레임으로 구성된 패킷으로 나뉘어진다. 한 패킷은 1536 샘플 ($256{\times}6$)로 되어 있으며 패킷 내에서의 중복성은 시간 및 주파수 영역에서 존재한다. 각 패킷에서 두 중복성이 동시에 제거되어진다. 심리음향 모델에 있어서도 세밀한 주파수 마스킹과 함께 시간 영역 마스킹을 고려하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있도록 향상되었다. 양자화를 위해서 각 패킷은 비선형적인 임계 대역과 시간적인 청각 특성을 반영할 수 있도록 설계된 부블럭으로 분할되었다. 따라서 낮은 비트율에서 고음질의 복원음을 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.205-208
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• 2022

Multi-exposure high dynamic range (HDR) image reconstruction, the task of reconstructing an HDR image from multiple low dynamic range (LDR) images in a dynamic scene, often produces ghosting artifacts caused by camera motion and moving objects and also cannot deal with washed-out regions due to over or under-exposures. While there has been many deep-learning-based methods with motion estimation to alleviate these problems, they still have limitations for severely moving scenes. They also require large parameter counts, especially in the case of state-of-the-art methods that employ attention modules. To address these issues, we propose a frequency domain approach based on the idea that the transform domain coefficients inherently involve the global information from whole image pixels to cope with large motions. Specifically we adopt Residual Fast Fourier Transform (RFFT) blocks, which allows for global interactions of pixels. Moreover, we also employ Depthwise Overparametrized convolution (DO-conv) blocks, a convolution in which each input channel is convolved with its own 2D kernel, for faster convergence and performance gains. We call this LFFNet (Lightweight Frequency Fusion Network), and experiments on the benchmarks show reduced ghosting artifacts and improved performance up to 0.6dB tonemapped PSNR compared to recent state-of-the-art methods. Our architecture also requires fewer parameters and converges faster in training.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.766-777
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• 2021

본 논문에서는 셀룰러 방송(cellular broadcast)을 위한 LTE (long term evolution) 기반 5G (fifth-generation) MBMS (multimedia broadcast and multicast services)와 5G NR (new radio)의 PBCH (physical broadcast channel) 검출 성능을 평가하고 5G NR의 PBCH 검출 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 시간 영역에서 수신 신호와 모든 가능한 PSS (primary synchronization signal)의 상관(correlation)을 계산하고, 상관 값을 결합(combining)하여 SS/PBCH 블록의 시작 위치와 프레임 동기를 획득한다. 또한, PBCH 검출 성능 향상을 위해 프레임 내에 존재하는 모든 SS/PBCH 블록에 포함된 PBCH 신호를 결합하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 적용한 PBCH 결합 방법에 대한 성능을 평가하고 기존 LTE 기반 5G MBMS의 PBCH 검출 성능과 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음(additive white Gaussian noise: AWGN) 환경과 고정 및 이동 환경에서 5G NR의 PBCH를 결합함으로써 검출 성능이 향상되고 기존 LTE 기반 5G MBMS 보다 우수한 성능을 보여준다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.931-939
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• 2001

DBS(Direct Broadcast Satellite) 수신용 radial-line slot antenna(RLSA)의 설계를 위한 슬롯을 통한 결합 특성을 해석하였다. RLSA에서 이미 제안된, narrow wall이 주기 경계 조건(periodic boundary condition)을 만족시키고 wide wall에 슬롯이 주기적으로 배열되어 있는 구형 도파관 모델을 이용하였다. 자장 적분 방정식과 필요한 그린 함수를 유도하여 모멘트 법으로 풀었다. 이때 수치 해석의 효율을 극대화하고 그린 함수에 의한 특이점 문제를 해결하기 위해 entire domain 기저 함수와 sub-domain 기저 함수를 모두 사용하였다. 한편 그린 함수를 빠르게 계산하기 위한 가속화 방법으로 구형 도파관 영역은 Ewald합 기법을, 반공간 영역은 Shanks 변환을 이용하였다. 시뮬레이션 결과로부터 RLSA의 설계에 이용되는 다양한 변수들이 결합에 미치는 영향을 예측할 수 있었다.