• 전자공학회논문지S
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• 제35S권5호
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• pp.75-82
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• 1998

Conventional vector quantization (VQ) codebook design methods have several drawbacks such as edge degradation and high computational complexity. In this paper, we first made activity coordinates from the horizonatal and the vertical activity of the input block. Then it is mapped on the 2-dimensional interconnected codebook, and the codebook is designed using kohonen self-organizing map (KSFM) learning algorithm after the search of a codevector that has the minumum distance from the input vector in a small window, centered by the mapped point. As the serch area is restricted within the window, the computational amount is reduced compared with usual VQ. From the resutls of computer simulation, proposed method shows a better perfomance, in the view point of edge reconstruction and PSNR, than previous codebook training methods. And we also obtained a higher PSNR than that of classified vector quantization (CVQ).

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.63-67
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• 2004

고속 부호책 생성 방법들로서 기존의 대표적인 기법들에는 PDS, FNNS, 그리고 FC가 있다. 본 논문에서는 코드북을 설계하기 위해 기존의 방법들을 통합한 FCNNPDS를 제안한다. 모의실험 결과 FCNNPDS의 계산양이 기존의 방법들보다 약40-95% 감소되는 것을 보인다. 그러나, 비교 계산은 벡터의 차원 k와 관계가 없으며, 이것은 비교의 계산양이 다른 계산들보다 훨씬 적어지는 이유이다. 그래서 FCNNPDS는 기존의 방법들보다 가장 좋은 방법이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.309-315
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• 2012

액티브 데이터는 벡터 양자화 코드북이 생성될 때 소속된 군집이 변경되는 입력 데이터이다. 벡터 양자화 코드북 생성 알고리즘의 수행 과정을 살펴보면, 전체 입력 데이터 중 실제 액티브 데이터는 알고리즘이 반복될 수록 감소된다. 따라서 액티브 데이터를 정확히 추정하여, 추정된 액티브 데이터에 대해서 코드북 생성을 수행하면, 전체 코드북 생성 시간을 크게 단축할 수 있다. 본 논문에서는 삼각 부등식을 이용하여 액티브 데이터를 선택하는 방법을 제안한다. 실험결과 액티브 데이터들을 빠른 시간에 추정할 할 수 있었고, 이를 통해 전체 벡터 양자화 코드북 생성 시간 측면에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.98-105
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• 2011

최대 비 전송 기법에 비해 송신단의 고출력 증폭기에서 발생하는 비선형 왜곡 전달 특성에 강인한 QEGT 코드북 기반의 동 이득 전송 기법에 대해 개선된 인덱스 검색 기법을 제안, 이를 MIMO-OFDM 시스템에 적용한다. 제안하는 검색 기법은 QEGT 코드북을 Q개의 인덱스들로 구성된 M개의 그룹으로 분할한 후, 선택된 최적의 그룹 내 인덱스들 중에서 피드백 인덱스를 결정하는 것으로 기존 검색 기법에 비해 피드백 인덱스 결정을 위한 전체 계산량이 감소하는 장점이 있다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 송신 안테나 수가 3~7인 경우, 인덱스 검색 수가 감소하면서도 기존 검색 기법과 거의 동일한 성능을 보임을 확인한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.115-118
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• 1999

One of the typical methods to design a codebook is K-means algorithm. This algorithm has the drawbacks that converges to a locally optimal codebook and its performance is mainly decided by an initial codebook. D. Lee's method is almost same as the K-means algorithm except for a modification of a distance value. Those methods have a fixed distance value during all iterations. After many iterations. because the distance between new codevectors and old codevectors is much shorter than the distance in the early stage of iterations, the new codevectors are not affected by distance value. But new codevectors decided in the early stage of learning iterations are much affected by distance value. Therefore it is not appropriate to fix the distance value during all iterations. In this paper, we propose a new algorithm using each different distance value between codevectors for a limited iterations in the early stage of learning iteration. In the experiment, the result show that the proposed method can design better codebooks than the conventional K-means algorithms.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권5호
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• pp.7-14
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• 2012

양자화된 빔포밍 시스템은 정확한 채널 상태 정보를 특정 벡터로 구성된 유한 집합, 즉 코드북으로 양자화하여 원하는 벡터에 대응되는 인덱스만을 송신단으로 피드백함으로써 피드백 오버헤드 및 지연 등에 의해 발생되는 영향을 최소화한다. 이와 관련하여 전역 (exhaustive) 및 그룹화 (group-based)를 이용한 탐색 기반의 인덱스 재배치 기법을 통해 추가적인 비트의 요구없이 피드백 에러에 의한 성능저하의 최소화 기법에 대한 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 인덱스 재배치 기법에 코드북 내 벡터간의 chordal 거리에 따른 최적 코드북 설계기법 통해 적응적 특성을 갖는 개선된 그룹화 기반의 코드북 인덱스 배치 기법을 제안한다. Monte-Carlo 기반의 모의실험에 의해 제안하는 기법은 송신 안테나 수가 4이고 LTE 코드북을 이용할 경우 인덱스 재배치 기법을 사용하지 않을 때보다 동일한 비트 에러율을 얻기 위해 0.5~1dB 성능이 향상되며, 기존 그룹화 기반의 인덱스 배치 기법보다는 동일 환경에서 0.1~0.2dB 성능이 향상된다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1991년도 추계학술대회
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• pp.44-47
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• 1991

There exists a transform trellis code that is optimal for stationary Gaussian sources and the squared-error distortion measure at all rates. In this paper, we train an asymptotically optimal version of such a code to obtain one which is matched better to the statistics of real world data. The training algorithm uses the M-algorithm to search the trellis codebook and the LBG-algorithm to update the trellis codebook. To adapt the codebook for the varying input data. we use two gain-adaptive methods. The gain-adaptive scheme 1, which normalizes input block data by its gain factor, is applied to images at rate 0.5 bits/pixel. When each block is encoded at the same rate, the nonstationarity among the block variances leads to a variation in the resulting distortion from one block to another. To alleviate the non-uniformity among the encoded image, we design four clusters from the block power, in which each cluster has its own trellis codebook and different rates. The rate of each cluster is assigned through requiring a constant distortion per-letter. This gain-adaptive scheme 2 produces good visual and measurable quality at low rates.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.137-140
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• 2000

We provide an useful method to design codebooks with better performance than conventional methods. In the proposed method, new codevectors obtained by learning iterations are not the centroid vectors which is the representatives of partitions, but the vectors manipulated by the distance between new codevectors and old codevectors in the early stages of learning iteration. Experimental results show that the codevectors in the obtained by the proposed method converge to a better locally optimal codebook.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 춘계 학술대회 발표논문집
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• pp.87-90
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• 2005

Today's state-of the-art speech recognition systems typically use continuous distribution hidden Markov models with the mixtures of Gaussian distributions. To obtain higher recognition accuracy, the hidden Markov models typically require huge number of Gaussian distributions. Such speech recognition systems have problems that they require too much memory to run, and are too slow for large applications. Many approaches are proposed for the design of compact acoustic models. One of those models is subspace distribution clustering hidden Markov model. Subspace distribution clustering hidden Markov model can represent original full-space distributions as some combinations of a small number of subspace distribution codebooks. Therefore, how to make the codebook is an important issue in this approach. In this paper, we report some experimental results on various quantization methods to make more accurate models.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5063-5073
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• 2016

In this paper, an efficient texture compression method is proposed for fast rendering, which exploits the spatial correlation among blocks through intra-picture block matching. Texture mapping is widely used to enhance the visual quality of results in real-time rendering applications. For fast texture mapping, it is necessary to identify an effective trade-off between compression efficiency and computational complexity. The conventional compression methods utilized for image processing (e.g., JPEG) provide high compression efficiency while resulting in high complexity. Thus, low complexity methods, such as ETC1, are often used in real-time rendering applications. Although these methods can achieve low complexity, the compression efficiency is still lower than that of JPEG. To solve this problem, we propose a texture compression method by reducing the spatial redundancy between blocks in order to achieve the better compression performance than ETC1 while maintaining complexity that is lower than that of JPEG. Experimental results show that the proposed method achieves better compression efficiency than ETC1, and the decoding time is significantly reduced compared to JPEG while similar to ETC1.