• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2783-2785
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• 2003

In multi-dimensional magnetic resonance imaging, data is obtained in the spatial frequency domain. Since the signal variation in the spatial frequency domain is much larger than that in the spatial domain, analog-to-digital converts with wide conversion bits are required. In this paper, the quantization noise in magnetic resonance imaging is analyzed. The signal-to-quantization noise ratio(SQNR) in the reconstructed image is derived from the level of quantization in the data acquisition. Since the quantization noise is proportional to the signal amplitude, it becomes more dominant in high field imaging. Using the derived formula the SQNR for several MRI systems are evaluated, and it is shown that the quantization noise can be a limiting factor in high field imaging, especially in three dimensional imaging in magnetic resonance imaging.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.237-246
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• 2016

DIBR (Depth Image Based Rendering)은 동일 시점의 색상 영상과 깊이 영상을 참조해서 임의 개수의 중간 시점 영상을 생성하는 기법으로 무안경식 다시점 입체 디스플레이를 위한 콘텐츠 제작에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 DIBR 기법을 사용해서 생성되는 다시점 중간 영상의 객관적 품질에 깊이 정확도가 미치는 영향에 대해 설명한다. 본 연구는 먼저 사람이 인지할 수 없는 범위에서 왜곡을 보장하기 위한 최소 깊이 양자화 계수를 도출한다. 그리고 장면 구성의 특성에 따라 같은 양자화 수준에서 깊이 정보의 정확도를 효과적으로 표현하기 위한 비균등 영역분할 양자화 방법을 선형 양자화와 비교 분석한 결과를 제시한다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.732-743
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• 2008

본 논문은 H.264/AVC가 이전의 비디오 코덱에서 사용하는 8$\times$8 변환이 아닌 4$\times$4 변환을 도입하면서 인트라 및 인터 예측 성능을 높인 반면 공간적 압축도가 낮은 점을 개선하기 위한 다차원 변환 방법을 제안한다. 다차원 변환 방법은 H.264/AVC가 갖는 시간적 예측의 장점과 공간적 압축도를 동시에 충족시킬 수 있는 방법이다. 먼저 실험을 통해 다차원 DCT가 H.264/AVC의 2차원 정수 변환(Integer Transform)보다 에너지 압축율이 높다는 것을 보였다. 다차원 DCT를 위한 정수형 변환과 양자화기를 설계하였으며, H.264에서 사용하는 컨텍스트 기반 적응 가변 길이 코딩 (CAVLC)을 엔트로피 코더로 사용하여 다차원 부호화기를 설계하였다. 다차원 부호화기에는 다차원 변환에 따른 블록 주사 방식과 파라미터 갱신, 다차원 변환 모드 선택 등의 도구가 적용되었다. 실험 결과, 다차원 부호화기는 낮은 비트율에서 H.264/AVC와 유사한 압축 효율을 보였지만, 엔트로피와 0이 아닌 계수를 계산하여 비교한 통계적 성능 비교에서는 높은 성능을 보였다. 따라서, 다차원 부호화에 대한 추가적인 연구가 진행된다면 기존의 H.264/AVC의 성능을 보완할 수 있는 부호화 알고리즘으로서 발전할 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.375-382
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• 2016

본 논문에서는 다차원 인접화소 간 명암차 기반 극좌표의 비선형 양자화 히스토그램을 이용한 서명인식을 제안한다. 다차원 인접화소 간 명암차는 기준화소를 중심으로 횡방향, 종방향, 대각 방향, 역대각 방향 각각의 이웃화소 간 명암차이고, 극좌표는 횡과 종 방향 및 대각과 비대각 방향 각각의 직교좌표로부터 변환된 좌표이며, 비선형 양자화 히스토그램은 반복계산 기법인 Lloyd 알고리즘에 의해 극좌표 값을 비균일 양자화한 히스토그램이다. 여기서 4방향 명암차의 극좌표 히스토그램은 대응하는 화소간의 상관성을 좀 더 많이 고려할 뿐만 아니라 히스토그램의 수를 감소시켜 계산부하를 줄이기 위함이다. 또한 비선형 양자화는 화소간의 명암변화의 속성을 더욱 더 잘 반영할 뿐만 아니라 저차원의 히스토그램 레벨을 얻기 위함이다. 제안된 기법을 256*256 픽셀의 90개(3인*30개) 서명들을 대상으로 city-block거리, Euclidean 거리, 순서값, 그리고 정규상호상관계수 각각의 정합척도에 기반 한 실험결과, 선형 양자화 기반 히스토그램에 비해 우수한 인식성능을 가지며, Euclidean 거리가 가장 우수한 정합척도임을 확인하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.1133-1138
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• 2000

This paper describes a signal recognition method for diagnosing the rotating machinery using wavelet-aided Self-Organizing Feature Map(SOFM). The SOFM specialized from neural network is a new and effective algorithm for interpreting large and complex data sets. It converts high-dimensional data items into simple order relationships with low dimension. Additionally the Learning Vector Quantization(LVQ) is used for reducing the error from SOFM. Multi-resolution and wavelet transform are used to extract salient features from the primary vibration signals. Since it decomposes the raw timebase signal into two respective parts in the time space and frequency domain, it does not lose either information unlike Fourier transform. This paper is focused on the development of advanced signal classifier in order to automatize vibration signal pattern recognition. This method is verified by the experiment and several abnormal vibrations such as unbalance and rubbing are classified with high flexibility and reliability by the proposed methods.