정확한 음성 구간 검출은 음성 인식 및 음성 코딩 그리고 음성 통신 시스템 등과 같은 음성 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 실제 운전하고 있는 상태에서 다양한 차량 노이즈 환경의 음성 구간 검출 방법을 제안한다. 기존의 음성 구간 검출은 시간 에너지, 주파수 에너지, 영 교차율, spectral entropy 등 다양한 방법을 사용하였으며 잡음 환경에서 급격하게 성능이 저하되는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 spectral entropy를 기반으로 하여 MFB(Mel-frequency Filter Banks) spectral entropy, 기울기 FFT(Fast Fourier Transform) spectral entropy, 기울기 MFB spectral entropy를 이용한 음성 구간 검출 방법을 제안한다. MFB는 멜 스케일과 FFT를 곱한 것으로 멜 스케일은 인간이 소리를 인지할 때 주파수에 대해 비선형적인 스케일이며 음성의 특징을 잘 반영한다. 제안한 MFB spectral entropy 방법은 다양한 차량 잡음 환경에서 음성 및 비음성 분별 능력을 향상시킬 수 있으며 실험 결과 93.21%의 음성 구간 검출율을 나타내었다. 이는 기존의 spectral entropy 방법과 비교할 때 MFB를 이용한 음성 구간 검출 방법이 3.2%의 검출율이 향상되었다.
본 연구에서 망동기 시스템의 동기 기준 클럭과 시스템 클럭간에 발생하는 위상 오차를 최소화하기 위한 새로운 위상 오차 검출방식이 제안되었고 이 방식을 디지털 처리 위상 동기 루프(digital processing phase locked loop:DP-PLL) 시스템에 적용하였다. 두 클럭간에 발생하는 위상 오차는 지연된 n-탭 상승 에지 클럭으로 구성한 위상 오차 검출기에 의해 위상 오차 변이 (PEV:Phase Error Variation)로 출력된다. 위상 오차 변이는 5ns해상도로 검출되며 검출된 위상 오차 변이는 알고리즘에 의해 최적의 D/A변환기 계수를 추적하면서 위상 동기를 유지한다. 실험결과 위상 검출기는 빠르고 정확한 위상 추적 특성을 갖고 있으며 루프제어 알고리즘은 우수한 지터 억압 특성을 나타내었다.
벡터 양자화기를 이용하여 영상의 부호화기를 설계하는데 있어서 2차원 이산여현 변환(2D-Discrete Cosine Transform)에 근거한 DCT 맵(map)과 새로운 부호책(codebook) 설계로서 알고리듬을 제안한다. 영상을 작은 부블럭으로 나누고 2차원 이산여현변환 으로 대부분의 정보를 포함하는 부분, 즉 부호화하기 어려운 부분과 부호화하기 쉬운 적은 정보를 포함하는 영역으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징 들을 2차원 이산여현변환으로 추출한다. 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리로 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어 진다. 2진 트리의 중간 노드에서 각 학 습 벡터는 그 노드에서의 문턱 값과 비교하여 두개의 아래 노드중 하나에 속하게 된다. 국제 표준화상인 Lenna와 Boat 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN과 CVQ 알고리듬에 비하여 수행 시간을 줄이고, PNN 알고리듬보다는 각각 약0.45 dB과 0.33 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 0.05 dB과 0.1 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
음성이 패킷망을 통해 전송될때 각각의 call들에 의해서 발생되는 패킷들은 statistical multiplexer에 의해 다중화 되는데 이때 overload control이 필요하다. Overload control 방식은 음성 traffic을 coding하는 방식과 밀접한 관계가 있으며 그동안 많은 연구가 진행되어 왔다. CCITT에서는 최근에 packetized voice protocol에 대한 권고안 초안인 G.764를 작성하였는데 여기에서 embedded coding을 사용하는 경우에 bit dropping 방식을 사용하면 매우 훌륭하게 overload control을 할 수 있다는 사실을 언급하였다. 이에 따라 본 논문에서는 음성을 embedded ADPCM으로 coding하여 CCITT권고안 G.764에 따라 전송하는 경우에, bit dropping 방식에 따른 overload control 방식을 사용하는 패킷 multiplexer의 성능을 분석하고자 한다. 성능 분석을 위해서는 먼저 multiplexer에 도착하는 중첩된 packet arrival process에서 패킷들의 interarrival time들 간에 존재하는 큰 correlation을 정확히 나타낼 수 있는 수학적인 model이 필요하다. 본 논문에서는 Poisson process나 birth-and-death process에 비해 이들 packet arrival process를 상대적으로 정확히 표현할 수 있는 Makov-modulated Poisson Process(MMPP)를 사용하여 모델링을 하였다.따라서 성능분석은 MMPP/G/1 queueing system에 대한 분석과 비슷하다. 다만 서비스 시간의 분포가 시스템의 상태에 따라 달라지는데 이러한 경우에 대해서는 기존의 논문에서 분석되지 않았다. 성능분석을 통하여 queue에서 서비스를 기다리는 패킷의 수에 대한 분포의 Z-transform을 구하고 이를 이용하여 임의의 시간에서의 queue length와 waiting time의 평균과 표준편차를 구하였다. 이를 통하여 bit dropping 방식에 의한 overload control이 음성의 질을 많이 저하시키지 않으면서도 overload control을 하지 않을 때에 비해 statistical multiplexer에서 훨씬 많은 수의 call을 수용할 수 있도록 하는 효과를 가진다는 사실을 확인 하였다. 또한 패킷이 queue에서 떠난 직후와 임의의 시간에서 구한 queue length와 waiting time의 평균과 표준편차가 매우 비슷하다는 사실을 알 수 있었다. 본 논문에서와 마찬가지로 임의의 시간에서의 분석은 매우 복잡한 경우가 대부분이므로 이러한 사실을 이용하면 매우 간단히 성능분석을 할 수 있을 것이다.
본 논문은 HEVC(high efficiency video coding) 인코더의 인코딩 시간을 줄이기 위한 고속 인트라 예측 방식을 제안한다. 제안하는 고속 인트라 예측 방식은 쿼드트리 구조와 SATD(Sum of Absolute Transformed Differences)를 사용한다. HEVC는 $8{\times}8$ 이상의 블록에서 SATD 값을 구하기 위해 $8{\times}8$ hadamard 변환을 이용한 $8{\times}8$ SATD 값을 사용한다. 제안하는 방식은 $16{\times}16$ 이상의 블록에서 각각의 $8{\times}8$ SATD 결과를 이용해서 최적 SATD 값을 산출한다. 그 후, RDO를 위한 후보 모드의 SATD와 산출된 최적 SATD의 비교를 기반으로 후보 모드를 제거한다. 후보 모드를 제거함으로써 제안하는 방식은 RDO의 연산을 줄이고 전체 인코딩 시간을 줄이게 된다. 제안하는 방식은 $8{\times}8$ 블록에서는 추가로 $4{\times}4$ SATD를 사용하여 최적 SATD를 구한다. 실험 결과 제안하는 방식은 거의 압축 성능 손실 없이 HM 12.1에 비해 5.33%의 인코딩 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 양자화 계수가 0이 되는 위치를 예측하여 축소된 영역내에서 DCT (Discrete Cosine Trans-form)를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 제안한 알고 리즘은 FDCT(Forward DCT)와 IDCT(Inverse DCT)의 계산량을 줄여 부호와 시간과 복호 화 시간을 감소시킬 뿐만 아니라, 허프만(huffiman) 부호화시에도 각각의 불럭에 대하여 분류된 블럭 크기에 따라 각기 다른 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 압축률 을 증가시킨다. 기존의 영상 부호화 방법은 모든 블럭에 대하여 똑같은 DCT 계산과 지그재그 스캔을 행한다. 그렇지만, 제안한 알고리즘은 부호화시에 분류된 블럭 크기 밖의 양자화 계수에 대해 FDCT를 계산하는 대신 0을 대입함FDCT 계산 시간을 줄인다. 또한, 복호화시에는 분류된 블럭 크기내에 존재하는 역양자화 계수만 가지고 IDCT를 수행함으로써 IDCT 계산 시간을 줄인다. 추가하여, 제안한 알고리즘은 분류된 블럭 특성에 적합한 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 Run-length를 줄여서, 향상된 압축률을 제공한다. 한편, 제안한 알고리즘은 DCT에서 압축률과 화질면에서는 최적이지만 부호와 시간과 복호화 시간이 많이 걸리는 16*16 블럭의 처리에도 적용되어질 수 있다. 또한, 실시간을 요구하는 동영상 부호화로 확장되어 질 수 있다.
본 논문에서는 영상 전송을 위한 벡터 양자화기를 설계할 때 2차원 DCT에 근거한 DCT 맵과 유한상태 벡터 양자화를 이용하는 새로운 부호책(codebook) 설계 알고리듬을 제안한다. 영상을 윤곽선이 많은 부분과 적은 부분으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징들을 2차원 DCT로 추출한다. 유한상태 벡터 양자화기의 마스터 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리를 사용하여 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어진다. 이와 같이 작성된 마스터 부호책으로부터 상태 부호책을 작성하여 입력 벡터에 대하여 마스터 부호책이 아닌 상태 부호책으로부터 부호단어를 찾는다. 또한 인덱스의 부호화는 고속 디지털 전송에 중요한 부분이기 때문에 고정길이의 부호를 엔트로피 부호화 법칙에 따라 가변 길이의 부호로 바꾸어 수행한다. 즉, 설계한 부호책에서 각 부호에 전송 부호 할당은 허프만 부호화를 수행하는데, 허프만 트리에서의 허프만 코드의 생성을 빠르게 하기 위해 본 논문에서는 트리의 단방향 분포 허프만 트리 알고리듬을 제안한다. Einstein과 Bridge 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN 알고리듬보다는 각각 2.94 dB과 2.48 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 1.75 dB과 0.99dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
Gene identification is at the center of genomic studies. Although the first phase of the Encyclopedia of DNA Elements (ENCODE) project has been claimed to be complete, the annotation of the functional elements is far from being so. Computational methods in gene identification continue to play important roles in this area and other relevant issues. So far, a lot of work has been performed on this area, and a plethora of computational methods and avenues have been developed. Many review papers have summarized these methods and other related work. However, most of them focus on the methodologies from a particular aspect or perspective. Different from these existing bodies of research, this paper aims to comprehensively summarize the mainstream computational methods in gene identification and tries to provide a short but concise technical reference for future studies. Moreover, this review sheds light on the emerging trends and cutting-edge techniques that are believed to be capable of leading the research on this field in the future.
In this paper we propose an adaptive fast image restoration filter, which is suitable for reducing the blocking artifacts in the compressed image in real-time. The proposed restoration filter is based on the observation that quantization operation in a series of coding process is a nonlinear and many-to-one mapping operator. And then we propose an approximated version of constrained optimization technique as a restoration process for removing the nonlinear and space varying degradation operator. We also propose a novel block classification method for adaptively choosing the direction of a highpass filter, which serves as a constraint in the optimization process. The proposed classification method adopts the bias-corrected maximized likelihood, which is used to determine the number of regions in the image for the unsupervised segmentation. The proposed restoration filter can be realized either in the discrete Fourier transform domain or in the spatial domain in the form of a truncated finite impulse response (FIR) filter structure for real-time processing. In order to demonstrate the validity of the proposed restoration filter experimental results will be shown.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호화기에서 사용되는 TU(Transform Unit) 분할이 깊이에 따라 속도와 화질과 압축률에 미치는 영향을 분석한다. 현재 HD 영상의 표준 부호화기로 사용되던 H.264/AVC 를 대신할 차세대 부호화기인 HEVC 에 대한 표준화 작업이 이루어지고 있으며 이러한 HEVC 부호화기의 특징 중 하나로 영상 압축 시 CU, PU, TU 로 세분화 된 단위를 사용한다는 점을 들 수 있다. HEVC의 reference software 인 HM 의 경우 기존 H.264/AVC 에 비하여 UHD 영상에서 최대 40%에 가까운 비트 절감률을 보이지만 최적화가 이루어지지 않아 실시간 부호화에는 적합하지 않은 속도를 보인다. HM 에서는 각 CU 나 TU 에 대하여 quadtree 형식으로 분할하여 부호화를 수행한 후 최적의 분할 형태를 취하는 방식을 사용하기 때문에 많은 시간을 소요하게 되며 분할되는 깊이에 비례하여 기하급수적으로 속도가 느려지게 된다. 본 논문에서는 TU 가 분할되는 깊이가 부호화 화질과 속도에 어느 정도 영향을 미치는지를 분석하고 화질 손상을 최소화 하는 최적의 TU 분할 깊이를 제안하여 보기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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