• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.373-379
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• 2015

본 논문에서는 실시간으로, 문서, 웹 페이지, 블로그, tweet 등 텍스트 정보와 센서, 머신데이터등 IoT의 데이터가 생성되는 상황에서 새로 추가되는 데이터들을 기존에 만들어진 VQ 코드북에 추가시키면서, 기존 VQ 코드북 모델을 실시간으로 갱신하기 위한 온라인 VQ 코드북 생성 방법을 제안한다. 기존에 일괄 작업으로 만들어진 VQ 코드북의 성능을 저하시키지 않으면서, 새로 추가된 데이터를 활용하여 VQ 코드북을 점진적으로 수정하는 방식으로 삼각 부등식을 활용하여 높은 정확도와 속도를 보일 수 있었다. 테스트 데이터에 적용한 결과 일괄 작업과 유사한 성능을 보이면서, 다른 온라인 K-Means 보다 빠른 속도를 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.365-371
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• 2014

빅 데이터(Big Data)시대로 접어들면서 기존의 IT 환경에서 만들어진 알고리즘들은 하둡과 같은 분산 아키텍처에 그대로 적용할 수 없거나 효율이 떨어진다. 따라서, 맵리듀스와 같은 분산 프레임워크를 적용한 새로운 알고리즘들이 필요하다. 벡터 양자화에 많이 사용되는 Lloyd의 알고리즘도 맵리듀스를 사용하여 개발이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존의 맵리듀스를 사용한 분산 VQ 코드북 생성 알고리즘을 수정하여 좀 더 빠른 분석 결과를 보일 수 있는 디컴바인드 분산 VQ 코드북 생성 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘을 빅 데이터에 적용한 결과 기존 방법보다 높은 성능을 보인 것을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권4호
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• pp.422-431
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• 2000

본 논문에서는 주성분 해석 기법에 기반한 새로운 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 주성분 해석 알고리즘은 입력 영상벡터를 더 작은 차원의 특징 벡터로 변환시키는데 사용되며, 변환된 영역에서 특징 벡터의 군집을 최적으로 결정된 분할 초평면을 이용하여 두 군집으로 분할하는 과정을 반복 함으로써 코드북을 생성한다. 본 논문에서는 연산 시간이 오래 걸리는 최적 분할 초평면 탐색을 (1) 분할 초평면은 특징 벡터의 주축에 수직이며, (2) 좌우측 부군집의 오차의 균형점과 일치하며, (3) 좌우측 부군집의 오차를 점진적으로 조정함으로서 연산 수행 시간을 크게 단축시켰다. 제안한 주축 연속 분할은 분할전후의 오차의 감축이 가장 큰 군집에 대해, 전체 군집의 오차가 설정한 수준보다 작을 때까지 연속적으로 수행된다. 실험 결과 제안한 주성분 해석 기반 벡터 양자화 방법은 SOFM을 이용한 방법보다 수행시간이 빠르며 K-mean 알고리즘을 이용한 방법보다 복원 성능이 뛰어남을 볼 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.579-582
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• 2001

벡터변형은 벡터 양자화(VQ)와 부호화를 통합한 새로운 방법이다. 최근까지 부호화에 적용된 코드북 생성은 LBG 알고리즘이었으나 신경회로망을 기반으로 한 자기생성 특성맵(SOFM: Self Organizing Feature Map)의 장점을 이용하면 시스템의 성능을 개선할 수 있다는 점에 착안하였다. 본 논문에서는 SOFM 알고리즘을 적용한 VTC(Vector Transformation coding)코드북 생성과 LBG 알고리즘의 부호화률에 대한 결과를 비교하여 분석하였다. 벡터 양자화의 문제점은 계산의 복잡성과 코드북 생성에 있으므로 본 연구에서는 이 문제의 해결을 위해 신경망 접근법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.1737-1744
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• 2004

In the compression methods widely used today, the image compression by VQ is the most popular and shows a good data compression ratio. Almost all the methods by VQ use the LBG algorithm that reads the entire image several times and moves code vectors into optimal position in each step. This complexity of algorithm requires considerable amount of time to execute. To overcome this time consuming constraint, we propose an enhanced self-organizing neural network for color images. VQ is an image coding technique that shows high data compression ratio. In this study, we improved the competitive learning method by employing three methods for the generation of codebook. The results demonstrated that compression ratio by the proposed method was improved to a greater degree compared to the SOM in neural networks.

• 한국음향학회지
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• 제8권5호
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• pp.102-112
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• 1989

본 논문은 불특정 화자의 DDD 지역명 인식 실험에 관한 것으로 VQ(Vector Quantization) 방식을 이용하여 실험하였고 인식대상 어휘로는 다이얼링 시스템의 응용을 목적으로 전국 146재의 DDD 지역명을 선정하였다. 특징 파라메타로는 12차 LPC Cepstrum 계수를 사용하여 코우드북을 작성하였으며, 중심점을 찾는 방법으로는 MINSUM 방법과 MINIMAX 방법을 사용하였고 코우드북 작성에는 Splitting rule 3가지를 사용하였다. 코우드북도 Single Section 코우드북과 시간정보를 포함하는 Multi Section 코우드북으로 나누어 작성하였고 Section을 Overlapping 하여가면서 코우드북을 작성하여 실험하였다. 실험 결과 minsum 방법이 minimax 보다 인식률이 좋은 것으로 나타났으며 화자 독립의 경우 약 $90\%$의 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2615-2628
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• 1997

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.