쿼드트리 알고리즘을 이용한 비디오 서브밴드 코딩

안종구,추형석,An, Chong-Koo,Chu, Hyung-Suk 한국융합신호처리학회 2005 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.6 No.3

This paper presents the 3D wavelet based video compression system using quad-tree algorithm. The 3D wavelet based video compression system removes the temporal correlation of the input sequences using the motion compensation filter and decomposes the spatio-temporal subband using the spatial wavelet transform. The proposed system allocates the higher bit rate to the low frequency image of the 3D wavelet sequences and improves the 0.64dB PSNR performance of the reconstructed image in comparison with that of H.263. In addition to the limitation on the propagation of the motion compensation error by the 3D wavelet transform, the proposed system progressively transmits the input sequence according to the resolution and rate scalability. 본 논문에서는 3차원 웨이브릿 변환을 기반으로 하고 쿼드트리 코딩 알고리즘을 이용한 동영상 압축 시스템을 제안하였다. 3차원 웨이브릿 기반 비디오 압축 시스템은 3차원 웨이브릿 변환의 움직임 보상형 시간축 필터를 이용하여 입력영상신호의 시간적 상관관계를 제거하고, 공간상의 웨이브릿 변환에 의하여 시공간의 서브밴드로 분해한다. 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 영상에서 에너지가 집중된 저주파 영상에 상대적으로 비트율을 높게 할당하였고, H.263 알고리즘과 비교하여 복원된 영상의 PSNR 성능을 0.64dB 향상시켰다. 또한 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 변환을 이용하여 움직임 보상 에러의 전파를 제거하였고, 다분해능과 압축 비트율에 따라서 점진적 전송이 가능하다.

Identification of Acoustic Signals of Vehicles Using Bispectrum

안종구,이동민,이태호,An, Chong-Koo,Lee, Dong-Min,Lee, Tai-Ho The Acoustical Society of Korea 1992 韓國音響學會誌 Vol.11 No.1

어느 신호의 특성을 주파수 영역에서 해석할 때, 파워스펙트럼은 해석하고자 하는 신호의 위상에 관한 정보를 모두 잃어 버리는 단점이 있어서, 위상에 관한 정보를 필요로 하는 경우에는 파워스펙트럼 해석법은 그 이용에 제한을 받는다. 고차스펙트럼(특히 본 논문에서는 3차 스펙트럼인 바이스펙트럼)은 그 계산에 시간이 많이 걸리는 단점은 있으나 반면에 위상에 관한 정보를 잃지 않는다는 장점이 있다. 본 논문에서는 몇가지 이상적인 경우에 대한 바이스펙트럼의 예를 보이고, 실제로 노상에서 녹음된 자동차들의 엔진 소음에 대한 바이스펙트럼을 구한후, 이를 이용하여 음향 식별을 할 수 있음을 보였다. Since power spectrum has no information about the phase of a signal, the power spectral analysis technique can not be used to interpret the phase coherency of the signal produced by some nonlinear process. In this case, third-order spectrum, the so called bispectrum, is very useful in analyzing such signals. some typical computer simulation results are shown in order to represent the usefulness of the bispectrum, and the bispectra of the measured acoustic signals of three vehicles are shown in order to use to identify the sources of those signals.

신호 검출을 위한 적응형 신경망 필터에 관한 연구

안종구,추형석 한국융합신호처리학회 2004 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.5 No.2

본 논문에서는 다층 신경회로망의 구조를 가지며, 백프로퍼게이션 학습 알고리즘을 이용한 적응신호처리 시스템을 구현하였다. 최소자승 알고리즘을 이용한 적응 잡음 제거기는 기준 신호와 잡음과의 상관도에 영향을 많이 받고, 정보 신호가 잡음에 비하여 상대적으로 작은 경우에 한계를 보이고 있다. 이와 같은 잡음에 대하여 본 논문에서 제안된 시스템은 좋은 성능을 보인다. 또한, 은닉층의 수와 노드 수를 다르게 구성했을 경우에 시스템의 출력에 미치는 결과에 대하여 분석하였다. 제안된 적응 신호처리 시스템의 장점을 알아보기 위하여 성능 평가의 기준이 되는 최소자승 알고리즘을 이용한 시스템과 비교하였다. In this paper, the adaptive noise canceler using neural network with backpropagation is designed. The adaptive noise canceler using the least mean square algorithm has the large correlativity of the reference signal. The performance of the adaptive noise canceler shows the limitation when the information signal is relatively small to the noise. The system proposed in this paper plays an important role in denoising these signals. In addition, the experiments are carried out to analyze the effects of the number of hidden layers and nodes about the system. The performance of the proposed adaptive noise canceler is compared with that of the system which is used the least mean square algorithm.

고주파 서브밴드를 이용한 임계 계층적 블록 매칭 알고리즘에 관한 연구

안종구,추형석,이승협 한국융합신호처리학회 2006 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.15 No.1

This paper presents the hierarchical block matching algorithm using the 4 subbands of the wavelet transformation and the thresholding method. The proposed algorithm improves the PSNR performance of the reconstructed image using the 4 subbands of the wavelet transformation and reduces the computational complexity by thresholding the motion vector. The experimental results of the proposed algorithm for "Carphone" image and "Mother and Daughter" image show that if the thresholding value is 0, the computational complexity is increasing up to 16% and the PSNR performance of the reconstructed image improves the 0.16dB in comparison with that of the existing hierarchical motion estimation algorithm. In addition, as the thresholding value is increasing, the computational complexity reduces up to 8% and the PSNR performance of the reconstructed image is similar. 본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역의 4개의 서브밴드와 임계값 처리를 이용하는 계층적 블록 매칭 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 다분해능의 첫 번째 레벨에서 웨이브릿 변환 영역의 4개 서브밴드를 이용함으로써 복원된 영상의 PSNR 성능을 향상시켰고, 움직임 벡터에 대한 임계값 처리를 하여 계산량을 줄였다. Carphone 영상과 Mother and Daughter 영상에 대한 실험에서 기존의 계층적 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 임계값을 0으로 하였을 경우에 계산량은 최대 16%까지 증가하였으나 복원된 영상의 PSNR 성능은 최대 0.16dB 정도 향상된 결과를 보였고, 임계값을 증가시킴에 따라서 계산량은 최대 8%정도 줄고 복원된 영상의 PSNR은 비슷한 성능을 보였다.

광대역 이동 채널에서 적응형 OFDM 시스템을 위한 변조 기술에 관한 연구

안종구,추형석,An Chong-Koo,Chu Hyung-Suk 한국융합신호처리학회 2005 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.6 No.2

OFDM은 심볼간 간섭에 대한 강인성으로 인하여 4세대 광대역 이동통신에 적합한 변조방식으로 활발히 연구되고 있다. OFDM 전송 기술은 신호 대 잡음비에 따라서 각 부반송파의 변조기법을 적응적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 광대역 이동 채널에서 OFDM 시스템을 위한 적응적 변조기법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 목표 BER의 SNR 임계값을 이용하여 각 부반송파에 초기 비트를 할당하고, Chow 알고리즘을 적용하여 전체 비트수를 목표 비트수와 같게 제어한다. 또한, 제안한 알고리즘은 부반송파들을 블록으로 구성함으로써 부반송파의 비트할당을 위한 시그날링 오버헤드를 줄였다. 제안한 알고리즘은 광대역 이동채널에서 블록내의 부반송파의 수, 목표 BER, 그리고 도플러 주파수에 대한 적응형 OFDM 시스템의 성능을 평가하였다. OFDM is one of the promising modulation candidates for a fourth generation broadband mobile communication system because of its robustness against inter-symbol inteference(ISI). The OFDM transmission technique has the inherent flexibility to adapt the modulation scheme on each subcarrier according to the signal-to-noise ratio(SNR). In this paper, the adaptive modulation scheme of OFDM system is proposed in broadband mobile channel. The proposed algorithm allocates initially the number of bits in each subcarrier using the threshold SNR according to the target BER and controls the total number of target bits using the well-known algorithm of Chow et al. In addition, the subcarriers of the proposed algorithm are clustered in blocks, that the signalling overhead can be reduced for the bit allocation of subcarriers. For the simulated experiments, this paper presents an evaluation for the effects of target BER, the various numbers of subcarriers in the subband block, and Doppler frequency on the performance of adaptive OFDM in broadband mobile channel.

Digital Phase-Locked Loops의 위상 포착 관정에 관한 연구

안종구,은종관 대한전자공학회 1982 전자공학회지 Vol.19 No.5

본 논문에서는 Reddy와 Gupta가 제안한 1차 및 2차 디지탈 phase-locked loops(DPLL)에 관하여, 잡음이 없는 상태에서 위상 포착 과정을 연구하여 새로운 결과를 얻었다. 먼저 양자화단계 L과 위상 오차 상태수 N이 위상 포착 과정에서 중요한 위치를 차지하는 것을 보였다. 고정된 L단계 양자화 장치에서, N이 증가함에 따라, 포착 시간은 증가하고 동기 구속 범위는 감소하는 반면, 정상 상태에서의 위상 오차편차는 감소한다. L이 증가하는 경우에는, 포착 시간은 감소하고 동기 구속 범위가 증가하며, 또한 정상 상태에서의 위상 오차는 L의 변화에 거의 영향을 받지 않는다. 포착 과정에서 루프 필터가 미치는 영향에 관해서도 연구되었다. 필터의 변수를 크게 할수록 포착 시간을 줄이며, 구속 범위를 증가시킬 수 있다. 그러나 이 경우 정상 상태에서의 위상 오차 편차는 증가된다. 분석 결과들은 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 입증했다. In this Paper new results relating to the acquisition behavior of a class of first-and secondorder digital phase-locked loops (DPLL) originally proposed by Reddy and Cupta are presented in the absence of noise. It has been found that the number of quantization levels L and the number of phase error states N play important roles in acquisition. For a given L-level quantizer, as N increases, the acquisition time increases, and the lock range decreases. However, the deviation of the steady state phase error decreases in this case. When L increases, the acquisition time decreases, and the lock range increases. However, variation of L affects little for the steady state phase error. In addition, the effects of a loop filter on acquisition have also been considered. One can get smaller acquisition time and larger lock range as the filter parameter value becomes larger. However, deviation of the steady state phase error increases in that case. Analytical results have been verified by computer simulation.

고주파 서브벤드를 이용한 임계 계층적 블록 매칭 알고리즘에 관한 연구

안종구,이승협,추형석,An, Chong-Koo,Lee, Seng-Hyup,Chu, Hyung-Suk 한국융합신호처리학회 2006 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.7 No.4

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역의 4개의 서브밴드와 임계값 처리를 이용하는 계층적 블록 매칭 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 다분해능의 첫 번째 레벨에서 웨이브릿 변환 영역의 4개 서브밴드를 이용함으로써 복원된 영상의 PSNR 성능을 향상시켰고, 움직임 벡터에 대한 임계값 처리를 하여 계산량을 줄였다. Carphone 영상과 Mother and Daughter 영상에 대한 실험에서 기존의 계층적 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 임계값을 0으로 하였을 경우에 계산량은 최대 16%까지 증가하였으나 복원된 영상의 PSNR 성능은 최대 0.16dB 정도 향상된 결과를 보였고, 임계값을 증가시킴에 따라서 계산량은 최대 8%정도 줄고 복원된 영상의 PSNR은 비슷한 성능을 보였다. This paper presents the hierarchical block matching algorithm using the 4 subbands of the wavelet transformation and the thresholding method. The proposed algorithm improves the PSNR performance of the reconstructed image using the 4 subbands of the wavelet transformation and reduces the computational complexity by thresholding the motion vector. The experimental results of the proposed algorithm for 'Carphone' image and 'Mother and Daughter' image show that if the thresholding value is 0, the computational complexity is increasing up to 16% and the PSNR performance of the reconstructed image improves the 0.16dB in comparison with that of the existing. hierarchical motion estimation algorithm. In addition, as the thresholding value is increasing, the computational complexity reduces up to 8% and the PSNR performance of the reconstructed image is similar.

백프로퍼게이션의 신경회로망을 이용한 적응잡음제거기 구현

추형석,안종구 울산대학교 1999 공학연구논문집 Vol.30 No.1

본 논문에서는 다층 신경회로망의 구조를 가지며, 백프로퍼게이션 학습 알고리즘을 이용한 적응신호처리 시스템을 구현하였다. 최소자승 알고리즘을 이용한 적응 잡음 제거기는 기준 신호와 잡음과의 상관도에 영향을 많이 받고, 신호가 잡음에 비하여 상대적으로 작은 경우에 한계를 보이고 있다. 이와 같은 잡음에 대하여 본 논문에서 제안된 시스템은 좋은 성능을 보인다. 또한, 은닉층의 수와 노드 수를 다르게 구성했을 경우에 시스템의 출력에 미치는 결과에 대하여 분석하였다. 제안된 적응 신호처리 시스템의 장점을 알아보기 위하여 성능 평가의 기준이 되는 최소자승 알고리즘을 이용한 시스템과 비교하였다. In this paper, the adaptive noise canceler using neural network with backpropagation is designed. The adaptive noise canceler using the least mean square algorithm has the large correlativity of the reference signal and shows the limitation when the signal is relatively small to the noise. The system proposed in this paper plays an important role in denoising these signals. In addition, the experiments are carried out to analyze the effects of the number of hidden layers and nodes about the system. The performance of the proposed adaptive noise canceler is compared with that of the system which is used the least mean square algorithm.

전달함수를 이용한 부유식 해양구조물의 저주파 진동 해석

황영도,안종구 울산대학교 1996 공학연구논문집 Vol.27 No.1

불규칙파에 의한 부유식 해양 구조물의 진동에는 2차 비선형성이 주된 역할을 한다고 알려져 있다. 2차 비선형성이란 2개의 주파수 성분이 상호작용하여 그 합 혹은 차의 주파수 성분이 결과로서 생기는 경우인데 볼테라 급수를 이용하여 이러한 2차 비선형성의 커플링(coupling) 현상을 해석하였다. 본 논문에서는 불규칙 해상에서 해양구조물의 진동을 해석하기 위하여, 불규칙파를 입력으로 하고 해양구조물의 진동을 추정하고, 불규칙파에 의하여 부유식 해양 구조물에서 생기는 3개의 주파수 성분의 커플링 현상을 해석하였다. One of the examples of the three-wave coupling phenomena is the low-frequency oscillation of floating sea structures. The second-order Volterra series, which is one of the the simplest Volterra series, is used in order to analyze the three-wave coupling phenomena ins the second-order nonlinear system. The objects of this research are (1)the analysis of the oscillation of the floating sea structure by using the estimation of the linear transfer functions and the quadratically nonlinear transfer functions of the structure of which the input is the random waves and of which the output is the oscillation of the structure and (2)the analysis of the three-wave coupling phenomena by using the transfer functions.

HMM을 이용한 음성 자동분절에 관한 연구

김석수,안종구 울산대학교 1997 공학연구논문집 Vol.28 No.1

음성 인식기로 사용되고 있는 HMM을 확장된 분류의 음소를 기본 단위로 하여 연속 음성 문장의 음성 분절에 이용하였다. 음소의 분류를 자음, 모음, 묵음, 유음 그리고 비음의 5가지 음소와 정지 자음, 비정지 자음, 모음, 묵음, 유음, 그리고 비음의 6가지 음소로 구성된 두 분류로 나누었다. HMM의 교육과정에서 사용된 씨앗 문장의 데이터 베이스(DB)는 수작업으로 분절된 30개의 연속 음성 문장이다. 교육된 HMM을 이용하여 분절을 시도하고, 분절된 문장을 데이터 베이스 확장에 사용하였다. 이 과정을 확장된 문장의 수가 120개가 될 때까지 반복하였다. 연속 음성의 분절은 화자 독립인 경우에 대하여 시도하였으며, 두 가지의 분류에 대하여 분절 결과를 비교하였다. 제안된 분류에 대하여는 각 상태의 혼합 계수(mixture coefficient)의 개수 변화에 따라 분절 결과를 비교하였고, 교육된 HMM을 이용하여 자동 분절된 음소의 경계 구간과 수작업으로 분절한 음소의 경계 구간을 비교, 분석하였다. We proposed a hidden Markov model(HMM), which is used as a speech recognizer, for the segmentation of the continuous speech. The one is composed of vowel(V), consonant(C), silence(S), liquid(L) and nasal(N) and the other is composed of stop consonant(SC), non-stop consonant(NC), silence(S), liquid(L) and nasal(N). The trained HMM is used for the automatic phoneme segmentation and the segmented sentences are added into the DB. This process is iterated until the umber of sentences of independent speaker is 120. The results of the two segmented groups are compared. The boundaries of the phonemes, which are segmented by the trained HMM, are compared with those of the phonemes which are segmented by hand. The seed-sentences used in the training of the HMM are the 30 continuously spoken sentences, which are segmented by hand.