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2 단 Self-Organizing Feature Map 을 사용한 변환 영역 영상의 벡터 양자화
이동학,김영환 대한전자공학회 1995 전자공학회논문지-B Vol.b32 No.3
This paper presents a new classified vector quantization (VQ) technique using a neural network model in the transform domain. Prior to designing a codebook, the proposed approach extracts class features from a set of images using self-organizing feature map (SOFM) that has the pattern recognition characteristics and the same as VQ objective. Since we extract the class features from the training images unlike previous approaches, the reconstructed image quality is improved. Moreover, exploiting the adaptivity of the neural network model makes our approach be easily applied to designing a new vector quantizer when the processed image characteristics are changed. After the generalized BFOS algorithm allocates the given bits to each class, codebooks of each class are also generated using SOFM for the maximal reconstructed image quality. In experimental results using monochromatic images, we obtained a good visual quality in the reconstructed image. Also, PSNR is comparable to that of other classified VQ technique and is higher than that of JPEG baseline system.
초고속 근거리 무선 전송 기술을 이용한 스마트폰 응용 서
이동학,박원형 에스케이텔레콤 (주) 2011 Telecommunications Review Vol.21 No.2
휴대기기의 컨버전스 경향에 따라 다양한 네트워크에서 멀티미디어 서비스를 제공하려는 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 특히 컨텐츠의 고품질, 대용량 데이터를 처리하기 위해서는 휴대기기의 컴퓨팅 성능의 향상과 스토리지 크기의 증가가 가속화되고 있으며 기기 간 고속 데이터 전송 및 HD급 실시간 영상 전송을 가능하게 하기 위한 기술로 초고속 근거리 무선 전송 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 60GHz 대역의 기술을 중심으로 초고속 근거리 무선 전송 기술의 가치, 기술 및 표준화 현황을 살펴보고 이동통신사 관점에서 스마트폰에 적용하기 위한 요구사항 및 응용 서비스를 제안한다.