• 한국통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.772-780
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• 1994

2-채널 결합 코드북을 사용한 벡터 양자화는 계산의 복잡성과 코드북의 기억용량을 줄일 수 있는 효과적인 방법으로 연구되었다. 본 논문에서는 FSVQ를 할 땐 나타나는 상태-코드북의 수를 줄이기 위한 방법으로 2-채널 결합 코드북을 이용하는 방법을 제안하였다. 2-채널 결합 벡터 양자화에서 입력벡터는 각 코드북의 상태데 따른 상태-코드북을 이용하여 부호화를 한다. 그리고 블록 부호화에서 나타나는 블록화 현상을 줄이며 높은 부호화 이득을 얻기 위한 방법으로 LOT를 적용하였다. 결과로 FSVQ는 일반적 벡터 양자화에 비하여 보다 높은 데이터 압축율을 얻을 수 있지만 매우 많은 상태 코드북을 가지는 단점을 가지고 있다. 그러나 2-채널 결합 코드북을 이용한 FSVQ는 하나의 코드북을 사용한 기존의 FSVQ에 비하여 PSNR면에서는 약간의 손실이 있다는 단점을 가지지만 상태-코드북의 수를 현저히 감소시킬 수 있는 장점을 갖는다. 그리고 공간영역 신호에서의 FSVQ보다 LOT영역 신호에서의 FSVQ는 블록화를 줄일 수 있을 뿐 아니라 보다 높은 PSNR을 얻을 수 있는 효율적인 방법으로 나타났다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권6호
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• pp.127-136
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• 1998

본 논문에서는 혼합형 구조를 이용한 새로운 MVQ(Multistage Vector Quantizer)를 제안한다. 기존의 MVQ는 입력 신호에 대하여 모든 단의 양자화기가 부호화를 수행한 반면에 본 논문에서는 선택적으로 동작하도록 설계한다. 제안한 양자화기으 첫 번째 단은 FSVQ로 구성하고 두 번째 단은 일반 VQ(Vector Quantizer)로 구성한 혼합형 구조이다. 입력 블럭은 우선 첫 번째 단의 FSVQ를 이용하여 부호화 한다. 이때 원 신호와 상태 부호책에서 선택된 부호 벡터 사이의 유클리디안 왜곡량이 미리 설정한 임계값보다 작으면 두 번째 단의 양자화기를 이용하지 않고, 유클리디안 왜곡량이 미리 설정한 임계값보다 클 경우는 두 번째 단의 일반 VQ도 이용하여 영상을 부호화 한다. 기존의 MVQ는 일반 VQ와 비교하였을 때 부호화 복잡도가 낮다는 장점이 있는 반면 화질이 저하되고 비트율 감소 효과는 없는 반면에 제안한 방법은 비트율을 감소를 가져올 뿐 만 아니라 화질상의 개선도 얻을 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.90-97
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• 2003

본 논문은 FSVQ(first section vector quantization)와 퍼지 개념을 이용한 HMM(hidden Markov model)에 기초를 둔 음성인식을 제안한다. 제안된 연구 방법에서는 첫 번째 구간의 코드북(codebook)을 만든 후, 첫 번째 구간의 코드북으로부터, 퍼지 개념을 도입하여 확률값이 큰 순서에 의해 다중 관측열을 구한다. 그 다음, 코드북으로부터 첫 번째 구간의 관측열을 학습시키고 인식할 때에도 같은 개념으로 첫 번째 구간에서의 확률 값이 가장 높은 단어를 인식된 단어로 선택한다. 인식 대상 어휘로는 전철역명을 선택하였으며, 특징 파라메타로는 LPC ？스트럼을 사용하였다. 제안된 방법에 의한 인식 실험을 수행하는 것 이외에도 비교를 위하여 이전에 실험한 몇 가지 방법의 인식 실험을 같은 조건하에서 같은 데이터로 수행한다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 FSVQ와 퍼지 개념을 이용한 HMM에 기초를 둔 방법이 다른 음성 인식방법들보다 인식률이 우수함을 입증하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.491-502
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• 2004

본 논문은 화자 독립의 단독어 인식에 관한 연구로써, FSVQ(first section vector quantization), 퍼지 이론 및 이중 스펙트럼 특징을 이용한 HMM(hidden Markov model) 모델을 제안한다. 제안된 연구 방법에서, 이중 특징 파라메타로써 LPC ？스트럼과 LPC 스트럼의 회귀 계수를 사용한다. 학습 데이터는 몇 개의 구간으로 나누어지며, 첫 번째 구간의 코드북(codebook)을 만든 후, 첫 번째 구간의 코드북으로 부터, 퍼지 개념을 도입하여 확률 값이 큰 순서에 의해 다중 관측열을 구한다. 그 다음, 첫 번째 구간의 관측열을 학습시키고, 같은 방법으로 확률 값을 얻은 단어가 인식되어 진다. 제안된 방법에 의한 인식 실험을 수행하는 것 이외에도 비교를 위하여 다른 방법의 인식 실험을 같은 조건하에서 같은 데이터로 수행하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법이 다른 방법들보다 인식률이 우수함을 입증하였다. 입증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.1013-1020
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• 2000

In this paper, we propose an algorithm which segments hierarchically blocks of image using discrete cosine transform(DCT) and execute finite-state vector quantization (FSVQ) for each block. Using DCT coefficient feature, image is segmented hierarchically to large smooth block and small edge block, then the block hierarchy informations are transmitted. The codebooks are respectively constructed for each hierarchical blocks, the encoder transmits codeword index using FSVQ for reducing encoded bit with hierarchical segmentation. Compared with side match VQ(SMVQ) and hierarchical FSVQ(HFSVQ) algorithm, about Zelda and Boat image, the new algorithm shows better picture quality with 1.97dB and 2.85 dB difference as to SMVQ, 1.78dB and 1.85dB diffences as to HFSVQ respectively.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.59-68
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• 2005

본 논문에서는 3차원 영상의 압축 전송을 위하여 3차원 영상에 대해 3차원 DCT를 수행하고 원 영상과의 비교에 따라 영상의 3차원 블록들을 계층적으로 분할하여 각 블록에 대해 유한상태 벡터 양자화를 수행하는 알고리듬을 제안한다. 3차원 DCT의 계수 특징을 이용하여 영상을 크기가 큰 배경 블록과 크기가 작은 윤곽선 블록으로 계층적으로 분할하고, 블록 계층분할 정보를 전송한다. 각 계층에 속한 블록들에 대해 따로 부호책을 설계하고 부호 비트 수를 줄이기 위해 유한상태 벡터양자화를 이용하여 부호단어의 인덱스를 계층 분할 정보와 함께 전송한다. Small Lobster와 Head 영상에 대하여 본 알고리듬으로 부호화했을 때 기존의 HFSVQ를 이용한 알고리듬보다는 각각 1.91 dB과 1.47 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.87-94
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• 2007

본 논문은 음성인식과 화자 적응 방법들의 성능을 검토한 것이다. 본 논문에서 검토한 인식 방법은 에너지의 변화 상태와 VQ를 이용하여, 음성 인식을 수행하였으며, 화자에 따른 인식률 문제를 해결하기 위하여 화자 적응 방법(최대사후 확률추정법, 선형스펙트럼 추정법)을 검토하였다. 수행 결과 일반 VQ 방법보다 에너지 변화 상태를 이용한 인식 결과가 더 우수한 결과를 보였으며, 최대사후 확률 추정법을 적용할 경우, 2-3 %의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권10호
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• pp.118-125
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• 1998

본 논문에서는 새로운 사이드 매치 왜곡 함수를 이용한 적응 FSVQ(Finite State Vector Quantization)방법을 제안한다. 기존의 사이드 매치 왜곡 함수는 블럭 경계 사이의 휘도 천이를 부드럽게 해주고 블럭간의 상관 관계가 높은 평탄 영역에서는 적절한 상태 부호책을 작성할 수 있으나 블럭간의 상관 관계가 낮은 윤곽선 영역에서는 적절한 상태 부호책을 작성할 수 없다. 본 논문에서 제안한 왜곡 함수는 기존의 사이드 매치 왜곡 함수에 영상의 특징을 나타내줄 수 있는 분산 값을 가중치로 사용하여 기존의 사이드 매치 왜곡 함수보다 적절한 상태 부호책을 작성할 수 있도록 한다. 또한 상태를 잘못 예측하였을 경우 이를 정정한 후, 처리하게 함으로써 만족할만한 영상의 질을 얻을 수 있도록 한다.