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통신에서의 무선 데이터 방송을 위한 샘플링 기법
Sampling Techniques for Wireless Data Broadcast in Communication 원문보기

한국위성정보통신학회논문지 = Journal of satellite, information and communications, v.10 no.3, 2015년, pp.57 - 61  

이선의 (광운대학교 전파공학과 소속 유비쿼터스 통신 연구실) ,  박구만 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과) ,  김진영 (광운대학교 전파공학과 소속 유비쿼터스 통신 연구실)

초록
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본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 실감영상 CS 기술을 적용하여 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 CS 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 압축 센싱의 복원 알고리즘인 SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit) 와 AMP(Approximate Message Passing)를 소개하고 이를 이용하여 이미지 데이터를 압축 복원하여 비교한다. 계산시간을 비교하여 낮은 복잡도를 갖는 알고리즘을 판단한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper describes the basic principles of 3D broadcast system and proposes new 3D broadcast technology that reduces the amount of data by applying CS(Compressed Sensing). Differences between Sampling theory and the CS technology concept was described. CS algorithm SS-CoSaMP(Single-Space Compressi...

주제어

#CS(Compressed Sensing)   #SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit)   #AMP(Approximate Message Passing)   #RIP(Restricted Isometry Property)  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 압축 센싱을 사용하기 위해서는 RIP(Restricted IsometryProperty)조건을 만족해야 하는데 이를 토대로 다양한 알고리즘이 개발되었다. 본 논문에서는 이 조건을 만족하는 이미지 샘플을 가지고 방송 통신에 적합한 복잡성이 낮은 알고리즘을 판단한다.

가설 설정

  • 는 Restricted Isometry 상수이고 k는 실수 차수이다. RIP 조건은 행렬 B가 모든 Sparse Signal x를 모두 균일하게 측정해야한다는 것이다. 측정벡터 x에서 0이 아닌 신호의 위치는 항상 다르므로 동일한Sparsity를 갖는 모든 x 벡터를 비슷하게 B벡터가 투사할 수 있어야 신호 복원이 될 수 있다는 것이다
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
압축 센싱은 어떤 기술인가? 압축 센싱 (Compressed Sensing)은 Sparse signal을 선형관찰 신호로부터 복구하는 기술이다. 기존의 신호처리 기법은 모든 데이터를 Shannon의 이론을 토대로 신호의 최대주파수보다 두배 이상 샘플링을 하면 신호를 완벽하게 복원할 수 있다는 것에 기초한다.
Side-by-Side 방식은 어디에서 사용하는가? 이 방식의 장점은 좌측과 우측의 영상을 가로 해상도를 절반으로 줄여 하나의 영상으로 구성하는 기존 DTV 방송과 호환이 가능하다. 일본의 BS11의 3D 채널, 영국의 위성채널 BSKYB, 우리나라 위성방송 SkyLife의 Sky3D, CJ 헬로비젼의 3D 시범서비스, 에서 사용하는 방식이다. 단점으로는 가로해상도 감소로 인한 화질 열화가 동반된다는 점이고 기존 DTV 사용자에게는 두 영상이 동시에 보이는 DTV와의 영호환성 문제가 발생한다.
압축 센싱 기술이 현재 통신 환경에 적합한 이유는 무엇인가? 고용량 데이터를 전송하기 위하여 다양한 압축 기술이 연구되어 지고 있다. 그 중에서 압축 센싱 기술은 영상을 획득할 때부터 적은 데이터를 가지고 압축과 복원을 할 수 있기 때문에 데이터 트래픽이 점점 많아지는 현재 통신 환경에서 사용하기 적합하다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (7)

  1. D. L. Donoho, "Compressed sensing,"IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 52, no. 4, pp. 1289-1306, Apr. 2006. 

    상세보기 crossref

  2. D. L. Donoho and J. Tanner, "Precise undersampling theorems,"IEEE Signal Process. Mag., vol. 98, no. 6, pp. 913-924, June 2010. 

  3. 윤국진, 김찬, 이봉호, 유웅식, 정원식, "지상파 및 케이블 3DTV 방송서비스 표준화 현황," 전자통신동향분석논문지, 제 26권 3호, pp. 105-110, June 2011. 

  4. 이승욱, "3D 그래픽스 압축 기술 및 표준화 동향,"한국정보통신기술협회논문지, 제 144권, pp. 45-49, Nov. 2012. 

  5. Zhu Han, Husheng Li and Wotao Yin, Compressive sensing for wireless networks, Cambridge, 2013. 

  6. D. Needell and J. A. Tropp, "CoSaMP: Iterative signal recovery from incomplete and inaccurate samples,"Appl. Comput. Harmon. Anal., vol. 26, no. 3, pp. 301-321, 2009. 

    상세보기 crossref

  7. J. Ma, G. Plonka and M. Y. Hussaini, "Compressive video sampling with approximate message passing decoding," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 22, no. 9, Sept. 2012. 

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