Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 시스템은 높은 peak-to-average power ratio(PAR) 문제를 가진다. 일반적으로, partial transmit sequence(PTS) 기법을 이용하여 최적의 PAR 감소 성능을 얻기 위해서는 나눈 부블록의 수와 위상 요소 (rotation factor)에 관한 모든 탐색을 해야 한다. 나눈 부블록 수와 factor 수가 많을수록 PAR 감소 성능은 그 만큼 증가하지만, 그에 비례하여 복잡성과 계산량 또한 지수적으로 증가하여 송신기에서의 시간지연과 전력소비를 초래한다. 따라서, PAR 감소 성능을 낮추면서 복잡성 또한 줄일 수 있는 방법이 요구된다. 하지만, 성능과 계산의 복잡성 사이에는 트레이드오프가 존재하여, 두가지를 동시에 줄이는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는, 성능과 복잡성 사이의 최적의 트레이드오프에 대해 분석하고, 제안한 PTS 기법의 성능을 기존의 복잡한 PTS 기법과 비교한다.
본 논문에서는 Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) 시스템의 Peak-to-Average Power Ratio(PAPR) 성능을 향상시키기 위한 목적으로 Selective Mapping(SLM)과 Partial Transmit Sequence(PTS)기법을 결합하는 방식에 있어서, 늘어나는 계산량을 감소시키는 방법을 제안한다. PAPR의 감소효율을 높이고자 하는 많은 기법 중에 SLM과PTS기법에 관한 활발한 연구가 진행되어 왔을 뿐만 아니라, SLM과PTS을 결합한 기법에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 결합기법에 있어서는, 복잡성이 크게 증가하는 문제가 존재하는데, 이러한 계산량의 복잡성을 줄이는 방법으로, 본 논문에서는 N-point IFFT 알고리즘을 도입한 SLM과 PTS 기법들로 결합된 새로운 시스템을 제안하였다. 이 방법은 SLM과 PTS와의 단순 결합에 비하여 시스템의 계산량의 복잡성을 감소시키는 결과를 가져다준다. 제안된 기법에서의 계산량의 감소는 N-Point IFFT의 과정에서 생성되는 n개의 단계 중의 최적의 결과를 내는 단계에서 위상 시퀀스와 부블럭 인덱스를 곱함으로써 계산의 복잡성을 낮추어 주는 과정을 통하여 이룬다. 제안된 알고리즘의 성능의 우수성은 시뮬레이션을 통하여 실험적인 부분을 나타냈으며, 또한 해석적인 방법을 통하여 계산량이 감소함을 보였다.
본 논문은 OFDM의 Cyclic Prefix를 사용하여 적은 계산랑을 통해 보다 빠른 초기 시간동기획득을 구현하였다. QPSK 매핑 신호를 입력으로 하고 수신단에서 계산의 복잡도를 줄이기 위해 실수 부와 허수 부를 양자화를 하고 양자화된 신호를 이용하였다. 또한 양자화된 신호의 개수를 줄이는 방법으로 샘플링을 통해 기존의 상관성 알고리즘에 적용할 데이터 량을 줄였다. 즉, 계산량과 복잡도를 줄여 초기 시간 동기 획득률을 유지하면서 복잡도를 줄였다.
사생활 보호에 대한 인식이 커지고, 인터넷 시대에 접어들면서 네트워크 기반의 보안시스템의 개발이 활발하다. 실시간 비디오 카메라를 통한 움직이는 물체를 검출하기 위해서는 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 대처해야 한다. 이러한 많은 요소들을 고려하여 움직이는 물체를 검출하려면 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 또한, 카메라의 영상크기가 증가함에 따라 움직이는 물체를 검출하기 위해서 더 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 본 논문에서는 기존의 통상적인 움직임 검출방법 과 적응적 배경방식인 '물체 검출을 위한 동적인 장면의 베이시안 모델링 기반 물체 검출 방법'을 분석하고, 실시간으로 처리되는 동적 비디오 영상에서 이동 물체를 검출하는 과정에서의 영상의 크기가 커지고, 이동하는 물체의 개수가 많아짐에 따라 발생되는 계산의 복잡도를 'CPU 성능과 영상 resize 를 이용한 계산 복잡도 감소 방법'을 통해 초당 프레임 처리속도를 유지시키는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 계산의 복잡성을 단순화하고, 얼굴영상에 대해 높은 얼굴 인식률을 얻기 위해 2D-HMM(Midden Markov Model) 얼굴인식 방법을 제안하고 실험하였다. 계산의 복잡성을 줄이기 위해 기존의 픽셀값 대신에 2D-DCT계수를 관측벡터로 사용함으로써 관측벡터의 크기와 인식 시스템의 복잡성을 줄일 수 있었다. 얼굴인식 시스템의 성능을 평가하기 위하여 Yale, ORL의 얼굴 데이터베이스에 대하여 기존의 얼굴인식 방법으로 널리 알려진 Eigenface 방법, LDA 방법과 본 논문에서 제안한 방법인 1D-HMM, 2D-HMM방법의 인식률을 비교 평가하였다. 실험결과 2D-HMM 방법의 인식률이 99.5%로 기존의 얼굴인식 방법들보다 우수한 성능을 나타냈다. 또한 일정 state수에 대해 mixture의 수가 증가할수록 인식결과가 좋아짐을 알 수 있었다.
AI 분석 과정에서 특징 데이터 추출은 분석 성능에 큰 영향을 미칠 뿐만 아니라 가장 많은 시간을 소요하는 과정 중의 하나이다. 계산과학 데이터는 HPC를 활용하여 생산되므로 데이터가 크고 복잡할 뿐 아니라 데이터의 수도 방대한 경우가 많다. 이 때문에 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정은 복잡성이 크고, 소요 시간도 매우 크다. 본 논문은 먼저 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정에 대한 요구사항과 이슈들을 분석한다. 그리고 확장성을 고려한 계산과학 데이터의 인공지능 분석을 위한 특징 데이터 추출 자동화 시스템을 제안한다.
WFQ(Weighted Fair Queuing)은 지연이나 공평성의 특성에 있어서 이상적인 트래픽 스케줄링 알고리즘으로 간주되었다. N세션에 서비스를 제공하는 WFQ 스케줄러의 스케줄링 연산은 각 패킷 전송 시간당 O(n)의 계산 복잡도를 가지며, 구현 또한 복잡하다. Self-Clocked Fair Queuing과 같은 WFQ 알고리즘의 구현을 간단히 하고자 하는 노력은 지연범위나 특성에 영향을 주게 되어 다양한 트래픽이 제공되는 경우 각 트래픽의 공평성을 지원해주지 못한다. 그러므로 지연이나 지연 변이 측면에서 공평성을 지원하고 구현상의 계산 복잡도를 줄인 스케줄링 알고리즘이 필요하게 되었다. ATM 다중화기의 셀 스케줄링 알고리즘 역시, ATM의 특성상 다양한 특성의 서비스를 제공하기 위해서, 다양한 특성의 트래픽에 대한 공평성을 제공하는 새로운 알고리즘의 연구가 필요하다. 이 논문에서는 ATM 스위치 내의 다중화기에서 사용되는 새로운 셀 스케줄링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 이 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 이 알고리즘은 여러 개의 우선 순위 큐를 갖고, 각 우선순위 큐마다 스케줄링 연산이 O(1)의 계산 복잡도를 갖는 Parallel Priority Queuing 알고리즘이다.
다중 뷰 비디오로부터 두드러진 정보 추출은 인터뷰, 인트라 뷰간 상관관계와 계산 비용 때문에 매우 어려운 영역입니다. 매우 높은 계산 복잡성을 지닌 멀티 뷰 비디오에서 키프레임을 추출하기 위해 개발된 몇 가지 기술이 있습니다. 이 논문에서, 우리는 내부에 존재하는 엔트로피와 복잡한 정보를 사용하여 멀티 뷰 비디오의 키프레임 추출 접근 방식을 제시합니다. 첫 번째 단계에서는 프레임 사이의 SSIM값을 기반으로 각 보기에서 전체 비디오의 대표 샷을 추출합니다. 두 번째 단계에서는 서로 다른 보기의 모든 샷 프레임에 대한 엔트로피와 복잡성 점수가 계산됩니다. 마지막으로 엔트로피와 복잡성 점수가 가장 높은 프레임은 키 프레임으로 간주됩니다. 제안된 시스템은 사용 가능한 Office벤치마크 데이터 세에서 주관적으로 평가되며, 정확성과 시간 복잡성의 측면에서 결과는 편리합니다.
본 논문에서는 류수 계산의 복잡성과 소인수분해의 어려움을 덫으로 하는 IQC(Imaginary Quadratic Cryptosystem)에 기반을 둔 새로운 암호계를 제안한 다음, 그의 암호화와 복호화 시간을 줄이는 효율적인 알고리즘을 제시하기로 한다. 또한 제안하는 암호계의 안전성을 쉽게 알 수 있도록, 그 암호계의 가장 간단한 예를 들어 그 암호계에 사용되는 공개키 또는 비밀키의 복잡도와 안전성을 분석하고 제안된 암호계의 작동과정을 소개하기로 한다.
자동이득 제어장치에서 신호대잡음비가 큰 신호나 중첩신호(ova.lapped signal)인 경우, 장치의 출력단에서 신호 감쇄가 일어나게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 guasi-noise alone reference (QNAR)알고리즘이 발표 되었다. 그러나 이 QNAR 알고리즘을 계산의 복잡성 때문에 real time processing 이 어려운 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결 하기위해 새로운 방법 즉 QNAR-Bl알고리즘을 제시 하였다. 제시된 QNAR-Bl 알고리즘은 계산의 복잡성을 대폭 감소시키면서도, 시abf레이션 결과 성능은 기존의 QNAR 알고리즘 보다 향상 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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