전송 신호의 높은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)은 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 주된 문제점중의 하나이다. PTS(Partial Transmit Sequences) 기법은 OFDM 신호의 PAPR의 통계를 개선하는 기법이다. 그러나 PTS 기법에서 위상 가중치의 선택을 위한 계산 복잡도는 서브블록의 수에 따라 지수적으로 증가한다. 본 논문에서는 위상 가중치 값의 제한이 없고 탐색을 위해 부가적인 연산이 불필요한 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 탐색 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PAPR의 CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function)와 계산 복잡도를 완전 탐색과 비교한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 탐색 알고리즘은 완전 탐색과 비교할 때 약간의 성능 저하를 가지고 계산 복잡도를 상당히 낮출 수 있음을 보였다.
Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) 시스템은 주파수 선택적 페이딩에 강하고 높은 대역 효율을 갖는 통신 시스템이다. OFDM 신호는 높은 PAPR로 인하여 비선형 증폭기에서 왜곡이 생긴다. 그래서 비선형 왜곡 성분인 IMD(Inter-Modulation Distortion)를 저감하는 것이 중요하다. IMD 저감 방식은 비선형 왜곡에 대하여 PAPR(Peak-To-Average Power Ratio) 저감 방식보다 BER 성능을 좋게할 수 있지만, 송신기에 FFT(Fast Fourier Transform)가 추가되어 시스템 복잡도를 증가시킨다. 본 논문에서는 IMD 저감 방식을 기반으로 하는 OFDM 통신 시스템의 BER 분석과 복잡도를 저감하기 위한 연구를 하였다. SPW(Sub-Block Phase Weighting)을 적용한 IMD 저감 방식에서 계산량 감소를 위한 새로운 방식을 제안하고 기존의 방식과 계산 복잡도를 비교한다. SPW 방식은 입력 데이터를 여러 개의 서브 블록으로 나누고 위상 회전 벡터를 곱해줌으로써 PAPR을 감소하거나 IMD를 저감한다. 제안된 방식은 BER 성능 면에서 기존 방식과 비슷하지만, PAPR처럼 시간 영역에서 IMD의 전력량을 계산하므로 시스템의 계산 복잡도와 시스템 크기를 줄일 수 있는 장점이 있다.
네트워크 환경에 적응적인 비디오 스트리밍 서비스를 위하여 비디오의 트랜스코딩이 하나의 해결책으로 제시되었다. 시간당 프레임의 개수를 조절하는 기법은 이러한 비디오 트랜스코딩 기법들 중 하나이다. 이 기법에서는 삭제된 프레임을 참조하는 프레임의 움직임 벡터를 재생성 해야 되는데 이것은 비디오 트랜스코딩의 계산 복잡도를 높이는 주요 원인이다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 재생성 시 요구되는 계산 복잡도를 줄이기 위해 삭제된 프레임의 움직임 벡터를 재사용하는 영역과 활동 상태 정보를 고려한 벡터 합성 기법을 제안한다. 이 기법은 각 매크로블록들의 활동 상태정보량과 중첩영역의 크기를 기반으로 축출한 가중치를 이용하여 각 움직임 벡터들을 합성하는 기법이다. 실험 결과 RABVC는 기존의 가중치 기반의 움직임 벡터 선택 기법들에 비해 비슷한 계산 복잡도에서 높은 PSNR값을 보였다.
본 논문에서는 OFDM 시스템에서 성능 열화의 요인인 위상 잡음과 주파수 오프셋의 영향을 분석하고, 복잡도 측면에서 개선된 PNFS(Phase Noise and Frequency offset Suppression) 알고리즘을 제안한다. OFDM 시스템에서는 위상 잡음과 주파수 오프셋, 도플러 효과와 같은 ICI 성분에 의해 영향을 많이 받게 된다. 특히 이와 같은 성분들을 보상하기 위해서는 복잡도가 높은 계산을 통하여 처리하게 되어 기저 대역에서 부담이 증가하게 된다. 따라서 복잡도를 줄이면서 ICI 성분을 보상할 수 있는 PNFS 알고리즘을 제안한다. 기존의 PNFS 알고리즘에서 성능 변화가 미미한 파라미터의 계산을 근사화하여 복잡도를 줄이는 방법을 제시하고, 기존의 PNFS 알고리즘과 계산량을 비교하여 개선된 PNFS 알고리즘의 복잡도를 비교한다. 개선된 PNFS 알고리즘의 성능을 비교 분석하고 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
동영상에서 동작물체 영역과 배경 영역을 추출하는 방법에는 크게 원본 영상들의 특징값을 이용하는 방법, 동작벡터 혹은 광류를 이용하는 방법, 그리고 동작벡터와 원본영상을 모두 이용하는 방법의 세가지가 있다. 이중 많이 사용되고 있는 동작벡터를 이용하는 방법에는 히스토그램을 이용하는 방법과 동작벡터의 특징값에 대한 클러스터링을 이용해 분할 하는 방법이 있는데. 이들 기존 방법은 몇가지 문제점을 가지고 있다. 전자는 구현이 간단하나 세부적인 영역분할이 어렵다는 문제점이 있고, 후자는 일반적으로 높은 계산 복잡도를 가지며 초기 클러스터 개수 선정에 문제를 지니고 있다. 본 논문에서는 낮은 계산 복잡도를 가지며 클러스터 할당과 병합된 클러스터 중심 계산에 있어 보다 적응적인 Seeded Split-Merge 클러스터링 방법을 제안한다.
다시점 영상 부호화에서는 시점 간의 공간적 중복성을 이용하여 데이터 중복성을 제거하는 것이 중요하다. 독립적으로 부호화하는 동시 부호화 방법(simulcast)보다 부호화 효율이 더욱 향상하였지만 계산 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 다시점 영상 부호화기의 계산 복잡도를 감소시키기 위한 빠른 모드 결정 방법을 제안한다. GOP 내의 양 끝에 위치하고 있는 기준 화면의 MAD를 계산하여 영역을 분할하고 영역 맵을 생성한다. 시점 간의 예측을 사용하는 시점의 경우 인접 시점의 기준 화면도 이용하여 영역을 분할한다. 생성된 맵은 비기준 화면의 부호화 시 적용되어 후보 모드를 조기에 판단한다. 이와 같은 방법을 적용한 후의 실험 결과, 화질의 손실이 거의 없으면서 부호화 시간은 평균 58.6% 감소하였고, 비트율은 평균 1.9% 증가하였다.
구조적 개발 방법론에 적용하도록 만들어진 복잡도 척도들은 클래스, 상속성, 메시지 전달 그리고 캡슐롸와 같은 객체지향의 개념에 직접적으로 적용할 수 없다. 또한, 기존이 객체지향 소프트웨어에 대한 척도의 연구는 프로그램의 복잡도나, 설계 단계의 척도가 대부분이었다. 실제로 분석 단계 클래스의 복잡도를 낮춤으로써, 시스템의 개발 노력이나 비용 및 유지보수 단계에서의 노력이 크게 줄어들게 되므로, 분석 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 척도가 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 개발방법론인 Unified Process의 분석 단계에서 추출되는 분석 클래스에 대하여 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도를 제안한다. 협력의 복잡도 CC(Collaboration Complexity)는 가능한 협력의 최대 수로서 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측정하기 위한 척도이며, 각 협력자들의 인터페이스를 이해하는 것과 관련된 총체적 어려움을 측정하는 인터페이스 복잡도 IC(Interface Complexity)를 정의하였다. 제안된 척도는 클래스의 크기 및 상속성에 대하여 수학적인 증명을 하였으며, Weyuker의 9가지 공리적 성질에 대하여 이론적인 검증을 하였다. 또한, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 시스템의 분석 클래스에 대하여 제안된 척도를 사용하여 복잡도를 측정하였고 기존의 복잡도 척도인 CBO와 WMC의 값을 계산하여 비교하였다. CC와 CBO, IC와 WMC의 값을 비교해 본 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 값이 그 값들보다 좀 더 복잡도를 잘 표현하고 있었다. 이로써 소프트웨어 개발 주기의 초기에 클래스에 대한 복잡도를 평가해 보고, 나머지 단계에 필요한 시간과 노력을 예측함으로써 보다 비용-효과적인 객체지향 소프트웨어를 개발할 수 있는 가능성이 높아진다.
패턴의 복잡도와 정보량을 계산하는 것은 음성 및 영상 인식을 위하여 향후 더 중요한 정보를 제공하는 단계로 발전할 것으로 기대된다. 패턴의 복잡도를 표현하는 정보 엔트로피의 개념은 정보량 측정외에 데이터의 압축 복원 과정, 데이터의 복잡도 등 다양한 목적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 영상 패턴의 복잡도를 영상 화질의 차이를 분석함으로써 영상 인식 시 지표 가능성을 파악하고자 한다.
OFDM은 높은 데이터 전송율을 지원할 수 있는 기술로 미래의 광대역 통신에 촉망받는 통신 방식이다. 이 논문은 주파수 선택적 페이팅 채널 환경에서 파워 예산을 각 부채널 상태에 적합하게 할당하는 알고리즘을 제안한다. 하지만 센서 네트워크의 하드웨어 제약상 기존의 파워할당 알고리즘을 적용하면 높은 계산 복잡도 때문에 실제 적용하는데 문제가 있다. 제안된 방식은 실제 환경과 비슷하게 구현되었으며 계산 복잡도를 현저히 줄여 최적의 방식에 비교할 수 있는 동시에 정해진 파워 예산을 만족 시킬 수 있다. 또한, 제안한 방식의 throughput은 최적의 throughput을 보여주는 알고리즘과 비교될 수 있을 정도의 성능을 낸다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존 제안된 방식보다 throughput, 계산 복잡도가 뛰어남을 보여준다.
계산량 이론을 역사적으로 개관하였다. 문제의 본질적 계산복잡도를 정의하는 것 및 계산량의 상계, 하계를 증명하는데 있어서의 기본적인 문제점에 중점을 두었다. 확률적 계산 및 병열계산에 관해서도 논하였다. 이 강연은 계산량(계산복잡도, computational complexity)이론에 관한 튜링상 수상 강연으로서는 두번째의 것이다. 첫번째 것은 1976년에 Michael Rabin의 것이다. Rabin의 탁월한 기념강연을 지금 다시 읽어보면 그 이래로 이 분야에 얼마나 많은 연구가 이룩되었는지를 절감하게 된다. 이 개설에서는 계산량에 관한 연구가 1960년에 시작된 이래 가장 중요하고 흥미를 끄는 결과라고 생각되는 문제에 대해서 언급하고자 한다. 이와같이 광범한 분야에 있어서는 화제의 선택이 개인적인 취향에 치우치는 것을 피할 수는 없지만 나로서는 어떠한 기준으로 보더라도 기본적이라 할 수 있는 논문은 포함시키도록 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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