H.264/AVC는 부호화 성능을 향상시키기 위해 많은 최신의 기술들을 채택하였지만, 그 결과 부호화기의 복잡도가 매우 증가하였다. 특히 화면내(intra) 예측 부호화에서는 주변블록과의 방향성 상관도에 따라 4${\times}$4 휘도블록은 9개, 16${\times}$16 휘도블록과 8${\times}$8 색차블록은 각각 4개의 부호화 모드가 있는데, 이들 중 최적의 모드는 율-왜곡 최적화(RDO) 기법에 의해 선택한다. 따라서 하나의 매크로블록을 부호화하기 위해서는 592번의 RDO 계산을 수행해야 한다. 본 논문에서는 간단한 구조의 방향성 마스크와 주변블록의 모드정보를 이용하여 RDO 계산의 대상이 되는 모드의 개수를 줄임으로써 부호화 복잡도를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 RDO 계산을 최대132회로 줄이고 부호화 시간을 전역탐색(exhaustive search)에 비해 $70\%$까지 줄이면서 PSNR 및 비트율 변화가 거의 없음을 실험을 통해 보이고 있다.
H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.
선박에너지 개발을 위한 미래의 유력한 추진체로서 초전도 자력장을 이용한 선박을 들 수 있는데 이와 같은 경우에는 실험을 하기에는 비용이 엄청나게 소요되고 설비 자체가 복잡하기 때문에 CFD를 이용해서 초기 계\ulcorner을 구상하고 선체 주위의 유동장의 제어 및 기초 설계를 하여야 할 것이다. CFD계산을 통해 일반적으로 얻을 수 있는 것은 -압력 분포 -자유 표면 파고 -유속 분포 -유선 추적 -선체 표면의 응력 분포 -한계 유선 분포 -선미 와류 생성 과정 -선체 저항 계산 등으로 선형 개발에 필요한 기본 자료들이다. 여기서 CFD의 유용가치를 강조할 수 있는데 위의 많은 데이터를 실험을 통해서 얻으려면 막대한 경비와 노력이 투입되어야 한다. 또한 현재의 실험 시설로는 정량적으로 측정할 수 없는 부분도 일부 있다. CFD의 경우는 그러한 어려움은 없으나 꼭 필요한 것이 수치계산의 검증이다. 계산 결과의 유효성(validity)을 검증해야 한다는 의미이다. 계산은 실험을 통하여 반드시 비교 검토가 이루어져야 하며 이의 수단으로 선박 분 야에서는 Wigley 모형이나 Series 60와 같은 것들이 사용되고 잇다. 당 연구소의 저항추진연구 실에서는 CFD의 연구가 수년 전부터 소수의 인원을 중심으로 이루어져 왔다. 이와 관련하여 대표적인 몇 가지만 소개하고자 한다.
본 논문에서는 RSA 암호 알고리즘의 핵심 계산 과정인 모듈로 곱셈 연산의 효율적인 하드웨어 구현을 위해 새로운 알고리즘과 하드웨어 구조를 제시한다. 기존의 몽고메리 알고리즘이 LSB 우선 방법을 사용한 것과는 달리 여기서는 MSB 우선 방법을 사용하였으며, RSA 암호 시스템에서 키가 일정 기간 동안 변하지 않고 유지된다는 점에 착안해 계수(Modulus)에 대한 보수(Complements)를 미리 계산해 놓고 이를 이용하여 모듈로 감소 처리를 간단히 덧셈으로 치환하도록 하였다. 보수들을 저장할 몇 개의 레지스터와 그들 중 하나를 선택하기 위한 간단한 멀티플렉서(Multiplexer)만을 추가함으로써 몽고메리 알고리즘이 안고 있는 홀수 계수 조건과 사후 연산이라는 번거로움을 없앨 수 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 하드웨어 복잡도가 몽고메리 알고리즘과 비슷하며 그 내부 계산 구조를 보여주는 DG(Dependence Graph)의 지역 연결성 (Local Connection), 모듈성(Modularity), 데이터의 규칙적 종속성 (Regular Data Dependency)등으로 인한 실시간 고속 처리를 위한 VLSI 구현에 적합하다.
최근 기업들의 정보 시스템들은 비즈니스 환경이 나날이 복잡해지고, 기업 운영에 요구되는 비즈니스 서비스들이 급격하게 변화되고 있다. 이러한 변화에 유연하고 민첩하게 대응하기 위한 해결책으로 서비스 지향 아키텍처(SOA : Service Oriented Architecture)에 대한 관심이 확대되고 있다. 특히 SOA가 제공하는 통합용이성, 재사용성, 확장성, 조직기민성 등의 실익으로 인해 많은 기업들은 SOA를 도입하고자 노력하고 있다. 하지만 SOA는 성능에 문제점을 가지고 있으며 대형 벤더들은 이를 해결하고자 노력해왔다. 본 논문에서는 SOA의 성능에 관한 문제점을 개선하기 위해 이전에 제시된 방법들에 대해 알아보고, SOA의 성능을 개선하고 서비스간의 메시지 전달횟수를 줄이기 위해 중계서비스를 사용하는 방법을 제안한다. 그리고 서비스를 탐색하고 서비스를 이용하는데 걸리는 시간을 줄이기 위해 서비스 리포지토리 캐쉬화 하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 인접블록간의 움직임 유사도를 이용하여 불필요한 후보블록을 보다 빠르게 제거하는 PDE기반의 고속 블록매칭 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 인접 블록간의 영상의 유사성에 기초하여 인접한 네개의 매크로블록 가운데 최대 복잡도를 가지는 서브블록의 누적된 비율(cumulative distribution function-CDF)을 사용하고 서브블록별 복잡도가 집중되지 않도록 하기위하여 normalized 기반 매칭스캔 방법을 사용하여 효율적으로 계산량을 줄였다. 제안한 알고리즘은 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 60% 이상의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
현대 사회의 컴퓨터 사용자 계층은 점점 그 범위와 수가 커지고 있다 이러한 추세는 앞으로도 계속 증가할 것이다. 따라서 많은 사람들은 더 편리하고 익히기 쉬운 컴퓨터의 사용법을 원하고 생활속에서 더 많이 컴퓨터를 활용하기를 원한다. 그러므로 인간에게 가장 친숙한 음성을 이용함으로써 이런 사용자들의 필요를 충족시킬 수 있을 뿐 아니라 사용자가 쉽게 접할 수 있도록 할 수 있다. 그러므로 본 논문의 목적은 이러한 상황에서 인간과 기계와의 인터페이스를 인간의 기본적인 의사소통 수단인 음성을 이용하여 보다 빨리 작업 할 수 있게 하는 취지에 있다. 기존의 인식알고리즘은 그 복잡성이 높을수록 인식률은 증가하나 계산시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 이러한 계산시간의 증가는 윈도우환경의 컴퓨터 사용시 다른 프로그램의 실행에 지장을 줄 수 있다. 따라서 인식률은 증가시키면서 인식 시간은 감소시킬 수 있는 방법들이 필요하다. 본 논문에서는 컴퓨터 사용시 쓰이는 명령어를 기본으로 하여 보다 빠른 인식 처리를 수행하기 위해 기준 패턴의 후보자를 선정하는 방법을 제안한다
효율적인 영상 검색 시스템을 구축하기 위하여 칼라, 형태, 질감등과 같은 특징을 추출하여 검색하는 방법들이 연구되어 지고 있다. 이 중 기존의 형태 정보를 이용한 방법은 적용 대상을 국한하여 연구되거나 특징 추출을 위한 계산의 복잡성에 비해 좋은 효과를 보이지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 다양한 영상에 적용할 수 있는 특징을 추출하고자 통계적인 방법중의 하나인 히스토그램을 이용하고자 한다. 히스토그램을 이용한 방법은 계산이 용이할 뿐 아니라 검색 결과면에서도 높은 효율을 보이고 있다. 영상으로부터 추출한 선분을 각도에 따라 18개의 빈으로 양자화 하여 각 빈에 속한 선분들의 길이의 합을 이용하여 비교하는 각도 히스토그램(angular histogram), 그리고 선분들이 공간 분포에 대한 정보를 얻기 위하여 각도 히스토그램에서 각 빈에 속한 선분들의 대표 좌표들의 1차, 2차, 3차 모멘트를 구하여 사용하는 방법과 특정 각도를 가진 선분들 사이의 거리를 이용한 각도 Correlogram을 제안한다.
본 논문에서는 소형 RS(Reed-Solomon) 디코우더의 효율적인 하드웨어 아키텍처를 제안하였다. 전체 아키텍쳐는 3단 파이프라인 구조를 택하였으며, 디코우딩 연산시, 에러위치다항식은 BMA(Berlekamp-Massey algortihm)에 의한 fast-iteration 방식으로 구하였으며, 계산의 복잡성이 요구도는 신드롬연산 부분은 ROM 테이블을 이용해서 병렬로 수행하고, 에러위치 다항식을 근을 구하는 부분은 Chein search 알고리즘을 응용한 방법을 ROM을 채택하여 계산하였다. 제안된 디코우더로 3심볼 랜덤에러정정을 수행하며, 시스템클록 25MHz를 사용하여 124Mbps의 디코우딩 데이터율을 가짐을 확인할 수 있었다.
통합설계에서 제약사항을 만족하는 최적의 시스템을 구현하기 위해 시스템을 기술하는 각 부분을 하드웨어부와 소프트웨어부로 나누어 매핑의 권역을 찾는 분할은 중요한 문제이다. 기존의 분할 알고리즘들[1]은 파티션과 스케줄링을 2단계로 분리하여 분할 단계의 결과를 스케줄링하는 과정에 의해 진행되었다. 이러한 작업과정은 스케줄링 결과 스케줄이 불가능한 경우 시스템을 재설계 해야하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 분할 단계에서 스케줄링을 함께 고려하는 낮은 복잡도의 알고리즘을 제안한다. FDS를 응용한 기존 논문[4]이 고려하지 못한 자원제약에 의한 힘값 변이를 고려할 수 있도록 하였고 알고리즘 복잡도를 개선하기 위하여 종속성 제약 조건에 의해 받는 다른 노드의 힘값 계산 방법을 수정하였다. 수정된 계산 방법에서는 특정 노드와 경쟁 노드들의 제어구간별 상대적 스케줄 요구값의 크기에 의해 분할 대상 노드를 선택하게 된다. 제안된 논문의 실험결과는 시스템 제약시간을 만족하면서 구현비용을 저하시키고 알고리즘 실행시간 측면에서 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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