가상 기계란 하드웨어로 이루어진 물리적 시스템과는 달리 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 개념적인 컴퓨터이다. 그러나 가상 기계는 실제 프로세서로 처리하는 것보다 실행 속도가 매우 느리기 때문에 실행되는 코드의 최적화가 매우 중요하다. 본 논문은 가상 기계 코드 최적화기의 실험대상으로 EVM(Embedded Virtual Machine)의 중간 코드인 SIL(Standard Intermediate Language)을 이용하였다. 현존하는 최적화 방법론에 관한 연구를 통하여 가상 기계 코드 특성을 고려한 최적화 방법론을 제시하고, 최적화된 코드를 생성하기 위한 코드 최적화기를 설계하고 구현하였다. 가상 기계 코드 최적화기는 주어진 패턴을 찾아서 패턴에 해당하는 부분을 최적화 코드로 바꾸어, 전체 코드의 크기를 줄이고 실행 속도의 개선효과를 가진다. 또한, 구현된 최적화기의 실험 결과를 도출하였다.
주어진 문제에 대하여 최적의 성능을 가지는 신경회로망을 얻기 위해서는 학습을 통한 매개변수의 최적화 (parameter optimization)와 모델 선택을 통한 구조 최적화(structure optimization )의 통합적인 과정이 필요하다. 본 논문에서는, 각 세부 방법들의 특성을 고려하여, 공통의 특성을 갖는 방법들을 결합함으로써 효율적이면서도 일반화 성능을 높이는 총체적인 신경회로망 최적화 방법을 제안한다. 먼저 다양한 오차 함수를 사용할 수 있는 자연 기울기 강하 학습에 적응적 정규화 방법을 도입함으로써 가중치 매개변수(weight parameter)들을 최적화한다. 그리고 이렇게 최적화된 매개변수(parameter)들에 자연 프루닝(natural pruning)을 적용하여 불필요한 요소들을 제저하여 최적화 된 구조를 생성한다. 반복적인 과정에 의하여 후보 모델들을 구성하고 베이시안 정보 기준(Bayesian Information Criterion: BIC )을 이 용하여 최적의 모델을 평가하여 선택하는 방법을 제안하였다. 벤치마크 데이터에 대한 실험을 통하여 제안하는 방법의 구조 최적화 능력과 일반화 성능의 우수성을 보였다.
영상 보안 시스템에 사용되는 일반적인 CCTV 로 획득한 영상에서의 움직이는 피사체의 화질은 좋지 않다. 본 논문에서는 주변광을 정의하고 이를 통해 외부조명 조건하에 획득한 영상의 모션 디블러링을 위한 PSF 패턴을 최적화하여 영상의 화질을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 외부조명 동작 패턴에 주변광을 분석한 패턴을 더하여 영상복원을 수행하기 위한 PSF 패턴을 생성한다. 제안한 방법으로 최적화된 PSF 패턴을 사용하여 영상을 복원한 결과 기존에 사용된 방법에 비해 주관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.
최근 유럽에서 DVB-T HDTV 방송 표준이 정하지면서 오디오 포맷으로 HE-AAC가 채택되었다. HE-AAC는 압축효율은 높지만 연산량이 높아 낮은 성능의 DSP에서 수행하기에는 어려움이 있다. DVB-T에서는 5.1채널을 사용하고 있어 더욱더 많은 연산을 필요로 한다. 본 논문은 ISO/DEC 14496-3 MPEG4 HE(High Efficiency)-AAC의 Level4에 해당하는 Multichannel Decoder를 최적화하여 구현하고. 가장 많은 연산을 필요로 하는 Synthesis Filter Bank에 제안된 알고리즘을 적용하여 연산량을 줄였고 대부분의 연산부를 어셈블리로 코드 최적화를 하여 작은 성능의 DSP를 사용하여 실시간 Multichannel HE-AAC Audio Decoder의 구현이 가능하게 하였다. DVB-T 오디오 시스템에 필수로 필요한 Audio Description, Dynamic Range Control, Downmix 등을 함께 구현하여 실제 수신기에 사용이 가능하도록 하였다. DSP는 Samsung의 CalmRISC16 + MAC24 core 를 사용하였다.
본 논문에서는 PSNR 을 높이도록 최적화된 HEVC 의 율-왜곡 최적화(RDO)를 MS-SSIM 를 높이도록 하여 RDO 를 수행 하도록 한다. 구현 방법으로는 MS-SSIM 도출 방법과 비슷하도록 원본과 4 단계의 저역 통과 필터(LPF)를 통과한 결과에 대한 DCT(Discrete Cosine Transform) 를 수행하고 그 AC 계수의 비율로 lagrange multiplier(${\lambda}$)를 수정하는 방식이다. AC 계수 비율과 MS-SSIM 에서 도출 된 가중치, LPF 특성 등에 따라 새롭게 각 스케일의 가중치를 결정하여 최종적으로 ${\lambda}$ 가중치를 결정하여 그 결과를 바탕으로 RDO 를 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안의 방법과 HEVC reference software 의 BD-rate 계산 결과 7%의 PNSR, -13.2%의 MS-SSIM 를 얻을 수 있었고 이에 따라 주관적 화질을 개선했다고 할 수 있다.
본 논문에서는 VR 영상의 스티칭을 위한 특징점 추출 방식의 하나인 SIFT 알고리즘의 고속화 방법을 제안한다. 이 방법은 SIFT 의 각 단계 모두에 최적화 방법을 적용하여 CPU 에 최적화된 알고리즘을 구축하였다. 그리고 비독립적인 과정들로 이루어진 SIFT 특징점 추출 연산을 병렬화하기 위한 방법으로, 영상 분할 방법을 제시하며 SIFT 의 새로운 병렬화 방법을 제안한다. 특히 최적화 과정을 통해 Scale-space Extrema Detection 과 Orientation Assignment 과정에서 큰 시간 단축 효과를 보여 총 75.5%의 시간을 단축하였다. 이를 OpenMP 와 영상 분할 방법을 활용한 CPU 병렬화로 FullHD($1920{\times}1080$)해상도 영상에서 약 4000 개의 특징점을 추출하는 데 평균 91ms 의 성능을 보이며 기존 GPU 고속화 논문 대비 약 30%의 성능 개선 효과를 보였다.
본 논문에서는 압축 효율을 최적화 하는 웨이브렛 필터의 설계 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 고정 양자화기를 이용하는 영상 부호화 응용에서 압축 방법에 상관없이 웨이브렛 변환 영역에서 각 대역의 에너지를 가장 불균등하게 압축하는 필터를 설계함으로써 전체적인 부호화 효율을 높일 수 있도록 하였다. 직교와 쌍직교 필터에서의 목적함수는 웨이브렛 변환 계층에 맞도록 확장시켜 각 계층별로 최적 필터 계수를 얻었으며 최적화 과정의 제한조건을 완화하여 압축이득을 최대화시킬 수 있도록 하였다. 제안한 방법으로 설계한 필터는 실험 결과 기존의 필터와 비교하여 에너지 압축이득이 향상되었음을 알 수 있었다.
자바카드 기술은 스마트카드나 메모리 제한적인 장치에서 자바 프로그래밍 언어로 작성된 응용프로그램을 동작 가능하게 한다. 자바카드 기술은 높은 안전성, 이식성, 다중의 응용프로그램을 관리하고 저장하는 기능을 제공한다. 그러나 자바카드 플랫폼의 제한적인 메모리 자원은 다양한 용도로 자바카드가 보급되는데 저해 요인으로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자바카드의 효율적인 메모리 사용을 위해서 바이트코드 최적화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 예외처리 구문 try-catch-finally에서 catch절의 매개변수에 대한 기억장소를 공유하게 함으로써 생성되는 바이트코드의 크기를 줄일 수 있다.
UCC 서비스가 등장한 후 WiFi 등 통신망의 발전으로 웹 이외의 다양한 단말에서 UCC 서비스를 즐길 수 있게 되었다. 특히 모바일 환경에서는 스마트폰이 대두되면서 풀 브라우징 환경에서 촬영한 영상을 편집하여 손쉽게 UCC를 올리고, 수많은 UCC 서비스 웹사이트의 콘텐츠를 즐길 수 있게 되었다. 하지만 모바일 단말은 저처리 속도, 화면크기의 제한, 불편한 입력방식을 가지고 있어 웹서비스를 모바일 단말에 최적화 시켜야한다. 본 연구에서는 다양한 UCC 서비스 웹사이트의 카테고리를 분석하여 모바일 환경에 최적화 된 UCC 메타 서비스 카테고리를 제안하고자 한다.
본 논문은 복잡한 구조와 다양한 텍스쳐들로 구성된 일반 자연 영상의 크기를 조정할 때 텍스쳐 최적화(texture optimization) 기법과 동적 프로그래밍(dynamic programing) 기법을 활용하여 자연스러운 결과 영상을 구하는 방안을 제안한 다. 입력 영상을 텍스쳐 영상과 저주파 영상으로 분해하고 각각의 영상이 갖는 에너지를 모델링하여 총 비용을 최소로 하는 경로를 동적 프로그래밍 기법을 통해 추적한다. 추적된 경로를 기준으로 영상을 분리하여 좌우로 이동시킨 후 중첩한 초기 영상을 텍스쳐 최적화 기법을 이용하여 원본에 가까운 영상으로 복원한다. 제안하는 알고리듬과 기존의 기법들 간의 결과 영상을 비교하여 그 유효성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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