본 논문에서는 정지하고 있는 배경에서 움직이는 목표물을 식별하기 위해 PDR(pulse doppler radar)을 이용하여 수집한 복소수 신호를 처리하는 복소수 SVM(support vector machine)을 제안한다. SVM은 패턴인식 분야에서 널리 이용되나 분류에 이용되는 특징이 대부분 실수 데이터이다. 제안된 복소수 SVM은 실수 데이터, 허수 데이터 정보와 실수부와 허수부 사이의 교차 정보를 모두 이용하여 이동하는 목표물의 분류를 수행한다. 복소수 SVM을 설계하기 위해 최적화 조건 적용 시 실수축과 허수축에 대한 슬랙변수를 고려하였고, 복소수 데이터에 대한 KKT(Karush-Kuhn-Tucker) 조건을 이용하였다. 또한 복소수 거리를 이용한 RBF(radial basis function)를 커널함수로 적용하였다. 제안된 복소수 SVM의 성능을 평가하기 위해 PDR 센서로 수집된 복소 데이터를 기존의 SVM과 복소수 SVM을 이용하여 분류한 결과 기존의 SVM에 비해 복소수 SVM의 식별결과가 개와 사람 각각 8%, 10% 향상되었다.
본 논문에서는 멀티미디어용 알고리즘을 고속으로 처리하기 위한 고성능 연산 회로를 설계하였다. 3단 파이프라인 구조로 동작하는 연산회로는 4개의 16-비트${\times}$16-비트 곱셈기의 효율적인 구성, 캐리 보존 형식 데이터에 대한 새로운 부호 확장 기법과 다수 개의 부분 곱셈 결과의 통합과정에 부호 확장을 제거하는 교정 상수 기법을 사용하여 복소수 데이터와 가변 길이 고정 소수점 데이터에 대한 38개의 연산을 처리할 수 있다. 설계한 프로세서는 45nm CMOS 공정에서 최대 동작 속도는 300 MHz이며 약 37,000 게이트로 구성되며 300 MCOPS의 연산 성능을 갖는다. 연산 프로세서는 높은 연산 속도와 응용 분야에 특화된 다양한 연산 지원으로 멀티미디어 프로세서에 효율적으로 응용 가능하다.
본 논문은 Polynomial 변환을 이용하여 2차원 Discrete Cosine Transform (2D-DCT)의 계산을 1차원 DCT로 변환하여 계산하는 알고리즘을 개발한다. 기존의 일반적인 알고리즘인 row-column이 N×M의 2D-DCT에서 3/2NMlog₂(NM)-2NM+N+M의 합과 1/2NMlog₂(NM)의 곱셈이 필요한데 비하여 본 논문에서 제시한 알고리즘은 3/2NMlog₂M +NMlog₂N-M-N/2+2의 합과 1/2NMlog₂M의 곱셈 수를 필요로 한다. 기존의 polynomial 변환에 의한 2D DCT는 Euler 공식을 적용하였기 때문에 복소 연산이 필요하지만 본 논문에서 제시한 polynomial 변환은 DCT의 modular 규칙을 이용하여 2D DCT를 ID DCT의 합으로 직접 변환하므로 복소 연산이 필요하지 않다. 또한 본 논문에서 제시한 알고리즘은 각 차원에서 데이터 크기가 다른 임의 크기의 2차원 데이터 변환에도 적용할 수 있다.
본 논문에서는 복소(complex) 공간큐를 활용한 다채널 오디오 부호화 기술을 제안한다. 복소 공간큐 방식의 다채널 오디오 부호화 기술은 시간영역에서 수행된다. 시간영역의 오디오 채널 신호를 복소 데이터로 변환하여 각 오디오 채널 간의 상관관계를 복소 공간큐로 표현하고, 이를 활용하여 채널 부호화를 수행하기 위한 오디오 채널 신호를 생성한다. 참조 기술로는 최고 성능의 오디오 코덱인 USAC의 예측 부호화 방식의 다채널 오디오 부호화 기술과 비교하여 정보량 감축 측면에 있어서 평균 2.24 dB 이상의 높은 SNR을 나타냄을 관측할 수 있었다.
본 논문은 주파수 영역에서 심층 신경망 기반 음성 향상 모델 학습을 위하여 학습 대상과 네트워크 구조에 따라 두 가지 관점에서 성능을 비교 평가한다. 이때, 학습 대상으로는 스펙트럼 매핑과 Time-Frequency(T-F) 마스킹 기법을 사용하였고 네트워크 구조는 실수 네트워크와 복소 네트워크를 사용하였다. 음성 향상 모델의 성능은 데이터 셋 규모에 따라 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ)와 Short-Time Objective Intelligibility(STOI) 두 가지 객관적 평가지표를 통해 평가하였다. 실험 결과, 네트워크의 종류와 데이터 셋 종류에 따라 적정한 훈련 데이터의 크기가 다르다는 것을 확인하였다. 또한, 데이터의 크기와 학습 대상에 따라 복소 네트워크보다 실수 네트워크가 비교적 높은 성능을 보이기 때문에 총 파라미터의 수를 고려한다면 경우에 따라 실수 네트워크를 사용하는 것이 보다 현실적인 해결책일 수 있다는 것을 확인하였다.
홀로그램은 빛의 세기와 위상 정보를 모두 기록함으로써 3차원 영상 정보를 기록 및 재현할 수 있는 차세대 영상 시스템이다. 홀로그램은 부동 소수점의 복소 데이터로 실수, 허수 또는 진폭, 위상 신호로 분리되어 압축된다. 본 논문에서는 복소 홀로그램 영상의 표현방식에 따른 압축성능을 비교해보고, 진폭-위상 압축에 대해 압축 친화적인 복소 홀로그램 변환 방식을 제안한다. 이후, 각 표현방식의 압축에서 효율적인 비트량 할당 방법을 제시한다. 본 논문은 제안방식인 QS 진폭-위상 표현이 실수-허수 표현만큼 높은 압축성능을 갖는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 OFDM 시스템용 복조기의 구현에 가장 핵심적인 소자인 2K/4K/8K-point FFT 프로세서를 제안하였다. 구현된 프로세서는 30MHz 시스템 클럭에 서 8,192개의 복소 입력 샘플을 273㎲에 2,048개의 복소 입력 샘플을 68.26㎲에 수행함으로써 OFDM방송에서 요구하는 심볼 fp이트의 데이터를 처리할 수 있다. 기본 구조는 1차원 DFT를 작은 크기의 2차원 DFT로 변환할 수 있는 쿨리-투키 알고리듬을 적용하였으며 다차원 DFT 변환에 적합한 전치 메모리와 셔플 메모리를 사용하였다. 복소 곱셈기는 기존의 방법보다 더 효율적인 메모리 구조를 갖는 CORDIC 프로세서를 사용하였으며 제안하는 트위들팩터 발생 방법은 트위들팩터를 저장하기 위한 ROM의 크기를 효과적으로 줄일 수 있다.
각종 디지털 기기와 통신 기술의 발전으로 다양한 멀티미디어 콘텐츠의 생산과 유통이 폭발적으로 증가하고 있다. 이미지와 동영상 등의 멀티미디어 데이터의 검색을 위해서는 기존의 문자 위주의 검색과는 다른 접근 방식이 필요하다. 이미지의 여러 가지 물리적인 특징들을 정량화 하여 분석하고 이를 비교하여 유사한 이미지를 검색하는 내용기반 이미지 검색에서 색상과 모양은 주요 물리적 특징들이다. 지금까지는 색상과 모양을 서로 독립적인 특징으로 분리하여 이용하였지만, 인지적 관점에서 두 특징은 밀접한 관련이 있다. 본 논문에서는 색상과 모양 특징을 동시에 표현하기 위하여 3차원 색상 정보를 2차원 복소수 형식으로 표현하는 복소 색상 모델을 이용하여 색상의 공간적 분포 모양을 기술하는 방법을 제안한다. 복소 이미지를 주파수 변환한 후 저주파 영역의 소수의 계수만으로 복원하는 실험을 통하여 제안된 방법이 색상의 공간적 분포 모양을 효율적으로 표현할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 T형 분기 도파관 내 Septum의 최적설계를 위하여 상용 전자파해석 소프트웨어의 API(Application Program Interface) 기능을 활용하는 VBA(Visual Basic Application) 기반 설계 인터페이스를 개발 하였다. 최적설계의 설계 변수는 도파관 내에서 Septum의 위치와 크기로 하였고, 목적 함수는 도파관의 반사계수($S_{11}$)를 가장 작게 하면서 T형 분기 도파관에서 출력되는 에너지를 2:1로 분배하도록 설정하였다. 목적함수는 본 논문에서 정한 함수이며 설계 목표에 따라 인터페이스 내에서 변경이 가능하다. 설계 인터페이스는 마이크로소프트사의 엑셀을 이용하였고 인터페이스 내에서는 사용자가 원하는 T형 분기 도파관의 크기 설계가 가능하며, 입력 port의 입력 모드를 설정하고, 해석 주파수를 선택하여 사용자가 정한 목적 함수에 맞는 최적화된 Septum의 크기와 도파관 내에서의 위치를 찾을 수 있게 하였다. 또한 사용자가 원하는 위치에서의 E Field, H Field, 전류 밀도를 크기 또는 복소수 형태의 수치 데이터로 획득할 수 있도록 설계하였다.
다양한 이동통신기기들을 한 시스템에 수렴시킬 수 있는 기술로서 SDR 기술이 각광받고 있다. 본 논문은 W-CDMA 물리계층 업링크의 트래픽 채널을 DSP로 구현하여 베이스밴드 프로세싱 하는 것을 목적으로 한다. 이러한 소프트웨어 모뎀은 초기화, 소스 데이터 발생, 스프레딩, 스크램블링, 출력단 등으로 이루어진다. 기존의 FPGA, ASIC 등으로 구현된 하드웨어 모뎀을 소프트웨어적인 DSP로 구현할 때 생기는 주요 문제들을 고찰하였다. 로드 밸런싱, 동시성과 실시간성, 버퍼 스킴, 멀티 태스킹, 인터럽트 관리, OVSF 및 스크램블링 코드의 복소수 연산 등이다. 전통적인 구조는 FPGA와 DSP 혼합체인데 각각 칩레벨 프로세싱, 심볼 프로세싱을 담당한다. FPGA와 DSP 혼합체 구조를 넘어서 멀티 DSP를 이용한 병렬처리기법, 또는 reconfiguable 칩을 개발해서 칩레벨 및 심볼 프로세싱을 한 번에 할 수 있는 개발제품도 출시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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