• 제목/요약/키워드: 복잡도 가중치

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OFDM 시스템에서 복합적인 새로운 위상 가중치 기법을 이용한 PAPR 감소 (A New PAPR Reduction Method Using Combinational Phase Factor Multiplying for OFDM System)

  • 정계현;김성수
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.3001-3003
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    • 2005
  • 이 논문에서는 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 통신 시스템에서 고려해야할 중요한 문제 중의 하나인 PAPR(peak to average power ratio) 문제를 다루었다. SLM(selected mapping) OFDM 시스템을 기반으로 구현하였고, PAPR을 줄이기 위한 방법으로 새로운 위상 가중치를 곱하는 방법을 제안하였다. 여기서는 여러 가지 방법들(PSK, QPSK, 랜덤)로 위상 가중치를 발생시켰고, 발생된 위상 가중치를 병렬 조합으로 적용하여, 최저의 PAPR을 가져오는 값을 선택했다. 실험결과에서, 단일의 위상 가중치만을 곱하여 사용할 때 보다 위상 가중치를 복합적으로 사용했을 때 큰 PAPR 감소를 보임으로서, 제안된 방법의 우수성을 보였다. 그러나 아직 해결해야할 것들 중에서, 여러가지 위상 가중치를 사용함에 따른 시스템 복잡도가 증가하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 비록 복잡도의 증가라는 단점을 가지고 있지만, 성능면에서의 향상은 커다란 장점이다.

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전체적 밝기 변화와 지역적 밝기 변화를 고려한 HEVC에서의 가중치 예측 (Weighted Prediction considering Global Brightness Variation and Local Brightness Variation in HEVC)

  • 임성원;문주희
    • 방송공학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.489-496
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    • 2015
  • 본 논문에서는, 밝기 변화가 존재하는 영상에서의 부호화 효율을 향상하기 위해 새로운 가중치 예측 기술이 제안된다. 종래의 가중치 예측 기술은 참조 영상 단위로 지원되고 하나의 가중치 예측 계수 세트만을 사용하기 때문에 전체적 밝기 변화가 존재하는 영상에서만 효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 알고리즘은 상황에 따라 세 가지 종류의 가중치 예측을 사용한다. 제안한 방법의 실험 결과는 기존 기술 대비 BD-rate 기준으로 최대 -10.2%의 성능 향상을 가져오며 인코더의 복잡도는 163%, 디코더의 복잡도는 약 101% 변화가 존재한다.

움직임의 구분에 기반한 HEVC의 가중치 예측 (Weighted Prediction based on Classification of Motion for HEVC)

  • 임성원;문주희
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.105-106
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    • 2014
  • 본 논문에서는, 움직임이 존재하는 영역과 존재하지 않는 영역을 구분하여 영역마다 다른 가중치 계수 세트 w와 o를 사용하는 알고리즘이 제안된다. 제안된 기술의 실험 결과는 BD-rate기준으로 최대 -5.4%의 효율을 가져오며 인코더 복잡도는 약 110%, 디코더 복잡도는 거의 변화가 없다.

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주어진 정사각형 영역안의 점들의 가중치 합의 최대화 (Maximizing the Sum of Weights of Points in a Given Square)

  • 김재훈
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.450-454
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    • 2015
  • 본 논문에서는 평면상에 가중치를 가진 점들이 주어질 때, 임의의 상수 r에 대해서 변의 길이 r인 정사각형 영역을 고려해서 이 안에 속하는 점들의 가중치 합이 최대가 되는 영역을 찾고자 한다. 변의 길이가 정해져 있지 않은 경우에 임의의 사각형 영역을 찾는 문제에 대한 연구가 있었다. 본 논문에서는 상수 r이 주어질 때, 변의 길이 r인 정사각형 영역을 찾는 문제를 다룬다. 우리는 동적 환경 하에서의 일차원 문제를 풀고, 이를 이용해서 O(nlogn+rn) 시간 복잡도를 갖는 알고리즘을 제안한다.

가중치 윤곽선 검출기를 이용한 저 복잡도 하이브리드 보간 알고리듬 (Low Complexity Hybrid Interpolation Algorithm using Weighted Edge Detector)

  • 권혁진;전광길;정제창
    • 한국통신학회논문지
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    • 제32권3C호
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    • pp.241-248
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    • 2007
  • 예측(predictive) 이미지 코딩에서는 최소 자승법을 기반으로 하는 적응적인 예측기가 에지 주변에 있는 픽셀(pixel)의 예측 결과를 향상시키는데 효과적인 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 가중치 윤곽선 검출기 (weighted edge detector)를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬(hybrid interpolation algorithm)을 제안한다 전체적인 계산의 복잡도를 감소시키기 위해서 2차원 선형 보긴(bilinear interpolation)과 에지 방향성을 이용한 보간(edge directed interpolation) 알고리듬을 선택적으로 적용시키는 하이브리드 접근방법을 이용한다. 이런 접근 방법을 2차원 선형 보간 알고리듬과 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬을 적용했을 경우와 비교하기 위해서 PSNR과 SSIM 측정값을 이용하여 객관적이고 주관적인 영상의 화질 비교는 제안한 알고리듬이 비슷한 성능을 나타냄을 보여준다. 또한 제안하는 가중치 윤곽선 검출기를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬은 정규화된 CPU 수행 시간을 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬과 비교하면 최대 20배의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다.

다중 안테나 다중 중계 시스템을 위한 가중치 대각화 기반의 저 복잡도 전력 할당 기법 (Low Complexity Power Allocation Scheme for MIMO Multiple Relay System With Weighted Diagonalization)

  • 이범수;이충용
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권2호
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    • pp.27-34
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    • 2013
  • 본 논문에서는 증폭 후 재전송 프로토콜 기반의 다중 안테나 다중 중계 시스템에서 저 복잡도의 전력 할당 기법을 제안한다. 기존의 다중 안테나 전처리 기법이 복소수로 구성 된 꽉 찬 행렬을 전처리 필터로 사용하였다면, 제안 하는 기법은 각 중계 노드에서 안테나 별 전력으로 구성 된 실수 대각 행렬을 전처리 필터로 사용한다고 볼 수 있다. 추가적으로 복소수 꽉 찬행렬로 유효 채널을 대각화 하지 못함에서 발생하는 오차를 감소시키기 위해 가중치 벡터를 각 스트림에 적용시켜 안테나 수와 상관없이 낮은 복잡도로 최적 성능에 근접한 성능을 얻을 수 있다. 마지막으로 모의실험을 통해 제안하는 기법이 상호정보량 측면에서 기존의 기법들보다 우수함을 보인다.

새로운 거리 가중치와 지역적 패턴을 고려한 적응적 선형보간법 (Adaptive Linear Interpolation Using the New Distance Weight and Local Patterns)

  • 김태양;전영균;정제창
    • 한국통신학회논문지
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    • 제31권12C호
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    • pp.1184-1193
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    • 2006
  • 영상 보간은 영상 처리 분야에서 전통적으로 많이 연구되어 왔고 널리 사용되고 있다. 그에 따라 다양한 보간 능력과 계산 복잡도를 갖는 보간법들이 많이 시도되고 있다. 이 논문에서는 기존의 선형 보간법을 위한 새로운 거리 가중치 개념과 보간되는 값의 상하, 좌우 지역적 패턴을 고려하여 반영하는 적응적 선형 보간법(New Adaptive Linear Interpolation : NAL Interpolation)을 제안한다. 새로운 거리 가중치는 기존의 거리에 선형적으로 비례하는 가중치의 개념에서 벗어나 가까운 화소에 더욱 더 영향을 많이 받는 특성을 이용하여 거리 가중치를 2차, 3차 다항식으로 개선한 것이다. 또한 NAL 보간법은 보간되는 화소의 상하, 좌우 패턴을 고려하는 선형 보간법으로 MF(magnification factor)의 변화에 따라 보다 선명한 이미지를 쉽게 얻기 위해서 보간하기 전 MF에 따라 패턴을 반영하는 정도를 결정하는 패턴 가중치를 이용한다. 실험 결과에서 제안된 보간법은 계산 복잡도 면에서 기존의 bicubic 보간법 보다 훨씬 간단할 뿐만 아니라 더 좋은 PSNR(peak signal-to-noise ratio)를 갖고 보다 선명한 화질의 영상으로 보간하였다.

시스템 복잡도를 적용한 COSMIC-FFP 기반 소프트웨어 개발노력 추정 모델 (A Model to Estimate Software Development Effort Based on COSMIC-FFP Using System Complexity)

  • 박상기;박만곤
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권11호
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    • pp.1575-1585
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    • 2010
  • 성공적인 프로젝트 수행을 위해서 개발초기 단계에서 소프트웨어 개발노력 등 자원을 예측하는 것은 매우 중요하다. 그리고 이는 소프트웨어 규모를 통해 가능하며, 소프트웨어 규모 산정 방식의 최근 동향은 프로그램 라인 수(LOC)와 같은 개발자 관점의 접근방식 보다는 사용자가치 중심의 산정방식인 기능점수 분석기법(FPA)을 보다 선호하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사례연구를 통해 실제 투입되는 개발노력을 측정하고, 완전기능점수 기법 매뉴얼에 따라 COSMIC Function Point를 직접 계산하였다. 그리고 산출된 데이터에 대한 회귀분석을 통해 COSMIC-FFP기반 소프트웨어 개발노력 추정 모델을 제안한다. 그리고, COSMIC-FFP 기법은 규모를 추정하는데 필요한 기능 요소들에 대한 가중치를 적용하지 않는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 제안된 모델의 정확성을 높이기 위해 시스템 복잡도를 가중치로 적용하며, 가중치 추정을 위한 모델도 제안한다.

가중치를 갖는 그래프신호를 위한 샘플링 집합 선택 알고리즘 (Sampling Set Selection Algorithm for Weighted Graph Signals)

  • 김윤학
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.153-160
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    • 2022
  • 그래프신호가 각각의 가중치를 갖고 발생하는 경우 그래프상의 최적의 샘플링 노드집합을 선택하는 탐욕알고리즘에 대해 연구한다. 이를 위해 가중치를 반영한 복원오차를 비용함수로 사용하고 여기에 QR 분해를 적용하여 단순한 형태로 전개한다. 이렇게 도출된 가중치 복원오차를 최소화하기 위해 다양한 수학적 증명을 통해 반복적으로 노드를 선택할 수 있는 수학적 결과식을 유도한다. 이러한 결과식에 기반하여, 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택알고리즘을 제안한다. 성능평가를 위해 다양한 그래프에서 발생하는 가중치를 갖는 그래프신호에 적용하여 기존 샘플링 선택 기술대비, 복잡도를 유지하면서 가중치 신호의 복원성능이 우수함을 보인다.

모바일 컨텍스트 로그를 사용한 계층적 이야기 구성 모델 (A Hierarchical Storytelling Model Using Mobile Context Log)

  • 이병길;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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    • pp.49-51
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    • 2006
  • 휴대폰의 사용영역이 넓어지면서 휴대폰에 저장되는 컨텍스트 정보 활용에 관심이 높아지고 있다. 하지만 정보의 양이 방대하기 때문에 개인이 정보를 분석하여 자신에게 필요한 정보로 바꾸기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 휴대폰으로부터 컨텍스트 정보를 수집하여 활용할 수 있는 방법으로 개인이 하루 동안 경험한 일에 대한 정보를 한 눈에 알아볼 수 있도록 도와주는 계층적 이야기 구성 모델을 제안한다. 계층적 이야기 구성 모델은 3단계로 구성된다. 우선 각각의 로그를 분석하여 관련 있는 것들을 그룹으로 분류하고 분류된 그룹 내에서 설정된 경로에 대한 가중치를 계산하여 해당 그룹의 가중치로 저장한다. 마지막으로 그룹간의 경로에 대한 가중치를 계산하여 가장 높은 가중치를 갖는 경로를 한아 이야기 구성 모델로 설정한다. 계층적으로 이야기 경로를 선택한 경우와 그룹으로 분류하지 않고 경로를 계산한 경우의 시간 복잡도를 비교 평가하여 성능을 측정하였다. 이야기 구성모델을 계층적으로 분류했을 때의 성능이 분류하지 않은 경우보다 경로를 선정할 때 더 높은 성능을 나타내었다.

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