• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1122-1127
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• 2010

본 논문에서는 우선 랜 환경에서 반복 전송 알고리즘을 적용한 중계기 기반의 분산 시공간 블록 부호(distributed space-time block code: D-STBC) 복호 후 전송(decode-and-forward: DF) 협력 통신 방식을 제안한다. 반복 전송 기법에 의하여 추가적인 전송 다이버시티 이득을 얻을 수 있지만, 기존의 기법에 비해 데이터 전송률이 절반으로 감소하기 때문에 데이터 변조 성상도를 기존 기법의 2배로 사용한다. 또한, 소스 노드와 중계 노드간 전송에만 반복 전송 알고리즘을 적용하여 시스템 복잡도를 줄이고 성능 열화를 최소화했다. 제안한 알고리즘을 HiperLAN/2 레일레이 페이딩 채널에서 시뮬레이션을 통하여 비부호화 비트 오류율 성능을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.93-96
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• 2008

부호화율과 구속장을 선택적으로 지정할 수 있는 다중 표준용 파라미터화된 비터비 복호기의 효율적인 설계에 대해 기술한다. 설계된 비터비 복호기는 부호화율 1/2과 1/3, 구속장 7과 9를 지원하여 4가지 모드로 동작하도록 파라미터화된 구조로 설계되었으며, 각 동작모드에서 공통으로 사용되는 블록들의 공유가 극대화되는 회로구조를 적용하여 면적과 전력소모가 최소화되도록 하였다. 또한, one-point 역추적 알고리듬에 최적화된 ACCS (Accumulate-Subtract) 회로를 적용하여 완전 병렬구조에 비해 ACCS 회로의 면적을 약 35% 감소시켰다. 설계된 비터비 복호기 코어는 0.35-um CMOS 셀 라이브러리로 합성하여 79,818 게이트와 25,600비트의 메모리로 구현되었으며, 70 MHz 클록으로 동작하여 105 Mbps의 성능을 갖는다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제37권2호
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• pp.17-23
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• 2000

ATM을 기반으로 하는 멀티미디어 서비스 망의 확장과 이동 통신 사용자들의 멀티미디어 서비스에 대한 요구가 증가하면서 광대역 통신망을 무선영역으로 확장하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 무선망에서는 광섬유를 기반으로 하는 유선망과 달리 무선 링크는 비트 에러율이 높고 한정된 주파수 대역을 다수의 사용자가 공유하는 특성을 나타낸다. 따라서 멀티미디어 서비스를 신뢰성 있게 제공하기 위해서는 보다 강력한 오류 정정 기법과 한정된 무선 자원을 효율적으로 사용하기 위한 매체 접속 제어 방법이 필요하다. 본 논문에서는 예약 요청 시에 발생하는 충돌 상황에 효과적으로 대처하기 위해 미니슬롯을 사용하고, 그 수를 이전 프레임에서의 충돌 상황에 따라 슬롯 단위로 가변적으로 운영하여 대역 효율을 높일 수 있는 TDMA 기반의 MAC 프레임 구조를 제안하고, 다양한 ATM 트래픽을 위한 동적 대역할당 알고리즘을 적용하여 채널 이용률, 호 블록킹률, 셀 전송지연 등에 대한 시뮬레이션 결과를 통해 제시한 매체 접속 제어 프로토콜의 성능을 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.2143-2149
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• 2012

DVB-S2에 적용되는 Shannon의 채널 용량 한계에 근접한 LDPC 부호는 복호화의 낮은 복잡도와 좋은 거리 특성으로 오류마루 현상인 나타나지 않고, 완성 병렬 처리가 가능하다. 하지만 구현상에 있어서 큰 블록 사이즈 및 많은 반복 횟수 때문에 복호과정에서 고속화가 어렵다. 이에 본 논문에서는 HSS(Horizontal Shuffle Scheduling) 방식을 연구하여 최적의 반복횟수를 제시한다. 고속 복호를 위한 복호과정의 한 방법으로 HSS 방식은 체크 노드를 중심으로 체크 노드가 업데이트 되는 과정에서 비트 노드도 같이 업데이트 되기 때문에 한 번의 반복이 끝났을 때 비트노드는 여러 번 반복한 효과를 가지게 된다. 결국 기존에 제시된 반복횟수보다 HSS 방식을 적용하였을 때 더 적은 반복 횟수로 동일한 성능을 얻을 수 있다. HSS 방식을 적용하여 시뮬레이션 한 결과, 각각의 부호화율에서 동일한 성능으로 최소 30% ~ 최대 50% 만큼 반복횟수를 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.939-947
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• 2010

IEEE 802.11n 무선 랜 표준의 채널 부호화 방법 중 하나인 LDPC(Low-Density Parity-Check) 부호는 오류정정 성능이 매우 우수하나 복호기 회로의 복잡도가 커서 복호성능과 하드웨어 복잡도 사이의 trade-off 관계를 고려한 설계가 중요하다. 본 논문에서는 최소합 알고리듬(Min-Sum Algorithm; MSA) 기반 LDPC 복호기에서 LLR(Log-Likelihood Ratio) 근사화가 복호성능에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 LDPC 복호기의 최적 설계조건을 도출하였다. IEEE 802.11n 무선 랜 표준의 블록길이 1,944 비트, 부호화율 1/2의 LDPC 패리티 검사 행렬과 최소합 기반의 반복복호 알고리듬을 적용하여 LLR 근사화에 따른 비트오율(BER) 성능을 분석하였다. $BER=10^{-3}$에 대해 LLR 비트 폭 (6,4)와 (7,5)의 $E_b/N_o$는 0.62 dB의 차이를 보였으며, 최대 반복복호 횟수 6과 7에 대한 $E_b/N_o$의 차이는 약 0.3 dB로 나타났다. 시뮬레이션 결과로부터, LLR 근사화 비트 폭이 (7,5)이고 반복복호 횟수가 7인 경우에 가장 우수한 비트오율 성능을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.713-722
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• 2013

본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권7C호
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• pp.726-732
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• 2003

본 논문은 계산량을 줄이는 움직임 추정 (motion estimation: ME) 방법을 제안한다. 이 방법은 움직임 추정이 필요 없다고 판단되는 매크로블록(macro-block: MB)들에 대한 움직임 추정 과정을 생략함으로써 고속의 움직임 추정을 가능하게 한다. 그래서, 제안된 방법은 움직임 생략 기법 (ME skipping technique: MEST)이라고 부른다. 일반적으로 움직임 추정은 정수 화소 단위 움직임 추정 (IME)과 반화소 단위 움직임 추정 (HME)로 구성된다. MEST는 IME 과정 바로 직전에 수행되고, 이미 부호화된 주위의 MB들의 움직임 추정 오차에 기초한 기준에 따라 IME 과정을 생략할지를 판단한다. 하나의 MB에 대한 IME 과정이 생략되는 것으로 판단되었을 경우 (이 경우를 ME 생략 모드 (ME skip mode)라 부른다), IME 과정은 생략되고 그 MB에 대한 정수 화소 단위 움직임 벡터를 예측벡터로 대치한다. 예측된 그 벡터는 HME의 입력으로 사용된다. 한편, ME 생략 모드가 아닌 경우(ME non-skip mode)의 MB들에 대한 IME 과정은 생략되지 않고 보통의 IME과정을 수행하게 된다. 따라서 MEST는 ME 생략 모드로 판단되는 MB들이 많을수록 계산량을 감소시키는데 효과적이다. 뿐만 아니라 MEST가 비디오 부호화기에 적용되었을 경우, 좀 더 정화한 율제어 (rate control)과 채널 오류에 좀 더 강한 비트열 (bitstream)을 제작하는데 도움을 준다. 실험을 통해, MEST가 같은 화질을 유지하면서도 이러한 장점을 가짐을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.441-446
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• 2020

본 논문은 심층 신경망을 이용한 화자 인증(Speaker Verification, SV) 시스템에서, 심층 신경망 내부에 존재하는 각 특징 지도(Feature Map)들의 분별력을 강화하기 위해 기존 특징 지도 스케일링(Feature Map Scaling, FMS) 기법을 확장한 α-FMS 기법을 제안한다. 기존의 FMS 기법은 특징 지도로부터 스케일 벡터를 구한 뒤, 이를 특징 지도에 더하거나 곱하거나 혹은 두 방식을 차례로 적용한다. 하지만 FMS 기법은 동일한 스케일 벡터를 덧셈과 곱셈 연산에 중복으로 사용할 뿐만 아니라, 스케일 벡터 자체도 sigmoid 비선형 활성 함수를 이용하여 계산되기 때문에 덧셈을 수행할 경우 그 값의 범위가 제한된다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 별도의 α라는 학습 파라미터를 특징 지도에 원소 단위로 더한 뒤, 스케일 벡터를 곱하는 방식으로 α-FMS 기법을 설계하였다. 이 때, 제안한 α-FMS 기법은 스칼라 α를 학습하여 특징 지도의 모든 필터에 동일 값을 적용하는 방식과 벡터 α를 학습하여 특징 지도의 각 필터에 서로 다른 값을 적용하는 방식을 각각 적용 후 그 성능을 비교하였다. 두 방식의 α-FMS 모두 심층 심경망 내부의 잔차 연결이 적용된 각 블록 뒤에 적용하였다. 제안한 기법들의 유효성을 검증하기 위해 RawNet2 학습세트를 이용하여 학습시킨 뒤, VoxCeleb1 평가세트를 이용하여 성능을 평가한 결과, 각각 동일 오류율 2.47 %, 2.31 %를 확인하였다.