GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KB블록크기로 분리하는 인코딩 방법을 채택하였고, 인코딩된 블록을 비구조적인 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키고 있다. 하지만 이러한 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 600$\sim$700MB의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니고 있다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방법 때문에 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안을 제안하였다. 제안 인코딩 방법은 추가 블록 생성을 1%이내로 최소화하였고, 분리된 블록의 분산을 위해 지정된 피어로 질의를 보내는 구조적 위상을 채택하여 블록 요청에서 발생하는 네트워크 부하를 감소시켰다.
GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KB 블록크기로 분리하는 인코딩 방법을 채택하였고, 인코딩된 블록을 비구조적인 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키고 있다. 하지만 이러한 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 600~700MB의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭 과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니고 있다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방법 때문에 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안을 제안하였다. 제안 인코딩 방법은 기존 4%에 해당되는 추가 블록 생성을 1%이내로 최소화하였고, 분리된 블록의 분산을 위해 지정된 피어로 질의를 보내는 구조적 위상을 채택하여 블록 요청에서 발생하는 네트워크 부하를 감소시켰다.
GNUnet은 모든 피어에게 익명성(출판자, 저장자, 요구자) 지원방법을 제안한 대표적인 P2P 시스템이다. GNUnet은 익명성 제공을 위하여 파일을 1 Kbyte 블록 단위로 분리하여 인코딩하였고, 인코딩된 정보를 주변 피어에게 분산시키는 방법으 ㄹ채택하였다. 그러나, 대용량화 되는 멀티미디어 파일을 1 Kbyte의 크기로 분리하는 것은 추가적인 블록의 생성을 의미한다. GNUnet에서 제안하고 있는 파일 분리 방법을 분석한 결과 피어들의 검색을 위하여 제공하는 R블록, I블록등이 원본 파일의 4%에 해당되는 저장공간을 추가적으로 요구하고, 분리된 블록을 전송하기 위하여 추가적은 네트워크 트래픽이 발생하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위한 새로운 인코딩과 라우팅 방안을 제안하였다. 제안 인코딩 방법은 블록을 생성할 때 발생하는 추가적인 블록을 기존의 4%에서 1%이내으로 최소화 하였고, 분리된 블록을 분산할 때 발생하는 네트워크 트래픽 최소화를 위한 구조적 위상 방법을 채택하였다. 결론적으로 저장공간의 낭비 및 네트워크 트래픽을 최소화할 수 있다.
GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KByte 블록코기로 분리하는 인코딩 방법, 인코딩된 블록을 비구조적 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키는 방법, 분산된 블록을 검색하여 원본 데이터로 복구하는 방법을 제안하였다. 하지만 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 $600\sim700MB$의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니게 되었다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방에 의하여 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하였다. 셋째, 이용자의 데이터 검색방법에 있어 파일명을 키워드로 생성하는 방법을 제안했기 때문에 키워드 검색의 한계점이 들어났다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안 그리고 데이터 컨텐츠를 이용한 키워드 생성방안을 제안하였다. 따라서 제안 인코딩 방법은 기존 4%에 해당되는 추가 블록생성을 1% 이내로 최소화하였고, 다면체의 구조적 위상에 인코딩된 블록을 전송하기 때문에 네트워크 부하를 감소시켰다. 그리고, 데이터의 컨텐츠를 키워드로 작성한 컨텐츠 기반 키워드 추출방법을 제안하였다.
MPEG-2 는 Layered Coding방식을 채택하여 하나의 base layer와 4개의 enhancement layer로 이루어져 있으나 동영상 재생을 위해 필요한 최소한의 layer인 base layer 만으로도 데이터 양이 많기 때문에 인터넷 환경에 적용하기가 어렵다. 이에 base layer를 다시 세분화된 layer로 나누기 위해 인코딩 중에는 또는 인코딩 결과로 만들어지는 MPEG-2 Video steam 의 하부 구조인 블록층에 존재하는 8$\times$8블록의 AC 계수들을 layering한다. Layered된 base layer의 데이터는 통신망 및 단말기의 QoS에 따라 서로 다른 전송 채널을 통해 서버에서 클라이언트 디코더로 전송된 후 디코더에 실시간적으로 병합한 후 재생된다. 본 논문에서 제안하는 기법을 이용하여 기존에 encoding MPEG-2 Video steam의 AC계수를 layering할 경우에 QoS에 따라 가변적으로 데이터 양을 서버 쪽에서 조절할 수 있었고, 통신 선로 상에서 이동하는 데이터 양의 원래의 MPEG-2 Video steam 을 이용했을 때보다 인코딩 중에 블록을 변환하면 51% 정도 감소하고 인코딩 되어진 데이터를 이용했을 경우에는25%정도 감소하는 것을 알 수 있었다.
수도쿠를 푸는 것은 오락으로서 뿐 아니라 컴퓨터 계산 문제로서도 흥미롭다. 수도쿠는 minimal과 extended 인코딩을 통해 SAT로 변환되고, 탐색이 아닌 추론기술의 반복 적용을 통해 다항시간에 해를 찾을 수 있다. minimal과 extended 인코딩은 직관적이지만 고차 수도쿠($16\times16$ 이상)를 풀기에 충분하지 못하다. 이 논문에서는 extended 인코딩을 개선한 블록 인코딩을 제안한다. 블록 인코딩을 $16\times16$와 $25\times25$ 퍼즐 집합에 적용 했을 때 extended 인코딩에 비해 추론기술에 따라 1%에서 12% 더 많은 수의 퍼즐을 푸는 것을 실험을 통하여 보인다.
VVC (Versatile Video Coding)는 HEVC이후 차세대 표준 비디오 코딩으로 JVET(Joint Video Exploration)에 의해 2018년 표준화를 시작하였다. VVC에는 복원픽쳐의 변환-양자화에러에 의해 발생한 블로어, 블로킹, 링잉 아티팩트를 감소시키기 위하여 deblocking filter (DF), sample adaptive offset (SAO), adaptive loop filter(ALF)와 같은 모듈을 사용한다. 한편 CNN (Convolutional Neural Network)은 최근 이미지와 비디오 복원에 높은 성능을 보이고 있다. VVC에서 픽쳐는 CTU (Coding Tree Unit)으로 분할되고 각 CTU는 다시 CU (Coding Unit)으로 분할된다. 그리고 인코딩을 위한 중요한 정보들이 Picture, CTU, CU단위로 디코더에 전송된다. 이 논문에서는 화면 간 예측으로 인코딩 된 픽처에서 블록과 픽처정보를 이용한 딥러닝 기반의 인루프 필터 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 화면 간 예측에서 QP, 4×4 블록단위의 모션벡터, 참조블록과의 시간적거리, CU의 깊이를 모델에 추가적인 정보로 이용한다.
압축한 비디오데이타를 네트워크으로 전송 시 채널이 불안정한 경우 패킷이 분실될 우려가 있다. 패킷 분실은 대부분 버스트오류로 나타난다. 본 연구에서는 디코더에서 버스트오류를 효과적으로 은닉, 처리하는 방법으로 오류 내성 비디오 인코딩 방법을 제안한다. 이를 위해 공간적 오류은닉법으로 오류 패킷 분실을 야기시키는 손실 블록을 분리하는데 효과적인 블록 인터리빙을 적용한다. 시간적 오류 은닉에 대해서는 연속적인 내부프레임 또는 프레임간에 움직임벡터의 프레임간 패리티 비트를 삽입하는 구조를 적용한다. 비디오 인코딩 단계를 거쳐 디코더에서 수신한 블록들에 대해서는 쌍선형 보간법을 적용하여 전송시 발생한 국지적 오류를 적절하게 은닉 처리한다. 본 논문에서 제안한 인코딩 방법을 전송 블록에 부가 데이터로 포함하는 것은 표준 엔코더의 복잡도에 거의 영향을 미치지 않는다.
본 논문에서는 고밀도 광 기록 시스템에 적용이 가능한 코드율이 8/15이고, (d, $textsc{k}$)=(2, 15)인 새로운 변조 코드 체계에 대한 변조 코딩 방법을 VHDL로 구현하였다. 인코딩 방법은 크게 세 가지로 구분되어 진다. 먼저 입력 데이터를 복수개의 바이트 단위로 묶어서 블록을 정의하고, 이 블록의 입력 데이터를 변환 테이블을 이용해서 채널 데이터로 변환한 후, 머징 비트(merging bits)를 첨가하여 데이터를 전송한다. 위와 같은 코딩 방법을 적용하여 새롭게 개발한 변조 코드에 대해 모의 실험을 통한 성능을 분석한 후 VHDL로 구현하여 검증하였다.
본 연구에서는 추상 도달가능성 그래프(ARG) 기반의 소프트웨어 모델체킹에서 그래프 탐색전략을 설정할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. ARG의 여러 실행 경로를 하나로 묶어 모델체킹 성능을 향상시키는 기법인 블록 인코딩(Block Encoding) 기법을 활용하는 경우 기존의 기법들은 인코딩 전의 ARG에서 인코딩을 효과적으로 수행할 수 있는 탐색전략만을 고려하였을 뿐 실제 모델체킹의 성능을 좌우할 수 있는 인코딩 후의 ARG에 대한 탐색전략을 고려하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제시된 탐색 기법을 사용하여 블록 인코딩을 효과적으로 수행하는 동시에 인코딩된 후의 ARG에 대한 탐색 순서를 고려할 수 있는 이중 탐색전략 기법을 제시한다. 또한 탐색 순서의 변화가 모델체킹의 성능에 미치는 영향을 확인하기 위하여 제시하는 기법을 오픈소스 모델체킹 도구에 구현하고 벤치마크 실험을 수행하였으며 탐색전략이 달라지면 모델체킹의 성능이 달라지는 현상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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