분산 비디오 기술의 대표적인 기술 중 하나는 와이너 지브 부호화 기술이다. 와이너 지브 부호화 구조에서 보조정보는 인트라 복호화된 키 픽처들을 이용하여 생성한다. 키 픽처의 객관적 화질은 보조정보의 성능에 많은 영향을 끼치고, 잡음이 많은 보조정보를 복호화에 이용할 경우 부호화로부터 많은 패리티 비트를 요구하게 되어 율 왜곡 성능을 저하된다. 기존의 부호화 기술은 키 픽처 부호화 시 Quantization Matrix에 따라 미리 정의된 양자화 계수를 이용한다. 본 논문에서는 미리 정의된 양자화 계수 보다 낮은 계수 값을 사용하여 부호화 하는 방법을 제안한다. 제안방법은 키 픽처의 객관적 화질이 높아짐에 따라 보조정보의 화질을 향상시킨다. 잡음이 적은 보조정보는 와이너 지브 복호화 시 율 왜곡 성능을 향상시킨다. 실험결과는 기존 방법에 비해 최대 0.7dB에 이르는 성능향상을 보인다.
차세대 무선통신에서는 높은 데이터 전송률을 필요로 하여 높은 밀도의 주파수 재사용을 요구하게 된다. 따라서 셀 간 간섭을 효율적으로 줄이는 방법을 필요로 하게 된다. 기존의 정적인 간섭 조정 기법들은 셀 가장자리 성능을 향상시키기 위해서 네트워크 전체의 성능을 희생한다는 단점이 존재한다. 한편, 높은 전송률을 필요로 하며, 동시에, 높은 신뢰도의 통신을 위해서 중계단말기를 사용한 OFDMA 중계 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다중 셀 환경의 OFDMA 중계 네트워크에서의 셀 간 간섭을 적응적으로 조정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 셀 간 간섭을 줄여서 셀 가장자리 성능을 향상시킴과 동시에 네트워크 전체 성능 또한 향상시키는 것을 목적으로 한다. 모의실험을 통해, 제안된 알고리즘이 정적 셀 간 간섭조정 기법들 보다 셀 가장자리 성능과 네트워크 전체 성능이 우수함을 확인한다.
본 논문에서는 높은 전송량을 요구하는 차세대 UHDTV(ultra-high definition television) 방송시스템을 위하여 MIMO(multi-input multi-output) 전송 기법을 고려하였다. 이러한 MIMO 전송 기법 중에서 가장 좋은 수신 성능을 나타내며, 송신 안테나 개수에 비례하여 전송량이 증가하는 LDC 전송 기법과 수신 성능 향상을 위하여 회전성상 및 심벌의 지연을 이용하는 기법을 고려하였다. 연속적인 에러가 발생하는 채널환경에서 수신 성능을 향상시키기 위해서는 신호를 분산시켜 전송하거나 신호를 섞어서 보내는 방법이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 두 가지 기법을 동시에 고려하여 높은 전송량을 달성하면서 수신 성능을 향상시킬 수 있는 회전성상이 적용된 LDC MIMO 전송 기법을 제안하고 수신 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 분석하였다.
GPU를 이용한 병렬 알고리즘은 어떤 메모리를 사용하는지에 따라 시스템의 전체적인 성능이 달라진다. 본 논문은 GPU 환경에서 실행되는 CUDA 프레임워크에서 병렬처리를 이용하여 문서 분류 시스템의 속도를 향상시키고자 할 때 메모리 로딩 시간이 전체적인 시스템의 성능에 미치는 영항을 연구하였다. 기존의 CPU 환경에서 구현했을 때와 비교하여 어느 정도의 성능 향상이 있었는지 실험하였으며 이전 연구에서 고려하지 않았던 메모리를 읽는데 걸리는 시간을 고려하여 현실적인 실행 시간을 비교하였다. 실험 결과에 의하면 CPU 에서 구현했을 때의 연산 속도보다 GPU의 텍스쳐 메모리를 사용하여 구현하였을 때 문서분류 성능이 향상되는 효과가 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 HMM알고리즘을 이용한 중규모급, 화자독립, 연결음성시스템에서의 인식성능 향상을 위해, 단어 인식기가 가지고 있는 고려사항들 중에 잡음(Noise)에 강한 모델을 위해 동작환경에 따른 적절한 필터를 구성하고 이차적으로 특징 파라미터를 개선하여 Noise를 보상하는 방법을 적용하였다. 인식기의 성능에 큰 영향을 미치는 요인중 하나인 전처리 기능의 평가로 성능향상의 요인을 찾아 음질개선을 위한 보다나은 잡음보상 방법을 제시하고자 하였다.
최근 각종 스마트 디바이스의 활용이 급속히 활용이 늘어나고 있다. 본 연구는 바이너리 변환(Binary Translation) 기술에 있어 레지스터 할당 관점에서의 성능향상 기법을 소개한다. 사용이 끝난 임시 레지스터의 재사용을 위해서 자원의 사용해제를 지연한다. 따라서, 다음 명령어가 직전에 사용된 임시 레지스터의 재사용을 통해, 자원을 해제하고 재할당하는 오버헤드 없이 바이너리 변환의 성능향상을 꾀할 수 있도록 한다.
데이터베이스 성능이 저하되면, 가장 먼저 SQL 튜닝을 고려한다. SQL 튜닝에서 가장 주의 깊게 사용 해야하는 부분이 바로 Index의 설정과 관련된 부분이다. 본 논문에서 OLAP 환경에서 다양하고 복잡한 질의처리 요구와 관련하여, B-Tree Index의 문제점을 개선하고 질의 성능을 향상시키기 위해서 Bitmap Index를 사용하였다. 또한, Bitmap Index 사용의 최적 임계점을 추적하기 위하여, 데이터 분포도와 조건절의 복잡도를 조사하였으며, 샘플링된 질의문을 기준으로 B-Tree Index를 사용하였을 때와 Bitmap Index를 사용하였을 때의 비교 실험을 통하여 Bitmap Index의 사용으로 RDBMS의 성능향상이 있음을 증명하였다.
최근 전송량 및 주어진 SNR(signal to noise ratio)에 따른 수신 성능을 향상시키기 위하여 다중 안테나(multi-input multi-output) 시스템에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 다중 안테나 시스템은 이론적으로 송신 안테나 개수에 비례해서 전송량이 증가하거나 송 수신 안테나 개수에 비례하여 주어진 SNR에 따른 수신 성능을 향상시킨다. 이러한 MIMO 시스템의 서로 다른 송신단에서 서로 다른 성상을 전송할 때 효율적인 전력 할당은 시스템 성능 향상에 큰 영향을 미친다. 이에 본 논문은 4-QAM 및 16-QAM을 송 수신 안테나가 두 개인 V-BLAST 시스템에 적용하고, 전력을 다르게 할당하여 수신 시스템의 성능을 분석하였다. 이러한 서로 다른 전력 할당에 따른 성능 분석 결과를 이용하여 이동 통신 시스템에 적용하기 위한 가능성 및 활용성에 대하여 논의하였다.
본 논문에서는 Spurious NAK Suppression알고리즘을 통하여 RLP의 성능향상에 대한 기법을 제안한다. 일반적으로, Hybrid ARQ기법에서는 MAC과 Physical Layer에서의 Retransmission 및 Error Correction으로 무선환경에서의 Error를 줄이고 latency를 보장하고 있다. 그러나 Hybrid ARQ에서의 Multiple SAW나 Selective-ARQ에 의해서 인접한 Packet들 간의 out-of-sequence문제가 발생할 수 밖에 없으며, upper layer인 RLP(혹은 RLC)에서는 이를 re-sequencing하여야 하는 부담감이 생기게 된다. 본 논문에서는 RLP receiver에서의 re-sequencing방법에 있어서, 효율적으로 RLP-NAK의 전송시점을 결정하는 NAK suppression 방법을 제안하고 있으며, 실험을 통하여 높은 성능향상을 보임을 확인할 수 있다.
시맨틱 웹 기술을 활용한 시맨틱 검색은 문서의 의미를 온톨로지의 메타데이터로 생성하여 이를 바탕으로 검색을 수행하게 된다. 이와같은 온톨로지 기반의 시맨틱 검색은 논리를 바탕으로 추론을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 적용한 시맨틱 검색 시스템을 언급하고 시맨틱 검색 시스템에서의 성능향상을 위해 추론엔진의 작업메모리 영역의 부하를 줄여 기존의 시스템보다 빠른 성능의 시맨틱 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 시맨틱 검색 시스템의 성능향상을 위한 방법론으로는 다음과 같다 첫째, 추론엔진이 검색 도메인내의 전체 메타데이터를 가지고 추론을 수행하지 않고 메타데이터의 온톨로지부분 만을 사용하여 사용자가 원하는 질의문을 추론하여 검색에 사용하게 한다. 둘째, 시맨틱 검색 방법에서 Dirtectly 매칭 검색과 시맨틱 추론검색을 병행하여 수행하게 한다. 이를 위해 본 논문에서는 메타데이터의 온톨로지부분과 인스턴스부분을 분리하는 단계와 분리된 온톨로지부분에서 사용자가 원하는 질의를 추론하는 단계, 추론된 질의문을 검색시스템에서 매칭하는 단계를 수행하게 된다. 이러한 방법은 메타데이터의 양이 증가하여도 온톨로지부분은 증가하지 않으므로 추론엔진에서 전 방향 추론단계의 수행시간을 단축과 추론엔진의 호출 횟수를 단축시키는 결과를 가져온다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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