본 논문에서는 고속의 적웅 지각 필터에서 잡음 과추정으로 인해서 발생하는 불필요한 반복 계산 및 결과 신호의 SNR 성능 저하를 개선시키는 방법을 제안한다. 적응 지각 필터를 고속연산이 가능하도록 개선하는 과정에서 시간적인 측면에서는 많은 성능의 개선이 있었지만 음질 개선 과정에서 과추정된 잡음의 적용에 의한 성능 저하가 발생하였다. 제안하는 시스템에서는 적웅 지각 필터의 임계값을 조정하고, 임계값이외에 발생하는 잡음 과추정에 대해서 실험적으로 필터 반복 연산량 제한을 통해 향상된 결과를 얻었다. 이 시스템에서 필터 반복 연산량은 입력 구간의 신호에 따라 적응적으로 제한된다. 제안된 알고리즘의 개선 확인을 위해서 감소된 반복 연산량과 SNR 개선량을 측정하여 기존의 방법과 비교하였다.
본 논문에서는 차세대 비디오 압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 복호기의 연산량과 하드웨어 면적을 감소시키기 위하여 화면내 예측 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 공통 수식에 대한 연산을 공유하는 공유 연산기를 사용하여 연산량 및 연산기 개수를 감소시키고, $4{\times}4$ PU와 $64{\times}64$ PU의 필터링 수행 여부에 대한 연산을 수행하지 않고 나머지 PU에 대해서는 LUT를 이용하여 연산을 수행하기 때문에 연산량 및 연산 시간을 감소시킨다. 또한 하나의 공통 연산기만을 사용하여 예측 픽셀을 생성하기 때문에 하드웨어 면적이 감소한다. 제안하는 구조를 TSMC 0.18um 공정을 이용하여 합성한 결과 최대 동작 주파수는 100MHz이고, 게이트 수는 140,697이다. $4{\times}4$ PU를 기준으로 제안하는 구조의 처리 사이클 수는 11 사이클로 기존 구조 대비 54% 감소하였고, 16개 참조 픽셀의 필터링 처리를 기준으로 제안하는 구조의 덧셈 연산기 개수는 37개로 표준 draft 6에 비해 22.9% 감소하였다.
본 논문에서는 FPGA를 기반으로 하는 DFT 연산알고리즘을 적용한 다채널 위상 및 HDR(Harmonic Distortion Ratio) 측정 시스템을 설계하였다. DFT 연산 알고리즘은 많은 연산량이 요구되는데, 기존에는 고가의 DSP 프로세서를 사용하여 소프트웨어적으로 처리하였지만, FPGA를 기반으로 하는 전용의 하드웨어로 구현할 경우 DSP의 연산량에 대한 부담을 감소시킬 수 있다. DFT 연산 알고리즘은 전용 ASIC으로 구현 시 경제성을 고려하기 위해서 곱셈기 공유 구조를 적용하고, 효과적인 시스템 Integration울 위해서 범용인터페이스 방식을 채택하고 이렇게 설계한 시스템을 실제 다채널 톤 신호를 입력으로 하는 동작 시험을 통하여 검증하였다.
MIMO(Multi-input Multi-output) 시스템은 안테나 개수에 비례하여 높은 데이터 전송량을 제공하지만 복호 과정에서 매우 높은 연산량을 필요로 한다. 높은 연산량을 극복하고 보다 정확한 신호추정을 위해 제안된 것이 SD(Sphere Decoding) 알고리듬이다. 본 논문에서는 기존의 SE SD 알고리듬에 MMSE(Minimum Mean Square Error)와 Euclid 거리 기준을 적용하여 연산량은 증가시키지 않으면서 검파 성능을 향상시키는 MIMO 검파 알고 리듬을 제안한다.
인터프레임 웨이블렛 부호화(Interframe Wavelet Coding)는 3D 서브밴드(Subband) 부호화라고도 하며, 기존의 DCT기반 Hybrid 동영상 부호화 방식에 비해 압축 효율이 우수하고. 특히 스케일러빌리티 기능이 뛰어난 부호화 방법이다. 인터프레임 웨이블렛 부호화 방법에서 복호화 과정 중 가장 연산 량이 많이 요구되는 역(inverse) 웨이블렛 변환이다 역 웨이블렛 변환의 연산 량은 복호화 과정에서 적용된 웨이블렛 변환과 동일한 연산량을 요구한다. 이는 순방향과 역방향에서 동일 길이의 필터와 분해 레벨을 사용해야 하기 때문이다. 이 웨이블렛 변환의 연산 량을 줄이기 위해 본 논문에서는 기존의 시간 밴드 영상에 대해 동일 한 웨이블렛 필터를 사용하여 공간 웨이블렛 필터를 적용하던 것을. 로우밴드에는 9/7 필터를 적용하고 하이 밴드에는 Haar필터를 사용하는 방법을 제안한다. PSNR 실험에서 기존의 9/7 필터만을 사용하는 경우와 비교한 결과 거의 차이가 없었다.
본 논문은 화자 적응시 화자 독립 모델의 차수를 줄이고 MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) 알고리즘에서 요구되는 역행렬 횟수를 줄이는 방법을 제안한다. 주성분분석 (PCA: principal components analysis)과 독립성분분석 (ICA: independent components analysis)을 통해 모델 혼합성분 (mixture component)들간의 상관관계를 줄임으로서 모델의 차수를 감소하였다. 주성분분석 및 독립성분분석에 요구되는 추가 연산량은 화자 독립 모델을 훈련할 때 추가함으로써 화자 적응시에 추가되는 연산량은 극히 미소하다. 36차의 HMM 파라메타 차수를 PCA는 12차, ICA는 10차로 감소하였을 때 기존의 MLLR 적응방법과 유사한 단어 인식률을 나타내었다. 즉, 모델 파라미터의 차수를 n이라고 할 때 기존의 MLLR알고리즘에서 역행열 연산에서 요구되는 연산량은 O(n⁴)에 비례하므로 PCA는 1/81, ICA는 1/167만큼 연산량을 감소하였다.
DSL 서비스에서 보다 고속의 데이터 전송을 위하여 심볼률을 확장하면 부분적으로 대역이 겹치는 반향신호가 발생한다. 이에 기존의 다상 반항제거기를 적용하면 높은 심볼률로 인하여 엄청난 연산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 부분적으로 대역이 겹치는 반향신호를 기존의 절반이하의 연산량으로 제거하는 새로운 반향제거기 구조를 제안한다. 이는 다중률 필터링을 통하여 신호처리의 속도를 낮춘 것으로서, 뛰어난 연산절감과 아울러 기존의 반향제거기와 방불한 성능을 보인다.
비디오 데이터 부호화를 위한 여러 가지 방법들 중 matching pursuit을 이용한 비디오 부호화 방법은 저속 채널상에서 뛰어난 효율을 보이고 있으나, 기존의 블록 기반 변환 부호화 방법에 비하여 연산량이 월등히 많기 때문에 비디오 부호화에 적용하는 데는 어려운 점이 있다 본 논문에서는 matching pursuit의 전체 계산량 중 가장 큰 비중을 차지하는 내적 연산량을 줄이기 위해 matching pursuit의 내적연산에 사용되는 1차원 사전(Dictionary)을 구성하는 각각의 기본 신호들의 절대값이 대칭성을 가진다는 특성과, 크게 화질에 영향을 주지는 않지만 연산량을 줄이는 데는 도움을 줄 수 있도록 변형된 사전을 사용할 수 있다는 것, 그리고 주파수 특성을 이용하여 2차원 사전이 미리 분류될 수 있다는 사실을 이용한다. 실험결과에 나타난 바와 같이 제안하는 방법은 큰 화질 열화 없이, Neff가 제안한 사전의 분리성(Separability)을 이용한 기존의 고속 방법보다 내적 연산량에 소요되는 곱셈량을 약 1/8로 감소시키는 효과를 가져온다.
일반적으로 RLS 알고리즘에서 비정재성(non-stationary) 환경에서 시간에 따라 변하는 파라메터를 좀 더 잘 추정하기 위해서 가변 망각인자를 사용한다. RLS 알고리즘에서 가변 망각인자를 사용할 때는 연산량이 많이 증가하는 단점이 수반된다. 본 논문에서는 연산량이 적은 가우스 뉴턴 가변망각인자 RLS 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 기존 가우스 뉴턴 가변망각인자 RLS와 거의 유사한 성능을 보유하고 있을 뿐만 아니라 부가로 요구되는 연산량을 $O(N^2)$에서 O(N)으로 줄이는 효과도 준다.
자동화 설계의 합성 과정 중에서 스케쥴링은 설계되는 하드웨어의 면적과 실행 시간을 결정하는 중요한 단계이다. 본 논문에서는 논문[8]의 방법으로 모든 연산의 배정 가능 범위를 축소하였으나 스케쥴링이 종료되지 않을 때 현재의 스케쥴링 상황을 매개변수로 표현하여 임의의 연산 배정 범위를 축소하기 위한 선택 함수를 제안한다. 제안한 방법에서는 배정 가능 범위가 가장 큰 연산의 ASAP 또는 ALAP중의 하나를 항상 선택하는데, 그러한 연산이 2개 이상인 경우에는 임의의 연산의 ASAP 또는 ALAP을 선택하여 축소하는 경우에 모든 연산의 배정 가능 범위의 변화량, 임의의 연산을 ASAP 또는 ALAP에 고정하였을 때 자원 제약과 그 연산의 종속성에 의한 다른 연산들의 이동 변화량, 그리고 각 파티션에 연산들의 배정을 균등하게 하는 정보를 사용하여 연산의 ASAP 또는 ALAP중에 하나를 선택한다. 이 알고리즘의 성능 평가는 5차 엘립틱 웨이브 필터를 벤치마크로 사용하였으며, 실험 결과는 모든 엘립틱 웨이브 필터에 대해 최적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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