음성속도변환(TSM : Time Scaling Modification) 알고리즘은 시간축에서 음성 신호의 속도를 변환할 수 있는 방식이다. 이러한, 방법으로는 OLA(Overlap Add), SOLA (Synchronized Overlap Add) 알고리즘 등이 연구 되어 왔다. 2 가지 방식 중에도 동기화를 시켜 overlap 을 시키는 SOLA 알고리즘이 OLA 방법에 비해 음질이 우수하다. 본 논문에서는 TMS320C5416 DSP 에 계산량이 감소된 SOLA 알고리즘을 실시간 구현하였다. 기존의 SOLA 알고리즘에서 동기화를 위해 사용하고 있는 cross-correlation 함수는 곱셈연산에서 발생하는 bit 의 dynamic range 가 커서 나눗셈 연산에서도 과도한 연산량을 필요로 한다. 따라서 이러한 계산량의 감소를 위해 기존의 cross-correlation 함수가 대신 더하기와 빼기의 연산으로 수행되는 NAMDF 함수를 사용하여 계산량을 줄였다. 제안한 방법을 SOLA 알고리즘에 적용하여 성능 평가를 실시하였다. TMS320C5416 DSP 에 실시간으로 실험한 결과 NAMDF 함수를 사용하였을 경우 음질의 저하가 거의 없었으며, 계산량을 기존의 cross-correlation 방식에 비해 6.22MIPS 가까이 감소시킬 수 있었다.
안전한 그룹 통신은 그룹에 속한 멤버들만이 안전하면서도 비밀스럽게 서비스를 받을 수 있도록 보장하는 것이며, 안전한 그룹 통신을 하기 위해서는 안전하게 그룹키를 분배하고, 그룹 멤버들에 대한 효율적인 관리가 중요하다. 또한, 그룹키를 생성, 분배 그리고 갱신하는데 있어 적은 통신량과 연산량이 필요하다. 본 논문에서는 그룹키를 생성하기 위해서, 잘 알려진 두 멤버간의 Diffie-Hellman 키 교환과 완전 이진 트리를 이용한 새로운 방법를 제안한다. 본 논문에서는 많은 양의 모듈러 멱승 연산의 일부를 곱셈 연산으로 대체하여 한 멤버에게 필요한 멱승 연산량을 최소화시킨다. 그리하여, 제안한 프로토콜은 그룹의 크기에 관계없이 프로토콜을 수행하기 위하여 각 그룹의 멤버는 항상 일정한 모듈러 멱승 연산과 곱셈 연산을 수행하며, 기존 프로토콜보다 전체 모듈러 멱승 연산량도 적다.
본 논문에서는 단순전력 분석(SPA)과 오류주입공격(FA)에 안전한 중국인의 나머지 정리를 이용한 RSA 암호 시스템(CRT-RSA)에 대하여 논한다. CRT-RSA를 이용한 서명 알고리즘은 스마트카드와 같은 내장형 장치(embedded device)에서 널리 사용된다. 하지만 이러한 장치들은 전력분석 공격과 오류주입 공격에 취약하다. 2005년 Giraud가 처음으로 단순전력분석과 오류주입공격에 모두 안전한 대응 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 Giraud의 대응 방법에 대한 다른 공격방법을 소개하고, 제시한 공격 방법에도 안전한 대응 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 대응 방법은 세 개의 메모리와 덧셈과 뺄셈연산을 추가적으로 요구한다. 추가적으로 요구되는 연산량은 모듈러 지수승 연산에 필요한 연산량에 비교하면 크게 고려하지 않아도 될 연산량이다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 대응 방법은 내장형 장치와 같은 환경에서 안전하고 효율적으로 이용될 수 있다.
본 논문에서는 STBC (space tine block codes)의 채널 정보를 이용하여 TCM(Trellis Coded Modulation) 복호기의 연산량을 감소시키는 복호 방법을 제안하였고 이를 하드웨어로 설계 및 검증한 결과를 제시한다. 제안한 방법은 바이어스 포인트 설정을 이용하여 부집합에 n개의 시그널 포인트가 존재할 경우 실제 TCM 복호기에서 연산되는 가지 값을 부집합에서 1개의 시그널 포인트만 필요로 한다. 그러므로 바이어스 포인트 설정을 사용하여 가장 가까운 시그널 포인트를 미리 찾아내어 연산량을 l/n로 줄일 수 있다. 16QAM 8subset 경우에 AED (absolute euclidean distance)연산을 하게 되면 곱셈은 37%, 가감산 41%, 비교는 25%의 연산량 감소 효과가 있다. 또한 본 논문에서는 제안된 STBC와 TCM이 결합된 복호기의 하드웨어 합성 결과를 제시한다. 논리 합성 결과 약 87.6K개의 게이트가 요구됨을 확인하였다.
비디오 압축을 위한 움직임 예측의 전 영역 탐색 및 무손실 방법의 많은 계산량은 고속 움직임 예측 알고리즘 개발을 이끌어 왔다. 여전히 계산량과 예측 화질의 적절한 제어가 필요하며, 본 논문에서는 전 영역 탐색 기반의 방법과 비교하여 예측 화질은 거의 유지하면서 효율적으로 계산량을 줄이고, 동시에 화질과 연산량 제어가 가능한 고속 움직임 예측 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 부분 블록에러합과 각 단계별 최소 에러 위치 변동의 문턱치들을 이용하여, 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이를 일련의 문턱치들 적용하여 불가능한 후보들을 조기에 제거하고, 각 단계별 최소 에러 지점의 최적 후보의 불변동 횟수를 비교 판단하여 고속의 움직임 예측을 구현하며, 문턱치를 조절하여 화질과 연산량을 쉽게 제어한다. 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측 화질 대비 우수한 연산량 감소를 얻을 수 있으며, 실험 결과에서 이를 검증한다.
본 논문에서는 블록 정합 알고리즘(BMA: block matching algorithm)인 다단계 연속 제거 알고리즘(MSEA: multi-level successive elimination algorithm)[1]의 연산량을 줄이기 위하여 네 가지 방안을 제안하였다. 첫 번째 제안 방안은 MSEA에서 서브 블록(sub block)의 합 놈(sum norm)에 대한 절대 오차의 합(SAD: sum of absolute difference)을 계산할 때 부분 왜곡 제거(PDE: partial distortion elimination) 기법을 적용하여 연산량을 감소시킨 알고리즘이다. 두 번째 제안 방안인 적응 SAD 계산 알고리즘은 SAD 계산 시 절대 오차가 큰 값에서부터 작은 값의 순으로 SAD를 계산하면 PDE가 빨리 발생하게 되어 연산량을 줄일 수 있는 성질을 이용한 알고리즘이다. 세 번째 제안 방안인 제거 레벨 추정 알고리즘은 탐색점의 제거 레벨을 추정하고 추정된 레벨에서부터 상위 레벨로 다단계 연속 제거 과정을 수행함으로 추정된 제거레벨보다 낮은 레벨들과 연관된 연산량을 감소시킨 알고리즘이다. 제안된 첫 번째, 두 번째, 세 번째 방안은 움직임 추정의 정확도가 전역 탐색 알고리즘(FSA: full search algorithm) 및 MSEA와 동일하면서 MSEA의 연산량을 효과적으로 감소시킨 알고리즘들이다. 네 번째 제안 방안인 나선형 다이아몬드 그물 탐색 알고리즘은 움직임 추정의 정확도가 거의 100%이면서 움직임 추정에 필요한 연산량을 획기적으로 감소시킨 고속 블록 정합 알고리즘이다. 위의 네 가지 제안 방안에 대한 성능을 평가하기 위하여 실험을 수행하였으며 실험에서 제안 방안들의 효율성을 확인하였다.
V-BLAST의 신호 복원을 위한 기법으로는 MMSE, ZF, ML 등이 있으며, 이중 ML 기법이 최적의 성능을 나타낸다. 그러나 ML 기법은 송신안테나 수와 변조차수에 따라 연산복잡도가 지수적으로 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 V-BLAST의 신호 복원을 위해 보다 낮은 복잡도를 갖는 저 복잡도 선형 ML검출 기법을 제안하고 이 시스템을 기존의 검출 기 법들과 BER과 연산량 측면에서 비교, 분석하였다. 분석결과 제안한 검출기법의 BER 성능은 ZF과 MMSE 검출기법보다 우수하였고 ML 검출기법과는 유사하였다. 그러나 연산량 측면에서는 제안한 시스템의 연산량이 ML 검출기법의 연산량보다 약 50%정도 적었다. 이 결과들을 통해 본 논문에서 제안한 저 복잡도 선형 ML 검출기법이 기존의 검출기법 보다 우수함을 알 수 있다.
최근 고정된 연산량을 가지므로 하드웨어 구현이 용이한 고정연산량 (fixed-complexity) lattice reduction (fcLR) 기법이 제안되었다. 또한 한 개의 레이어에는 모든 성상점을 시도하여 높은 오류성능을 달성하는 QR-LRL (QR분해-least reliable layer) 신호검출기법이 제안되었다. 본 논문에서는 이 두 가지 기법을 결합하여 연산량은 고정되고 오류성능은 더욱 우수한 신호검출기법을 제안한다. QR-LRL에서와 같이 가장 신뢰도가 낮은 레이어 LRL을 제외한 후 LR을 수행하게 되면 LR의 연산복잡도가 크게 감소함을 보인다. 결과적으로 연산복잡도와 오류성능 관점에서 모두 제안된 방식이 기존 fcLR 기반 신호검출기법보다 우수한 성능을 달성한다. 모의실험을 통해 제안된 기법이 기존 기법에 비해 고정연산량 및 오류성능 관점에서 동시에 우수함을 보인다.
움직임 예측 분야에서 많은 고속 블록 정합 알고리즘들은 불필요한 움직임 후보 블록들을 고유한 조건식으로 필터링하는 방법, 즉 탐색 포인트의 수를 줄이는 방법으로 연산의 복잡도를 줄이고 있다. 비록 많은 고속 블록 정합 알고리즘들이 기존의 전역 탐색 알고리즘과 비교하여 연산량을 상당 부분 줄일 수 있다 하더라도, 각 조건식의 특성에 의해 때때로 어느 정도의 정합 오차를 감수해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 제한된 1비트 변환 움직임 예측을 위한 새로운 고속 정합 알고리즘을 제안 하며, 이는 전역 탐색 알고리즘 대비 화질의 열화를 최소화 하면서도 움직임 블록 예측시의 연산량을 현저하게 줄이는 것에 목적을 둔다. 기존의 고속 블록 정합 알고리즘들과는 달리 제안된 알고리즘은 연산량을 줄이는데 있어서 새로운 접근 방법을 보여준다. 그것은 1비트 변환 후의 이진 평면이 오직 0 과 1이라는 두 개의 성분만으로 이루어진다는 사실에 기초하여 이항 분포 (binomial distribution)를 활용한 접근 방법이다. 모의실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 전역 탐색 기법을 적용한 제한된 1비트 변환 움직임 예측과 비교하여 PSNR (Peak signal-to-noise ratio) 성능은 매우 근접하게 유지하면서도 연산량은 획기적으로 줄여주는 효과를 보여 준다.
본 논문에서는 영상 백터 양자화를 위한 새로운 고속 부호화 기법을 제안하는데, 제안 기법은 다차원의 참조 표로 복수 특징의 부분 거리를 사용한다. 복수 특징을 사용하는 기존 기법은 탐색 순서와 연산 과정을 고려할 때 복수 특징을 단계적으로 처리한다. 반면에 제안 기법은 참조 표를 사용하여 복수 특징들을 동시에 활용한다. 본 논문에서는 가용한 수준의 메모리를 위해 테두리 효과를 고려하는 참조 표의 구성 방법과 참조 표의 부분 거리를 활용하며 현재의 탐색을 중지하는 방법을 상세하게 기술한다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법의 효율성을 확인시켜 주는데, 부호책 크기가 256일 때 제안 기법은 OHTPDS 기법이나 $M-L_2NP$ 기법 등과 같이 최근에 제안된 기법들이 요구하는 연산량의 $70\%$ 수준까지 연산량을 감소시킨다. 가용한 수준의 전처리와 메모리를 사용함으로써 제안 기법은 전체탐색 기법과 통일한 화질을 유지하면서 전체 탐색 기법이 요구하는 연산량의 $2.2\%$ 이하로 연산량을 감소시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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