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 HEVC 복호기내 화면내 예측의 연산 복잡도를 감소시키기 위해 공유 연산기, 공통 연산기, 고속 smoothing 결정 알고리즘, 고속 필터계수 생성 알고리즘을 적용한 하드웨어 구조를 제안한다. 공유 연산기는 공통수식을 공유하여 smoothing 과정의 연산 중복성을 제거하고, DC모드의 평균값을 미리 계산하여 수행 사이클 수를 감소시킨다. 공통 연산기는 모든 예측모드의 예측픽셀 생성과 필터링 과정을 하나의 연산기로 처리하기 때문에 연산기의 개수를 감소시킨다. 고속 smoothing 결정 알고리즘은 비트 비교기만을 사용하고, 고속 필터계수 생성 알고리즘은 곱셈연산 대신 LUT를 사용하여 연산 개수, 하드웨어 면적과 처리 시간을 감소시킨다. 또한 제안하는 구조는 2개의 공유 연산기와 8개의 공통 연산기를 사용하여 병렬처리함으로써 화면내 예측의 수행 사이클 수를 감소시킨다. 제안하는 구조를 TSMC 0.13um CMOS 공정 라이브러리를 이용하여 합성한 결과 게이트 수는 40.5k, 최대 동작 주파수는 164MHz이다. HEVC 참조 소프트웨어 HM 7.1에서 추출한 데이터를 이용하여 성능을 측정한 결과 제안하는 구조의 수행 사이클 수가 기존 구조 대비 93.7% 감소하였다.
본 논문은 분산 이동 실시간 시스템의 분석과 명세에서 프로세스와 시스템의 복잡도를 획기적으로 감소하기 위한 방법으로 새로운 이음 선택(Conjunctive Choice) 및 여 선택(Complement Choice) 연산을 제안한다. 여 선택 연산은 두 프로세스의 선택(Choice) 연산이 연동하여 동일한 선택을 도출함을 표현한다. 이음 선택 연산은 프로세스 내의 일련의 선택 연산들 간의 의존성을 표현한다. 이음 선택 연산은 프로세스 복잡도를 선택 연산의 의존성의 수 만큼 기하급수적으로 감소시킨다. 마찬가지로 여 선택 연산은 시스템 복잡도를 선택 연산의 의존성의 수 만큼 기하급수적으로 감소시킨다. 그리하여 복잡도가 획기적으로 감소하게 되어 시스템의 명세와 분석이 용이하게 된다. 이 선택 연산은 ${\delta}$-Calculus 프로세스 대수에서 구현하였다. 또한 예제를 ADOxx 플랫폼에서 개발한 SAVE 도구를 사용하여 보여줌으로써 효과와 효율성을 제시한다.
본 논문에서는 영상처리에 사용되는 Canny edge 검출 알고리즘 중 가장 높은 연산 복잡도를 가진 제곱근 연산 횟수를 감소시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기울기 벡터 연산 과정에 사용되는 제곱근 연산을 이용할 때 일부 픽셀에 특정한 규칙을 사용해 홀을 만들어 제곱근 연산을 직접 하지 않고 주변 픽셀들의 연속성을 이용하여 기울기 벡터를 계산하여 연산 횟수를 감소시킨다. 다양한 테스트 이미지를 이용해 실험한 결과 홀이 1개인 경우 약 97%, 홀을 증가시키면 각각 약 94%, 90%, 88%의 일치율을 보였고, 홀이 1개인 경우에는 0.2ms의 연산시간이 감소되었고, 홀을 증가시키면 각각 약 0.398ms 0.6ms, 0.8ms의 연산시간이 감소되었다. 이를 바탕으로 hole이 2개인 경우 높은 정확도와 연산 수 절감을 통해 저전력 임베디드 비전 시스템을 구현할 수 있을 것으로 기대한다.
RSA 암호 시스템에서 512비트 이상의 큰 정수 소수의 모듈라 멱승 연산이 필요하기 때문에 효율적인 암호화 및 복호화를 위해서는 모듈라 멱승 연산의 고속 처리가 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 몫을 추정하여 모듈라 감소를 실행하고 carry-save 덧셈과 중간 곱의 크기를 제한하는 interleaved 모듈라 곱셈 및 감소 기법을 이용하여 모듈라 멱승 연산을 수행하는 고속 모듈라 멱승 연산 프로세서를 논리 자동 합성 기법을 바탕으로 하는 탑다운 선계 방식으로 VHDL을 이용하여 모델링하고 SYNOPSIS 툴을 이용하여 합성 및 검증한 후 XILINX XC4025 FPGA에 구현하여 성능을 평가 및 분석한다.
본 논문에서는 H.264/AVC 복호기의 성능을 향상시키기 위해 병렬 역양자화 구조와 역변환 구조를 제안한다. 제안하는 역양자화 구조는 공통 연산기를 사용하여 계산 복잡도를 감소시키고, 4개의 공통연산기를 사용하여 역양자화 수행 사이클 수를 1 사이클로 감소시킨다. 제안하는 역변환 구조는 4개의 변환 연산기를 사용하여 역변환 연산을 수행하는데 2 사이클이 소요된다. 또한 제안하는 구조는 역양자화 연산과 수평 역변환 연산을 동시에 수행하는 병렬 구조를 채택하여 역양자화 및 역변환 수행 사이클 수를 2 사이클로 감소시킨다. 제안하는 구조를 Magnachip 0.18um CMOS 공정 라이브러리를 이용하여 합성한 결과 1.5MHz의 동작 주파수에서 게이트 수는 14,173이고, 표준 참조 소프트웨어 JM 9.4에서 추출한 데이터를 이용하여 성능을 측정한 결과 제안하는 구조의 수행 사이클 수가 기존 구조 대비 38.74% 향상되었다.
본 논문에서는 Cubic Convolution 보간 알고리즘을 변형하여 연산량을 감소시키고 에지를 강조하는 보간 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 디지털 영상의 확대 또는 축소에 필요한 연산량을 줄이기 위해 두가지 방법을 사용하였다. 기존의 Cubic Convolution 알고리즘의 고차항의 가중치 연산을 일차원으로 변환하였다. 인접한 픽셀의 차이값을 사용하여 Bilinear 알고리즘을 제한적으로 적용하였다. 제안된 알고리즘의 화질 평가를 위해 원영상의 확대-후-축소와 축소-후-확대를 하여 RMSE를 사용하였고, 연산량을 평가하기 위해 픽셀별 곱셈기와 덧셈기를 기존의 알고리즘과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 기존 Cubic Convolution 알고리즘보다 연산량이 감소하였다.
최신 비디오 부호화 표준인 HEVC는 종래의 H.264/AVC에 비해 높은 부호화 효율을 달성하는 반면, 연산 복잡도 또한 크게 증가하여, 제한된 자원을 가진 휴대 단말에서 고화질 및 고해상도 영상의 실시간 복원이 어려운 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 HEVC 복호화기의 연산 복잡도를 감소시키기 위한 저 복잡도의 움직임 보상 기술을 제안한다. 제안 방법은 참조 픽셀 간의 유사성을 측정하여, 유사성이 높은 예측 단위에 대해 간략한 보간 필터를 적용함으로써 HEVC 복화기의 연산 복잡도를 감소시킨다. 실험 결과를 통해 제안 방법은 HEVC 복호화기의 연산 복잡도를 최대 13.5%를 감소시킬 수 있으며, 그에 따른 화질 열화는 약 0.48 dB로 크지 않는 것을 확인하였다. 뿐만 아니라, 제안 방법은 임계값의 조절을 통해 연산 복잡도 조절 복호화기의 실현 가능성을 확인할 수 있었다.
플래시 메모리는 동작 특성상 메모리 영역에 대한 덮어쓰기(overwrite)가 불가능하고 메모리 쓰기를 위해서는 삭제(erase) 연산을 반드시 먼저 수행해야 한다. 삭제 연산은 읽기 연산에 비해 많은 시간이 소요되므로 될수록 줄이는 것이 플래시 메모리의 수행 성능 향상에 유리하다. 본 논문에서는 플래시 메모리에 대한 삭제 횟수를 줄이기 위해 데이터베이스 페이지에 대한 쓰기 연산을 지연하는 지연쓰기 기법을 제안한다. 이 기법은 페이지에 대한 갱신이 일어날 때 페이지캐시 내의 해당 페이지에 대해서는 갱신을 수행하되 그것을 유발한 레코드 연산(레코드 삽입, 갱신, 삭제)은 별도의 지연쓰기 큐에 기록한다. 그리고 레코드 연산이 지연쓰기 큐에 저장되어 있는 동안에는 해당 페이지에 대한 갱신은 보류한다. 만약 해당 페이지를 다시 읽어야할 필요가 있을 때에는 지연 쓰기 큐에 저장된 갱신 정보와 병합하여 갱신된 페이지를 페이지 캐시에 적재한다. 이는 갱신되는 페이지의 개수와 단일 페이지에 대한 갱신 횟수를 감소시키는 효과를 가져온다. 따라서 플래시 메모리의 삭제 및 쓰기 연산을 감소시켜 데이터베이스 시스템의 수행성능을 향상시키게 된다.
여러 사이트에서 구축된 공간 데이터를 효율적으로 관리 및 공유하기 위해서는 대용량의 정보를 처리할 수 있는 분산 공간 데이터베이스 시스템의 사용이 필수적이다. 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템상에서의 분산 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산의 지펴져 부하와 네트워크상의 전송 부하를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세미죠인 기반의 공간 죠인 기법들이 제안되었으나 공간 죠인 연산을 특정 서버에서만 수행하여 병목현상을 발생시키기 때문에 결국 질의 처리시간이 증가된다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 연산에 대해 R+-tree 공간 색인을 사용하여 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 R+-tree 공간 색인을 이용하여 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 중첩이 없는 두개의 릴레이션들로 분할한 후 질의 수행에 참여하는 두 서버에 죠인 연산을 분배하고 병렬적으로 처리하여 결과들을 병합한 다음 클라이언트에게 전송만다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 각 서버에서 공간 죠인 연산을 병렬적으로 처리하므로 처리 비용을 절반으로 감소시키며. R+-tree의 영역에 해당하는 객체들만 죠인 연산에 참여하게 함으로써 네트워크 전송 비용을 감소시킨다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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