본 논문에서는 수정 유클리드 알고리즘을 기반으로 임의의 메시지 길이 k 뿐 아니라 임의의 블록 길이 n를 갖는 RS 부호를 복호할 수 잇는 적응형 RS 복호기를 설계한다. 설계된 복호기는 임의의 길이를 갖는 단축형 RS 부호의 복호 전에 영들을 추가하지 않아도 되므로 단축형 RS 부호에 특히 유리하다. 또한 이들 RS 부호의 오류정정 능력 t의 값을 매 부호어 블록마다 실시간으로 변화시킬수 있으므로 응답 채널이 유용한 경우 채널의 시변 잡음 레벨에 적응적으로 오류 정정 능력을 변화시킬 수 있다. 제시된 복호기 구조는 수정 유클리드 알고리즘에 기반한 4단계는 파이프라인 처리를 수행한다 : (1) 신드롬 계산 (2) MEA 블록 (3) 에러크기 계산 (4) 복호기 실패 검사. 각 단계는 가변 길이의 RS 복호에 적합한 구조를 갖도록 설계된다. 수정 유클리드 알고리즘(MEA) 블록의 새로운 구조를 제시하고, 에러의 크기 계산을 위한 다항식 평가를 위해 역순 출력을 갖는 다항식 평가 회로를 채용한다. MEA 블록은 연산 셀들의 멀티플렉싱 기법과 배속의 전용 클럭 기법(overclocking)을 적용하여 간단한 하드웨어로써 처리 속도를 유지하도록 하였다. 최대 오류정정 능력이 10인 GF($2^8$) 상의 적응형 RS 부호를 VHDL로 설계하고, FPGA에 성공적으로 합성하였다.
PN (pseudo noise) 수열을 사용하여 주파수대역 확산을 수행하는 대역확산 무선통신시스템에서는 무선 채널로부터 여러 간섭신호 들의 영향을 받게 되는데 협대역 간섭신호는 주파수대역이 겹쳐지는 기존의 통신신호로부터 발생되기도 하고 군사통신에서와 같이 의도적인 방해전파가 원인일 수도 있다. 그런데 PN 변조 및 복조 과정을 통해 협대역 간섭신호의 영향이 감소하기는 하지만, 불충분 한 경우에는 수신부에서 적응 제거기를 사용함으로써 간섭에 의한 신호왜곡을 상당히 감축 시킬 수 있음이 잘 알려져 있다. 여기에서 기존의 적응 제거기의 설계는 PN 복조하기 전에 생성되는 오차신호를 기반으로 하기 때문에 칩 속도로 동작하는 고속의 연산이 필요한 반면에, PN 복조 이후에 생성되는 심볼 오차신호를 설계에 사용하는 새로운 적응 간섭 제거기를 사용하게 되면 계산량을 감축할 수 있게 된다. 본 연구에서 구체적으로 가능한 간섭제거 구조에 대해 논의하였으며, 기존의 구조 및 새로운 구조 들의 성능 분석 및 비교에 공통으로 적용할 수 있는 PN 복조 이후에서의 데이터심볼 평균제곱오차를 이론적으로 고려하였다. 그리고 컴퓨터 모의 실험을 통하여 이론적인 결과들의 타당성을 검증하였다. 비교 결과 성능을 유지하거나 개선하면서 계산량 감축이 가능함을 보였다.
본 연구에서는 인천국제공항 제2단계 부지조성공사에서 수행된 표준관입시험 및 실내역학시험 결과를 Seed & Idriss(2001)가 제안한 수정된 액상화 간편예측식에 적용하여 대상지반의 액상화에 대한 안전율을 평가하였다. 해석 대상 지층은 심도 20m 이내, 지하수위 이하에 존재하는 비소성 실트층 및 실트질 모래층을 대상으로 하였으며, 표준관입저항치(N)가 20 이상인 지층은 해석 대상에서 제외하였다. 또한 액상화 평가와 관련된 모든 data들을 GIS(geographic information system)에 적용하여 공간보간을 통해 지도화 하였으며, 생성된 지도들 간의 연산을 통하여 대상지반의 액상화에 대한 안전율을 산정하였다. 인천국제공항 제2단계부지조성공사지역의 액상화에 대한 안전율을 평가해 본 결과 대부분의 지역에서 기준안전율($FS_{liquefaction}$ > 1.5)을 만족하는 것으로 나타났으나 제3활주로 북부지역 및 여객계류장 중앙지역 등의 일부지역에서 기준안전율을 만족하지 못하는 1~1.5사이의 안전율 분포를 보이는 것으로 나타났으며, 해당지역에 대한 액상화 상세예측이 필요할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 흉부 CT 영상의 밝기값 정보를 사용하여 폐 구조물을 자동 분할하기 위한 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 다섯 단계로 구성된다. 첫 번째, 영상의 밝기값 차이를 이용하여 폐 구조물을 분할하기 위해 최적 임계값 기법을 사용하여 임계값을 계산한다. 두 번째, 흉부 CT 영상에 2차원 영역성장법의 역 연산을 사용하여 배경으로부터 흉부를, 흉부로부터 기관지 및 폐를 단계적으로 분할한다. 이 때, 밝기값이 비슷한 다른 영역들을 3차원 연결화소군 레이블링을 통해 제거한다. 세 번째, 흉부 CT 영상에 3차원 분기 기반 영역성장법을 적용하여 기관과 좌우 기관지를 분할한다. 네 번째, 기관지 및 폐에서 기관지를 영상 감산함으로써 정확한 폐 영역을 얻는다. 마지막으로, 히스토그램 분석을 통해 임계값을 계산하고 기관지 및 폐에 밝기값 기반 임계값 기법을 적용하여 폐혈관을 분할한다. 제안방법의 정확성을 검증하기 위해 폐, 기관지, 폐혈관의 분할 결과에 대해 육안평가를 수행한다. 제안한 3차원 분기 기반 영역성장법을 통한 기관지 분할 결과를 평가하기 위해 기존 영역성장법으로 분할한 결과와 비교한다. 실험 결과는 제안 분할 방법이 폐, 기관지, 폐혈관을 자동으로 정확하게 추출함을 보여준다.
본 논문에서는 동영상 압축 기술인 MPEG-4 Part 10 H.264/AVC의 main profile에서 사용되는 엔트로피 코더인 CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coder)을 이용하여 워터마크를 삽입하고 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 워터마크 삽입을 위한 블록과 계수는 CABAC의 주변 블록 및 주변 계수와의 관계에서 추출된 컨텍스트(context)를 기반으로 선정한다. 이렇게 선별된 계수는 그 절대값과 삽입할 워터마크에 따라 원 계수를 그대로 유지하거나 LSB(Least Significant Bit) 만을 치환하는 방법으로 워터마크를 삽입한다. 따라서 공격자가 워터마크 삽입위치를 판별하기 어렵고, DC계수에 인접 계수들에 워터마크를 삽입함으로써 그 강인성(Robustness)을 만족할 수 있다. 여러 종류 및 강도의 공격을 가한 후 워터마크를 추출했을 때 최대 에러율이 5% 정도로 높은 강인성을 보였다. 또한 제안한 알고리즘은 CABAC 엔트로피 코딩 과정에서 컨텍스트 추출과정 및 이진화과정 수행 중에 워터마크를 삽입하므로, 하드웨어 구현을 고려했을 시에 워터마크 삽입을 위한 위치선정 및 계수선정에 필요한 별도의 연산 과정이 매우 적은 것이 특징이다. 따라서 이 방법은 비디오를 획득한 후 곧바로 압축하여야 하는 응용분야에서 매우 유용하게 사용될 것이라 기대된다.
본 논문에서는 플래시 메모리의 FTL에서 페이지 매핑 기법을 기반으로 소거횟수를 줄이는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 버퍼에서 매 쓰기요청들의 가중치들을 유지하고 이용하여 현재 쓰여질 요청의 시간적 지역성의 정도를 판단한다. 시간적 지역성을 효율적으로 이용하여 핫 요청을 판단하기 위해 현재 쓰여질 요청은 실험적으로 정한 기준점보다 높은 시간적 지역성을 가져야 한다. 반면 LRU 알고리듬을 이용한 FTL에서는 새로 쓰여질 요청을 항상 시간적 지역성이 높은 요청으로 판단하여 데이터를 순차적으로 저장하지만 제안된 알고리듬을 사용하여 판단된 핫 요청들의 데이터는 핫 블록에 집중적으로 저장한다. 핫 블록에 저장된 데이터들은 웜 블록의 데이터들보다 자주 업데이트되어 Garbage Collection 수행 시 핫 블록들 중 무효한 페이지가 많은 블록이 주로 희생블록으로 선택되므로 소거연산의 시작을 지연시켜 전체 소거횟수를 줄인다. 임의적인 요청을 위주로 하는 실제 I/O시스템에서 추출한 트레이스 파일들을 적용하여 검증한 결과, 기존의 LRU 알고리듬을 사용하는 경우에 비해 소거횟수는 9.3% 줄어들었다.
본 논문은 통합 비디오 코덱에 적용할 수 있는 DCT와 양자화 회로에 대한 고성능 구조를 제안한다. 제안된 구조는 JPEG, MPEG-1/2/4, H.264, VC-1과 같은 동영상 압축 표준들에 사용되는 모든 변환과 양자화에 적용할 수 있다. 통합 DCT 회로 구조를 위해 8x8 DCT의 변환행렬을 재배치하는 순열행렬을 정의하였고 $4{\times}4$ DCT의 변환행렬과 통합하기 위해 $8{\times}8$ 변환행렬을 4개의 $4{\times}4$ 변환행렬로 나누었다. $8{\times}8$ DCT는 재배치와 분할된 변환행렬을 기반으로 $4{\times}4$ DCT 연산을 반복하여 수행된다. 구현된 회로는 사용자가 변환 계수를 입력하기 때문에 앞으로 등장할 어떤 종류의 DCT 변환에도 매우 쉽게 확장할 수 있다. DCT 회로의 곱셈기들은 회로 크기를 최소화하기 위해 양자화 회로에서 사용되는 곱셈기들과 공유하였다. 이때, 양자화 회로는 회로 구현에 필요한 자원과 처리 시간의 증가 없이 DCT 회로와 통합된다. 제안된 DCT와 양자화 회로는 RTL로 구현하였고 FPGA가 탑재된 보드에서 동작을 검증하였다.
근사문자열매칭 문제는 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 최근에는 차세대염기서열분석의 비용과 시간을 줄이기 위해 빠른 근사문자열매칭 알고리즘들이 이용되고 있다. 근사문자열매칭은 문자열들의 오차를 측정하기 위해 편집거리와 같은 거리함수를 이용한다. 알파벳 ${\Sigma}$에 대한 길이가 각각 m, n인 두 문자열 X와 Y의 편집거리는 X를 Y로 변환하기 위해 필요한 최소 편집연산의 수로 정의된다. 두 문자열의 편집거리는 잘 알려진 동적프로그래밍을 이용하여 O(mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 4-러시안 알고리즘을 이용해서도 계산할 수 있다. 4-러시안 알고리즘은 블록 크기를 t라 할 때, 전처리 단계에서 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t^2)$ 시간과 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t)$ 공간이 필요하며, 계산 단계에서 O(mn/t) 시간과 O(mn) 공간을 이용하여 편집거리를 계산하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 4-러시안 알고리즘의 계산 단계를 병렬화하고 실험을 통해 CPU 기반의 순차적 알고리즘과 CUDA로 구현한 GPU 기반의 병렬 알고리즘의 수행시간을 비교한다. 본 논문에서 제시하는 4-러시안 알고리즘의 계산단계는 m/t개의 쓰레드를 사용하여 O(m+n) 시간에 편집거리를 계산한다. GPU 기반의 알고리즘이 CPU 기반의 알고리즘 보다 t = 1일 때 약 10배 빠르고, t = 2일 때 약 3배 빠른 결과를 보였다.
Wyner-Ziv 부호화 방법에서는 키 픽처 부호화를 위하여 상대적으로 복잡도가 낮은 H.264/AVC 인트라 부호화 기술을 사용하고 있다. 인트라 부호화와 달리 인터 부호화는 율 왜곡 성능은 매우 좋으나, 움직임 예측 및 보상과 같은 복잡한 연산을 반복적으로 수행하기 때문에 저복잡도 부호화를 지향하는 분산 비디오 부호화에 적합하지 않다. 하지만 제로 모션 부호화 방법은 시간적 상관도를 활용하면서도 높은 복잡도를 갖는 움직임 예측을 사용하지 않기 때문에 현재 Wyner-Ziv 부호화에 사용하고 있는 키 픽처 부호화의 좋은 대안이 될 수 있다. 특히, 변환 영역 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술은 시간적 중복성을 WZ 픽처에만 활용하기 때문에, 제로 모션 부호화 방법으로 키 픽처를 부호화하는 경우 키 픽처와 WZ 픽처 모두 시간적 상관도를 활용하여 율 왜곡 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안하는 제로 모션 키 픽처 부호화를 적용한 Wyner-Ziv 부호화의 경우, 인트라 키 픽처 부호화를 사용한 기존의 Wyner-Ziv 부호화 대비 평균적으로 약 9%의 복잡도가 증가되었지만, 움직임이 적은 정적인 영상에서 최대 54% 비트율이 감소하였다. 또한, 변환 영역 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술에 제안한 제로 모션 키 픽처 부호화를 적용할 경우, 인트라 키 픽처 부호화를 사용한 기존의 Wyner-Ziv 부호화의 율 왜곡 성능과 비교하여 최대 70%의 비트율을 감소시킬 수 있다.
본 논문은 방송 콘텐츠를 소비한 사용자의 소비이력 정보를 바탕으로 추천해 주는 시스템을 소개한다. 방송 콘텐츠는 도서, 음반, 영화 등의 콘텐츠와는 다른 구조로 구성되어 있으며, 크게 시리즈물과 에피소드물로 나뉜다. 시리즈물은 여러 개의 방송 콘텐츠가 하나의 프로그램을 구성하고 하나의 주제나 스토리를 다룬다. 반면에 에피소드물은 여러 개의 방송 콘텐츠가 하나의 프로그램을 구성하지만 각각의 콘텐츠 별로 다른 주제나 스토리를 다룬다. 시리즈물인 경우에는 프로그램 단위로 추천이 가능하고, 에피소드물인 경우에는 하나의 프로그램을 구성하는 콘텐츠들이 독립된 콘텐츠로서 추천이 가능하다. 이와 같은 방송콘텐츠의 특징에 따라, 본 논문에서는 시리즈물과 에피소드물로 추천단위를 달리하여 콘텐츠를 추천한다. 콘텐츠 추천은 사용자의 방송 콘텐츠 소비이력 정보를 활용하여 방송 콘텐츠간의 유사도를 도출하고 이를 토대로 추천을 제공한다. 방송 콘텐츠간의 유사도는 협업 필터링 알고리즘을 사용하여 계산한다. 추천 시스템은 희소 배열 자료구조를 사용하며, 메모리 기반의 연산을 수행하여 추천 콘텐츠를 색인 구조로 저장한다. 저장된 색인은 추천 시스템에서 제공하는 오픈 API를 통해 서비스되며, 오픈 API는 HTTP 프로토콜을 기반으로 구현되었다. 마지막으로 추천 시스템 구현과 실험을 위한 웹 데모를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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