카메라로부터 획득한 여러 장의 영상에서 3차원 정보를 얻어내기 위한 Extended Depth of Focus(EDF) 알고리듬은 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 피사물체의 깊이정보에 따른 제한된 초점으로 인해 초점이 일부분 맞는 여러 장의 이미지를 가지고 EDF알고리듬은 각 영상들의 focus 영역에서 하나의 focused 영상과 depth영상을 취득한다. 대부분의 영상처리 알고리듬이 그렇듯, EDF 알고리듬에 사용되는 파라메타들의 초기설정에 따라 결과에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 EDF알고리듬을 적용하기 전 입력영상의 기반으로 pyramid, wavelet transform, complex wavelet transform을 사용하였으며 EDF알고리즘에서 사용되는 파라메타들의 설정에 따른 각 알고리즘의 성능을 분석하였다. 본 논문에서 제시한 파라메타들은 입력영상의 크기에 따른 down sampling의 단계, 영상의 기반 알고리듬의 영상 복원에 사용되는 최하위 레벨의 이미지에 대한 취득 형태, 연산에 쓰이는 window size의 크기이다. 우리는 실험을 통해 제시한 입력영상에 따라 각 파라메타들이 미치는 영향에 대해 분석하였고, 기존에 사용되었던 일반적인 파라메타 선정방식보다 최적화된 파라메타 선정방식을 통해 얻어진 결과영상이 3dB ~ 19dB정도 개선된 것을 확인하였다.
고해상도 비디오에 대한 압축 성능 향상을 위해 내부 연산 비트 깊이를 증가시키는 IBDI (Internal Bit Depth Increase) 기법은 괄목할 만한 부호화 효율 증가 이득을 얻을 수 있었지만, 참조 영상을 저장하기 위해 소요되는 내부 메모리가 증가하는 문제가 발생한다. 따라서 IBDI 기법의 부호화 효율은 유지하면서 내부 메모리 증가 문제를 해결하기 위해 메모리 압축 기법이 제안되었다. 기존 메모리 압축 기법은 영상의 각 수행블록마다 일정량의 부가정보를 이용하여 메모리 압축을 수행함으로써, 부호화 효율은 유지하면서 내부 메모리를 성공적으로 줄일 수 있었다. 하지만 각각의 수행블록마다 발생하는 부가정보에 의해 메모리 압축 성능이 제한되는 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 메모리 압축 방법의 한계를 극복하기 위해, 발생하는 부가정보량을 크게 줄일 수 있도록 선택적 수행블록 병합을 이용한 메모리 압축 방법을 제안하였다. 제안 방법을 통해 부호화 효율을 기존 메모리 압축 방법과 동일하게 유지하면서 메모리 압축에 의해 발생하는 부가정보량은 크게 감소하는 이득을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 실제 영상과는 다른 특성을 지니는 깊이정보 맵의 효율적인 부호화 방법을 제안한다. 깊이정보 맵은 객체 내부 혹은 배경 부분에서 상당히 완만한 특성을 지니지만, 객체 경계 부분에서는 아주 날카로운 에지 성분이 존재한다는 특징이 있다. 그리고 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하였을 때, 비트평면 간 완전일치/반전일치되는 특성이 객체 경계 부분에서 자주 발생한다는 특징이 있다. 그래서 본 논문에서는 객체 경계 부분에서 비트평면의 이진 영상간 일치여부를 적절하게 이용하기 위하여 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하여 비트평면 간 적응적 XOR 연산을 이용한 블록 기반 비트평면 부호화 방법을 제안한다. 또한 비트평면 단위 영상 부호화 방법과 DCT 기반 동영상 압축 방법(H.264/AVC)의 장점을 적절하게 이용하기 위하여 블록 단위 비트평면 부호화 방법과 기존의 블록 단위 동영상 부호화 방법을 적응적으로 선택하여 부호화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 H.264/AVC보다 BD-PSNR이 0.9 dB ~ 1.5 dB 향상되었고 BD-rate가 11.8 % ~ 20.8 % 감소되었다. 또한 제안하는 방법이 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법보다 BD-PSNR이 0.5 dB ~ 0.8 dB 향상되었고 BD-rate가 7.7 % ~ 12.2 % 감소되어 제안하는 방법의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 복원된 깊이정보 맵을 이용하여 생성된 가상 영상 간의 비교에서 제안하는 방법이 DCT 기반 동영상 압축 방법보다 주관적 화질이 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법과 비교하여 주관적 화질이 비슷하다는 것을 확인 할 수 있었다.
최근 ITU-T/VCEG과 ISO/IEC MPEG은 공동으로 차세대 비디오 압축 표준 기술인 High efficient video coding (HEVC)를 제정하고 있다. HEVC는 H.264/AVC 표준 기술과 비교해 보면 매우 향상된 압축 효율을 보여 주고 있으며, 특히 Full HD 이상의 매우 큰 사이즈의 동영상 및 그에 따른 고화질 비디오 서비스를 주요 목표로 하고 있다. 그러나 품질과 압축 효율 향상을 위해 새로운 구조와 압축 도구들이 추가됨으로써 인코더의 연산 복잡도가 매우 증가되어 있으며, 이에 화질의 열화를 최소한으로 유지하면서 계산량을 감소시키는 연구가 필요해 지고 있는 상황이다. 본 연구에서는 화면 간 예측 시에 부호화 단위의 분할을 효율적으로 조기 종료하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 현재 코딩 단위 (Coding unit)의 움직임 벡터 정보, 율-왜곡 비용, 그리고 상위 코딩 단위에서의 개별 사이즈에 대한 평균 율-왜곡 비용값을 활용하여 분할을 조기에 중단한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 기존의 ECU 방법보다 약 10% 정도로 속도 향상이 있으며, HM 참조 소프트웨어와 비교 시 BD-rate 증가는 1.975% 정도로 매우 적게 나타남을 보인다.
디지털 통신 시스템의 기저대역 신호처리를 효율적으로 구현하기 위한 새로운 복소수 필터구조를 제안하고, 이를 적용하여 채널등화용 적응 결정귀환 등화기 (Adaptive Decision-Feedback Equalizer; ADFE) 칩셋을 설계하였다. 새로운 복소수 필터구조는 기존의 2의 보수 대신에 redundant binary (RB) 수치계를 적용한 효율적인 복소수 승산 및 누적연산을 바탕으로 한다. 제안된 방법을 적용하면, N-탭 복소수 필터는 2N개의 RB 승산기와 2N-2개의 RB 가산기로 구현되며, 필터 탭 당 Tm,RB+Ta,RB (단, Tm,RB, Ta,RB는 각각 RB 승산기 및 가산기의 지해 고속동작이 가능하다. 제안된 방법을 적용하여 설계된 ADFE는 FFEM (Feed-Foreward Equalizer Module)과 DFEM (Decision-Feedback Equalizer Module)로 구성되며, 필요에 따라 필터 탭을 확장할 수 있도록 설계되었다. 2-탭 복소수 필터, LMS 계수갱신 회로 및 부가회로 등으로 구성되는 각 모듈은 COSSAP과 VHDL을 이용한 모델링 및 검증과정을 거쳐 0.8-㎛ SOG (Sea-Of-Gate) 셀 라이브러리를 사용하여 논리합성 되었으며, 26,000여개의 게이트로 구성된다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4g MR-OFDM SUN 시스템에 적용 가능한 4개의 멀티채널 대역폭 및 최대 84 dB 전압이득을 제공할 수 있는 기저대역 수신기를 제안한다. 제안하는 기저대역 수신기는 연산증폭기를 이용한 저항 부궤환 구조의 가변 이득 증폭기 2개와 한 개의 Active-RC 5차 Chebyshev필터, 그리고 한 개의 DC-offset 제거회로로 구성된다. 제안하는 기저대역 수신기는 100 kHz, 200 kHz, 400 kHz, 그리고 600 kHz의 1 dB 다중 채널 차단 주파수를 지원하며, +7 dB에서 +84 dB까지 1 dB 단계로 전압 이득을 제공한다. 또한 제안하는 기저대역 수신기는 DC-offset 제거 회로를 사용함으로써 직접 변환 수신기 구조에서 발생되는 DC-offset 문제를 회피하였다. 모의실험 결과 제안하는 수신기는 최대 차동 신호 $1.5V_{pp}$의 입력 신호를 받아들일 수 있으며, 5 kHz와 500 kHz에서 42 dB, 37.6 dB 노이즈 지수를 각각 제공한다. 제안하는 I/Q기저대역 수신기는 $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계되었으며, 1.8 V의 전압으로 부터 총 17 mW 전력을 소모한다.
Shared nothing 다중 프로세서 환경에서 조인 어트리뷰트의 자료 불균형(data skew)이 파이프라인 해시 조인 연산의 성능에 주는 영향을 연구하고, 자료 불균형을 대비하여 적재부하를 Round-robin 방식으로 정적 분할하는 방법과 자료분포도를 이용하여 동적 분할하는 두 가지 파이프라인 해시 조인 알고리즘을 제안한다. 해시 기반 조인을 사용하면 여러 개의 조인을 파이프라인 방식으로 처리할 수 있다. 다중 조인은 파이프라인 방식 처리는 조인 중간 결과를 디스크를 통하지 않고 다른 프로세서에게 직접 전달하므로 효율적이다. Shared nothing 다중 프로세서 구조는 대용량 데이타베이스를 처리하는데 확장성은 좋으나 자료 불균형 분포에 매우 민감하다. 파이프라인 해시 조인 알고리즘이 동적 부하 균형 유지 메커니즘을 갖고 있지 않다면 자료 불균형은 성능에 매우 심각한 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 자료 불균형의 영향과 제안된 두 가지 기법을 비교하기 위하여 파이프라인 세그먼트의 실행 모형, 비용 모형, 그리고 시뮬레이터를 개발한다. 다양한 파라미터로 모의 실험을 한 결과에 의하면 자료 불균형은 조인 선택도와 릴레이션 크기에 비례하여 시스템 성능을 떨어뜨림을 보여준다. 그러나 제안된 파이프라인 해시 조인 알고리즘은 다수의 버켓 사용과 분할의 조율을 통해 자료 불균형도가 심한 경우에도 좋은 성능을 갖게 한다.
화석연료에 기반을 둔 경제구조에서 수소경제로의 이행은 에너지 안보와 기후변화의 대응이라는 측면에서 중요한 과제이다. 이러한 경제구조의 변환과정에서 발생할 수 있는 파급효과를 사전적으로 분석하는 연구가 필요하다. 따라서 이 논문은 동태 연산일반균형모형을 이용하여 수소에너지 도입이 경제와 환경에 미치는 영향을 분석하였다. 첫째, 수소 에너지 도입은 투자증대와 생산비용의 감소를 통해 GDP 증대에 기여한다. 둘째, 수소에너지와 같은 신재생에너지 도입을 위한 정부보조의 경우 재원마련을 위한 세수증대로 인해 총수요가 감소하는 효과가 있다. 마지막으로 화석연료에서 수소경제로 전환시키는 수소에너지 도입은 이산화탄소 배출을 감소시키는 환경적 효과가 있다 온실가스 감소를 통한 기후변화에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 신재생에너지에 기반을 둔 수소에너지로의 전환이 필요하다. 즉 정부는 지속가능성에 기반을 둔 수소에너지 정책을 추진해야 하며, 향후 신재생에너지에 기반을 둔 수소에너지 도입의 경제적, 환경적 효과를 분석할 필요성이 있다.
두 서열 A와 B간의 최적정렬을 찾는 문제는 동적프로그래밍 알고리즘을 사용하여 효과적으로 해결 될 수 있다. 하지만, 길이가 각각 m, n인 두 서열, $S_1$, $S_2$를 정렬하기 위해서는 O(m*n)의 시간과 공간 복잡도를 갖기 때문에 서열의 길이가 길어질 경우에는 시간과 공간 비용 문제로 인해 적용 할 수 없게 된다. 실제 계산상에 제한요소로 작용하는 공간비용 문제를 해결하기 위해 Hirschberg에 의해 제시된 선형공간 알고리즘은 이 문제를 O(n*m)의 시간복잡도와 O(n+m)의 공간복잡도로서 해결하였다. 컴퓨터 기술의 발전으로 CPU의 처리속도가 향상되고, 사용가능한 주기억장치의 공간이 확대됨에 따라, 기억공간은 더 사용하더라도 처리속도는 높일 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 공간 분할 방법을 통하여 공간 소모는 선형공간 알고리즘보다 많지만, 처리 속도는 빠른 O(n*m)의 시간과 O(n+m)의 공간비용을 갖는 알고리즘을 제안한다. 또한 분할 시 서열의 길이변화에 따른 분할 수(d) 문제를 일반화하고, 입/출구 노드 개념을 이용하여 불필요한 연산을 제거하였다. 선형공간 알고리즘이 (m+n)의 공간으로 2*m*n에 가까운 속도를 갖는데 비해, 본 알고리즘은 (m+n)*d의 공간으로 m*n에 가까운 결과를 보임을 증명과 실험결과로부터 확인한다.
유사 서브 시퀀스 검색은 분자 생물학 분야에서 사용되는 매우 중요한 연산이다. 본 논문에서는 대규모 DNA 시퀀스 데이타베이스를 처리 대상으로 하여 효율성과 정확도를 보장하는 실용적인 유사 서브 시퀀스 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 이진 트라이를 인덱스 구조로 채택하여 DNA 시퀀스로부터 추출한 일정 길이의 윈도우 서브 시퀀스를 인덱싱 대상으로 한다. 유사 서브 시퀀스 검색 알고리즘은 기본적으로 다이나믹 프로그래밍 기법에 근거하여 이진 트라이를 루트로부터 너비 우선(breadth-first)방식으로 운행하며, 경로 상에 존재하는 모든 유사 서브 시퀀스를 검색해 낸다. 그러나 질의 길이가 윈도우의 크기보다 큰 일반적인 경우에는 질의를 일정 길이의 서브 시퀀스로 분해하여 각 서브 시퀀스에 대하여 유사 서브 시퀀스 검색을 수행한 후, 후처리 과정에 의하여 정확도에 손상 없이 이들 결과를 결합하는 분할 질의 처리 방식을 채택한다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 실험을 통한 성능 평가를 수행한다. 실험 결과에 의하면 제안된 인덱스 기법은 접미어 트리에 비하여 약 40%의 작은 저장 공간을 가지고도 약 4-17배의 검색 성능의 개선 효과를 나타낸다. 또한 분할 질의 처리 방식에 의한 유사 서브 시퀀스 검색 알고리즘은 질의 길이가 긴 경우에도 효율적으로 동작하여 Suffix와 Smith-Waterman 알고리즘에 비하여 각각 수배에서 수십배의 검색 성능의 개선 효과를 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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