본 논문에서는 IEEE 802.11n 표준에 제시된 3가지 블록길이(648, 1,296, 1,944)를 지원하는 효율적인 LDPC (Low-Density Parity Check) 복호기 구조를 제안한다. LDPC 복호기의 핵심 블록인 DFU(Decoding Function Unit)의 연산 복잡도와 하드웨어 복잡도를 효율적으로 감소시킬 수 있도록 최소합 알고리듬과 블록직렬 방식의 layered 구조를 적용하였다. 또한 효율적인 다중 블록길이의 구현을 위해 PCM 값을 저장하는 H-ROM의 최적화 방법을 제안하였으며, 이를 통해 ROM의 크기를 약 42% 감소시켰다. 또한, 레이어 간의 효율적인 메모리 읽기/쓰기 방법을 적용하여 복호기 동작을 최적화시켰다.
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.
본 논문에서는 공간 적응적 제약조건과 정칙화 함수를 이용한 반복적 고해상도 영상보간 기법을 제안한다. 제안된 정칙화 영상보간 알고리듬은 에지 방향에 따라 제약조건들을 적응적으로 적용하고, 각각의 반복 연산 단계에서 에지 방향별 정칙화에 적합한 정칙화 함수를 최적화하여 고해상도 영상보간을 구현한다. 제안한 알고리즘은 기존의 비적응적 정칙화 보간 방법뿐만 아니라 적응적 보간 방법보다도 방향성 고주파 성분을 적절히 보존하는 동시에 잡음과 같은 바람직하지 못한 효과들을 억제할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능평가를 위해서 기존에 제안된 여러 가지의 고해상도 영상보간 알고리듬과의 다양한 비교실험을 수행하였고, 이를 통하여 제안한 고해상도 영상보간 기법이 주관적으로나 객관적으로 우수함을 보였다.
스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 특히 시간적 스케일러빌리티를 위해 계층적 B-픽처 구조를 채택하고 있다. 스케일러블 비디오 코딩의 기본 계층은 H.264|AVC와 호환적이므로, 모션 예측과 모드 결정과정에서 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8,\;8{\times}4,\;4{\times}8$ 그리고 $4{\times}4$와 같은 7개의 서로 다른 크기를 갖는 블록을 사용한다. 스케일러블 비디오 코딩에서 사용되고있는 계층적 B-픽처 구조는 키 픽처인 I와 P 픽처를 제외하고는 한 GOP (Group of Picture)내에서 모두 B-픽처를 사용하므로 H.264|AVC와 비교했을 때 연산량 증가와 함께 부호화 지연도 급격히 증가한다. B-픽처는 양방향 모션 벡터인 LIST0와 LIST1을 사용하고 양방향 모두에서 다중 참조 픽처를 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 통계적 가선 검증을 이용하여 스케일러블 비디오 부호화에 적용 가능한 고속 프레임간 모드 결정 알고리듬 대해 소개한다. 제안된 방법은 $16{\times}16$ 매크로 블록과 $8{\times}8$ 서브 매크로 블록에 통계적 가설 감증 기법을 적용하여 실행되며, 현재 블록과 복원된 참조 블록간의 픽셀 값을 비교하여 RD(Rate Distortion) 최적화 기반 모드 결정을 빨리 완료함으로써 고속 프레임간 모드 결정을 가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다.
Compressive sensing 및 희소 복원 문제(sparse recovery problem)는 기존 디지털 기술의 한계를 극복할 수 있는 새로운 이론으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 신호 재구성에서 l1 norm 최적화 문제 해결에 많은 연산이 수행되며 따라서 병렬 처리 기법이 필요하다. 이 과정에서 무작위 행렬과 벡터 연산을 통한 변환 연산이 전체 과정 중에서 많은 부분을 차지하는데, 특히 원본 신호의 크기로 인해 이 과정에서 필요한 무작위 행렬을 메모리에 저장하기 곤란하며 계산 시 무작위 행렬의 절차적(procedural) 처리 방식이 필수적이다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해결책으로 단일 명령 다중 스레드(SIMT) 병렬 플랫폼 상에서 무작위 부분적 Haar 웨이블릿 변환을 절차적으로 계산할 수 있는 새로운 병렬 알고리듬을 제안한다.
무선단말기용 오디오 복호화기는 무선이동환경의 특성상 낮은 전력소모가 요구된다. 단일 RISC 프로세서를 이용하며 비디오/오디오 신호를 처리하는 기존의 구현은, RISC 프로세서의 연산부담이 과도하여 실시간 밀터미디어 서비스를 지원하기에는 효율적이지 못하고 캐쉬 메모리가 충분하지 않은 경우 잦은 캐쉬-미스로 인하여 전력소비량이 증가하게 된다. 본 논문에서는 무선단말기를 위한 MPEG/Audio 복호화기를 설계하자 MAC 연산에 최적화된 DSP 블록이 내장된 RISC 프로세서를 이용하여 복호화 시스템을 구현하였다. 오디오 복호화 과정을 연산중심부분과 제어중심부분으로 분할하고, 각각 DSP 블록과 RISC 프로세서에 할당하여. 병렬적으로 처리할 수 있도록 알고리듬을 설계하였다. 제안된 시스템은 MP3와 AAC 복호화 과정을 각각 17MHz, 24MHz로 처리한다. 이것은 단일 RISC 프로세서의 구현에 비하여 각각 48%와 40% 감소한 것이다. 오디오 신호처리에 최척화된 DSP 블록이 내장된 RISC 프로세서를 이용하는 것은 자원의 효율적인 이용이 가능하고, 캐쉬 메모리가 크지 않은 휴대용 멀티미디어 시스템에 적합하다.
본 논문에서는 파형 코우딩 방식에 속하는 ADPCM을 NEC 7720 DSP를 사용하여 간단하고 성능이 우수하며 유연성 (flexibility)이 뛰어난 ADPCM cosec을 실시간 구현을 하였다. ADPCM 알고리듬은 적응 양자기와 1차의 고정예측기를 사용하였으며 프로그램을 최적화하여 하나의 NEC 7720으로 4 채널을 동시에 부호화 또는 복호화 할 수 있도록 하였다. 실제 전화음성과 RC 정형 Gaussian 잡음 및 1004Ht 정현파를 사용한 컴퓨터 시뮬레이tus으로부터 NEC 7720의 연산 정확도를 조사하였으며, SNR 및 청각조사로 부터 알고리듬 수행에 필요한 값들을 결정하였다. NEC 7720의 소프트웨어는 real-time hardware emulator로 실시간 동작을 확인하였는데 부호기에서 1샘플을 부호화하는데 최대 23. 25μs가 걸리고 4 채널을 모두 부호화하는데 113.5μs가 필요하였으며, 복호기에서는 각각 24. 75μs와 119. 5μs가 소요되었다.
WiMAX, WLAN 등의 무선통신 시스템에 사용되는 LDPC(low-density parity check) 복호기의 핵심 기능블록인 DFU(decoding function unit)의 회로 최적화를 제안한다. 최소합(min-sum) 복호 알고리듬 기반의 DFU는 2의 보수 값과 sign-magnitude 값 사이의 변환이 필요하여 회로가 복잡해진다. 본 논문에서는 sign-magnitude 연산 기반의 DFU를 설계하여 수체계 변환과정을 제거함으로써 회로를 간소화시키고 동작속도를 향상시켰다.
WiMAX, WLAN 등의 무선통신 시스템에 사용되는 LDPC(low density parity check) 복호기의 핵심 기능블록인 DFU(decoding function unit)의 회로 최적화를 제안한다. DFU를 2의 보수 연산 대신에 sign-magnitude 연산 기반으로 설계함으로써 수체계 변환과정을 제거하였으며, 모바일 WiMAX용 다중모드 LDPC 복호기에 사용되는 96개 DFU 배열의 게이트 수를 18% 감소시켰다. 제안된 DFU 구조를 적용하여 모바일 WiMAX 표준을 지원하는 다중모드 LDPC 복호기를 설계하였다. 설계된 LDPC 복호기는 0.18-${\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리를 이용하여 50 MHz 클록주파수로 합성한 결과 268,870 게이트와 71,424 비트의 메모리로 구현되었으며, FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증 하였다.
본 논문에서는 기존의 변이 영상 획득 방법들에 비하여 시간 대비 정확도가 우수한 기법을 제안하고 H/W로 구현한다. 제안한 기법은 고속 연산이 가능한 화소 대 화소의 움직임 추정 기법을 이용한다. 움직임 추정 기법은 영상 내 텍스쳐의 분포 특성과 무관하게 정합 윈도우의 유사성에만 의존하기 때문에 추출된 변이정보의 정확도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해서 영상의 국부 특성에 따른 가변 크기 윈도우 정합 기법을 도입하고, 영상 내 텍스쳐가 균일한 부분 및 물체의 윤곽선 부분에서도 높은 정확도를 얻는다. 제안한 기법은 고속 연산이 가능하도록 수행속도에 최적화된 하드웨어로 설계된다. 하드웨어는 Verilog-HDL로 설계하였고, Hynix $0.35{\mu}m$ CMOS 라이브러리를 사용하여 게이트수준으로 합성하였다. 구현한 하드웨어는 최대 120MHz의 클록 주파수에서 초당 15 프레임을 안정적으로 처리할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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