문선 채널에서 신뢰성 있는 실시간 동영상 서비스를 하기 위해서는 비디오 스트림 내에서 오류가 발생한 블록의 위치를 알아야 정확한 오류 복구가 가능하다. 이전의 오류 검출 연구들은 대부분 픽셀 단위로 비교하므로 계산량이 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 실시간 서비스를 고려하여 계산량이 적은 블록 단위의 오류 검출 기법을 제안한다. 블록 내의 DCT 계수를 이용하여 오류를 검출한다. DC 계수를 이용해 1차 임계치를 비교한 후 AC 계수를 이용해 에지를 검출한다. 애지가 존재하는 블록에 대해 2차 임계치를 비교하여 오류 여부를 판단한다. DCT 계수 정보를 직접 이용할 수 없는 P, B 프레임에서 DCT 계수를 추정할 수 있는 방법도 함께 제안한다. 제안한 오류 검출 기법을 실제 구현하여 성능을 측정한다.
일반적인 통신 시스템에서 시스템의 성능을 저하시키는 오류는 검출 불능 오류와 정정 불능 오류로 구성되는데 검출 불능 오류의 경우 오류에 대한 적절한 대응이 불가능하다는 측면에서 더욱 심각한 문제가 된다. 이러한 검출 불능 오류를 줄이기 위해 적부호 복호에는 다양한 방법이 생각되었지만 이러한 방법들의 대부분은 CD, 혹은 DAT등에 적용하기 위한 방법들로서 긴 길이의 RS 적부호에 적용하기 힘들다. 본 논문에서는 검출 불능 오류율을 줄일 수 있는 긴 길이의 RS 적부호 복호 방법을 제안하고 이들의 성능을 심볼 오류 확률을 계산함으로서 분석하여 기존의 방법과 비교한다. 여기서 제안된 방법들은 기존의 방법보다 검출 불능 확률을 크게 줄이는데 반하여 전체 오류 확률에서의 큰 열화는 일으키지 않는다.
본 논문에서는 소프트웨어 구동 시 발생 가능한 메모리 오류 중 발생 빈도가 매우 낮은 일부 메모리 오류에 대해 실행 파일을 역어셈블하여 만들어진 어셈블리어의 구문을 분석하여 메모리 오류 가능성을 검출하는 방법을 제안한다. 몇 개의 프로그램을 대상으로 선정하고, 제안한 방법을 이용하여 메모리 오류 가능성을 검출한 결과, 약 만 개의 함수, 백만 라인의 어셈블리어 명령어에서 750여 개의 메모리 오류 가능성을 검출하였고, 검출에 걸린 시간은 총 90초 정도가 소요되었다.
본 논문에서는 비디오 코덱의 수신단 블록 오류를 퍼지추론을 이용하여 검출하고 영상을 은닉하는 방법을 제안하였다. 제안한 블록 오류 검출 알고리즘은 인접된 두 프레임에서 서로 대응되는 블록들 간의 시간적 유사성을 이용하여 SSD를 구하고, 1차 임계값보다 SSD가 큰 블록들을 1차적인 오류 블록으로 분류하였다. 그리고 각각의 파라미터를 가지고 퍼지데이터 구한 후에 비례상수 ${\alpha}$와 임계값 TH1과 TH2를 결정하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검토하기 위하여 QCIF 동영상에 랜덤 오류를 삽입하여 오류 검출 및 은닉 실험을 하였으며, 알고리즘의 성능평가는 동영상에 오류를 삽입한 후 기존의 VLC 테이블에 의한 오류 검출 알고리즘과 검출결과를 비교 분석하였다. 실험 결과, 제안한 오류 검출 알고리즘은 실험 영상의 오류 블록들을 모두 검출할 수 있었으며, 오류 은닉 후 영상의 화질이 기존의 오류 검출 알고리즘 보다 15dB 이상 개선됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 단축 Hamming 부호의 일종이며 오류검출용 검사비트 수가 16인 CRC-CCITT 부호화 원시다항식 CRC 부호에 대한 성능 분석을 위하여 필수적으로 요구되는 중분포(weight distribution)를 구하는 기법과 오류검출 성능을 분석하는 기법을 제안하였고, 두 CRC(cyclic redundant code)부호를 CCITT에서 광대역 ISDN의 가입자망 인터페이스의 전송방식으로 권고된 ATM(asynchronous transfer mode)전송방식의 오류검출을 부호로 적용하여 현재 고려되고 있는 cell 크기에 대한 증분포 및 미검출오류확률(undetected error probability)을 구한 후, 두 오류검출부호의 성능을 비교/분석 하였다. 분석 결과, 현재 고려되는 셀 크기에 대해 CRC-CCITT 부호의 성능이 원시다항식 CRC 부호의 성능보다 더 우수함이 입증되었다 .이를 위한 모든 계산을 IBM PC/AT를 이용하여 수행하였다. 한편 본 논문에서 제안한 단축 Hamming 부호의 성능 분석 기법은 지금까지 디지틀 통신시스템에 적용되고 있는 또는 적용예정인 CRC 오류검출 부호의 성능 분석에 이용될 수 있다.
임베디드 센서는 낮은 전력량과 신호의 세기로 장애물이나 거리와 같은 공간 환경에 많은 영향을 받으며, 이러한 원인들로 인해 임베디드 센서에서는 노이즈 데이터가 빈번히 발생한다. 임베디드 센서에서 획득하는 정보는 시계열 데이터로 존재하기 때문에 지속적으로 발생하는 시계열 정보에 대한 오류 검출을 실시간적으로 수행하기는 어렵다. 본 논문에서는 임베디드 장치의 물리적 특성을 고려하여 실시간적으로 발생하는 임베디드 센서의 오류 신호를 검출하는 시계열 예측 기반 오류 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시계열 예측 기반 오류 검출 기법은 안정 구간 함수를이용하여 현재 발생하는 임베디드장치 신호의 오류를 판단한다. 안정 구간 함수는 임베디드장치 신호를 관측하여 오류 검출을 수행할 때 최근의 신호들에 오류 가중화를 적용함으로써 효과적으로 오류 신호를 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 Intel Lab 신호를 이용하여 실험하였으며, 실험에서 본 논문에서 제안한 기법은 중심이동평균 기법에 비해 26.25%의 정확도 향상을 나타내었다.
본 논문에서는 차량용 반도체에서 CRC 검사를 통해 전송 오류를 검출할 수 있는 SPI 버스 및 I2C 버스를 제안한다. 차량용 반도체에서는 전송에 오류가 발생하여 잘못된 값이 전달되는 경우 치명적인 결과가 발생한다. LIN 버스, CAN 버스와는 다르게 SPI와 I2C 등 구조가 간단한 직렬 인터페이스에서는 전송 오류를 검출하는 방법이 없기 때문에 직렬 인터페이스에 적용할 전송 오류 검출방법을 제시할 필요가 있다. 본 논문에서는 SPI 및 I2C의 통신 프로토콜에 CRC 검사를 사용하여 전송 오류를 검출하는 방법을 제시하고 이를 FPGA로 설계하여 효과적으로 오류를 검출할 수 있음을 검증하였다.
본 논문에서는 세종형태분석 말뭉치에 포함되어 있는 오류를 효율적으로 수정하기 위하여 오류 수정도구를 개발하였다. 세종형태분석 말뭉치에서 오류를 검출하기 위하여 형태소 생성과 자동 띄어쓰기 방법을 이용하였다. 검출된 오류를 수정하기 위하여 철자 오류 수정, 형태소 삭제 수정, 형태소 삽입 수정, 어절 재분석 방법을 사용하였다. 또한 최대한 반복적인 작업은 수행하지 않도록 설계하였다. 구현된 오류 수정 도구를 통하여 세종형태분석 말뭉치를 수정하였을 경우 텍스트 파일 형태의 말뭉치에서 오류를 수정하는 것보다 최소 9배 이상 빠른 작업이 가능하였으며, 사용자가 오류 수정 작업을 진행할수록 수정 속도가 빨라짐을 실험을 통해서 알 수 있었다.
본 논문에서는 LZ78 알고리즘으로 압축된 데이터의 오류 검출 알고리즘을 제안하였다. 기존의 비트 오류를 검출하는 방법들은 송신 단에서 패리티(parity) 비트를 추가하여 전송한 후, 수신 단에서 값이 '1'인 비트의 개수를 이용하여 오류를 검출하는 방법을 사용하였다. 이러한 기존의 방법들은 오류 검출을 위하여 추가적인 비트를 사용하는데 이는 데이터의 크기를 줄이는 것을 목적으로 하는 압축 데이터에 대해서는 적합하지 않은 방법이다. 따라서 본 논문에서는 LZ78 알고리즘 기반의 압축 데이터에서 추가적인 비트를 사용하지 않고 알고리즘의 구조적인 특성을 이용하여 오류를 검출하는 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘의 오류 검출율에 대한 효율이 기존의 오류 검출 알고리즘에 비해 약 1.3 배 높은 효율을 가지는 것을 보였다.
본 논문에서는 슈퍼스칼라 구조를 가진 시스템의 명령어 캐시에서 효율적으로 소프트오류를 검출할 수 있는 기법을 제안한다. 명령어 캐시로 주로 사용되는 고속 정적 RAM(Random Access Memory)에 적용할 수 있으며 1D 패리티와 인터리빙을 통해 기존 기법들과 비교하여 더 적은 메모리 오버헤드로 연집오류를 검출할 수 있다. 정적 RAM에서는 소프트오류의 발생만을 확인하고 검출된 소프트오류의 정정은 명령어 캐시의 캐시 미스와 같이 처리하여 하위 메모리로부터 명령어들을 다시 인출하는 방식이다. 이를 통해 명령어 캐시의 성능에 영향을 주지 않으면서 연집오류를 검출하고 정정할 수 있으며 최대 4$\times$4의 윈도우 내에서 발생된 연집오류를 검출 할 수 있다. 제안된 방식을 이용하면 256비트 $\times$ 256비트 크기의 메모리에서 기존의 4-way 인터리빙 기법에서 검출에 필요한 패리티 크기의 25%만으로도 동일한 4비트의 연집오류를 검출 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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