본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.
일반적인 동영상 압축 부호화 방법에서 시간적 중복 정보를 줄이기 위해 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 이용한다. 웨이블릿 변환을 이용한 동영상 압축 부호화 기법 중에는 기존의 공간 영역에서의 움직임을 예측하는 대신에 웨이블릿 변환 영역에서 움직임을 예측하기도 한다. 이러한 방법은 움직임 예측 시간을 줄이는 장점이 있지만, 웨이블릿 변환에서 추림(Desimation)하는 과정에서 천이-변동 문제 (Shift-Variant Problem)를 일으켜 좋지 않은 성능을 나타낸다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서의 다중 해상도 움직임 예측에서 천이-변동 문제를 해결하기 위한 새로운 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 제안한다. 제안된 방법은, 기존의 공간 영역에서의 블록 정합 방법과 비교하여, 더 높은 화질을 나타낼 뿐 아니라, 주관적 화질에도 개선된 결과를 보인다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법에 비해 보다 향상된 단화소 이동 감쇠를 이용한 다중해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다. 웨이블릿 변환 영역에서 웨이블릿 계수들의 계층적 상관관계를 이용한 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법(MRME)은 웨이블릿 변환시 수행되는 다운 샘플링 과정에서 발생되는 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질(shift-variant property)에 의해 정확한 움직임 예측을 수행할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해 제안된 방법은 입력 영상에 대해서 2레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 저대역 신호인 S$_4$대역에 대해 3레벨 웨이블릿 변환을 수행하기 앞서 S$_4$대역에서의 단화소 이동된 신호를 제거하기 위한 방법으로 보간을 적용한다. 보간된 저 대역 신호 S$_4$대역에 대해서 1레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 최종적으로 3레벨 웨이블릿 변환된 저 대역 신호 S$_{8}$대역에 대해서 초기 움직임 벡터를 구한 다음 나머지 하위 레벨에 위치한 대역에 대해서 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 동일한 방법으로 움직임 예측을 수행함으로써 향상된 부호화 성능을 얻을 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 웨이블릿 변환 영역에서 전역 탐색 방법과 비교해 PSNR면에서 약 1∼2dB정도 향상된 부호화 효율을 나타낼 뿐 아니라, 주관적 화질에서도 개선된 결과를 보였다.
본 논문에서는 다중 입$\cdot$출력을 갖는 이동 로봇의 경로 추종을 위해 웨이블깃 신경 회로망에 기반한 예측 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 상태 예측기로는 학습 능력이 뛰어난 신경 회로망의 특성 및 웨이블릿 분해의 특성을 합성한 웨이블릿 신경 회로망을 사용한다. 예측기는 경사 하강법을 사용하여 웨이블릿 신경회로망의 출력에 대한 실제 이동 로봇의 상태 오차를 최소화하도록 학습된다. 또한 이동 로봇의 제어 신호인 직진 속도 및 각속도는 추종하고자 하는 기준 경로에 대한 이동 로봇의 예측 상태 오차를 이용하여 정의된 비용 함수를 최소화하도록 구해진다. 컴퓨터 모의 실험에서 변화되는 기준 경로에 대한 경로 추종 성능을 통해 제안한 예측 제어 시스템의 적용 가능성 및 효율성을 보인다.
웨이블릿 변환에 기반한 동영상 코덱에서의 움직임 예측 기법은 OCT 기반 코덱과 유사하게 이전 프레임과의 움직임 예측을 통하여 수행된다. 그러나, 현재 프레임이 이전 프레임을 참조하므로 네트워크상의 전송시 이전 프레임에 발생한 오류가 전달되는 오류 전파의 문제도 발생하게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환된 프레임의 특성을 이용하여 최상위 레벨의 LL 부대역만 이전 프레임과의 움직임 예측을 수행하고, 나머지 부대역에 대하여 프레임 내의 상위레벨의 부대역이 하위 부대역을 창조하여 예측 및 보상을 수행하여 오류전파의 가능성을 최소화하는 Inter-Intra ME 동영상 코덱을 제안한다 제안된 움직임 예측을 사용하여 MAD(Mean-Absolute Differences)를 측정한 결과, 프레임간 변화가 심한 경우에는 제안된 기법과 이전 프레임의 부대역을 참조한 기법 사이의 압축율은 유사하게 나타났으며, 변화가 적은 경우에는 이전 프레임을 참조하는 것의 압축율이 높게 나타났다. 그러나, 네트워크 전송시 발생하는 오류전파에는 제안된 기법의 성능이 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 저비트율 부호화에 적합한 웨이블릿 기반의 고속 움직임 예측 기법을 제안한다. 제안한 논문에서는 웨이블릿 계수의 차이를 기반으로 한 중요 블록(significant block : SB) 정보를 사용하여 움직임이 존재하는 블록에 대해 선택적으로 움직임 예측함으로써 움직임 벡터의 수가 증가하는 MRME(multiresolution motion estimation)의 단점을 보완할 수 있었다. 또한 웨이블릿 변환의 특성 중 하나인 해상도 분할 특성을 이용하여 quarter-band까지 움직임을 예측하게 되고, 이에 대한 보간작업으로 영상을 재구성한다. 선택적 움직임 추정과 움직임 보상된 quarter-band의 보간작업을 통해 고주파 부대역에서 존재할 수 있는 예측 오차를 줄일 수 있었으며, 동시에 계산량도 감소시킬 수 있었다. 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 70% 이상의 계산량을 감소시킬 수 있었으며, 영상의 화질 면에서도 0.1 ∼ 1.2dB 정도 향상되어 거의 대등한 PSNR을 유지하는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 혼돈 시스템을 제어하기 위해 웨이블릿 신경 회로망을 예측기로 사용하여 일반형 예측 제어기를 설계하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 웨이블릿 신경 회로망의 각 파라미터에 대한 학습은 예측 오차를 이용한 경사 하강법에 의해 수행되며, 제어 신호는 웨이블릿 신경 회로망의 출력과 기준 신호 사이의 제어 오차를 최소화함으로써 생성된다. 한편, 모의 실험을 통해 본 논문에서 제안한 제어기를 각각 연속 시간 혼돈 시스템인 Doffing 시스템과 이산 시간 혼돈 시스템인 Henon 시스템에 적용하여 제어기의 효율성을 확인하고 아울러 신경 회로망을 이용한 예측 제어의 결과와 비교함으로써 제어기의 우수성을 검증한다
최근 디지털 시스템 응용의 복잡성이 증가하면서, 고성능화와 전력 소모 절감은 중요한 문제로 대두되고 있다. 전력 소모를 줄이기 위한 방법으로, 프로세서의 저 전력화 또한 미세 공정의 개발과 함께 다양하게 접근되고 있으며, 이러한 결과 모바일 시스템의 시장 확대가 이루어지고 있다. 본 논문은 이러한 프로세서에서 소모되는 전력 중 데이터 캐시의 전력 손실을 줄이기 위하여 데이터 캐시의 웨이 중 필요로 하는 부분을 예측하여 선택적으로 프리자치 하도록 하는 전력 소모 개선 방법을 제안하였으며, 접근하는 웨이에 대한 예측이 성공했을 경우에는 에너지를 절감하면서 지연이 발생하지 않는 빠른 접근이 이루어지게 하고, 실패하였을 경우에도 최소한의 시간 지연으로 해당되는 웨이의 접근이 이루어지게 하였다. 시뮬레이션을 통한 검증 결과 웨이 예측 기법만을 사용한 경우에 대비하여 평균 10.2% 의 전력을 절감할 수 있었으며, 일반적 캐시에 비하여는 평균 56.4%의 전력을 절감할 수 있었다.
내장형 시스템에서 캐시 메모리는 시스템의 성능과 전력 소모에 매우 큰 비중을 차지한다. 일반적인 내장형 시스템에 적용되는 집합 연관 구조 캐시는 모든 웨이에 전력을 공급해야 하므로 전력 소모 효율성이 매우 낮다. 이러한 단점을 보완하기 위해 순차 접근 캐시는 데이터가 존재하는 하나의 캐시만 항상 전력을 공급하게 하는 구조를 제안하지만 모든 작업에 1사이클이 더 소모되는 단점을 갖는다. 캐시 웨이 예측 기법은 적중 시 1사이클의 시간에 1개의 웨이에 만 전력을 공급하게 하는 최상의 구조를 갖지만 적중 실패 시 일반적인 집합 연관 구조보다 1사이클이 더 소모되고 똑같은 전력 소비를 가져오는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 이 두 구조의 절충안을 통해 데이터 적중 시 웨이 예측 기법과 같은 성능을 가지며 실패 시에도 순차 접근 캐시와 동일한 성능을 보이는 새로운 내장형 시스템을 위한 저전력 캐시 구조를 제안한다.
영상 압축은 멀티미디어 전송에 있어 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측부는 전체 동영상 압축 부호화에서 가장 복잡한 부분으로, 멀티미디어의 실시간 전송을 위하여 고속 알고리듬이 필요한 부분이다. 본 논문은 기존의 고속 움직임 예측 알고리듬의 하나인 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리듬을 개선하여 더욱 빠른 속도의 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 웨이블릿 변환 후 고주파 대역의 정보값을 조기 움직임 예측 중지 조건으로 사용하여 기존의 알고리듬을 개선한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 알고리듬의 속도를 개선하는 동시에 화질을 유지시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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