본 논문에서는 고속의 곱셈-누적 연산을 수행할 수 있는 새로운 MAC(Multiplier- Accumulator)의 구조를 제안하였다. 부분 곱의 생성을 위해서 1의 보수 기반의 고속 Booth 알고리즘(Modified Booth Algorithm, MBA)를 이용하였고 다수의 부분 곱을 더하기 위해서 CSA(Carry Save Adder)를 이용하였다. 부분 곱을 더하는 과정에서 Booth 인코딩 시 이용한 1의 보수 체계를 2의 보수 체계로 보상하고 이전 합과 캐리를 누적하는 연산을 수행하여 고속의 누적 연산이 가능한 구조를 제안한다. 또한 부분 곱의 덧셈에서 하위 비트들을 2 비트 CLA(Carry Look-ahead Adder)를 이용하여 연산함으로써 최종 덧셈기의 입력 비트수를 줄임으로써 전체적인 임계경로를 감소시켰다. 제안된 MAC을 JPEG2000을 위한 DWT (Discrete Wavelet Transform) 필터링 연산에 적용하여 고속의 디지털 신호처리가 가능함을 보였고 기존의 연구와 비교하여 향상된 성능을 보이는 것을 확인하였다.
기존의 전화망(PSTN)을 이용하여 고속 데이터 통신을 가능하게 하는 ADSL은 여러 종류의 변복조 방식을 갖고 있다. 이 중 대표적으로 CAP(Carrierless Amplitude Phase)와 DMT(Discrete MultiTone) 방식이 사용되며, 특히 성능이 더 우수한 DMT 방식이 복잡하다는 단점에도 불구하고 점차 우세해지고 있는 상황이다. DWT 변조 방식은 전송채널을 좁은 대역을 갖는 256개의 부채널로 분할함으로써 거리에 따른 감쇄와 잡음에 대한 적응력을 높인 변조 방식이다. 이 경우 각각의 부채널에 신호대 잡음비(SNR : Signal-to-Noise Ratio)에 따라 비트수를 할당하는 방식이 비트 오류율(BER : Bit Error Rate)과 데이터 속도를 결정하는 주요한 요인이 된다. 그러므로 전체 에너지와 전체 목표 비트수 그리고 BER의 임계값을 어떻게 설정하느냐에 따라 다양한 할당 방식이 제안될 수 있다. 그런데 기존에 발표된 비트 할당 방식은 대부분 정렬과정을 실행하도록 하고 있어 처리속도가 지연되는 단점이 있다. 본 논문에서는 수식과정의 반복을 줄이고 정렬과정을 생략한 새로운 비트 할당 방식을 제안하였다. 할당표(Look-UP Table)를 사용하고 전체 목표 비트수에 도달하기 위해 추가 할당되는 비트수를 단일 수식으로 적용함으로써 처리 속도를 크게 개선하였다. 새로 제안된 방식과 기존 방식을 비교함으로서 다양한 적용 환경에 따른 최적의 비트 할당 방식이 가능하다는 것을 시뮬레이션 결과를 통하여 제시하였다.
OFDM에서 PAPR(peak-to-average power ratio) 저감에 효과적인 SPW(subblock phase weighting) 방법을 연구하였다. 이 방법은 OFDM 신호 블록을 여러 개의 하부 블록으로 나누고 하부 블록별로 위상을 적절히 조절하여 peak power를 낮추는 것이다. SPW는 하나의 IFFT로 구현할 수 있어 시스템의 복잡도를 낮출 수 있다. 인접, 인터리브드, 랜덤 subblock분할 방법을 적용하여 PAPR저감 성능을 분석하였다 랜덤 subblock분할 방법이 가장 우수한 PAPR 저감성능을 보인다. SPW에서 하부 블록의 수가 증가할수록 효과적인 PAPR 저감성능을 보이지만 반복 탐색 횟수가 증가하여 처리 시간이 길어진다. 본 논문에서는 새로이 상보 시퀀스 특성의 weighting factor조합을 임계치 기법과 혼합하여 사용하므로 처리시간 문제를 해결한다. weighting factor에 대 한 부가 정보를 fed forward 형태로 전송하므로 데이터를 복원할 수 있으며, BER 성능을 분석하였다.
무선통신시스템은 한정된 에너지를 갖는 배터리를 사용하기 때문에 저전력 회로로 구현되어야 하며, 이를 위하여 주파수와 상관없이 일정한 전력을 나타내는 전류모드 회로가 연구되어왔다. 본 논문에서는 초저전력 동작이 가능하도록 Dynamic Voltage Scaling 전원을 유도하며, 전류모드 신호처리 중 메모리 동작에서 저장된 에너지가 누설되는 Clock-Feedthrough 문제를 최소화하는 전류메모리 회로를 제안한다. $0.35{\mu}m$ 공정의 BSIM3 모델로 Near-threshold 영역의 전원 전압을 사용한 시뮬레이션을 진행한 결과, 1MHz의 스위칭 동작에서 $2{\mu}m$의 메모리 MOS Width, $0.3{\mu}m$의 스위치 MOS Width, $13{\mu}m$의 Dummy MOS Width로 설계할 때, Clock-Feedthrough의 영향을 최소화시킬 수 있었으며 1.2V의 Near-threshold 전원전압에서 소비전력은 $3.7{\mu}W$가 계산되었다.
본 논문에서는 증강현실 게임을 위하여 마커 영역을 이진화 할 수 있는 경계선 기반 마커 이진화 방법을 제안한다. 먼저, 경계선을 검출하기 위해 원 영상을 그레이 스케일 영상으로 변환한 뒤 경계선을 검출하고 마커영역의 경계선을 폐구간으로 만들기 위해 모든 경계선 화소에 대해서 4방향 확장 연산을 수행한다. 그리고 검출된 모든 경계선에 대해서 좌 우 화소의 명도를 비교하여 낮은 쪽에 검은색, 높은 쪽에 흰색을 할당하여 씨앗 영역 확장 기법을 통해 내부 영역을 채우면 마커영역의 이진화가 완료된다. 제안된 방법은 조명의 영향에 민감하지 않은 경계선 정보를 이용하여, 기존 단일 임계값을 사용한 이진화 방법에 비해 단계적 조명이나 그림자의 영향을 받은 영상에서도 마커 인식이 가능한 이진화 결과를 보였으며, VGA급 영상을 대상으로 평균 51fps의 처리속도를 보여 실시간 처리가 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 손실이 발생하는 상황에서 높은 인식률을 유지하기 위해서 손실 데이터 이론을 음성 인식기에 적용하였다 손실 데이터 이론은 일반적으로 이용되는 통계적 정합 방법인 은닉 마코프 모델 (HMM: hidden Markov model) 중 연속 Gaussian확률 밀도 함수를 이용하여 음성 특징들의 출력 확률을 나타내는 경우에 쉽게 적용할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 손실 데이터 이론의 방법 중 계산량이 적고 인식기에 적용이 쉬운 주변화(marginalization)방법을 사용하였으며 특징 벡터의 특정 차수나 시간열의 손실 검출 방법은 음성 신호의 에너지와 주위 배경 잡음의 에너지의 차이가 임계치보다 작게 되는 부분을 찾는 주파수 차감 방법을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 손실 영역의 신뢰도 평가는 분석 구간이 모음일 확률을 계산해서 비교적 잉여 정보가 많이 포함된 모음화된 구간의 손실만을 처리하도록 하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 잡음 환경에 대해서 기존의 손실 데이터 처리 방법만을 사용한 경우보다 452 단어의 화자독립 단어 인식 실험을 수행한 결과 오류율측면에서 평균적으로 약 12%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
심폐기능 재활환자에 있어서 흉부 X선 화상은 임상적 소견 중 가장 일반적이고 널리 사용되는 의학정보로서 질환의 예후에 대한 다양한 해부학적 정보를 제공한다. 흉부 X선 영상에서의 영역분할 및 영상해석에 관한 많은 연구에 의해 다양한 해석 알고리즘이 개발되어 왔으나, 영상의 복잡성과 다양성에 의한 해석 차이가 존재한다. 본 논문에서는 X선 영상에서의 질환 여부를 진단하기 위해 영상처리 및 분석방법에 기반한 흉부 X선 영상의 진단지원시스템이 제안되었다. 흉부 X선 영상에서 폐 영역을 검출하기 위하여 임계값 및 형태학적 방법이 적용되었으며, 형태학적 측정 및 질감 분석은 분할된 영역에서 수행되었다. 실제 흉부 X선 영상에 적용한 실험결과와 임상 전문가의 진단 결과를 비교하여 제시하였으며, 제안한 방법이 충분히 의사결정지원시스템에 활용될 수 있음을 보였다.
도로용량편람에서 정의하고 있는 용량은 하류부에 용량을 제한하는 요소가 없다는 것을 가정한 정상교통류에 대한 용량 개념으로서, 이는 전통적으로 계획, 설계, 현재 및 장래 도로시설의 운영상태 분석 등에 사용되어 왔다. 실시간 제어는, 용량을 초과하지 않는 교통류를 유지시켜 혼잡교통류로의 전이를 막고, 물리적 여건이나 제반 확률적 요인으로 혼잡이 발생하였을 경우 조속히 용량이하로 교통량을 떨어뜨려 정상교통류로 회복시키는 데 목표를 둔다. 이러한 맥락에서 용량은 실시간 제어의 효과를 좌우하는 중요한 입력변수이며, 정상교통류 상태라면 혼잡으로 전이되지 않을 임계치로서의 용량 산정이 중요한 관건이다. 그러나 혼잡교통류 상태에서 정상교통류로 되도록 빨리 회복시켜 주기 위한 제어 기준으로서의 용량은, 하류부 혼잡의 시공간적 전개에 따라 변하는 값이어야 하며 이러한 동적 용량변화를 정확히 예측할 수 있는 방법론이 요구된다. 이에 본 연구에서는 기존의 용량 개념을 출력 개념의 용량으로 정의하고, 입력 개념의 용량을 최대가능처리량(Maximum Sustainable Throughput)으로 새롭게 정의하였다. 이 최대가능처리량은 혼잡의 시공간적 전개에 따라 결정되는 동적 용량이며, 이러한 혼잡의 시공간적 전개는 Newell의 단순화된 교통량-밀도 모형으로 예측할 것을 제안하였다.
일반적인 장면전환 검출방법은 연속적인 두 영상의 특징 값을 비교하여 일정한 임계값 이상일 경우 장면전환으로 판단한다. 그러나 기존의 장면전환을 검출하는 알고리즘은 장면전환을 검출하는데 있어서 프레임의 특징 값을 추출하기 위하여 복호화 과정에서 많은 시간이 소비되었고 단지 연속적인 두 영상의 특징 값을 비교하기 때문에 빛의 변화나 물체의 움직임에 따른 오검출 문제를 나타내었다. 본 논문에서는 MPEG 압축 영역에서 매크로블록 정보를 직접 추출 및 이용하여 효과적인 장면 전환 검출을 위한 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 MPEG에서 매크로블록 정보를 직접 추출하고 이용하므로 기존의 알고리즘의 문제점인 많은 연산량 문제를 개선하였고, 연속된 프레임과의 비교를 통한 장면전환 검출이 아닌 이전 또는 이후 영상과의 연관성을 분석하여 장면전환된 프레임을 검출함으로 빛의 변화나 물체의 움직임과 같은 오검출 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 MPEG 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 기존의 히스토그램을 이용한 알고리즘보다 빠르고 정확하게 검출할 수 있음을 보이고, 실험 결과를 통해 성능을 분석하였다.
ATM은 패킷 데이터 서비스 통신에 적합한 통신방식으로 데이터, 음성, 영상 등의 서비스를 동시에 지원할 수 있다. 이러한 ATM의 QoS를 보증하기 위해서는 패킷 데이터를 전송하는 소스 비율에 대해 네트워크 초과적조 조건을 조절하는 것이 필요하는데 대부분의 제어알고리즘이 임계값을 기반으로 한 피드백 제어방식이다. 그러니 실시간 음성 트레픽과 같은 서비스는 네트워크 상에서 데이터 서비스 동안에 동적인 연결이 설정되고 종료될 수 있으므로 피드벡 제어정보가 지연된다면 고속으로 서비스된 음성 데이터에 대한 품질은 소스의 목적지 사이의 시간 지연으로 인해 손실될 수 있다. 본 논문에서는 제시된 최소평균제곱오차에 근거를 둔 제어 알고리즘은 예시적인 피드백 제어로 피드백 제어를 위해 미지함수의 기울기와 버퍼크기를 이용하여 미래의 버퍼크기를 예측하려 하였으며 시뮬레이션 질과 본 논문에서 제시한 제어 알고리즘은 효과적임이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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