본 논문에서는 최적의 설계 자동화를 위한 최소자원 할당 알고리듬을 제안한다. 제안된 할당 알고리듬은 연산자 간을 연결하는 신호선이 반복적으로 이용되어 연결 신호선 수가 최소가 될 수 있도록 기능 연산자를 할당한다. 레지스터 할당 시 연결구조에 따라 가중치를 갖는 구간 그래프를 구성한다. 최소의 클러스터 파티션 알고리듬을 이용하여 생성된 최대 크기의 클러스터들에 연결구조가 고려된 레지스터들을 할당한다. 또한 연결구조에 대한 멀티플렉서의 중복 입력을 제거하고 연산자에 연결된 멀티플렉서 간의 입력을 교환하는 입력 정렬 과정으로 연결 구조를 최소화한다. 또한, 벤치마크 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효용성을 보인다.
본 논문에서는 이웃 블록과 중첩된 탐색영역에서 현재 블록 평균 절대치 오차 (mean absolute difference; MAD)의 최소 및 최대 범위를 이용한 고속 블록 정합 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저, 이웃 블록과 중첩된 탐색 영역에서 MAD의 최소 및 최대 범위를 이웃 블록의 MAD와 현재 블록과 이웃 블록간의 MAD를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합을 행하여야 할 탐색점 수를 줄임으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정 오차 측면에서 전역 탐색 블록 정합 알고리듬 (full search block matching algorithm; FSBMA)에 매우 근접한 성능을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 블록 MAD의 최소 및 최대 범위뿐만 아니라 블록 내 화소의 부표본화를 이용하여 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정에 필요한 계산량을 현저하게 줄일 수 있었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 컴퓨터 모의 실험결과로부터 제안한 방법이 움직임 추정 오차 측면에서 FSBMA에 근접한 성능을 유지하면서도 계산량을 현저히 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 ASIC 벤더의 셀 라이브러리와 MUX-based FPGA에 있는 고정된 입력을 갖는 연결구조의 수를 최소화하는 하드웨어 할당 알고리듬을 제안한다. 제안된 할당 알고리듬은 연산자간을 연결하는 신호선이 반복적으로 이용되어 연결 신호선 수가 최소가 될 수 있도록 연산자를 할당한다. 연결 구조를 고려한 이분할 그래프에 가중치를 설정하고 변수와 레지스터간의 최대 가중치 매칭을 구함으로써 레지스터 할당을 수행한다. 또한 연결구조에 대한 멀티플렉서의 중복 입력을 제거하고 연산자에 연결된 멀티플렉서간의 입력을 교환하는 입력 정렬 과정으로 연결구조를 최소화한다. 벤치마크 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효용성을 보인다.
무작위 발생된 심볼 집합과 최대 상호 코렌트로피 (maximum cross-correntropy) 로 설계된 MCC 알고리듬은 최소자승평균 (MSE) 기반 알고리듬과 달리, 충격성 잡음 하에서 최적 가중치가 동요 없이 안정을 유지하며 그 요인이 오차 전력에 따라 입력의 세기를 조절하는 입력 크기 조정기 (input magnitude controller, IMC)에 있음이 밝혀졌다. 이 논문에서는 스텝사이즈를 정규화한 알고리듬 (normalized MCC, NMCC)를 제안하였으며 여기서 IMC 통과된 신호 전력은 1-pole 저역 통과 필터로 반복적 추정한다. 두 가지 다중경로 채널 모델과 충격성 잡음 환경에서 시행된 시뮬레이션 결과, 정규화된 NMCC알고리듬은 MCC알고리듬에 비해 정상상태 MSE에서 1 dB 정도의 성능 향상을, 수렴 속도에서도 500 샘플 정도 빠른 성능을 나타냈다.
예측(predictive) 이미지 코딩에서는 최소 자승법을 기반으로 하는 적응적인 예측기가 에지 주변에 있는 픽셀(pixel)의 예측 결과를 향상시키는데 효과적인 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 가중치 윤곽선 검출기 (weighted edge detector)를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬(hybrid interpolation algorithm)을 제안한다 전체적인 계산의 복잡도를 감소시키기 위해서 2차원 선형 보긴(bilinear interpolation)과 에지 방향성을 이용한 보간(edge directed interpolation) 알고리듬을 선택적으로 적용시키는 하이브리드 접근방법을 이용한다. 이런 접근 방법을 2차원 선형 보간 알고리듬과 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬을 적용했을 경우와 비교하기 위해서 PSNR과 SSIM 측정값을 이용하여 객관적이고 주관적인 영상의 화질 비교는 제안한 알고리듬이 비슷한 성능을 나타냄을 보여준다. 또한 제안하는 가중치 윤곽선 검출기를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬은 정규화된 CPU 수행 시간을 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬과 비교하면 최대 20배의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 유전자 알고리듬을 이용하여 전력, 면적, 속도를 고려한 저전력 모듈 선택을 제안한다. 제안한 알고리듬은 최적의 모듈 선택을 통해서 전력 소모를 최소화 할 수 있다. 비교 실험에서는 최적 모듈 선택을 고려한 알고리듬은 최대 전력 감소량은 26.9 %를 얻을 수 있었고, 반면에 최소 전력 감소량은 9.0% 얻었다. 모든 벤치마크 평균 전력 감소량은 15.525%가 되었다.
최근 Ravi와 Goemanns는 즉 전체 길이의 합이 일정한 값을 넘지 않는 최소비용신장나무(minimum spanning tree problem)를 구하는 문제의 (1+$\varepsilon$,1)-근사해를 구할 수 있는 알고리듬을 제시하였다. 즉 비용은 최적을 보장하지만 전체길이 제약조건은 근사적으로 만족하는 해를 생성한다. 그러나 이러한 알고리듬은 문제의 비가능해를 생성 할 수 있으며 1/$\varepsilon$에 대하여 지수함수의 수행시간을 갖는다. 본 논문에서는 Ravi와 Geomanns의 알고리듬을 실용적으로 변형하여 전체 길이 제약조건을 정확히 만족하며, 그 비용은 최적비용과의 차이가 호의 비용 중 최대값을 넘지 않도록 보장하는 강성다항식 알고리듬을 제사한다.
본 연구에서는 수중 음의 전달에 작용하는 기하와 지음향 매개변수들을 전역 최적화(global optimization) 방법인 유전자 알고리듬을 사용하여 추정하려한다. 유전자 알고리듬은 목적함수가 불규칙적인 경우에도 모든 가능한 매개변수들을 조사하지 않으면서 전역 최대치 또는 최소치를 추정할 수 있는 최적화 방법으로, 정합장처리와 관련된 매개변수의 조사에 적합한 방향성 조사법이라 할 수 있다. 유전자 알고리듬을 이용하여 천해 해양환경에서 수치실험을 통해 매개변수 역산의 가능성을 살펴보도록 하였다.
충격성 잡음 환경에서 최대 영확률 (MZEP) 알고리듬은 최소자승오차 (MSE) 기반의 알고리듬 보다 우수한 성능을 지닌다. 그리고 알고리듬 자체에 내재한 크기 조절 입력 (MCI)가 MZEP 알고리듬을 충격성 잡음으로부터 알고리듬을 안정되게 유지하는 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 이 논문에서는 MCI 입력의 평균전력으로 MZEP 알고리듬의 스텝 사이즈를 정규화하는 방식을 제안하였다. 충격파 발생률이 0.03인 충격성 잡음하의 시뮬레이션에서 정상상태 MSE 성능 비교에서 기존 MZEP에 비해 제안한 방식이 약 2dB 정도 향상된 특성을 보인다.
3차원 그래픽 API인 OpenGL과 Direct3D를 효율적으로 처리하기 위해 sine, cosine, 역수, 역제곱근, 지수 및 로그 연산을 처리하는 부동소수점 연산회로를 설계하였다. 고속 연산과 2 ulp 보다 작은 오차를 만족시키기 위해 2차 최대최소 근사 방식과 테이블 룩업 방식을 사용하였다. 설계된 회로는 65nm CMOS 표준 셀 조건에서 2.3-ns의 최대 지연시간을 갖고 있으며, 약 23,300 게이트로 구성된다. 최대 400 MFLOPS의 연산 성능과 높은 정밀도로, 설계한 연산회로는 3차원 모바일 그래픽 분야에 효율적으로 적용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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