반복 복호 알고리듬에 의해 복호화된 터보 코드는 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널 환경에서 이론적으로 Shannon의 한계에 근접한 뛰어난 코딩 이득을 나타내는 것으로 보여지고 있다. 그러나, 터보 코드의 성능은 터보 부호화기에서 프레임의 크기 즉, 인터리버의 크기에 의존한다. IMT-2000과 같은 이동 통신 채널 환경에서 음성을 전송하는 경우에는 터보 코드의 프레임 크기는 매우 작다. 그리고, 그것은 터보 코드의 성능을 떨어뜨리는 직접적인 원인이 된다. 본 논문에서는 차세대 이동 통신 시스템에서 프레임 크기가 작은 음성 프레임을 이용하여 터보 코드의 성능을 검증하며, 작은 프레임 크기에 알맞은 3개의 직렬 MAP(Maximum A Posteriori probability) 복호기를 이용한 반복 복호의 터보 코드를 제안하고 부호율 1/3, 구속장의 길이 3 또는 4, 프레임 크기 24, 192 비트에 대하여 컴퓨터 모의실험을 통해 터보 코드의 성능을 분석한다.
자바가상기계는 힙 영역과 자바 스택 영역에 객체와 스택 프레임을 할당할 공간이 없을 때 가비지 콜렉션과 함께 이미 해제된 힙과 자바 스택 영역을 재사용 가능하도록 메모리 공간을 재구성하게 된다. 한편 메모리 단편화로 인해 객체 또는 스택 프레임을 더 이상 할당하지 못하는 경우 자바가상기계는 컴펙션을 수행하여 메모리 단편화를 제거하면서 메모리를 재구성한다. 하지만 자바가상기계에서 메모리 재구성은 가비지 콜렉션및 컴펙션과 함께 길고 예측할 수 없는 지연시간에 의해 내장형 자바가상기계의 성능을 저하시키는 단점을 가진다. 본 논문은 소규모 내장형 자바가상기계의 성능을 개선하기 위한 방안으로, 가변 크기를 가지는 객체와 스택 프레임을 고정 크기로 변환하여 메모리를 할당하는 고정 크기 메모리 할당에 대해 기술하고 있다. 고정 크기 메모리 할당은 메모리 전체 사용율은 떨어지지만 외부 단편화가 발생하지 않기 때문에 회수된 메모리 공간을 재구성하지 않고도 힙 영역과 자바 스택 영역에 객체와 스택 프레임을 할당 가능하다. 본 논문에서 기술한 고정 크기 메모리 할당 방식으로 객체와 스택 프레임을 할당하게 되면 가변 크기 메모리 할당 보다 약 10% ~ 30% 효율향상을 보였다.
본 연구에서는 평판 스페이스 프레임 구조물의 크기 및 형상최적화 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 평판 스페이스 프레임의 물량에 영향을 미치는 요소인 격자분할 수와 상 하부 평판사이의 높이를 주요 설계변수로 선정함으로써 부재크기 최적화뿐만 아니라 형상최적화 방안도 제시하였다. 또한 평판 스페이스 프레임의 절점 및 부재 자동생성방안이 고려되며 감도해석기법을 이용하여 개발된 최적화 프로그램을 예제모델에 적용하여 설계변수 변화에 따른 구조시스템의 최적의 대안을 강구하고자 한다.
분산 비디오 부호화 기법(DVC)은 매우 낮은 복잡도를 갖는 비디오 부호화기를 제공하는데 중요한 역할을 담당하고 있다. 그러나 우수한 비트율-왜곡 성능을 얻기 위해 기존의 대부분의 DVC 기법은 피드백 채널을 통해 패리티 비트 제어를 수행하고 있으며, 이것은 비디오 복호화에 있어 많은 시간을 초래하여 실시간 구현을 위해 꼭 극복해야 할 문제점으로 남아 있다. 이러한 문제점을 해결하고 상업화를 촉진하기 위해, 본 논문에서는 LDPCA 프레임 크기가 복호화 지연 및 전체적인 부호화 성능에 미치는 영향을 분석한다. 먼저 화소 영역 위너-지브 부호화 기법에서 각 비디오 프레임을 일정한 크기의 LDPCA 프레임으로 분할하고, 분할된 LDPCA 프레임별로 시간적 상관성을 이용한 예측 방식과 공간적 상관성을 갖는 예측 방식에 따른 성능을 비교 분석한다. 모의실험을 통하여, 현재 가장 많이 연구되고 있는 QCIF크기의 영상에 대해서는 LDPCA 프레임 크기가 3168크기일 때, 가장 우수한 부호화 성능 및 고속화에 유리함을 보인다.
터보부호는 일반적으로 인터리버의 크기가 클수록 성능이 우수한 것으로 알려져 있는데 이동통신 시스템 등에서 음성 신호를 전송하는 경우 프레임의 크기 즉, 인터리버의 크기가 너무 작아서 성능의 저하가 생기게 되는 것은 당연한 원리이다. 본 논문에서는 터보부호의 복호시 3개의 직렬 MAP복호기를 제안하여 기존의 방식보다 메모리 수는 감소시키면서 음성의 기준인 S/N 2.0[dB]에서 BER $10^{-3}$의 성능을 제안한 알고리즘을 통해 살펴본다. 모의실험결과, 부호율 1/3 , 반복복호의 수 5, 생성부흐 다항식 G=(7, 5)일 때 IS-95[9]에서 사용되고 있는 프레임과 같은 크기의 인터리버인 프레임 24인 경우 $10^{-2}$, 프레임 192인 경우 $10^{-3}$ 정도 값을 얻었다.
RFID 시스템의 태그 식별 성능은 동시에 응답하는 태그들로 인한 태그 충돌 확률과 밀접한 관계가 있다. PS 알고리즘은 리더의 송신 전력을 점진적으로 증가시키면서 리더의 식별 영역 내에 있는 태그들을 그룹화하여 식별하는 기법이다. 이 기법에서는 매 스캔 과정을 수행할 때마다 고정된 크기의 프레임을 사용한다. 이로 인하여 PS 알고리즘의 성능은 태그의 수, 프레임 크기, 및 전력 증가 값에 따라 다양하게 나타나는 문제점이 있을 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 프레임 크기와 전력 증가 값에 따른 PS 알고리즘의 성능을 분석한다.
본 논문은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬에서 움직임 벡터들의 방향과 크기를 고려한 알고리듬을 제안하였다. EBME는 높은 연산량을 요구하기 때문에 프레임 내의 x, y방향 각각의 평균 움직임 벡터크기를 이용하여 동적 프레임과 정적프레임을 판단하고, EBME 수행여부를 결정하여 연산량을 줄인다. 또한 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 비교하여 MVS(Motion Vector Smoothing)단계 수행여부를 판단함으로써 연산량을 줄인다. 제안하는 알고리듬을 적용한 실험 결과 기존의 EBME 알고리듬에 비해 수행시간은 단축되었으나 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 향상 되었다.
13.56MHz ISM 대역을 사용하는 대부분의 RFID 시스템은 슬롯 ALOHA 방식을 기반으로 하는 고정된 프레임 크기를 갖는 FSA 알고리즘을 충돌 방지 알고리즘으로 사용하고 있다. FSA 알고리즘의 경우, 알고리즘의 구현이 간단한 장점이 있지만, 프레임의 크기가 고정되어 있기 때문에 태그 수가 가변적인 경우에는 시스템 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 리더의 식별 영역 내에 있는 태그의 수를 기반으로 매 프레임마다 최적의 프레임 크기를 할당하는 OFSA 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석의 결과, OFSA 알고리즘은 기존의 FSA 알고리즘에 비하여 항상 최적의 시스템 효율을 얻을 수 있었으며, 최소의 식별 지연 시간을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 효과적으로 블록 크기를 변화시키는 움직임 예측에 대하여 제시하고 있다 블록안의 움직임의 정도에 따라 블록 크기를 채택하는 방식으로, 임의의 프레임에서의 블록의 수는 정확한 움직임을 나타내기 위해 변화된다. 이것은 움직임과 보충적인 데이터사이의 비트할당이 가변적이 되고, 프레임에 기초한 전체적인 비트율 역시 변화하게 된다. 특히, 본 논문은 동적 블록 크기 방법의 대표적인 쿼드 트리(quad fee) 방법의 단점을 보완하는 방향에서 연구되었으며, 성능 향상을 위한 새로운 방법도 아울러 덧붙여져 있다. 즉, 보통 사용하는 쿼드 트리 방식의 분할 대신에 각각의 쿼드 부분의 프레임 차를 이용하여 가장 큰 블록의 동질성 테스트를 실시하여 분할한다. 또한, 분할과 재결합 방식을 함께 적용하여 불필요한 블록의 개수가 많아지는 것을 방지하여, 큰 계산량 감소와 높은 이미지 질을 달성하도록 하였다. 자연히, 계산량은 기존 방법보다 약 20-70% 정도 감소했으며, 이미지 질도 크게 향상되는 결과를 가져오게 되었다
본 논문에서는 대역폭이 보장되지 않는 네트워크 상에서 비디오 서비스를 제공하기 위한 매체변환 방법 중 비디오 프레임 크기를 변환시켜 비트율을 효율적으로 제어하는 방법을 제안한다. H.263으로 부호화된 스트림을 DCT 공간에서 크기를 변환시킴으로써 완전 복호화 후 다시 부호화하는 과정에서 생기는 계산량을 대폭 감소시켜 보다 효율적인 방법으로 비트율을 제어할 수 있다. 움직임 정보뿐만 아니라 이전 프레임과의 차이값을 다시 사용하기 위해 크기변환 후 H.263 표준의 향상된 예측 모드 (Advanced Prediction Mode)를 사용하여 화질열화도 최소화한다. 실험결과 화질면에서는 블록화 현상(Block Artifact)이 크게 감소하였고, 프레임이 진행됨에 따라 PSNR은 낮아졌지만, 매체변환은 기존의 방법에 비해 라론 속도로 이루어 질 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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