In this paper, using DBNN algorithm which is used in the binary pattern classification or speech signal processing the digital DBNN circuit is designed having the variable expansion depending the size of input data and pattern type. The processing elemen(PE) of the proposed network consists of the synapse and MAXNET circuits for the similarity measurement between reference and input pattern. Global MAXNET selects the global winner among the local winners which is selected in each PE. Through the several simultions, and thus each PE and global MAXNET search the reference pattern that was the most simlar to input pattern for the discord of the pattern.
Nowadays, the commonly used table lookup scheme for IP routing is based on the sc-called classless interdomain routing (CIDR). With CIDR, routers must find out the best matching prefix (BMP) for IP packets forwarding, this complicates the IP lookup. Currently, this process is mainly performed in software and several schemes hale been proposed for hardware implementation. Since the IP lookup performance is a major design issue for the new generation routers, in this article we investigate the properties of the routing table and present a new approach for IP lookups, our approach is not based Gn BMP and significantly reduces the complexity, thus the computation cast of existing schemes can be significantly reduced. We also propose an efficient IP lookup algorithm, with which we improve the binary search on prefixes to 30 millions of packets per second (MPPS) and 5,000 route updates/s under the same experiment setup with an even larger routing table.
RFID는 각종 서비스 산업은 물론 물류, 산업 현장, 제조 공장과 물품의 흐름이 있는 곳이면 어디에서나 적용이 가능하여 사회 여러 분야로부터 큰 관심을 받고 있다. 하지만 현재 900Mhz 대역의 RFID에서 사용하는 ISO18000-6의 프로토콜에서는 에러검출을 위한 CRC16만을 사용하여, 에러정정능력을 갖추지 못해 그 신뢰성이 떨어질 것으로 여겨진다. 본 논문에서는 이러한 RFID 시스템의 신뢰성 향상을 위해 Reader에서 Tag로의 Command data 전송 시에 대역확산방식과 콘벌루션부호를 적용하여 시스템의 신뢰성 향상을 목적으로 하며, 이러한 방식을 적용했을 때와 적용하지 않았을 때의 에러 율을 측정 비교하였다.
반도체 생산을 위한 마스크 자동 생성과 같은 기하 객체를 다루는 응용에서는, 사다리꼴로 분할된 수 많은 다각형으로 구성된 도면에 새로운 다각형을 추가하거나 삭제하기 위해 사다리꼴 삽입, 삭제, 및 검색 연산을 한다. 동일한 다각형에 대해 분할된 사다리꼴은 사용된 분할 알고리즘에 따라 모양, 크기 등에 있어서 다르게 된다. 사다리꼴로 구성된 기하 객체를 다루는 프로그램을 검증하는 것과 같은 예에서는 구성된 도면의 관심 부분을 나타내는 여러 사다리꼴 셋을 비교하는 알고리즘이 필요하다 본 논문에서는 k개 도면의 관심 영역으로부터 각각 추출된 사다리꼴로 구성된 k 셋이 주어졌을 때, 그 k 셋이 형성하는 기하 도형틀이 동일한지 아닌지를 비교하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 각 셋이 공히 n개의 사다리꼴을 포함하고 있다고 가정할 때, O(2$^{k-2}$$n^2$(log n+k))시간 복잡도를 가진다. 제시된 알고리즘은 입력셋의 수 k(<$n^2$ log n)를 가지며, 특히 k 셋이 동일하거나 대부분 동일한 사다리꼴들로 구성되어 있을 경우 훑기 중심 알고리즘보다 kn배까지 빠른 것은 나타났다.다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3286-3300
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2016
High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard, as the latest coding standard, introduces satisfying compression structures with respect to its predecessor Advanced Video Coding (H.264/AVC). The new coding standard can offer improved encoding performance compared with H.264/AVC. However, it also leads to enormous computational complexity that makes it considerably difficult to be implemented in real time application. In this paper, based on machine learning, a fast partitioning method is proposed, which can search for the best splitting structures for Intra-Prediction. In view of the video texture characteristics, we choose the entropy of Gray-Scale Difference Statistics (GDS) and the minimum of Sum of Absolute Transformed Difference (SATD) as two important features, which can make a balance between the computation complexity and classification performance. According to the selected features, adaptive decision trees can be built for the Coding Units (CU) with different size by offline training. Furthermore, by this way, the partition of CUs can be resolved as a binary classification problem. Experimental results have shown that the proposed algorithm can save over 34% encoding time on average, with a negligible Bjontegaard Delta (BD)-rate increase.
본 논문에서는 MPEG 3DAV Coding에서 진행 중인 EE2 및 EE3의 다시점 영상 압축에 효율적으로 적용할 수 있는 블록기반 시차추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영상의 특성을 이용하여 블록크기를 가변적으로 구성하는 적응적 시차 추정을 적용하여 영상의 화질을 개선하였다. 추정하고자하는 해당 블록의 주변 특성을 고려하여 탐색 영역을 가변적으로 설정함으로써 계산량을 줄이고 좌우방향으로 시차가 더 크다는 스테레오 영상의 특성을 이용하여 2진과 4진 트리 분해를 혼용함으르써 기존의 4진 트리만 이용한 정보 부호화 방식보다 부가정보량을 감소시킬 수 있다. 모의실험 결과 기존의 전 탐색 영역블록 정합기법(FBMA)에 비해 최대 $68\%$정도 계산량이 감소하고, PSNR면에서 기존 기법들보다 1dB 가량 개선되는 것을 알 수 있다.
전역탐색알고리즘(full-search algorithm, FSA)은 탐색영역의 범위가 커짐에 따라 방대한 양의 계산을 필요로 하기 때문에 이에 따른 알고리듬의 처리시간이 커지고, 하드웨어로 구현했을 때 회로가 복잡해진다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방안으로 비트플레인 정합에 의한 움직임 추정기의 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 움직임 추정기에서는 비트 플레인 정합기준을 이용하여 기존의 전역 탐색 알고리즘을 하나의 이진영상으로 적용함으로써 움직임 추정에 소요되는 연산의 양을 크게 줄이면 서도 전역탐색 알고리듬과 유사한 움직임 추정 성능을 갖도록 하였으며, 제안된 VLSI 구조에서는 두 개의 프로세싱 코어를 채택하여 데이터 흐름을 시스톨릭 (systolic) 어레이의 형태로 제어하여, 시스템 내부의 SRAM을 제거하여 동작 속도 상의 이득뿐만 아니라, 메모리 공정을 필요로 하지 않는 저가의 공정을 사용 가능하게 함으로써 제작상의 비용을 절감할 수 있는 해결책을 제시하였다. 구현된 하드웨어는 VHDL을 이용하여 설계하고, 기능 검증을 수행한 후 0.6-μm three-metal CMOS 공정을 이용하여 8.15 X 10.84㎟의 크기로 집적하였다.
최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.
움직임 예측 분야에서 많은 고속 블록 정합 알고리즘들은 불필요한 움직임 후보 블록들을 고유한 조건식으로 필터링하는 방법, 즉 탐색 포인트의 수를 줄이는 방법으로 연산의 복잡도를 줄이고 있다. 비록 많은 고속 블록 정합 알고리즘들이 기존의 전역 탐색 알고리즘과 비교하여 연산량을 상당 부분 줄일 수 있다 하더라도, 각 조건식의 특성에 의해 때때로 어느 정도의 정합 오차를 감수해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 제한된 1비트 변환 움직임 예측을 위한 새로운 고속 정합 알고리즘을 제안 하며, 이는 전역 탐색 알고리즘 대비 화질의 열화를 최소화 하면서도 움직임 블록 예측시의 연산량을 현저하게 줄이는 것에 목적을 둔다. 기존의 고속 블록 정합 알고리즘들과는 달리 제안된 알고리즘은 연산량을 줄이는데 있어서 새로운 접근 방법을 보여준다. 그것은 1비트 변환 후의 이진 평면이 오직 0 과 1이라는 두 개의 성분만으로 이루어진다는 사실에 기초하여 이항 분포 (binomial distribution)를 활용한 접근 방법이다. 모의실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 전역 탐색 기법을 적용한 제한된 1비트 변환 움직임 예측과 비교하여 PSNR (Peak signal-to-noise ratio) 성능은 매우 근접하게 유지하면서도 연산량은 획기적으로 줄여주는 효과를 보여 준다.
본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적 함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버십 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 백터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing(SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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