국내의 소프트웨어 산업계는 고품질 소프트웨어를 위해, 개발/테스트 프로세스, 성숙도 측정등에 초점을 두고 있다. 그러나 실제 중소기업의 산업현장에서는 코드중심으로 개발되고 있다. 그리고 대부분의 기존 레거시 시스템은 설계의 부재 그리고 코드 패칭으로 코드 내부의 복잡도가 매우 높은 현실이다. 이를 해결하고자, 코드의 가시화(visualization)를 적용하였다. 이 가시화는 모듈간의 복잡도를 줄이려는 목적을 가지고 있다. 이를 위해 기존 공개 도구로 툴 체인 구성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 NIPA의 SW Visualization 기법을 적용 확장하였다. 또한 코드 가시화내의 품질지표 중에 결합도 요소 중의 나쁜 지표에 대한 리팩토링 시도이다. 결과적으로 레가시 코드에 대해 역 공학 기법(from programming via model to architecture)적용과 이를 통한 소프트웨어 고품질화이다.
본 논문은 4개의 송신 안테나를 사용 할 경우 임의의 QAM 변조 방식과 준정지 Rayleigh 페이딩 채널 환경에서 최대 다이버시티 이득을 획득하고 더불어 full-rate을 획득하는 새로운 QO-STBC(quasi-orthogonal space-time block code)를 제안한다. 특히 제안된 부호는 기존의 MDC-QO-STBC(minimum decoding complex QO-STBC)와 같이 준직교 특성을 만족하여 수신단에서 2개의 실수 심벌들로 구성된 4개의 그룹들에 대하여 각각 독립적인 ML(maximum likelihood) 복호가 가능하다는 장점을 갖는다. 전산 실험 결과 제안된 부호는 모든 변조 방식들에 대하여 MDC-QO-STBC와 동일한 비트 오율(BER) 성능을 보여준다. 하지만 제안된 부호는 모든 송신 안테나들에서 성상 회전 이전의 신호들에 비해 PAPR(peak-to-average power ratio) 값들이 증가하는 기존의 MDC-QO-STBC와 달리 오직 2개의 송신 안테나들에서만 PAPR의 증가가 발생하도록 수정 가능하며 따라서 실제 송신 시스템 구현 시 훨씬 큰 이점을 갖게 된다.
개발 패러다임이 점차 복잡한 웹 환경으로 전환되면서 복잡도에 대한 연구가 다시 활발해지고 있으나 아직 웹 어플리케이션의 구조나 복잡도 측정 매트릭에 정립된 이론이 부족한 실정이다. 또한 전통적 복잡도를 측정하는 프로그램 규모(LOC)나 순환복잡도 매트릭은 구현 후에나 알 수 있어 소프트웨어 개발주기 초기의 분석 및 설계 단계에는 큰 도움을 주지 못하고 있다. 본 연구에서는 실무에서 사용되는 6개 웹 프로젝트에 복잡도 인디케이터를 적용하여 결함 가능성이 높은 어플리케이션을 추출한다 추출한 61개의 프로그램을 대상으로 복잡도와 클래스 수 및 메소드 수에 대한 선형적 상관관계를 제안함으로써 웹어플리케이션의 복잡도를 구현 전에 미리 예측 가능하도록 하여 개발 프로세스의 인적 자원 관리나 비용 예측에 기여하고자 한다.
The LDPC Code is focusing a powerful FEC(Forward Error Correction) codes for 4G Mobile Communication system. LDPC codes are used minimizing channel errors by modeling AWGN Channel as VDSL system. The performance of LDPC code is better than that of turbo code in long code word on iterative decoding algorithm. LDPC code are encoded by sparse parity check matrix. there are decoding algorithms for a LDPC code, Bit Flipping, Message passing, Sum-Product. Because LDPC Codes use low density parity bit, mathematical complexity is low and relating processing time becomes shorten.
The standard of evaluating function of speech coder for mobile telecommunication can be shown in channel capacity, noise immunity, encryption, complexity and encoding delay largely. This study is an algorithm to reduce complexity applying to CDMA(Code Division Multiple Access) mobile telecommunication system, which has a benefit of keeping the existing advantage of telecommunication quality and low transmission rate. This paper has an objective to reduce the computing complexity by controlling the frequency band nonuniform during the changing process of LSP(Line Spectrum Pairs) parameters from LPC(Line Predictive Coding) coefficients used for EVRC(Enhanced Variable-Rate Coder, IS-127) speech coders. Its experimental result showed that when comparing the speech coder applied by the proposed algorithm with the existing EVRC speech coder, it's decreased by 45% at average. Also, the values of LSP parameters, Synthetic speech signal and Spectrogram test result were obtained same as the existing method.
By combining the space-time diversity technique and iterative turbo codes, space-time turbo codes(STTCS) are able to provide powerful error correction capability. However, the multi-path transmission and iterative decoding structure of STTCS make the decoder very complex. In this paper, we propose a low complexity decoder, which can be used to decode STTCS as well as general iterative codes such as turbo codes. The efficient implementation of the backward recursion and the log-likelihood ratio(LLR) update in the proposed algorithm improves the computational efficiency. In addition, if we approximate the calculation of the joint LLR by using the approximate ratio(AR) algorithm, the computational complexity can be reduced even further. A complexity analysis and computer simulations over the Rayleigh fading channel show that the proposed algorithm necessitates less than 40% of the additions required by the conventional Max-Log-MAP algorithm, while providing the same overall performance.
소프트웨어 공학 영역에 인공지능의 접목은 큰 화두 중 하나이다. 전 세계적으로 1) 인공지능을 통한 소프트웨어 공학, 2) 소프트웨어 공학을 통한 인공지능 두 가지 방향으로 활발히 연구되고 있다. 그 중 소프트웨어 공학에 인공지능을 접목하여 나쁜 코드 영역을 식별하고 해당 부분을 리팩토링하는 연구가 진행되고 있다. 해당 연구에서 인공지능이 나쁜 코드 요소의 패턴을 잘 학습하기 위해서는 학습하려는 나쁜 코드 요소가 라벨링 된 데이터셋이 필요하다. 문제는 데이터셋이 부족할뿐더러, 자체적으로 수집한 데이터셋의 정확도는 신뢰할 수 없다. 이를 해결하기 위해 코드 데이터 수집 시 전체 코드가 아닌 높은 복잡도를 가진 코드 모듈 영역을 대상으로만 나쁜 코드 데이터를 수집한다. 이후 수집한 데이터셋을 CodeBERT 모델의 전이 학습하여 코드 공통 취약점을 탐색하는 방법을 제안한다. 해당 데이터셋을 통해 CodeBERT 모델이 코드의 공통 취약점 패턴을 더 잘 학습할 수 있다. 이를 통해 전통적인 방법보다 인공지능 모델을 이용해 코드를 분석하고 공통 취약점 패턴을 더 정확하게 식별할 수 있을 것으로 기대한다.
높은 사양이 필요한 하드웨어 기반의 모바일 및 IoT 임베디드 시스템은 저전력과 성능에 중요한 이슈를 갖고 있다. 이는 전력 소비로 발열량 증가 및 기기의 수명 단축 문제가 발생된다. 이러한 환경에서 소프트웨어도 제한된 전력, 메모리 등에서 안정적인 동작을 수행해야하므로 디바이스의 소비전력이 증가한다. 이를 해결하고자, 코드 관점에서 성능을 저하시키는 모듈을 식별하고, 그 모듈의 전력 최소화를 통한 성능 개선 가시화 방법을 제안한다. 이는 코드 가시화를 통해 복잡한 모듈(특히 Cyclomatic complexity, Coupling & Cohesion)을 식별하고, 저전력 코드 패턴화와 성능 코드를 간결화 한다. 이런 코드로 소비전력을 감소 및 성능 개선 함으로써 코드의 품질을 최적화 할 수 있다.
비동기 OFCDM 시스템 환경에서 초기 동기을 위한 셀 탐색 방법이 다음과 같이 3단계 방법으로 수행된다. 셀 탐색 1단계에서 보호구간의 상관을 이용한 심볼동기 즉, FFT 윈도우 타이밍 추정과 탐색 2 단계는 주파수영역에서 CSSC(Cell Specific Scrambling Code) 위상 천이성질을 이용한 CPICH(Common Pilot Channel)의 상관을 획득함으로써 프레임 타이밍 및 CSSC 그룹을 검출하고 마지막으로 탐색 3 단계에서 그룹 안에 속한 CSSC 위상 즉, 최적의 CSSC를 얻게 된다. 본 논문에서는 탐색 2단계에서 기존의 CPICH만을 이용한 셀 탐색방법을 변형한 PCSSCG(partial cell specific scrambling code group)를 이용하여 성능을 거의 같은 수준으로 유지하면서 이동국의 복잡도를 줄이는 셀 탐색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모의실험을 통하여 기존의 방법과 비교 검증하였다.
본 논문에서는 기존의 해양 위성 방송 통신을 위해 사용되어온 2세대 위성 디지털 방송 표준 (Digital Video Broadcasting Satellite Second Generation : DVB-S2) 의 저밀도 패리티 검사 (Low Density Parity Check : LDPC) 부호 성능 개선과 부호화 및 복호화 복잡도를 줄일 수 있는 프로토그래프 (protograph) 기반 블록 저밀도 패리티 검사 부호를 제안한다. 모의 실험을 통하여 기존의 DVB-S2의 저밀도 패리티 검사 부호 대비 우수한 비트 오류확률 및 프레임오류확률 성능을 갖는 것을 보이며, 또한 부호화 및 복호화 계산 복잡도 분석 및 비교를 통하여 제안하는 부호가 효율적인 부호화 및 복호화 구조를 가짐을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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