인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.
최근 지형 정보의 시각화 기술은 GIS 응용분야는 물론 게임, 가상현실, 항공 시뮬레이션 및 군사적인 목적 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다(유병현 2002). 그러나 대용량 지형 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위한 메모리 한계성의 극복은 아직도 과제로 남아있다. 본 연구에서는 대규모 지형 표현을 위해 파일 기반의 효율적인 실시간 LOD (level-of-detail) 알고리즘 개발을 수행하였다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 지형 데이터를 가시화하는데 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 수치지도의 등고선이나 LiDAR, DTM, DSM 등으로부터 취득된 대용량 DEM의 가시화를 위해 계층적인 $4{\times}4$ 또는 $2{\times}2$ 타일 구조를 선택하였다. 또한 정규화된 Giga Byte급 고도데이터는 사용자 중심적 지형 정보의 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 고도데이터를 활용한 음영기복도를 생성하여 비메모리 방식의 계층적 타일 구조로 생성된 지형 블록에 Texture Mapping 하여 지형 가시화를 수행하였다. 대용량 데이터는 실시간 가시화를 위해 지형 데이터를 다양한 상세도를 가지는 데이터로 변형하여 이를 계층적으로 상호 연결함으로서 데이터의 손실이 최소화되며, 프레임 속도를 극대화하였고, 또한 사용자 시점에 따라 상세도 변화가 끊김없이(seamless) 고품질로 표현되도록 하였다.
본 논문은 컬러 필터 어레이 (CFA) 영상에 대한 공동의 컬러보간(Demosaicking)과 임의 배율의 다운샘플링(arbitrary-ratio down sampling)알고리즘을 제시한다. 컬러보간은 단일 센서를 사용하는 다양한 영상 저장 시스템에서 영상 신호 처리 파이프 라인의 필수적인 부분이다. 또한, 스마트폰과 같은 소구경 카메라 시스템에서는 영상 센서에서 획득되는 고해상도 영상이 보다 작은 해상도의 영상으로 스크린에 다운샘플링되어 디스플레이 된다. 기존 방법에서는 이러한 과정들을 거치기 위해 "컬러보간 후 다운샘플링" 모듈의 순서대로 영상을 처리하게 된다. 하지만 이러한 독립적이고 순차적인 방법은 많은 메모리 소모와 계산량을 필요로 하게 되고, 또한 영상 처리 과정에서 아티팩트(artifact)가 발생하여 영상 디테일의 손상을 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 컬러보간과 다운샘플링을 동시에 동작하도록 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 입력되는 컬러 필터 영상으로부터 고주파 및 저주파 성분으로 신호를 분해하는 방법에 기초하여 임의의 배율에서 컬러 필터 영상으로 역 사상(inverse mapping)을 하고 컬러보간 및 다운샘플링을 동시에 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘은 종래의 기술보다 더 나은 영상 품질 성능을 나타내면서 동시에 보다 적은 계산량이 필요로 하는 것을 보여준다.
본 연구에서는 8K UHD($7680{\times}4320$) 영상을 실시간 부호화하기 위한 $4{\times}4$ 블록 부화소 움직임추정기를 제안한다. 연산처리성능을 향상시키기 위해 보간 연산을 $4{\times}4$ 블록 단위로 병렬화시켰으며, 병렬 보간 연산에서 필요한 메모리 대역폭을 확장하기 위해 $10{\times}10$개의 메모리 어레이를 가진 2D 캐쉬 버퍼 구조를 설계하였다. 그리고 2D 캐쉬 버퍼는 검색영역 간 재사용 기법을 적용하여 참조화소의 중복저장을 최소화하였으며, $4{\times}4$ 블록 병렬 보간 필터는 3단(수평 수직 1/2부화소, 대각선 1/2부화소, 1/4부화소) 평면 보간 연산 파이프라인 구조로 설계하여 연산회로를 고속화시켰다. 0.13um 공정에서 시뮬레이션한 결과, 436.5K게이트의 $4{\times}4$ 블록 부화소 움직임추정기는 동작주파수 187MHz에서 8K UHD급 동영상을 초당 30프레임으로 실시간 처리하는 성능을 보였다.
최근 다중 데이터 스트림에 대한 연속 질의 처리에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 데이터 스트림에서 튜플들의 도착 속도가 폭증하여 시스템의 메모리 용량을 초과하는 경우, 일부 튜플을 버림으로써 시스템이 과부하 상태가 되지 않도록 하는 기법을 부하 감소(load shedding)라 한다. 본 논문에서는 다중 데이터 스트림에 대한 다중 윈도우 조인을 위한 효과적인 부하 감소 기법을 제안한다. 기존의 부하 감소 기법들은 버릴 튜플을 선택하기 위해 튜플들의 조인 키 값을 이용하여 각 튜플이 생성할 조인 결자 개수(생산성)를 예측하고, 생산성이 최소가 되는 튜플을 버린다. 그러나 이러한 방법들은 조인 키 값이 다시 나타나지 않거나, 조인 키 값의 분포가 일정하게 유지되지 않는 경우 튜플들의 생산성을 올바르게 예측하기 어렵다. 본 논문은 이러한 경우를 위해 튜플들의 조인 키 값 대신, 튜플의 데이터 스트림에 대한 도착 순서를 사용하여 튜플들의 생산성을 예측하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법은 조인 키 값으로 튜플들의 생산성을 예측하가 어려운 상황에서 튜플의 도착 순서를 통해 각 튜플의 생산성을 효과적으로 예측할 수 있도록 해준다. 다양한 실험과 분석을 통해 제안하는 새로운 부하 감소 기법이 기존 기법에 비해 더욱 효과적이고 효율적으로 부하를 감소시킬 수 있음을 보인다.
디지털 비디오 방송표준(DVB-S2)은 순방향 에러 코딩방법으로 BCH와 LDPC을 연결한 시스템을 내부코딩으로 사용한다. DVB-S2에서 LDPC 코드는 11개의 서로 다른 부호화 율을 정의하고 있기 때문에, DVB-S2 LDPC 복호기는 다양한 부호화 율을 지원해야 한다. 11개의 부호화 율 중에서 7가지(3/5, 2/3, 3/4, 4/5, 5/6, 8/9, 9/10)는 균일한 부호화 율이고, 나머지 4가지(1/4, 1/3, 2/5, 1/2)는 비균일 부호화 율이다. 본 논문에서는 균일한 LDPC 코드를 위한 유연한 복호기를 제시한다. 제안된 복호기는 칩의 면적, 메모리의 효율, 처리속도 등에서 많은 장점을 갖는 반 병렬 복호 구조와 변수노드와 체크노드의 내부 연결선을 줄이고 다양한 부호화 율을 지원할 수 있도록 Benes 네트워크를 결합하여 블록크기가 64,800까지 사용가능하도록 설계하였다. 제안하는 복호기는 200MHz에서 193.2MbPs의 처리속도를 갖으며, 면적은 $16.261m^2$이고, 전력은 공급전압이 1.5V에서 198mW의 소모를 보인다.
본 연구에서는 4K UHD($3840{\times}2160$) 영상을 실시간 복호화하기 위한 $4{\times}4$ 블록 병렬 보간 H.264/AVC 움직임보상기를 제안한다. 연산처리 성능을 향상시키기 위해 보간 연산을 $4{\times}4$ 블록 단위로 병렬화시켰으며, 병렬 보간 연산에서 필요한 메모리 대역폭을 확장하기 위해 $9{\times}9$개의 메모리 어레이를 가진 2D 캐쉬 버퍼 구조를 설계하였다. 그리고 2D 캐쉬 버퍼는 검색영역 간 재사용 기법을 적용하여 참조화소의 중복저장을 최소화하였으며, $4{\times}4$ 블록 병렬 보간 필터는 3단(수평 수직 1/2부화소, 대각선 1/2부화소, 1/4부화소) 평면 보간 연산 파이프라인 구조로 설계하여 연산회로를 고속화시켰다. 0.13um 공정에서 시뮬레이션한 결과, 161K게이트의 H.264/AVC 움직임보상기는 동작주파수 150MHz에서 4K UHD급 동영상을 초당 72프레임으로 실시간 처리하는 성능을 보였다.
동영상 공유 플랫폼의 발전으로 인해 동영상 업로드 분량이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러한 동영상에는 다양한 형태의 음악이 포함되는 경우가 많으며, 그중에는 커버곡이 포함된다. 음악의 저작권을 보호하기 위해서는 커버곡의 원곡을 찾아내는 알고리즘이 필요하지만, 커버곡은 원곡의 조성, 속도와 전체적인 구성이 변형된 것이기 때문에 커버곡의 원곡을 찾기는 쉽지 않다. 이와 같이 변형된 커버곡으로부터 원곡을 검색하는 효율적인 알고리즘은 현재까지 알려진 바가 없다. 이에 본 연구에서는 멜로디 라인의 변곡점들을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘을 제안한다. 변곡점은 멜로디 시퀀스에서 특징적인 변화 지점을 나타낸다. 제안하는 알고리즘은 원곡의 대표 구절에 대한 변곡점 시퀀스를 사용하여 원곡과 커버곡을 비교한다. 원곡의 대표 구절의 특징을 사용하기 때문에 커버곡이 전체적인 곡의 구성을 변형하여 만들어진 곡이라고 해도, 알고리즘의 검색 성능이 우수하다. 또한, 제안한 알고리즘은 변곡점 시퀀스의 특징만을 저장하고 사용하므로 메모리 사용량이 매우 적다. 알고리즘의 효율성은 성능평가를 통해 검증하였다.
딥러닝 기반 종단간 TTS 시스템은 텍스트에서 스펙트로그램을 생성하는 Text2Mel 과정과 스펙트로그램에서 음성신호를 합성하는 보코더 등 두 가지 과정으로 구성되어 있다. 최근 TTS 시스템에 딥러닝 기술을 적용함에 따라 합성음의 명료도와 자연성이 사람의 발성과 유사할 정도로 향상되고 있다. 그러나 기존의 방식과 비교하여 음성을 합성하는 추론 속도가 매우 느리다는 단점을 갖고 있다. 최근 제안되고 있는 비-자기회귀 방식은 이전에 생성된 샘플에 의존하지 않고 병렬로 음성 샘플을 생성할 수 있어 음성 합성 처리 속도를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 비-자기회귀 방식을 적용한 Text2Mel 기술인 FastSpeech, FastSpeech 2, FastPitch와, 보코더 기술인 Parallel WaveGAN, Multi-band MelGAN, WaveGlow를 소개하고, 이를 구현하여 실시간 처리 여부를 검증한다. 실험 결과 구한 RTF로 부터 제시된 방식 모두 실시간 처리가 충분히 가능함을 알 수 있다. 그리고 WaveGlow를 제외하고 학습 모델 크기가 수십에서 수백 MB 정도로, 메모리가 제한되어 있는 임베디드 환경에 적용 가능함을 알 수 있다.
본 논문에서는 2-step 트렐리스를 하나로 통합한 Radix-4 트렐리스 병렬구조 및 역방향 상태천이의 연속적인 제어에 의한 역추적 비터비 디코더를 구현하고, 이를 초고속 무선 랜에 응용한 결과를 제시한다. Radix-4 트렐리스 병렬구조의 비터비 디코더는 throughput을 개선함과 동시에 구조가 간단하고 지연시간 및 회로의 overhead가 적은 이점이 있다. 이 특성을 기반으로, 본 논문에서는 Radix-4 트렐리스 병렬구조의 구현을 위한 가지 메트릭의 계산과 ACS의 구성, 역방향 상태천이의 연속적인 제어에 의한 역추적 복호 등으로 구성된 새로운 비터비 디코더를 제안한다. 본 제안방법의 적용으로 펑처링의 결과로 인한 가변 부호율의 복호를 통합된 하나의 디코더로 대응할 수 있으며, 부호율의 변화에 따라 별도의 부가회로나 주변제어 회로를 요구하지 않는 특성을 갖는다. 또한, 본 논문에서 제안한 역방향 상태천이의 제어에 의한 역추적 복호는 메모리 제어를 위한 별도의 회로를 추가함이 없이 ACS 사이클 타임에 정확이 동기되어 순서적인 복호를 수행할 수 있게 한다. 제안방법의 유용성을 검증하기 위해, 초고속 무선 랜 규격인 IEEE 802.11a PHY 계층의 채널부호 및 복호에 적용하고, HDL 언어로 구현한 회로의 시뮬레이션 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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