In this paper a new algorithm named modified delta modulation (MDM) for encoding filter coefficients is proposed. And this paper presents the designing method of multiplier less FIR filters rosin영 Proposed MDM a19orithm. In the delta modulation (DM) system the quantiaation levels consist of two levels $\pm$1, but in newly proposed MDM algorithm quantization levels are extended to many levels 0, $\pm$2$^n$, n=0, 1, 2... It is recognized by the result of computer simulations that frequency response of multi-plierless FIR filters designed by MDM algorithm is relatively good. And comparing with con-ventional FIR filters on the number of hardware devices, this filter needs a little increased memory, but regardless of filter order it needs only one multiplier which is used for signal scaling.
본 논문에서는 홀로그래픽 데이터 저장시스템에서 발생되는 공간적 빔 세기의 불 균일성 때문에 발생되는 에러를 줄이기 위한 수정된 패리티 코딩기법들을 소개한다. 일반적인 패리티 코딩과 수정된 패리티 코딩 기법들에 대한 인코딩과 디코딩 방법에 대해 설명하였으며, 실험결과로부터 패리티 코딩과 수정된 패리티 코딩기법들의 bit-error-rate(BER)성능을 비교하였다.
다양한 응용에서 저장 매체로 사용되는 NAND 플래시 메모리는 저비용과 대용량을 위해 셀 당 비트 수 증가, 제조 공정의 미세화, 그리고 적층 기술 등 다양한 기술을 사용한다. 그렇지만 이러한 기술들은 플래시 메모리 셀의 안정성과 성능에 악영향을 준다. 특히 QLC 3D 플래시 메모리인 경우, 셀 상태가 많고 상태 간 임계 전압 간격이 좁기 때문에 프로그램과 읽기에 필요한 시간이 길다. 본 논문에서는 프로그램 수행 시간을 줄이고 셀 안정성에 긍정적인 영향을 줄 수 있도록 데이터 코드를 변환하는 비균일 스크램블 기법을 소개하고, 실제 시스템 데이터를 이용하여 스크램블 기법의 성능을 평가한다. 시뮬레이션을 통해 얻은 결과에 따르면 데이터 코드를 변환하여 저장하는 스크램블 기법은 최대 204%의 프로그램 성능 개선 효과를 보인다.
본 논문은 리드-뮬러 코드의 인코더 및 디코더의 설계에 관하여 체계화 시켰으며, 이러한 코드는 [J/2]개 이하의 에러를 정정할 수 있다. 리드-뮬러 코드의 해석을 이용하여, (15, 11) 리드-뮬러 코드에 대하여 순환 성질을 이용하여 인코더를 설계하고, 다수 논리 결정자 방법에 의해 디코더를 설계하였다. 또, 이러한 코드에 대해 Weight 분포 및 Performance를 구하였다. 마이크로 컴퓨터의 CPU와 Memory를 이용하기 위해 8255를 이용한 인터페이스 회로와 인코더 및 디코더를 설계, 제작하여 직접 인터페이스 시켜 실험을 하였다. 실험한 결과 한개의 에러를 완벽히 정정하였고, 한개의 정보를 수행하는데 소요되는 시간은 약 70u sec임을 알 수 있었다. 특히 (15, 11), (15, 5) 리드-뮬러 코드는 채널 에러가 $10^{-6}$~$10^{-4}$ 인 곳에 적합함을 보였다.
벡터 양자화(vector quantizer:VQ)는 낮은 전송률을 가지는 데이터 압축에 효과적인 방법이나, 가장 큰 단점은 부호화 복잡도로 벡터의 차수와 전송률이 증가함에 따라 기하 급수적으로 증가하게 된다. VQ의 부호화 복잡도 문제를 해결하기 위하여 여러 변형된 VQ 기법이 제안되었어도 전송률이 높은 경우에는 높은 부호화 복잡도와 방대한 양의 부호책 및 훈련 열로 인하여 구현이 거의 불가능하다. 본 논문에서는 특별히 높은 전송률에서, 스칼라 양자기의 구조를 가지며 VQ의 성능을 얻을 수 있는 양자화 기법을 제안하였다. 이 기법은 feed-forward 적응 양자기의 형태를 가지고 있는데, 비교적 짧은 적응 주기를 가지고 있다. 따라서 제안한 양자화 기법을 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)로 부르기로 한다. 그러나 제안된 SAPQ는 m차원의 공간에서 구조적 제한을 가지는 m차원 VQ의 일종으로, 비록 입력 신호가 독립이라고 할지라도 입력 분포에 따라 큰 이득을 얻을 수 있다. 제한한 SAPQ의 성능은 입력 분포에 따라서 Lloyd-Max 양자기에 비하여 약 2∼3dB의 이득을 얻었다.
담화에 있어서의 응집성과 대비 정보의 특성에 대한 언어학적 이론 연구 결과를 간단히 고찰하고, 이를 담화 이해에 있어서의 대비정보 처리 과정에 대한 인지심리학적 이론과 연결하여, 담화에서의 대비 정보의 처리과정에 대한 잠정적 모델을 제시하였다. 이 모델의 가능성을 탐색하기 위하여 단문과 장문의 글을 사용하여 실시된 8개의 실험절차와 결과를 기술하였다. 실험 결과, 대비 문장은 부호화 시에 처리시간이 더 걸리나, 인출 시에는 재인 속도가 빨랐으며 더 많은 양이 단서 회상되었다. 대비가 담화구조의 소형구조와 대형구조 수준의 어느 수준에서 일어났는가에 따라서 부호화 시간에 차이가 났으며, 대비 문장 직후 문장은 그것이 대비 상황의 갈등적 의미를 해결하여주건 안하건 간에 처리시간이 길었다. 8개의 실험 결과들이 언어학과 인지심리학에서의 응집성 연구 및 대비 연구를 통합하는 연구 틀을 발전시킴에 시사하는 바가 논의되었다.
본 논문은 소외계층 아동의 운동학습프로그램에서 체력 활동 중 나를 잘 따른다(0-9), 마음의 결정을 내리는데 많은 시간이 걸린다(0-9), 맥빠진(0-9) 등을 변수로 사용하여 '성별', '체육교실', 나이의 '상중하'를 분류하고 스포츠 재활치료를 통한 자아 탄력(ego-resiliency)과 자아 통제(self-control)의 변화를 관찰하여 정신 건강 변화를 알아본다. 이를 위해 취득한 데이터를 병합하고 Label encoder와 One-hot encoding을 사용하여 숫자의 크고 작음의 특성을 제거한 후 MLP, SVM, Dicesion tree, RNN, LSTM의 각각의 알고리즘을 적용하여 성능을 평가하기 위해 Train, Test 데이터를 75%, 25% 스플릿 한 뒤 Train 데이터로 알고리즘을 학습하고 Test 데이터로 알고리즘의 정확성을 측정한다. 측정 결과 성별에서는 LSTM, 체육 교실은 MLP와 LSTM, 나이는 SVM이 가장 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
본 연구는 딥러닝 기반 변분 오토인코더(Variational Autoencoder)를 활용하여 수치형 학습데이터 내 클래스 불균형 문제를 해결하고, 학습데이터를 증강하여 학습모델의 성능을 향상시키고자 한다. 우리는 주어진 테이블 데이터에 대하여 인위적으로 레코드 개수를 늘리기 위해 'D-VAE'을 제안한다. 제안 기법은 최적의 데이터 증강을 지원하기 위해 우선 이산화와 특징선택을 수반한 전처리 과정을 수행한다. 이산화 과정에서 k-means 클러스터링을 적용하여 그룹화한 후, 주어진 데이터가 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 기법으로 원-핫 벡터(one-hot vector)로 변환한다. 이후, 특징 선택 기법 중 RFECV 기법을 활용하여 예측에 도움이 되는 변수를 가려내고, 이에 대해서만 변분 오토인코더를 활용하여 새로운 학습데이터를 생성한다. 제안 기법의 성능을 검증하기 위해 4가지 유형의 실험 데이터를 활용하여 데이터 증강 비율별로 그 유효성을 입증한다.
본 연구는 얼굴자극의 검사단계 표정변화와 검사 지연시간, 그리고 배경변화가 얼굴재인에 미치는 효과를 검증하기 위해 수행되었다. 실험 1에서는 학습단계에서 부정 표정 얼굴을 학습하고 검사단계에서 동일한 얼굴의 부정 표정과 중성 표정얼굴에 대한 재인 검사가 실시되었다. 실험 2에서는 학습단계에서 부정 표정 얼굴을 학습하고 검사단계에서 부정 표정과 긍정 표정얼굴에 대한 재인 검사가 실시되었다. 실험 3에서는 학습단계에서 중성 표정 얼굴을 학습하고, 검사단계에서 부정 표정과 중성 표정 얼굴에 대한 재인 검사가 실시되었다. 세 실험 모두 참가자들은 즉시 검사와 지연 검사 조건에 할당되었고, 재인검사에서 목표 얼굴자극들은 배경이 일치 조건으로 또한 불일치 조건으로 제시되었다. 실험 1과 실험2 모두에서 부적 표정에 대한 재인율이 높았다. 실험 3에서 중성 표정에 대한 재인율이 높았다. 즉, 세 개실험 모두에서 표정 일치 효과가 나타났다. 학습단계에서 제시된 얼굴 표정의 정서와는 상관없이 검사단계에서 표정이 학습단계와 일치할 때 얼굴 재인율은 증가하였다. 또한 표정 변화에 따른 효과는 배경 변화에 따라 상이하게 나타났다. 본 연구 결과로 얼굴은 표정이 달라지면 기억하기 힘들며, 배경의 변화와 시간 지연에 따라 영향을 받는 다는 점을 확인하였다.
본 논문에서는, H.264/AVC의 블록현상 제거필터의 병렬 하드웨어 구조를 제안한다. 블록현상 제거필터는 H.264/AVC에 있어서 고화질을 보장해주고 있지만, 높은 연산량을 필요로 하기 때문에 임베디드 환경에서는 하드웨어 구현이 필수적이다. 본 논문에서는 실시간 영상 처리를 위해 2개의 1-D 필터를 적용하고, Dual-port SRAM을 사용한 병렬 하드웨어 구조를 적용하였다. 구현된 하드웨어 구조는 Verilog-HDL로 나타내고 Synopsys Design Compiler와 Hynix 0.25um CMOS Cell Library를 이용하여 합성하였다. 구현된 크기는 27.3k의 하드웨어 로직 리소스를 사용하고(내부 SRAM 제외) 최대 동작 주파수는 약 100Mhz가 되었다. 제안한 병렬 구조는 하나의 매크로블록을 처리하는데 258클록이 소요되며, 이는 HD 1080P(1920화소${\times}$1080화소) 의 영상을 초당 47.8프레임으로 처리가 가능함을 말한다. 이는 하드웨어 기반의 H.264/AVC 실시간 부/복호화 시스템에 적합한 구조임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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