Low-density parity-check (LDPC) codes with belief-propagation (BP) algorithm achieve a remarkable performance close to the Shannon limit at reasonable decoding complexity. Conventionally, each iteration in decoding process contains two steps, the horizontal step and the vertical step. In this paper, an efficient implementation of the adaptive offset min-sum (AOMS) algorithm for decoding LDPC codes using the single-step method is proposed. Furthermore, the performances of the AOMS algorithm compared with belief-propagation (BP) algorithm are investigated. The algorithms using the single-step method reduce the implementation complexity, speed up the decoding process and have better efficiency in terms of memory requirements.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 움직임 보상 보간 기법을 이용하여 부가정보를 생성한다. 생성된 부가정보의 정확성이 Wyner-Ziv 프레임을 복원하기 위한 parity 정보량에 큰 영향을 미치기 때문에 부가정보의 정확한 생성이 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 다양한 부가정보 생성 기법의 성능을 분석하고 효율적인 부가정보 생성 기법을 제안하였다. 또한 생성된 부가정보가 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 미치는 영향을 비교분석 하였다.
1962년 R.G Gallager가 제안한 LDPC(Low Density Parity Check)부호는 Shannon의 채널 용량의 한계에 근접한 우수한 오류정정 부호이다. 우수한 LDPC부호 생성 조건 중 가장 중요한 부분은 바로 최소 사이클 길이(girth)를 최대화 하는 과정인데, PEG(Progressive Edge Growth)알고리듬은 이 조건을 만족시키는 우수한 알고리듬으로 인정받고 있다. 이후 높은 SNR범위에서 PEG알고리듬의 성능을 개선한 IPEG (Improved PEG) 알고리듬을 포함한 다양한 알고리듬이 제안 되었다.본 논문은 PEG와 IPEG 알고리듬을 이용해 생성한 LDPC 부호를 이용하여 부호길이, 부호율을 변화시키면서 실험하여 그 결과를 비교 분석하였고, 더 좋은 성능을 가질 수 있는 알고리듬에 대해 논의한다.
최근 Encoding과정에 비용이 많이 들어가는 MPEG계열의 압축 기술과 다르게 Encoding과 Decoding에 적절히 비용을 분산시키는 Distributed Video Coding(DVC)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 휴대용 멀티미디어 기기들의 발전으로 영상 압축에 대한 비용을 분산시킬 필요가 발생했기 때문이다. 이때 Decoding과정에서 생성되는 side information의 정확성은 Winer-Ziv 프레임 복원에 대한 parity비트에 영향을 줘 압축 성능에 큰 영향을 준다. 이에 본 논문은 DVC에 사용할 수 있는 보다 정확한 Frame Interpolation방법을 제안한다. 단일 방향 예측을 통해 움직임 벡터를 생성하고 비어있는 공간에 대해 분산을 이용, Dominant MV와 픽셀평균값을 이용하여 프레임을 생성한다. 이는 기존 frame interpolation방법에 비해 비용이 적게 들고, 화질은 그대로 유지할수 있는 장점이 있다. 이를 확인하기 위해 DVC기법에 사용되는 frame interpolation에 제안하는 알고리즘을 적용하여 실험을 진행하였으며 다른 알고리즘들과 비교해 화질은 유지하고 계산량은 줄일수 있었다.
최근 들어 케이블 방송망을 기반으로 한 디지털 방송, VoIP(Voice over Internet Protocol), VOD(Video on Demand), 영상전화, 이동전화, 무선 랜 로밍 등의 다양한 멀티미디어 서비스의 출현과 향후 도입될 새로운 융합형 멀티미디어 서비스의 수용을 위해 케이블 망의 고도화에 대한 요구가 제기되었다. 특히 유럽을 중심으로 이러한 요구를 만족시키기 위해 DVB(Digital Video Broadcasting)-C2 규격의 개발이 진행되었다. DVB-C2 규격에서는 기존의 게이블 전송 규격인 DVB-C에 대해 30% 이상의 전송 효율을 높이고자 새로운 변조 방식과 채널 오류정정 부호 방식을 도입하였다. 이에 본 논문은 본 논문에서는 DVB-C2 규격에서 도입된 채널 오류정정 부호인 BCH(Bose, Chaudhuri, and Hocquenghem) 부호와 LDPC(Low Density Parity Check) 부호의 연접 방식에 대한 성능을 검증하고자 한다. 이를 위해 개발된 시뮬레이터의 소개와 이를 통한 시험결과를 제시한다.
LDPC(low density parity check) 부호는 낮은 복잡성과 Shannon의 한계에 근접하는 오류 정정 능력을 보이기 때문에 turbo 부호와 함께 많은 응용분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 분산 동영상 부호화(distributed video coding: DVC) 시스템을 위한 부호율 적응적인(rate adaptive) LDPC 부호를 설계하기 위하여 패리티 점검 노드를 병합하는 방법을 제안한다. ACE(approximation cycles EMD) 알고리즘을 기반으로 효율적인 LDPC 부호를 설계하고 부호율 적응적인 특성을 갖기 위해 일정한 범위를 지정하고 지정된 범위에 따라 패리티 점검 노드를 병합한다. 그리고 ACE 알고리즘의 계수와 degree distribution을 변화시키면서 성능을 해석한다.
A partly implicit/quasi-explicit method is introduced for the solution of detailed chemical kinetics with stiff source terms based on the standard fourth-order Runge-Kutta scheme. Present method solves implicitly only the stiff reaction rate equations, whereas the others explicitly. The stiff equations are selected based on the survey of the chemical Jaconian matrix and its Eigenvalues. As an application of the present method constant pressure combustion was analyzed by a detailed mechanism of hydrogen-air combustion with NOx chemistry. The sensitivity analysis reveals that only the 4 species in NOx chemistry has strong stiffness and should be solved implicitly among the 13 species. The implicit solution of the 4 species successfully predicts the entire process with same accuracy and efficiency at half the price.
디지털 미디어 기술에 기반 한 멀티미디어 기술의 등장은 미디어의 수용형태에 변화를 가져왔다. 이 변화의 가장 큰 특징은 미디어 분야에 대한 상호작용 수단을 제공하게 된 것이다. 인간은 다양한 의사 표현 수단을 이용하여 상호작용을 표현하고 있다. 이 논문은 온라인 게임 환경에서의 게임 참여자들의 상호작용을 증가시키기 위한 방법을 제안할 것이다. 이를 위해 온라인 게임 UI를 분석하고 인터페이스를 확장 할 것이다. 온라인 게임의 상호작용 증가는 다양한 연령대의 게임 참여자들을 확대시키고 게임을 다양한 영역에 활용할 수 있는 기회를 제공하게 될 것이다.
추정된 채널 정보를 바탕으로 적용하는 적응형 비트 로딩 방식은, 전력선 통신 시스템의 고속화 및 대용량 데이터 전송을 위해 최근 대두되고 있는 LDPC(Low Density Parity Check) coded OFDM 시스템에 대해, 한정된 주파수 대역과 신호 전력의 효율적 사용을 제공한다. 그러나 적응형 비트로딩 방식은 한정된 수의 일정 SNR(신호대 잡음 전력비) 구간에 대한 mapping 방식으로 적용되기 때문에 송수신 과정에서 추정된 채널 정보를 이용하는 sum-product 복호기가 채널 변화에 민감하게 반응하지 못하는 상황이 발생하며, 결국 송신단에서 채널 추정 결과를 바탕으로 선택된 SNR 범위에 대해서는 실제 수신되는 신호에 대한 SNR과의 차이가 존재하고 시스템의 성능은 그 만큼의 성능 열하로 나타나게 된다. 본 논문에서는 이러한 성능 열하 정도를 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
The Kalman filter has been used as a self-localization method for the mobile robot. To satisfy the assumptions inherent in the Kalman filter, we should calibrate the sensors of the robot before use of them. However, it is generally hard to find exact sensor parameters, and the parameters may change during the robot task as the environment varies. Thus we need to perform on-line sensor calibration, by which we can obtain more credible location of the mobile robot. In this paper, we present an on-line sensor calibration scheme which estimates the unknown sensor bias and the current position of the robot. To this end, first we find out the calibration errors of the sensor from redundant sensory data using the parity vector and recursive minimum variance estimation. Then we calculate the current position of the robot by weighted least square estimation without internal encoder data. The performance of the proposed method is evaluated through computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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