반도체 설계기술의 발달로 구현 회로가 복잡해지고, 동작속도가 크게 증가함에 따라, 반도체 이후 (post-silicon) 설계 단계에서 repair를 위한 기간 및 비용이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 예비 셀을 이용한 repair 방법을 통해 설계 오류로 인한 repair시 혹은 설계 변경 시에 전체 재설계를 최소화하는 방법을 제안하였다. 또한 예비 셀을 이용한 설계 변경 과정에서 repair layer에 설계 변경을 국한하여 mask 비용과 time-to-market을 줄이는 방법을 개발하였다. 또한 회로 분할을 통해 repair 과정에서 사용하는 예비회로의 비용을 줄일 수 있도록 한다.
멀티미디어 사용의 증가에 따라 정보화 사회에 있어 정지영상 정보를 높은 압축율로 방대한 데이터를 얼마나 빠르게 에러 없이 전송 또는 처리하는가 하는 문제가 요구되어지고 있다. 본 논문은 임베디드 시스템 환경의 정지영상 인코팅 분야에서 다양한 기능과 압축 성능을 보이고 있는 JPEG2000의 압축효율 향상을 위하여 양자화 전 단계에서 추출데이터를 축소시켜 EBCOT 단계로 전달되는 데이터의 양을 줄이는 방법으로, 웨이블렛 계수의 저주파 대역에 대한 부호화를 제거하여 부호화 과정에서의 sign bit를 줄이고, 중요도 판별과정에서 각 단계별 임계치를 설정하여 중복비트를 제거하는 분할 정렬 알고리즘을 이용하여 웨이블렛 계수를 줄이는 방법을 제안하였다. 실험결과, 제안한 방법을 통해 임베디드 환경아래에서 기존의 JPEG2000 표준보다 더 우수한 양질의 성능과 저 비트율을 확인할 수 있었다.
VVC(Versatile Video Coding)는 ISO/IEC/ITU-T의 JVET(Joint Video Experts Team)에서 표준화 중인 새로운 비디오 부호화 표준으로 스크린 콘텐츠 부호화 툴을 포함한 다양한 기술을 채택하고 있다. 스크린 콘텐츠는 문자 영역과 같이 사선 방향 에지가 자주 발생하는 특징을 가지며, 이런 특징을 갖는 영상에 삼각형 형태의 분할 부호화를 적용하면 압축 효율이 증가할 수 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠를 위한 VVC 기반 화면내 삼각형 분할 예측 방법을 제안한다. 기존 VVC의 화면간 예측 부호화에서 삼각형 분할 예측을 지원하는 Triangular Prediction Mode 방법과 유사하게, 제안 방법은 화면내 예측 부호화에서 수직과 수평 방향 예측 모드와 주변 복원 참조 라인을 이용하여 두 개의 사각형 예측 블록을 생성하고 삼각형 모양의 마스크로 두 예측 블록을 가중합하여 최종 예측 신호를 만든다. 제안 방법의 실험 결과는 All Intra 스크린 콘텐츠 영상 실험에서 YUV 각각 평균 1.86%, 1.49%, 1.55% 부호화 성능향상을 보이고, 자연 영상 실험 조건에서는 부호화 효율에 미미한 손실을 보였다. 결론적으로, 화면내 예측 부호화 모드에 제안 방법을 적용하여 압축 성능을 향상할 수 있었다.
본 논문은 주기억장치의 사용자 공간이 컴파일 시간에 가변적 크기의 블록들로 분할된 상태에서, 준비상태 큐에 도착한 다중 프로세서들을 적절히 블록에 할당하는 문제를 다루었다. 기존의 할당법인 최초적합, 최적합, 최악적합과 다음 적합 방법들은 준비상태 큐에 도착한 모든 프로세서들을 할당하지 못해 특정 프로세서는 대기상태가 되는 단점을 갖고 있었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 분할된 블록(홀)의 크기와 준비상태 큐에 있는 프로세서 크기를 내림차순으로 정렬하여 가장 큰 크기의 블록에 가능한 많은 프로세서들을 할당하는 단순한 블록 채우기 알고리즘이다. 제안된 알고리즘을 9개의 벤치마킹 실험 데이터에 적용한 결과 분할 오류로 인해 대기상태 프로세서가 발생하는 1개 데이터를 제외한 8개 데이터 모두에 대해 최소의 내부 단편(IF)을 가지면서도 모든 프로세서들을 할당하는 성능을 보였다.
고효율 영상 부호화 기술인 high efficiency video coding (HEVC)은 부호화 효율을 높이기 위하여 coding tree unit (CTU)을 사용한다. CTU는 coding unit (CU), prediction unit (PU), transform unit (TU)으로 구성되며 모든 가능한 경우의 CU, PU, TU 분할연산을 통해 최적의 분할 조합을 찾아내게 된다. 블록 분할 연산의 복잡도를 감소시키기 위하여 본 논문은 움직임 벡터에 의한 관심 영역 CTU 추출에 근거하는 PU 분할 결정 방법과 이전에 부호화된 프레임의 같은 위치의 CTU 정보를 사용하는 CU 깊이 결정 분할 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 방법은 프레임 중 움직임이 많은 동적 CTU 부분과 움직임이 적은 정적 CTU 부분으로 나누어 정적인 영역에 대해 PU 분할 연산을 감소시키는 방법이며, 두 번째 방법은 이전 프레임의 CTU 깊이 정보를 기반으로 현재 CTU의 분할 깊이를 미리 예측하여 CU 분할 연산을 감소시킨다. 결과적으로 제안하는 알고리즘은 HEVC test model (HM) 14.0 버전 대비 BDBR 손실은 2.5% 발생했지만, 전체 부호화 시간이 약 44.8%로 크게 감소했다.
본 논문에서는 MPEG-4의 텍스처 부호화시 변형된 경계 블록 병합 기법을 제안하였다. 경계 블록 병합 기법의 전처리 과정으로 VOP를 나누는 위치를 조절하여 병합 시 부호화해야 할 블록의 수가 최소가 되는 점을 찾아 이를 기준으로 VOP를 다시 분할하는 최적화된 영역 분할 방법을 제안하였다. 또한, 객체의 모양이 복잡한 경우에는 +90。 회전과 -90。 회전 병합을 추가함으로써 병합의 가능성을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 180。 회전 병합, +90。 회전 병합 그리고 -90。 회전 병합의 순서로 병합을 하는 다중 회전 병합을 제안하였다. 기존의 경계 블록 병합 기법에서는 병합이 되는 두 블록이 상관성이 적다면 큰 패딩의 효과를 기대할 수가 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 병합을 해 준 후에 블록의 내용을 기반으로 패딩을 해 주었다. 제안한 방식은 기존의 경계 블록 병합 기법에 비해 동일 PSNR 하에서 약 5∼8(%) 정도 부호화 비트량을 감소시켰다.
A finite element code for the numerical solution of the Navier-Stokes equation is parallelized by vertex-oriented domain decomposition. To accelerate the convergence of iterative solvers like conjugate gradient method, parallel block ILU, iterative block ILU, and distributed ILU methods are tested as parallel preconditioners. The effectiveness of the algorithms has been investigated when P1P1 finite element discretization is used for the parallel solution of the Navier-Stokes equation. Two-dimensional and three-dimensional Laplace equations are calculated to estimate the speedup of the preconditioners. Calculation domain is partitioned by one- and multi-dimensional partitioning methods in structured grid and by METIS library in unstructured grid. For the domain-decomposed parallel computation of the Navier-Stokes equation, we have solved three-dimensional lid-driven cavity and natural convection problems in a cube as benchmark problems using a parallelized fractional 4-step finite element method. The speedup for each parallel preconditioning method is to be compared using upto 64 processors.
최근 웹, 소셜 네트워크 서비스, 모바일, 사물인터넷 등의 ICT 기술의 발전으로 인해 처리 및 분석이 필요한 그래프 데이터의 규모가 급속하게 증가하였다. 이러한 대규모 그래프 데이터는 단일 기기에서의 처리가 어렵기 때문에 여러 기기에 나누어 분산/병렬 처리하는 것이 필요하다. 기존 그래프 처리 알고리즘들은 단일 메모리 환경을 기반으로 연구되어 분산/병렬 처리환경에 적용되기 힘들다. 이에 대규모 그래프의 보다 효과적인 분산/병렬 처리를 위해 정점 중심 방식의 그래프 처리 시스템들과, 정점 중심 방식의 단점을 보완한 블록 중심 방식의 그래프 처리 시스템들이 등장하였다. 이러한 시스템들은 초기 그래프 분할 상태가 전체 처리 성능에 상당한 영향을 미친다. 한 번에 최적의 상태로 그래프를 분할하는 것은 매우 어려운 문제이므로, 그래프 처리 시간에 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선하는 여러 로드 밸런싱 기법들이 연구되었다. 그러나 기존 기법들은 대부분 정점 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 하여 블록 중심 그래프 처리 시스템에 적용이 어렵다. 본 논문에서는 블록 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 적용 가능한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 동적으로 블록을 재배치하여 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선시키며, 해를 찾아나가는 과정에서 지역 최적해를 벗어나기 위한 블록 분할 전략을 함께 제시한다.
본 논문에서는 파동분할(Wavepartitioning) 방식을 기반으로 꼭지점들간의 특징적인 관계(Vertex Pedigree)를 이용한 순차적(Sequential) 메쉬 부호화 방식을 제안한다. 파동분할 방식은 호수에 물방울이 퍼져 나가는 자연 원리를 이용하여 초기 삼각형의 주위에 삼각형을 덧붙여 가면서 하나의 SPB(Small Processing Block)을 만들어내는 방식이다. 이 방식을 이용하여 하나의 모델을 서로 독립적인 SPB로 분할하고, 각각의 SPB내에서 초기 삼각형을 중심으로 그것에 덧붙여진 삼각형에 의해 만들어진 원 또는 반원을 찾는다. 또한, 그 원주를 따라 순차적으로 꼭지점을 구하면 각각의 꼭지점들은 서로의 관계에 따라 일정한 패턴으로 늘어서게 되고, 이것을 이용하여 연결성 정보 없이 부가 정보만으로 모델을 순차적으로 무손실 부호화한다.
본 논문은 H.264/AVC를 이용한 근접 무손실 화면내 부호화에서 기존의 라인 기반 예측 방법에서 발생할 수 있는 오류 전파 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측값으로 사용하여 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 기존의 라인 기반 예측 방법에서는 일반적으로 화소 간 거리가 멀어질수록 화소 간 상관성이 떨어지므로 라인 단위로 예측을 수행하여 예측의 정확도를 높였다. 하지만, 이 경우 오류 전파 문제에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 화면내 $16{\times}16$ 수직 및 수평 예측 모드에 대해 매크로블록을 라인 단위로 예측하면서 정해진 서브 블록마다 참조 화소를 업데이트하는 방법을 제안한다. 따라서, 라인 기반 예측 방법의 예측 정확도는 유지하면서 오류 전파 문제를 예방할 수 있다. 실험을 통해, 제안하는 방법이 High 프로파일에서 H.264/AVC 표준 소프트웨어 JM 12.2에 비해 평균 약 5.8%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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