본 논문에서는 후보 모드표를 이용한 새로운 화면내 모드 부호화 방법을 제안한다. 기존의 HEVC는 예측한 최고확률모드(most probable mode, MPM)가 현재 블록의 실제 모드와 동일하지 않을 경우 고정길이 부호(fixed length code, FLC)를 이용해 실제 모드 정보를 이진화한다. 하지만 HEVC는 화면내 블록은 많은 수의 모드를 사용하기 때문에 FLC를 이용해 이진화를 하면 코드워드의 길이가 길어진다. 본 논문에서는 예측한 MPM이 실제 모드와 동일하지 않은 경우 인접한 블록을 통해 생성한 후보 모드표를 이용해 부호화할 인덱스를 얻고, 이를 FLC 대신 통계적 특성을 고려한 Golomb-Rice 코드를 이용해 이진화하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 HEVC 화면내 모드 부호화 방법에 비해 평균 약 0.5%의 비트 수를 감소시키는 것을 확인했다.
LTE 및 LTE-A 시스템에서 8-PSK 성운을 알파벳으로 가지는 이중계층 차분 코드북을 제안한다. 인접하는 무선 채널의 시간 상관으로 선부호화 행렬은 천천히 변화하므로, 무선 채널 공간의 전체를 양자화 하지 않고, 시간 상관에 따른 채널 공간의 일부분의 차분 성분만을 양자화하여 피드백을 한다면, 기존과 동일한 크기의 코드북으로도 가상적으로는 코드북이 매우 커지는 효과를 얻을 수 있어 채널 용량이 증가한다. 특히 제안하는 코드북은 LTE release-8의 코드북 설계조건인 8-PSK 성운을 사용하는 동 이득 특성 및 이중 계층 코드북이 단일 계층 코드북을 포함하는 특성을 가지는 새로운 차분 코드북이다. 코드북 내 코드워드들의 인자들이 8-PSK 성운만을 사용하므로, 선부호화 및 복호 시에 계산량이 낮아지는 LTE 코드북의 장점을 그대로 유지할 수 있다. 또한 동 이득 성질은 상대적으로 저렴한 비선형 증폭기를 사용할 수 있는 장점이 있어 가격의 제한을 받는 단말기 설계에는 필수적인 요소이다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 이중계층 선부호화 기법의 성능 분석에서, 동일한 피드백 비트 수를 갖는 같은 크기의 코드북에서 제안하는 차분 코드북은 정상상태에서 기존 LTE 코드북보다 최소 1.2dB 성능 향상을 보인다.
최근 멀티미디어 기능을 가지는 다양한 기기가 보급되고, 이러한 기기들을 위해 다양한 화질과 해상도를 가지는 멀티미디어 서비스가 소비되고 있다. 이러한 서비스들은 목적 및 기기의 종류에 따라 전송환경이 다르기 때문에, 압축된 영상이 가지는 특성 또한 다르다. 일반적인 동영상 압축 표준에서 구문요소들에 코드워드를 할당하는 방법은 표준화 과정에서 얻어진 확률과 통계적인 수치에 의해 최적으로 결정된 것이다. 하지만 확률과 통계적인 수치는 영상의 특성에 따라 차이가 있기 때문에 최적의 코드워드는 항상 달라지는데, 현재 표준압축방법은 이러한 확률적인 특성이나 통계적인 수치를 반영하기 어려운 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 영상의 특징 및 부호화 조건에 따른 압축데이터의 특징을 반영하여 슬라이스 단위로 마크로 블록 타입에 대한 코드워드를 적응적으로 할당하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서 부호화 조건에 따른 압축 데이터의 특징을 파악하기 위해 정해진 부호화 조건에 따라 한 번의 부호화를 수행하여 마크로 블록 타입에 대한 슬라이스 통계를 구한다. 그 다음 구해진 통계에 근거하여 마크로블록 타입에 대해 최적의 코드워드를 할당하고, 이 코드워드에 근거하여 다시 한 번 부호화를 수행하고 이렇게 발생된 비트스트림을 복호화기로 전송하게 된다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 실험결과 BD-rate가 약 0.2~1.7% 정도 감소하는 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 불특정 화자의 단모음 인식에 관한 연구로써, fuzzy개념를 이용한 VQ(Vector Quantization)/NN(Neural Network)에 의한 음성 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 fuzzy를 이용하여 VQ codebook에 의해 다중 관측열(multi-observation sequence)을 구해 각 symbol이 데이타로부터 가질 수 있는 확률값을 계산하여 이 값을 신경 회로망의 입력으로 사용하는 방법이다. 인식 대상어로는 한국어 단모음을 선정하였으며 10명의 남성 화자가 8개의 단모음을 10번씩 발음한 음성 데이터베이스를 이용하여 fuzzy를 이용하지 않은 VQ/NN과 fuzzy를 이용한 VQ/HMM(hidden Markov model)에 의한 인식률과 비교 실험한다. 실험 결과에 의하며, VQ/NN에 의한 인식률은 92.3%이며, fuzzy를 이용한 VQ/HMM에 의한 인식률은 93.8%이고, fuzzy를 이용한 VQ/Nn에 의한 인식률은 95.7%이다. 그러므로, 본 연구의 fuzzy를 이용한 VQ/NN이 학습 능력이 뛰어난 관계로 fuzzy를 이용한 VQ/HMM과 일반적인 VQ/NN 보다 인식률이 향상됨을 보여준다.
본 논문은 DVB-S2 기반 고속 LDPC 복호를 하기 위한 효율적인 CNU(Check Node Update) 계산방식에 대해 분석하였다. LDPC의 복호 속도는 CNU 계산 과정에 의존한다. 기존의 CNU 계산방식에서 LUT를 고려한 SP(Sum-Product)방식은 속도가 늦어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 SC-NMS(Self-Corrected Normalized Min-Sum) 방식을 제안한다. LUT 연산을 제거한 MS(Min-Sum) 방식에 정규화 계수 '${\alpha}$'를 곱하는 Normalized Min-Sum(NMS) 방식은 MP 방식보다 성능은 약간 감소하지만 critical path를 없애고 클럭 주기를 줄일 수 있어 구현에 있어서 고속화를 위한 효율적인 CNU 계산방식이다. 또한, 복호과정에서 반복 시 이전 반복에서의 엣지 값과 현재 반복에서의 엣지 값을 비교하여 부호가 바뀌면 신뢰성이 없음을 간주하여 현재 엣지에 "0"을 할당하는 SC(Self-Corrected) 방식을 연구하였다. SC-NMS 방식을 적용하여 시뮬레이션 한 결과, SC-NMS 방식은 SP 방식에 비해 0.1dB의 성능열화를 보였지만, 계산의 복잡도와 복호 속도를 고려했을 때, SC-NMS 방식이 최적의 CNU 계산 방식이라는 것을 확인하였다.
멀티 레벨 낸드 플래시 메모리는 한 셀에 2 비트 이상의 정보를 저장하는 구조이고, 비트 위치별 채널 LLR의 밀도 함수 l-밀도가 비대칭 특성을 가지고 있다. 이런 특성은 이진 무기억 대칭 채널 조건에서 설계된 오류 정정부호의 성능이 제대로 발휘되지 못하게 할 뿐만 아니라, 멀티 레벨 낸드 플래시 메모리용 연판정 복호를 수행하는 이진 오류 정정 부호의 설계도 어렵게 한다. 본 논문에서 밀도 미러링과 EM 알고리즘을 이용하여 오류 정정 부호 설계를 위한 차선책을 소개한다. 밀도 미러링은 EM 알고리즘을 적용하기 전에 0 부호어를 전송한 경우로 가정할 수 있도록 하기 위해서 채널 LLR을 처리하는 과정이고, 이후 채널 LLR l-밀도를 EM 알고리즘을 적용하여 K개의 성분으로 이루어진 대칭 가우시안 혼합 밀도로 근사화하는 방법을 소개한다.
본 논문은 0.6㎛ CMOS 기술로 LZSS 알고리즘과 엔트로피 부호를 이용한 부호기/복호기 단일-칩의 본 논문은 0.6uul CMOS 기술로 LZSS 알고리즘과 엔트로피 부호를 이용한 부호기/복호기 단일-칩의 VLSI 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 처리 속도 50MHz를 갖는 사전탐색처리장치(DISP)의 메모리는 2K×Bbit 크기를 사용하였다. 이것은 매번 33개 클럭 중 한 개의 클럭은 사전의 WINDOW 배열을 갱신으로 사용하고 나머지 클럭은 주기마다 한 개의 데이터 기호를 바이트 단위로 압축을 실행한다. 결과적으로, LZSS 부호어 출력에 엔트로피 부호를 적용하여 46%의 평균 압축률을 보였다. 이것은 LZSS에 보다 7% 정도의 압축 성능이 향상된 것이다.
본 논문에서는 DHMM(Discrete Hidden Markov Model) 기반의 음성 인식 시스템에서 소음에 강인한 인식 성능을 얻기 위하여, 관찰 확률 스무딩(observation probability smoothing) 방법을 제안하고, 자동차 소음하에서의 음성 인식에 적합한 소음처리 기법을 실험을 통해 제시한다. 제안된 관찰 확률 스무딩 방법은 입력되는 음성의 특징벡터가 소음에 오염되어 양자화(vector quantization) 과정에서 적절한 코드워드(codeword)가 아닌 다른 코드워드로 양자화됨으로써 발생하는 인식성능 저하를 막기 위하여, 각각의 코드워드와 거리가 가까운 코드워드들의 관찰 확률값을 높여주는 방법이다. 이 밖에 자동차 소음에 대한 대처 방안으로 특징 벡터의 거리 측정시의 리프터(lifter) 사용, 고역 통과 필터(high pass filter) 사용, 스펙트럴 차감법(spectral subtraction) 사용 등의 성능을 평가한다. 인식 실험은 자동차 정지 중과 주행 중의 두 가지 상황에서 녹음된 한국어 단독 숫자음과 명령어 14단어에 대해 수행하였으며, 정지 중 97.4%와 주행 중 59.1%의 인식률로부터, 제안된 관찰 확률 스무딩 방법과 리프터, 고역 통과 필터, 스팩트럴 차감법의 소음 처리 기법을 추가한 결과, 정지 중 98.3%와 주행 중 88.6%의 인식률을 얻을 수 있었다.
코드워드의 인자로 M진 위상 편이 방식(M-ary phase shift keying, M-PSK)를 사용하는 차분 코드북은 Long term Evolution (LTE), LTE-Advanced (LTE-A) 그리고 WiMax 시스템 등에 제안된다. 인접하는 무선 채널의 시간 상관 특성에 의해 연속된 선부호화 행렬 내 양자화된 채널 정보는 천천히 변화된다. 이는 전체 무선 채널 공간을 양자화 하지 않고, 시간 상관 특성에 따른 채널 공간 내 일부분만을 양자화하여 피드백하기 때문에 기존과 동일한 크기의 코드북을 구성해도 가상적으로 보다 정확한 채널정보를 양자화할 수 있어 채널 용량이 증가하는 효과를 갖는다. 제안하는 코드북은 constant modulus, complexity reduction, 그리고 nested property와 같은 LTE release-8 코드북 특성을 갖는다. 또한 동 이즉 전송 특성을 갖기 때문에 상대적으로 저렴한 비선형 증폭기를 사용할 수 있어 가격의 제한을 받는 단말기 설계에도 이점을 갖는다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 차분 동 이득 전송 기술은 동일한 피드백 비트 수를 갖는 기존의 LTE-8 코드북보다 향상된 성능을 보인다.
미래의 고품질 통신 시스템을 위해서는 더욱 강력한 오류제어기법과 메시지 심볼 당 비트수의 증가가 요구되고 있다. 멀티미디어 데이터에서 메시지 비트들은 서로 다른 중요도를 가질 수 있다. 그러므로 이 경우, EEP(equal error protection) 보다는 UEP(unequal error protection)를 사용하는 것이 더 효과적일 수 있다. 그리고 LDPC(low-density parity check) 부호는 Shannon 한계에 근접하는 우수한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 고품질 메시지 데이터에 대한 LDPC 부호의 UEP 효과를 분석한다. MSE(mean square error)와 BER(bit error rate)과 심볼당 비트수의 관계를 이론적으로 분석하고 모의실험을 통하여 증명한다. 이를 위하여 전체 메시지비트를 중요도에 따라 두 그룹으로 나눈 후 전체 부호율과 부호어 길이를 고정시키고 각 그룹의 메시지 비트수를 변화시켜가며 모의실험을 통하여 UEP 성능을 나타내었다. 이 결과를 통하여 심볼당 비트수, 전체 메시지비트에서 각 그룹의 비율, 그리고 각 그룹의 보호정도에 따른 LDPC 부호의 UEP 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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