본 논문에서는 차영상(differential image)에 대해 효율적으로 양자화 하기 위해 기존 쿼드 트리(Quadtree) 부호화의 단점을 개선한 새로운 쿼드트리 부호화 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 실제 표준화되고 있는 영상의 크기에 대응하면서, 기존의 쿼드트리와 제로트리 기반의 앙자화기보다 계산량을 줄여 부호화 및 복호화 처리 시간을 줄이고, 영상의 화질을 높일 수 있다. 실제 동영상 코덱에 적용 가능하도록 차영상의 특징을 분석하였고, 임의의 크기를 갖는 영상을 처리할 수 있도록 블록단위로 처리하는 기존의 쿼드트리 부호화의 기능을 개선하였다. 또한 웨이블릿 변환된 차영상의 계수값을 스케일링(scaling)하여 화질을 향상시킬 수 있었다. 제안한 기법을 기존의 쿼드트리와 SPIHT 기법과 비교한 결과 부호화 시간 및 복호화 시간의 손실 없이 영상의 화질을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 자연스러운 얼굴 합성을 위한 코퍼스 기반의 립싱크 알고리듬을 제안한다. 립싱크 알고리듬을 개발하기 위하여 여성 아나운서의 시청각 코퍼스를 구축하였다 코퍼스 구축시, 입술파라미터 추출하기 위하여 여성화자의 얼굴에 스티커를 붙이고, 이의 위치를 영상처리기법에 의하여 얻었다. 그리고 길이, 세기 그리고 피치의 운율정보를 얻기 위하여 음성을 HTK (hidden Markov tool kit)를 사용하여 레이블 하였다. 립싱크의 기본단위로는 자음-모음-자음의 음절단위를 사용하였는데, 구축된 시청각 코퍼스는 입술의 정보 그리고 음운론적, 운율적 정보를 포함하는 음절들로 구성된다. 입술합성시에는 입력된 텍스트로부터 음절의 열을 만들고 각 음절에 적절한 대표들을 코퍼스로부터 N개씩 선정후, 최적의 열은 비터비탐색을 통하여 얻었다. 이를 위하여 음운론적 거리와 운율거리 함수가 정하였다. 컴퓨터 모의실험결과 제안된 알고리듬이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었으며, 특히 립싱크에서는 길이정보뿐 아니라 길이와 피치의 정보도 유용함을 밝혔다.
본 논문은 다양한 무선 통신 표준에서 사용되는 비터비 알고리즘을 위한 전용의 DSP 명령어 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 구조는 비터비 알고리즘의 Trace Back(TB) 연산 사이클을 효과적으로 줄일 수 있다. 제안된 비터비 전용 명령어와 하드웨어 구조는 비터비 연산의 Add Compare Select(ACS) 연산 과정과 TB 연산 과정의 병렬 처리가 가능하며, 병렬 연산을 지원하기 위해 트랠리스 버터플라이 연산 과정에서 필요한 데이터를 자동으로 생성하는 Offset Calculation Unit(OCU)을 제안한다. 제안된 OCU는 삼성 SEC 0.18μm라이브러리로 로직 합성하여 1,460 게이트 개수를 가지며, 최대 지연 시간은 5.75ns를 나타내었다. 사용된 ACS-TB 병렬 처리 방식은 Eb/No 값이 6dB인 경우 MLSE 등화기 사용 사용되는 일반적인 TB 연산 방식과 비교하여 거의 동일한 BER 성능을 보여 주었으며, 제안한 DSP는 구속장 K=5 일 때 Carmel DSP와 비교하여 11%, TI TMS320c55x와 비교하여 45%의 연산 사이클이 줄일 수 있다.
본 논문은 $LiNbO_3$ 광스위칭 소자를 이용한 광컴퓨터 시스템인 SPOC(Stored Program Optical Computer)의 제어 동작의 문제점을 개선한 회로를 설계하고 검증한다. SPOC의 메모리는 DLM(Delay Line Memory) 구조이고, 오퍼런드가 필요 없는 명령어도 메모리 접근 과정을 수행하기 때문에 메모리 접근에 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 또한 원하는 연산만을 선택하여 수행할 수 없기 때문에 산술논리장치에서 불필요한 연산이 많이 수행된다. 따라서 본 논문에서는 오퍼런드를 찾기 전에 미리 명령어를 해독함으로써 오퍼런드가 필요 없는 명령어의 메모리 접근을 제거하도록 회로를 개선한다. 또한 산술논리장치내의 모든 연산회로에 오퍼런드를 보내지 않고 특정 연산회로에만 오퍼런드를 보냄으로써 불필요한 연산을 줄인다. 그리고 DIR(Dual Instruction Register) 구조를 제시하여 전체 프로그램의 실행시간을 최소화한다.
대용량의 텍스트 문서가 매일 만들어지는 빅데이터 환경에서 제목은 문서의 핵심 아이디어를 빠르게 집어내는데 매우 중요한 단서가 된다. 그러나 블로그 기사나 소셜 미디어 메시지와 같은 많은 종류의 문서들은 제목을 갖고 있지 않다. 본 논문에서는 주의집중 및 복사 작용을 가진 sequence-to-sequence 순환신경망을 사용한 제목 생성 모델을 제안한다. 제안 모델은 양방향 GRU(Gated Recurrent Unit) 네트워크에 기반 하여 입력 문장을 인코딩(encoding)하고, 입력 문장에서 자동 선별된 키워드와 함께 인코딩된 문장을 디코딩함으로써 제목 단어들을 생성한다. 93,631문서의 학습 데이터와 500문서의 평가 데이터를 가진 실험에서 주의집중 작용방법이 복사 작용방법보다 높은 어휘 일치율(ROUGE-1: 0.1935, ROUGE-2: 0.0364, ROUGE-L: 0.1555)을 보였고 사람이 정성평가한 지표는 복사 작용방법이 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서 정의한 SMS PDU (Protocol Data Unit) 포맷을 주어진 SMS 부호화 복호화 모듈에서 정확하게 구현했는지 검증하는 방법을 제안한다. 기존 SMS 관련 도구들은 SMS 게이트웨이를 통해 송수신하거나 또는 SMS PDU 해석을 목적으로 개발되어 3GPP에서 정의한 세부 SMS PDU 규격에 따라 정확히 구현했는지 테스트하는 용도로는 적합하지 않다. 본 논문에서 제안한 방법은 함수형 언어 Haskell로 작성된 QuickCheck 라이브러리를 활용해 3GPP에서 정의한 구조에 맞는 SMS PDU 테스트 데이터를 자동 생성하여 SMS 부호화 복호화 모듈을 테스트한다. C언어로 작성된 리눅스 모바일 플랫폼 SMS 모듈에 적용하여 이 모듈의 부호화 복호화 기능을 테스트한 결과 BCD 포맷 시간 정보를 잘못 해석하는 사례 등 중요한 오류들을 발견할 수 있었다. 제안한 방법은 3GPP에서 정의한 규격에 맞추어 SMS PDU를 생성하기 때문에 일반적인 SMS 모듈들에 모두 적용 가능한 장점을 지닌다. 본 논문에서 사용한 방법과 같이 QuickCheck 라이브러리를 통해 다른 네트워크 프로토콜 데이터 규격에 대한 부호화 복호화 검증에도 응용할 수 있을 것이다.
비터비 복호기는 디지털 통신 시스템에서 순방향 오류 정정을 위해서 사용하는 핵심적인 부분으로 최우 추정 복호 방식의 알고리즘을 사용한다. 비터비 복호기는 복호기 상태의 개수만큼의 경로를 계산하고 역 추적하는 특성 때문에 저 전력화가 상당히 어렵다. 본 논문에서는 기존의 SPEC-T 알고리즘을 구현하는데 있어서 비교기의 동작을 최소화할 수 있는 효율적인 방법을 제안하고 ACS(Add-Compare-Select) 구조와 MPMS(Minimum Path Metric Search) 구조에 이를 적용하였다. 실험 결과, 제안한 ACS 구조와 MPMS 구조는 기존의 구조보다 전력 소모량이 임계 값 26에서 각각 최대 약 10.7%와 11.5% 감소하였고 SPEC-T 구조보다는 전력 소모량이 임계 값 26에서 각각 약 6%와 1.5% 더 감소하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권5호
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pp.251-258
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2014
This paper proposes an efficient token flow design methodology for a decoder in the MPEG Reconfigurable Media Coding (RMC) framework. The MPEG RMC framework facilitates a decoder to be configured with a set of modules called functional units (FUs) that are connected by tokens. Such a modular design philosophy of the MPEG RMC framework enables the reusability and reconfigurability of FUs. One drawback of the MPEG RMC framework is that the decoder performance can be affected by increasing the token transmissions between FUs. The proposed method improves the design of the FU network in the RMC framework toward real-time decoder implementation. In the proposed method, the merging of FU, the separation of token flow, and the merging of token transactions are applied to minimize the token traffic between FUs. The experimental results of the MPEG-4 SP decoder show that the proposed method reduces the total decoding time by up to 77 percent compared to the design of the RMC simulation model.
본 논문은 한국어 자소를 인식 단위로 사용한 hybrid CTC-Attention 모델 기반 end-to-end speech recognition을 제안한다. End-to-end speech recognition은 기존에 사용된 DNN-HMM 기반 음향 모델과 N-gram 기반 언어 모델, WFST를 이용한 decoding network라는 여러 개의 모듈로 이루어진 과정을 하나의 DNN network를 통해 처리하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 end-to-end 모델의 출력을 추정하기 위해 자소 단위의 출력구조를 사용한다. 자소 기반으로 네트워크를 구성하는 경우, 추정해야 하는 출력 파라미터의 개수가 11,172개에서 49개로 줄어들어 보다 효율적인 학습이 가능하다. 이를 구현하기 위해, end-to-end 학습에 주로 사용되는 DNN 네트워크 구조인 CTC와 Attention network 모델을 조합하여 end-to-end 모델을 구성하였다. 실험 결과, 음절 오류율 기준 10.05%의 성능을 보였다.
소형의 휴대용 단말기는 회로복잡도나 소비전력 등의 문제로 부동소수점 연산 프로세서를 탑재하지 않는 경우가 있는데, 이로 인해 오디오 데이터의 디코딩 시간이 길어져, 끊김이나 잡음이 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 MPEG-4 오디오 디코딩 시 수행되는 실수형 연산과정을 정수형 연산과정으로의 변환을 통하여 디코딩 속도를 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제안하고 실험결과를 통해서 효율성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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