IEEE 802.11n WLAN 표준의 블록길이 1,944비트, 부호화율 1/2을 지원하는 layered LDPC 복호기 프로세서를 설계하였다. 하드웨어 복잡도 감소를 위해 최소합 알고리듬과 layered 구조를 적용하였으며, 최소합 알고리듬의 특징을 이용하여 검사노드 메모리의 용량을 기존의 방법보다 75% 감소시켰다. 설계된 프로세서는 200,400 게이트와 19,400비트의 메모리로 구현되었으며, FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. Xilinx사의 Virtex-4 FPGA XC4vlx25 디바이스로 합성한 결과 120 MHz 클록으로 동작하여 약 200 Mbps의 성능을 나타내었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.1-14
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2024
Time-series forecasting is extensively used in the actual world. Recent research has shown that Transformers with a self-attention mechanism at their core exhibit better performance when dealing with such problems. However, most of the existing Transformer models used for time series prediction use the traditional encoder-decoder architecture, which is complex and leads to low model processing efficiency, thus limiting the ability to mine deep time dependencies by increasing model depth. Secondly, the secondary computational complexity of the self-attention mechanism also increases computational overhead and reduces processing efficiency. To address these issues, the paper designs an efficient multi-layer attention-based time-series forecasting model. This model has the following characteristics: (i) It abandons the traditional encoder-decoder based Transformer architecture and constructs a time series prediction model based on multi-layer attention mechanism, improving the model's ability to mine deep time dependencies. (ii) A cross attention module based on cross attention mechanism was designed to enhance information exchange between historical and predictive sequences. (iii) Applying a recently proposed sparse attention mechanism to our model reduces computational overhead and improves processing efficiency. Experiments on multiple datasets have shown that our model can significantly increase the performance of current advanced Transformer methods in time series forecasting, including LogTrans, Reformer, and Informer.
Low-density parity check (LDPC) code는 최근 그 우수한 성능으로 인하여 4세대 무선 이동 통신용 채널 코딩으로 주목받고 있고 유럽의 고화질 위성방송 규격으로 채택되었다. 그러나 기존의 연구들이 제안한 parity check matrix (H-matrix)는 실제로 하드웨어로 구현함에 있어서 인코더 혹은 디코더에 제약을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 인코더와 디코더 양쪽 모두 효율적으로 하드웨어로 구현이 가능한 hybrid H-matrix 구조를 제안한다. Hybrid H-matrix는 semi-random 방식과 partly parallel 방식을 결합하여 하드웨어로 구현시 partly parallel 방식이 가지는 디코더의 복잡도가 감소되는 장점을 유지하면서 인코더 또한 semi-random 방식을 사용하여 복잡도가 감소된다. 제안한 구조를 사용하여 LDPC 인코더와 디코더를 설계하고 합성하여 기존의 결과와 비교하였다.
인트라 프레임 부호화 기술은 임의 접근성과 에러 확산 방지에 용이하기 때문에 비디오 부호화 기술의 필수적인 기술로 자리 잡고 있다. 그러나 인터 부호화 기술에 비해 낮은 부호화 효율이 문제점으로 지적되고 있다. H.264/AVC 인트라 부호화 방식은 기존 표준 방법들보다 부호화 효율을 크게 향상시켰지만 부호화 과정이 복잡하여 저 비트율 기반의 양방향 서비스에는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 복호화기 측의 예측을 이용해 인트라 부호화 효율을 보다 향상시키며 부호화 시간을 단축시키는 V-IMBS (Voting-based Intra Mode Bit Skip)를 제안한다. 제안하는 방법은 복호화기가 부호화기에서와 동일하게 최적의 인트라 예측 모드를 결정할 수 있으면 인트라 예측 모드를 전송하지 않는다. 그러나 최적의 인트라 예측 모드를 결정할 수 없을 경우에는 기존의 H.264/AVC 표준과 동일한 방식으로 인트라 예측 모드를 부호화하여 복호화기로 전송한다. V-IMBS는 H.264/AVC보다 시험 시퀀스에 대해 PSNR 값이 평균 약 0.24 dB 정도 향상되었고, 비트율도 평균 약 4.44% 정도 감소되었다. 또한 전체 부호화 시간도 평균 약 42.8% 정도 감소되었다.
H.264 영상 압축 표준은 높은 압축률과 화질로 널리 이용되고 있다. 이러한 H.264 복호기에서 움직임 보상기는 가장 연산 시간이 오래 걸리고 복잡한 유닛이다. 이러한 움직임 보상기의 성능은 보간 연산기와 참조 픽셀을 외부에서 읽어 오는 동작의 효율성에 의해 결정된다. 따라서 고성능 보간 연산기를 설계하고 참조 메모리와 데이터의 관리를 통해 데이터 재활용을 늘려 외부 메모리 접근 횟수를 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 2 차원 회전 레지스터 파일과 움직임 벡터 예측기, 그리고 저복잡도 고성능의 보간 연산기를 이용한 효율적인 움직임 보상기 구조를 제안한다. 2 차원 회전 레지스터는 참조 메모리에서 읽어 온 픽셀 데이터를 보관하면서 보간 연산기에 필요한 픽셀 데이터를 신속하게 공급하고 재활용될 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 기능을 가지고 있다. 제안된 구조에 따라 움직임 보상기를 설계하고 인트라 예측기와 통합하여 예측 연산기를 구현하여 동작과 성능을 검증하였다.
Audio Video Standard (AVS)는 중국내의 멀티미디어 응용기기를 위해 개발된 오디오/비디오 압축 표준이다. AVS는 표준화 코덱 중 성능이 가장 우수한 것으로 알려진 H.264/AVC에 비해 낮은 복잡도의 비디오 알고리즘을 사용하면서도 비슷한 RD 성능을 보인다. AVS 비디오 코덱은 VGA급 이상의 영상을 타겟으로 하기 때문에 큰 해상도에서 압축효율이 좋은 $8{\times}8$ 단위 블록의 예측 및 변환 알고리즘을 사용한다. 현재 중국에서 IPTV 및 모바일 애플리케이션을 위한 코덱으로 AVS를 사용하는 비중이 높아지고 있어 국내의 기업 및 연구소에서도 AVS를 위한 애플리케이션 및 칩 개발을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 AVS 비디오 복호화기 알고리즘을 분석하고 이를 바탕으로 하여 불필요한 메모리 연산이 없도록 AVS 비디오 복호화기를 구현하고 이를 TI의 Davinci EVM보드에서 최적화하였다. 또한, 제안한 복호화기에 고속의 VLD 알고리즘을 적용하고 linear assembly로 디블록킹 필터를 구현하는 등 DSP에 적합하도록 최적화를 진행하였다. 이를 통해 AVS의 참조 소프트웨어인 RM 5.2J 복호화기와 비교하여 $500%{\sim}700%$의 복호 속도 향상을 이루었다.
최근 반도체 칩의 집적도가 올라가고 System-on-Chip(Soc)환경이 보편화되면서 Automatic Test Equipment(ATE)를 이용한 테스트 수행시 테스트 패턴의 크기 문제와 스캔체인에서의 전력 소모문제가 크게 부각되고 있다. 또한, 테스트 패턴 크기문제를 해결하기 위해 테스트 패턴을 압축하게 되면 테스트 패턴의 소모하는 전력량이 커지게 되어 저전력 테스트를 수행하는데 어려움이 있어 두 가지 문제를 해결할 수 없었다 본 논문에서는 이러한 문제점들을 동시에 해결하기 위해서 Run-length code를 기반으로 하여 저전력 테스트가 가능하면서 테스트 패턴의 크기도 줄일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 기존에 제시되었던 알고리즘과 비교ㆍ분석하는 실험을 통하여 이 알고리즘의 효율성을 보여주고 있다.
대역폭 확장 (Bandwidth Extension)은 300-3400 Hz 대역의 협대역 음성 신호를 50-7000 Hz 대역의 광대역 음성신호로 확장하여 협대역 음성신호의 음질과 명료도를 높이는 기술이다. 본 논문에서는 협대역 음성 정보만을 이용해서 광대역 음성신호를 추정하는 인공 대역폭 확장 기술을 설계하여, ITU-T 협대역 표준 음성 코덱인 AMR (adaptive multi-rate) 복호화기에 내장시킴 (embedded)으로써, 대역폭 확장 모듈에서의 LPC 분석 및 LSP 해석과 관련된 계산량을 감소시켰고, 알고리즘 지연도 줄였다. 그리고 SDS (single distance search) 고속 탐색 방식을 대역폭 확장 시스템의 코드북 매핑에 적용하여, 최종적으로 저 전력 대역 확장 AMR 복호화기를 설계하였다. 제안된 대역폭 확장 방법은 AMR 복호화기 후단에 독립적으로 설치되는 기존 DTE (decode then extend)방식에 비해 28 % 정도의 계산량을 줄이고 알고리즘 지연도 20 msec 줄였다. 또한 제안방식은 피치정보를 이용한 classified 코드북 매핑 방식을 사용하여 스펙트럼 포락선을 확장하였고, 코드 벡터 탐색 시 가중치를 적용하여 광대역 합성 음성의 성능을 향상시켰다.
전송 채널에서의 잡음은 시간적으로 연속적인 동영상의 정상적인 복원을 어렵게 하고, 수신측의 복원 영상의 질을 크게 저하시키므로 전송 채널 에러를 정확하게 검출하여 에러에 대한 영향을 최소화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 전송 채널에 의해 발생한 오류를 찾아내고 제거할 수 있도록 전송 데이터 내에 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 부호화기에서 동영상 압축 데이터의 일부분인 양자화된 DCT 계수의 LSB에 특정한 패턴을 삽입하며, 복호화기에서는 이러한 LSB의 특정한 패턴을 검사함으로써 전송된 데이터의 신뢰성을 확인할 수 있다. 또한 에러에 의해 손상된 부분을 효과적으로 복원하기 위해 움직임 추정 벡터의 유사도 정보를 삽입함으로써 에러가 발생된 블록의 복원 능력을 향상시킬 수 있도록 한다. 제안하는 방법은 에러에 쉽게 노출되는 무선 환경 하의 휴대용 단말기와 같은 동영상 전송ㆍ수신 시스템에 효과적으로 사용될 수 있다.
스피어 디코더의 초기 반지름 결정 문제는 비트 오율 (bit error rate)과 복잡도에 있어서 많은 영향을 미친다. 이런 초기 반지름은 채널의 통계적 특성을 고려함으로 설정되거나, MMSE 결정 값을 이용하여 설정할 수 있다. 채널의 통계적 특성을 이용한 방법은 초기 반지름이 송신 신호에 해당하는 격자점을 매우 높은 확률로 포함한다. MMSE 결정 값을 이용하는 방법은 먼저 수신 신호에서 MMSE 연 판정 부호(soft output information)을 얻은 후, 경 판정(hard decision)을 내린 다음, 수신 신호 공간에서 경 판정 부호에 해당하는 격자점을 찾는다. 그리고 수신 신호와 경 판정 부호에 해당하는 격자점 사이의 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 초기 반지름으로 설정한다. 본 논문에서는 채널의 통계적 특성을 이용한 방법에 있어서 기존의 복잡한 수식에 비해 간단한 새로운 식을 유도하고, MMSE 결정값을 이용한 방법과 비교 연구 하였다. 비교를 위해 'Tightness'라는 새로운 측도를 이용하였다. 전산 실험 결과, 낮은 SNR 영역과 중간 정도의 SNR 영역에서는 MMSE를 이용한 방법의 더 많이 디코딩 복잡도 감소를 보였고, 높은 SNR 영역에서는 채널의 통계적 특성을 이용한 방법이 더 낮은 디코딩 복잡도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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