본 논문에서는 H.264/AVC에서 가장 많은 연산량을 차지하는 인터 예측(inter prediction)을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 율-왜곡 최적화 기법(Rate-Distortion Optimization, RDO)이 적용된 JM(Joint Model)의 FME(Fast Motion Estimation)를 대상으로 예측된 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 탐색영역을 결정한 후 적응적인 후보 나선형 탐색을 수행한다. 동시에 가변 블록 크기에 대하여 비용함수의 임계값(threshold)을 결정한 후 가변 구간 움직임 탐색을 수행함으로써 인터 예측의 부호화 복잡도를 감소시킨다. 다양한 영상들을 대상으로 실험한 결과 기존의 예측 방식에 최대 80%의 연산량을 줄일 수 있음을 확인하였다. 이에 따른 화질 열화는 평균 $0.05dB{\sim}0.19dB$에 불과하며, 압축률은 평균 0.58%의 미미한 감소를 보임으로써, 제안한 방법이 고속 인터 예측 알고리즘으로 매우 효율적인 방법임을 확인하였다.
제품 계열 공학에서 제품의 공통성 및 가변성 분석을 결정짓게 하는 기준인 휘처 (feature) 분석에 대한 기존 연구는 개발자의 직관이나 도메인 전문가의 경험에 근간으로 분석 기준이 객관적이지 못하며, 비정형적인 휘처 분석으로 인한 이해 당사자 (stakeholder)의 공통된 휘처의 이해 부족 및 불명확한 휘처를 추출하는 문제점이 있었고, 기 개발된 소프트웨어에서 사용된 휘처의 재사용 개념이 부족했었다. 본 논문에서는 특정 도메인의 휘처 모델을 온톨로지로 변환하여 의미 기반 유사성 분석 기준에 의해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 기법을 제시한다. 이를 위해, 먼저 공통된 휘처 중심의 메타 휘처 모델 기반으로 휘처의 속성을 정립하고, 메타 모텔에 준거하여 휘처 모델을 생성하여 온톨로지로 변환 후, 휘처 온톨로지 리포지토리 (Repository)에 저장한다. 이후, 동일 제품 계열 도메인의 휘처 모델 구축 시, 기 존 생성 모델과 온톨로지의 의미 기반 유사성 비교 분석 기법을 통해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 것이다 또한 유사성 비교 알고리즘을 툴로 구현하였으며, 전자 결재 시스템 도메인의 실험 및 평가를 통 해 효과성을 보인다. 본 기법을 통해 메타 휘처 모델의 구문적 정립으로 이해성과 정확성을 제고시켜 고품질의 휘처 모델을 구축할 수 있으며, 온톨로지의 의미 기반 매핑으로 휘처의 공통성 및 가변성 추출을 정형화할 수 있고, 재사용성을 향상시킬 수 있다.
점확산 함수(point spread function; PSF)의 정확한 추정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주제중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 디지털 자동초점시스템을 제안한다. 초점불안전 열화시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 입력 영상에서 에지분류를 통한 PSF 추정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상에 특정 에지가 있는 임의의 크기의 블록을 선정해부면, 그 블록으로부터 자동으로 에지방향이 기저영상을 이용해서 구해지며 확산원의 크기를 추정하여 1차원 단위 계단응답과 영역을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 복원을 수행함으로써 초점이 맞는 영상을 구한다.
MPEG-4 부호화기는 16×16 픽셀로 이루어진 매크로 블록을 기본 단위로 하는 비디오 객체에 대해 움직임 추정과 움직임 보상을 수행한다. 이때 이전 블록과 현재 블록간의 차이를 8×8 블록으로 BCT하여 압축한다. DCT는 영상 신호의 에너지를 낮은 대역으로 집중시켜 낮은 에너지를 갖는 고주파 성분을 제거하여 정보를 압축하므로 복원된 영상은 블록의 경계선이 표시되는 블록킹 현상이 발생한다. 본 논문에서는 4×4 블록과 8×8 블록을 이용하여 DCT하는 가변 블록 변환 방식을 사용한다. 이는 작은 크기의 블록을 사용하므로 블록내 주파수의 분포를 비교적 좁은 영역으로 변환할 수 있어 블록킹 현상을 줄일 수 있다. 또한 INTRA 프레임의 DCT 과정에서 4개의 DCT 변환 블록중 하나를 이웃하는 블록의 DC 계수와 화소값들을 이용하여 그 값을 예측하여 DCT계수를 결정하고 INTER 프레임에서는 간략화된 정수 DCT의 사용과 작은 블록단위의 작업으로 인한 부호화의 부담을 줄인 다.
연결요청(connection request) 패킷의 전송비율을 일정 비율 이하로 제한함으로써 월 발생을 탐지하는 바이러스 쓰로틀링(virus throttling)은 대표적인 웜 조기 탐지 기술 중의 하나이다. 기존 바이러스 쓰로틀링은 비율 제한기의 주기를 고정시키고 지연 큐 길이를 감시하여 웜 발생 여부를 판단한다. 본 논문에서는 가중치 평균 지연 큐 길이를 적용하여 비율 제한기의 주기를 자율적으로 조절하는 알고리즘을 제안하고, 가중치 평균 지연 큐 길이에 따른 다양한 주기결정 기법을 제시한다. 실험결과 제안 알고리즘은 웜 탐지시간에는 크게 영향을 미치지 않으면서도 연결설정 지연시간을 단축하여 사용자가 느끼는 불편함을 줄여 줄 수 있음을 확인하였다.
음성신호 처리에서, 피치를 정확하게 찾아내는 것이 매우 중요하다. 현재까지 많은 피치 검출 방법들이 제안되어 왔지만, 광범위한 화자와 다양한 음성 데이터로부터 정확한 피치를 찾는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 G-peak 검출을 이용한 새로운 피치 검출 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 G-peak 의 MZCI (최대 영교차 간격) 을 LPF (low-pass filter)의 차단대역폭으로 결정하여 음성신호의 피치를 검출하는 방법이다. 본 알고리즘은 0dB SNR 환경 하에서 3.36%의 그로스 에러를 나타내는 잡음에 강인한 방법이다. 또한 잡음이 없는 음성의 그로스 에러는 0.18%였고, 모든 과정은 고속 처리가 가능하다.
광 패킷 스위칭 기술은 대용량 인터넷 트래픽을 패킷레벨에서 보다 유동적인 대역폭으로 전송해 줄 수 있으며, WDM 계층과 I P 계층을 유연하게 통합 해 줄 수 있기 때문에 차세대 광 인터넷을 위한 가장 강력한 스위칭 기술 중 하나이다. 광 패킷 스위칭 기술의 연구는 동기식 망 안에서의 연구와 비동기식 망 안에서의 연구로 나뉘며 본 논문에서는 인터넷 트래픽과 같은 비동기 가변길이 패킷들을 위한 광 패킷 스위치 내부에 경합해결 이슈에 초점이 맞추어져 있다. 하이브리드 버퍼는 광 지연 선로 버퍼와 전자 버퍼로 구성 되어 비동기 가변길이 패킷들의 경합 해결을 위한 하나의 대체 버퍼로서 패킷 손실 확률을 감소시키기 위해 소개된바 있다. 그런데 스위치 내부의 자원 중 튜닝 가능한 파장 변환기의 개수와 내부 파장 개수를 고려한 광 패킷 스위치의 디자인은 스위치 비용과 자원 이용 효율을 결정짓는 매우 중대한 이슈이다. 따라서 본 논문에서는 한정된 수의 튜닝 가능한 파장 변환기와 내부 파장 개수를 고려한 하이브리드 버퍼 구조형 광 패킷 스위치를 설계하고 그것의 스케쥴링 알고리즘을 소개하고자 한다. 제안한 스케쥴링 알고리즘은 광 지연 선로 버퍼만을 갖는 기존의 LAUC-VF 알고리즘과 비교하여 더 나은 패킷 손실 확률을 제공해 줄 수 있었다.
최근 IoT 기술의 확산이 본격화 되면서, 홈/가전/의료등 전 산업 분야에 적용되고 있는데, IoT의 저 사양, 저 전력 소모 특성과 통신 데이터 특성으로 인하여, 기존 암호화 알고리즘의 적용이 용이하지 않으며, 따라서 보안 위협에 대한 우려가 커지고 있다. 이에 대응하여 본 연구에서는, 기존의 고정비트에 대한 XOR연산을 이용한 스트림 암호화 방식에 비하여, 해당 기준 비트에서 상위 방향의 비트 패턴에 따라 불규칙적으로 결정되는 특정한 바이너리 클러스터를 기준으로 암호 키 값에 따라 자리내림, 자리올림 방식을 이용하여, 비트 값에 변화를 주는 일종의 가변 길이 비트 XOR연산 방식을 도입하여 암호화 및 복호화가 진행될 수 있음을 처음으로 제시하였다. 제안 알고리즘의 특징상 암호화 전후의 데이터 크기 변화가 없고, IoT 디바이스/QR코드/RFID/NFC가 빈번히 처리하는 짧은 메시지 데이터에 대해서도 암호화하는 실용성을 확인하였다.
본 논문에서는 화자독립 가변어휘 핵심어 검출기의 성능을 개선하기 위하여 두 가지의 새로운 비핵심어 모델링 방법을 제안한다. 첫째는 K-means 알고리즘 기반 monophone 군집화 방법을 개선하기 위해 monophone을 state단위로 결정트리를 기반으로 군집화하여 비핵심어를 모델링하는 방법이다. 둘째는 single state multiple mixture 방법을 개선하기 위해 음절단위 multi-state multiple mixture 방법으로 모델링하는 방법이다. 실험에서 ETRI 표준 한국어 공통음성 단어 DB를 이용하여 트라이폰 모델을 훈련하였고, 훈련에 사용하지 않은 음성데이터를 이용하여 핵심어 검출closed 테스트를 수행하였다. 그리고 사무실 환경에서 4명의 화자가 각각 100문장씩 발성한 400문장의 음성데이터를 이용하여 100단어 핵심어 검출 open 테스트를 수행하였다. 실험 결과 결정트리기반 상태 군집화 방법이 기존의 K-means 알고리듬 기반 monophone clustering 방법보다 핵심어 검출 성능이 28%/29%(closed/open test) 향상되었다 그리고 음절단위 multi-state multiple mixture 방법이 비핵심어 전체를 single state 모델로 구성하는 방법보다 핵심어 검출 성능이 22%/2%(closed/open test) 향상됨으로써 본 논문에서 제안한 두 가지 알고리듬이 우수한 결과를 나타내었다
본 논문에서는 여러 개의 마이크를 이용하여 잡음을 제거하는 방법인 공간 필터로 전처리된 신호를 입력으로 하는 음성 왜곡 가중 다채널 위너 필터 (Spatially Preprocessed Speech Distortion Weighted Multi-channel Wiener Filter: SP-SDW-MWF)에 대해 소개하고, 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. SP-SDW-MWF는 마이크로폰 어레이를 이용한 잡음 제거 알고리즘으로서 마이크로폰 불일치와 같은 오차에 강인한 것으로 알려져 있다. SP-SDW-MWF는 필터 계수를 최적화할 때 음성 왜곡과 잡음 제거에 대한 기준으로 나누어 가중치를 두고 있다. 이러한 가중치를 결정하기 위해, 본 논문에서는 전력 스펙트럼 밀도 오차를 평가 척도로 사용하여 마이크로폰으로부터 입력된 음성 신호와 잡음의 전력 스펙트럼 밀도의 비 (a priori SNR)를 이용하는 방법을 제안한다. 실험결과에서 나타난 바와 같이 a priori SNR에 따라 가변적인 가중치를 사용하는 것이 고정된 값을 가중치로 사용하는 것보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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