본 논문에서는 처리 구조, 계산량, 그리고 압축 성능 측면을 동시에 고려하여 head-and-shoulder 영상에 효과적으로 적용될 수 있는 움직임 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성되며, 첫번째 단계에서는 등간격 전역 탐색을 수행하고, 두번째 단계에서는 경계를 갖는 지역 탐색을 수행한다 제안 방법을 head-and-shoulder영상에 적용한 결과, 탐색 영역 8 인 경우 전역 탐색과 비교할 때 PSNR 은0.06 dB 이하로 차이가 나며, 부호화시 발생 데이터양도 103 % 이하로 거의 차이가 나지 않았다 그러나 계산량에 있어서는 전역 탐색과 비교할 때 91% 의 계산량 절감 효과가 있다. 이것은 부호화기 전체 계산량 대비 전역 움직임추정 계산량이 34.71% 를 차지한다는 사실을 고려해볼 때, 부호화기의 계산량을 31.6%줄이는 결과를 의미한다.
계산량 이론을 역사적으로 개관하였다. 문제의 본질적 계산복잡도를 정의하는 것 및 계산량의 상계, 하계를 증명하는데 있어서의 기본적인 문제점에 중점을 두었다. 확률적 계산 및 병열계산에 관해서도 논하였다. 이 강연은 계산량(계산복잡도, computational complexity)이론에 관한 튜링상 수상 강연으로서는 두번째의 것이다. 첫번째 것은 1976년에 Michael Rabin의 것이다. Rabin의 탁월한 기념강연을 지금 다시 읽어보면 그 이래로 이 분야에 얼마나 많은 연구가 이룩되었는지를 절감하게 된다. 이 개설에서는 계산량에 관한 연구가 1960년에 시작된 이래 가장 중요하고 흥미를 끄는 결과라고 생각되는 문제에 대해서 언급하고자 한다. 이와같이 광범한 분야에 있어서는 화제의 선택이 개인적인 취향에 치우치는 것을 피할 수는 없지만 나로서는 어떠한 기준으로 보더라도 기본적이라 할 수 있는 논문은 포함시키도록 하겠다.
일반적으로 매우 낮은 차단주파수를 가지는 FIR 저역통과 필터의 경우 그 과도영역의 폭이 상대적으로 매우 좁기 때문에 긴 임펄스 응답을 가지게 되며, 따라서 많은 계산량을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는, FIR 필터의 계수를 서브샘플링(subsampling)하여 계산량의 현저한 감소를 도모하고, 그로 인하여 발생하는 주파수 영역의 이미지를 IIR 필터를 사용하여 제거하는 기법을 제안한다. IIR 필터로 인하여 발생하는 위상의 왜곡은 앞단의 FIR 필터의 계수를 조절함으로써 상쇄시킬 수 있다. 제안된 알고리듬을 채택할 경우, 동일한 성능의 일반 FIR 필터에 비하여 사용하는 메모리의 양은 거의 같으나, 계산량은 수십분의 일까지 감소시킬 수 있다.
G.723.1은 저 전송률 환경에서 고 음질을 제공하여 주고 있으나 CELP형 부호화기가 갖는 합성에 의한 분석(Analysis by Synthesis)방식의 구조로 인해 많은 처리 시간과 계산량을 요구하게 된다. 본 논문에서는 G.723.1에 대해 NAMDF함수를 적용하여 델타 피치 검색과정의 계산량을 줄여 부호화기의 전체 계산량을 감소시키는 방법을 제안하였다. 기존의 피치 검출 알고리즘에서 피치 검출을 위해 사용하고 있는 자기상관함수는 곱셈 연산에서 발생하는 bit의 dynamic range가 커서 나눗셈 연산에서도 과도한 연산량을 필요로 한다. 따라서, 이러한 계산량의 감소를 위해 기존의 자기상관함수 대신 계산량을 감소하기 위하여 NAMDF 방법을 적용하였고 추가된 skipping 기법을 사용하였다. 계산량 감소율 측면에서는 약 $64\%$의 감소율을 보였고 기존의 방법과 제안한 방법간의 피치 pitch contour은 원음성의 피치 contour와 유사하였고, 음질 평가에서도 기존의 G.723.1 부호화기 합성음과 유사한 길과를 얻을 수 있었다.
컴퓨터 그래픽의 모델링에 있어서 메타볼은 인체를 모델링하기에 매우 적합한 모델링 요소로서 사용되어 왔다. 메타볼을 랜더링하는 방법으로서는 광추적기법(ray-tracing)이나, 메타볼을 다각형화하여 다각형랜더링가속기를 이용하는 것이 있는데, 전자는 높은 계산량으로 인해서 실시간으로 랜더링하기 어려운 문제가 있고, 후자인 경우에는 모델링 과정에서 메타볼로 구성된 모델로부터 다각형들을 추출하여 이를 랜더링 시에는 랜더링 가속기를 이용해서 실시간으로 랜더링 할 수 있는 장점이 있지만, 다각형을 추출하는 과정이 높은 계산량과 많은 메모리를 필요로 하므로 랜더링 시 모델의 특성이 변화하는 경우마다 많은 계산량을 필요로 하는 다각형화를 재 수행해야 하므로 실시간 랜더링이 어려운 문제가 있다. 메타볼로 구성된 모델로부터 다각형을 추출하는 방법으로 많은 연구가 진행되었지만, 이들 대부분이 많은 메모리와 높은 계산량을 요구하고, 다각형화를 가속화기위한 병렬화가 어려운 문제점이 있다. 이로 인해서, 본 논문에서는 다음과 같이 두 가지 특징이 잇는 메타볼 다각형화 알고리즘에 대해서 제안하고자 한다. 첫째로 기존의 방법에 비해서 적은 메모리를 사용한다. 둘째로 높은 병렬화로 하여금 계산량의 문제를 해결하고자 한다.
본 논문에서는 기존의 정보량(Entropy) 기반 클러스터링 기법을 향상시키기 위한 방법으로서 퍼지 정보량을 이용하였다 가우시안 혼합 모델을 이용하면, 프로토타입의 목적 함수를 이용하는 클러스터링 기법보다 향상된 결과를 얻을 수 있고, Parameter의 조정이 요구되지 않는다. 그러나, 가우시안 혼합 모델의 사용은 주어진 패턴 집합을 클러스터링하는데 계산량의 증가를 초래하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델의 정형화에 요구되는 계산량을 감소시키는 방법을 제시한다 또한 퍼지정보량(Fuzzy Entropy)을 적용하여 기존의 정보량 기반의 클러스터링 결과와 비교 분석하였다.
본 논문에서 제안한 알고리듬은 동영상의 한 프레임내에서 계산할 화소를 적응적으로 샘플링하여 전체 계산량을 감소시키면서도, 우수한 성능을 나타낸다. 동영상의 움직임 추정에 있어서, 전역 탐색 블록 정합은 최적의 성능을 나타내지만, 많은 계산량을 갖는 단점이 있기 때문에 계산량을 줄이기 위한 많은 알고리듬이 발표되었다. 본 알고리듬은 한 프레임내에서 영상이 복잡한 부분에서는 많은 수의 화소를 정합에 이용하며, 단순한 부분에서는 적은 수의 화소를 샘플링 하여 보다 적은 계산량으로 움직임 벡터를 산출한다. 제안된 알고리듬은 전역 탐색 블록 정합 알고리듬에 대해서 연산량을 31.52%로 줄였으며, 97.76%의 PSNR 을 보여주었다. 이는 종래의 부분 탐색 알고리듬들에 비해 뒤지지 않는 성능을 나타낸다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.235-237
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1998
벡터양자화기의 부호화 단계에서 계산량을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 벡터양자화기의 부호화는 주어진 입력벡터에 가장 가까운 코드워드를 찾는 것인데 모든 코드워드와 거리계산을 필요로 하기 때문에 많은 계산량이 소요되믈 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 입력벡터와 코드워드와의 유클리디안 거리계산 대신에 벡터 차의 절대값 합을 이용하여 주어진 입력벡터에 최단거리의 코드워드가 될 수 없는 코드워드를 제외함으로써 유클리디안 거리계산을 최소화하여 계산량을 줄이는 알고리즘을 제안된 방법을 고정 소수점 연산을 이용한 DSP 칩에 효과적이며 이는 실험 결과를 통하여 확증할 수 있다.
본 논문에서는 예측오차의 분포와 비트할당표를 이용하여 계산량을 줄이는 방법으로 직접 2차원 WHT를 계산한 다음 상수행렬을 곱함으로써 2차원 DCT 를 계산하는 방법을 제안하였다. 이 2차원 고속 DCT 알고리즘은 곱셈이 마지막 단계에 집중되어 있으며, 따라서 변환계수 중에서 양자화 과정에서 제외되는 변환계수의 수에 비례하여 계산량을 줄일 수 있는 특징이 있다. 계산량 비교를 위하여, 예측오차에 대한 비교할당표에 할당된 DCT계수만을 구하고자 할 때의 계산량을 산출한 결과, 제안한 방식은 변환부호화에 할당된 화소당 평균 비트율이 0.6비트 이하일 때, 기존의 알고리즘 중에서 가장 계산량이 적은 고속 DCT 알고리즘 보다 계산량이 적게 되어, 변환부호화의 계산량 감축에 기여할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 멀티코어 프로세서 상에서 실시간 작업들의 데드라인들을 만족하면서 전력 소모량의 확률적 기대값을 최소화하는 문제를 해결하는 스케쥴링 기법을 제시하였다. 제시된 기법에서는 주어진 작업들의 불확실한 계산량을 과거의 계산량 분포에 기반하여 확률적 계산량으로 변환하고, 한정된 개수의 이산적 클락 주파수 값들을 이용하여 변환된 확률적 계산량의 전력 소모 기대 값을 최소화한다. 또한 시스템의 부하량이 적을 때에는 누수 전력을 고려하여 전체 코어들 중에서 일부의 코어들만을 사용하고 나머지 코어들의 전원을 소등시켜서 전력 소모량을 줄인다. 성능평가 실험에서 제시된 기법이 기존 방법의 전력 소모량을 최대 69%까지 감소시킴을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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