본 논문에서는 블록 대각화 프리코딩 기법을 사용하는 다중 사용자 MIMO-OFDM 하향링크 시스템에서 전체시스템의 복잡도와 계산양을 감소시키기 위한 선형 보간법 기반 블록 대각화 프리코딩 근사화 기법을 제안한다. 일반적인 블록 대각화 프리코팅 기법을 다중 사용자 MIMO-OFDM 시스템에 그대로 적용할 경우 계산양이 부반송파의 수에 비례하여 증가하는 단점이 존재한다. 제안하는 선형 보간법 기반 블록 대각화 프리코딩 근사화 기법은 시스템의 복잡도와 계산양을 감소시키기 위하여 선형 보간법을 프리코딩 행렬의 근사화에 사용하여 성능을 최대한 유지하면서 계산양을 매우 크게 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안된 선형 보간법 기반 블록 다각화 프리코딩 근사화 기법을 이용하여 시스템의 계산양을 매우 감소시킬 수 있음을 모의실험을 통해 증명했다.
H.264|AVC는 인트라 부호화 효율을 높이기 위해 공간 영역에서 주변 화소를 이용하여 다양한 방향에 대한 율-왜곡 최적화 기법을 사용하여 최적의 인트라 예측 모드를 선택한다. 하지만 율-왜곡 최적화 기법을 사용함에 따라 인트라 부호화에 높은 복잡도가 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 인트라 예측 모드 결정의 연산 복잡도를 감소시키고자 사전에 인트라 4x4 예측 모드들의 SATD(Sum of Absolute Transform Difference)를 계산하여 조기에 최우선 모드(Most Probable Mode)를 선택하는 방법을 제안하고, SATD의 값에 따라 제한된 후보 모드에 대해서만 율-왜곡 최적화를 수행하여 연산 복잡도를 감소하는 방법을 제안한다. 또한 Vertical, Horizontal 그리고 DC모드는 인트라 $4{\times}4$와 인트라 $16{\times}16$의 공통적인 모드이므로 인트라 $4{\times}4$에서 계산되어진 SATD값을 이용하여 인트라 $16{\times}16$에서의 SAD 계산 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 빠른 인트라 예측 모드 결정 기법은 연산 복잡도는 평균 61.4% 감소 시킨 반면 부호화 손실은 평균 3.09%에 불과하였다.
Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 시스템은 높은 peak-to-average power ratio(PAR) 문제를 가진다. 일반적으로, partial transmit sequence(PTS) 기법을 이용하여 최적의 PAR 감소 성능을 얻기 위해서는 나눈 부블록의 수와 위상 요소 (rotation factor)에 관한 모든 탐색을 해야 한다. 나눈 부블록 수와 factor 수가 많을수록 PAR 감소 성능은 그 만큼 증가하지만, 그에 비례하여 복잡성과 계산량 또한 지수적으로 증가하여 송신기에서의 시간지연과 전력소비를 초래한다. 따라서, PAR 감소 성능을 낮추면서 복잡성 또한 줄일 수 있는 방법이 요구된다. 하지만, 성능과 계산의 복잡성 사이에는 트레이드오프가 존재하여, 두가지를 동시에 줄이는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는, 성능과 복잡성 사이의 최적의 트레이드오프에 대해 분석하고, 제안한 PTS 기법의 성능을 기존의 복잡한 PTS 기법과 비교한다.
본 논문에서는 화면내 예측의 계산 복잡도를 감소시키기 위한 방법을 제안한다. HM2.0 의 화면내 예측방법인 각도에 의한 예측(Angular prediction)은 예측 대상블록 내부의 각 샘플이 예측하기 위해 사용하는 참조샘플로부터 정수단위의 위치에 있지 않을 경우 참조 샘플들을 보간 하여 예측을 수행한다. 이러한 방법은 예측 대상 블록의 크기가 커질수록 보간 하는 횟수가 증가하고 계산 복잡도가 증가하는 단점이 있다. 제안하는 방법은 한번의 보간으로 복수의 샘플들을 예측함으로써 보간 횟수를 줄이고 결과적으로 계산의 복잡도를 줄인다. PU_32x32 에 대해 제안하는 방법을 적용하였을 경우, 보간하는 횟수는 HM2.0 대비 1/2 배 또는 1/4 배 가까이 감소하고 성능 저하는 High-Efficiency(HE)에서 0.1% 또는 0.2% 정도로 미미하게 나타났다.
본 논문에서는 연판정 간섭 소거 최소 자승-오류(soft interference cancellation and minimum mean squared-error; SIC-MMSE) 방법을 이용한 새로운 에너지 효율적 다중안테나(multi-input multi-output; MIMO) 검출 기법을 소개한다. SIC-MMSE 방법의 가장 큰 계산 복잡도는 복소 행렬에 대하여 안테나 개수 만큼의 여러 번 역행렬 계산을 해야 하는데 있다. 본 논문에서는 행렬에 대한 테일러 시리즈 확장(Taylor series expansion) 기법을 이용하여 안테나 개수에 상관없이 단 한번의 역행렬 계산만을 필요로 하는 방법을 제안하며, 이와 같은 방법을 이용하여 계산의 복잡도를 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법의 복잡도 감소 효과는 안테나 개수가 증가함에 따라 더 크게 나타난다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 기법이 기존의 SIC-MMSE 기법에 비하여 더 적은 복잡도로 거의 동일한 성능을 도출할 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) 시스템의 Peak-to-Average Power Ratio(PAPR) 성능을 향상시키기 위한 목적으로 Selective Mapping(SLM)과 Partial Transmit Sequence(PTS)기법을 결합하는 방식에 있어서, 늘어나는 계산량을 감소시키는 방법을 제안한다. PAPR의 감소효율을 높이고자 하는 많은 기법 중에 SLM과PTS기법에 관한 활발한 연구가 진행되어 왔을 뿐만 아니라, SLM과PTS을 결합한 기법에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 결합기법에 있어서는, 복잡성이 크게 증가하는 문제가 존재하는데, 이러한 계산량의 복잡성을 줄이는 방법으로, 본 논문에서는 N-point IFFT 알고리즘을 도입한 SLM과 PTS 기법들로 결합된 새로운 시스템을 제안하였다. 이 방법은 SLM과 PTS와의 단순 결합에 비하여 시스템의 계산량의 복잡성을 감소시키는 결과를 가져다준다. 제안된 기법에서의 계산량의 감소는 N-Point IFFT의 과정에서 생성되는 n개의 단계 중의 최적의 결과를 내는 단계에서 위상 시퀀스와 부블럭 인덱스를 곱함으로써 계산의 복잡성을 낮추어 주는 과정을 통하여 이룬다. 제안된 알고리즘의 성능의 우수성은 시뮬레이션을 통하여 실험적인 부분을 나타냈으며, 또한 해석적인 방법을 통하여 계산량이 감소함을 보였다.
Orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) 시스템은 peak-to-average power ratio(PAR) 문제를 가진다. 일반적으로, partial transmit sequence(PTS) 기법을 이용하여 최적의 PAR 감소 성능을 얻기 위해서는 나눈 부블록의 수와 위상 요소(phase factor)에 관한 모든 탐색을 해야 한다 나눈 부블록 수와 위상 요소 수가 많을수록 PAR 감소 성능은 더 개선되지만, 계산량 또한 부블록 수에 따라 지수적으로 증가하여 송신기의 복잡도와 처리시간지연을 초래한다. 따라서 전송되는 신호의 PAR을 최적에 가깝게 줄이면서 동시에 계산량도 함께 줄일 수 있는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 PTS 기법에서 최적의 PAR 감소 성능을 갖는 위상 요소를 찾기 위해 최적화 문제에 많이 사용되고 있는 유전자 알고리즘(Genetic Algerian: GA)을 이용함으로써 PAR 문제를 해결하고, 동시에 계산량도 함께 감소시켜 송신기의 복잡도와 처리시간 지연을 줄이는 기법을 제안하며, 제안된 기법의 PAR 감소 성능과 계산량을 기존의 제안된 방법들과 비교하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 기법이 적은 계산량으로도 일반기법에 더 가까운 PAR 감소 성능을 가짐을 보였다.
사생활 보호에 대한 인식이 커지고, 인터넷 시대에 접어들면서 네트워크 기반의 보안시스템의 개발이 활발하다. 실시간 비디오 카메라를 통한 움직이는 물체를 검출하기 위해서는 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 대처해야 한다. 이러한 많은 요소들을 고려하여 움직이는 물체를 검출하려면 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 또한, 카메라의 영상크기가 증가함에 따라 움직이는 물체를 검출하기 위해서 더 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 본 논문에서는 기존의 통상적인 움직임 검출방법 과 적응적 배경방식인 '물체 검출을 위한 동적인 장면의 베이시안 모델링 기반 물체 검출 방법'을 분석하고, 실시간으로 처리되는 동적 비디오 영상에서 이동 물체를 검출하는 과정에서의 영상의 크기가 커지고, 이동하는 물체의 개수가 많아짐에 따라 발생되는 계산의 복잡도를 'CPU 성능과 영상 resize 를 이용한 계산 복잡도 감소 방법'을 통해 초당 프레임 처리속도를 유지시키는 방법을 제시한다.
본 논문은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 화자식별에서 급격한 계산 복잡도 감소를 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 GMM 기반의 화자식별 시스템은 테스트 발성의 길이, 등록 화자의 수, GMM의 크기 등 크게 세 가지 요인에 비례하는 많은 계산 복잡도를 가진다. 이러한 점은 화자식별 시스템이 다양한 응용분야에 적용되는 것을 막는 큰 요인이기에 계산 복잡도와 식별 성능 사이의 trade-off 관계는 실제 적용을 위해 가장 중요한 고려요소이다. 식별 성능을 거의 그대로 유지하면서 최대한 계산 복잡도를 감소시키기 위해 우리는 Universal Background Model (UBM) 클러스터링 접근 방법을 제시하고, 또한 이 방법은 실시간 구조의 화자식별에 적용할 수 있다는 것을 보여준다. 제안한 방법의 실험을 통해 미미한 정도의 식별 성능 저하에서 speed-up factor 6의 결과를 얻을 수 있었다.
최근 초고화질 해상도(UHD) 영상 서비스에 따른 기존의 비디오 압축 기술인 H.264/AVC 대비 두 배 이상의 압축 성능을 가지는 HEVC(High-Efficiency Video Codec)의 표준화가 완료되었다. 그러나 높은 압축 효과를 얻기 위하여 복잡한 연산이 필요한 기법들이 많이 도입되어 HEVC의 부호화 복잡도는 H.264/AVC보다 크게 증가되었다. 예로써 HEVC의 화면내 예측 부호화는 예측 방향를 최대 35개까지 확장함으로써 기존 H.264/AVC에 비해서 향상된 부호화 효율을 갖지만 화면내 부호화의 복잡도는 크게 증가되어 복잡도 감소 기법이 필요하다. 본 논문은 화면내 예측 부호화에 사용되는 예측 방향 35가지를 비디오 해상도와 양자화 파라미터 크기를 고려하여 4가지 모드로 나누고 비디오 해상도의 따른 PU(Prediction Unit)의 크기의 점유율에 따라 예측 방향 개수를 변경함으로써 계산 복잡도를 감소시키는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법을 적용함으로써 대략 2%의 BD-rate 증가로 부호화 시간을 4% 감소시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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