본 논문은 OCP(Open Core Protocol)에 호환되는 파이프라인 구조를 가진 시스템 버스와 MPEG 시스템에 적합한 메모리 버스로 구성된 계층 구조를 가지는 새로운 동기 세그먼트 버스를 제안한다. 이 구조는 MPEG 시스템의 모바일 제품에 사용되는 영상 데이터 처리를 위한 메모리 인터페이스에 기반을 둔 버스 구조와 멀티 마스터와 멀티 슬레이브를 사용하여 고성능의 다중 처리를 위한 양방향 다중 버스 구조(hi-direction multiple bus architecture)를 가진다. 효율적인 데이터 처리를 위하여 파이프라인 스테이지와 결합된 마스터와 슬레이브의 주소번지가 latency를 결정하며, 시스템의 특성에 따라서 각각의 IP 코어를 배치하였다. 제안된 버스는 저전력 구현을 위하여 세그먼트 버스 구조를 가지고, 멀티미디어 SoC 시스템의 성능 저하 없이 다중 작업이 가능한 구조를 가지며 확장이 가능하다. 제안된 버스 구조는 AMBA와 비교하였을 때 bandwidth는 3.7배 증가하였고 latency는 0.25배 감소하였다.
최근에 3차원 데이터는 그 크기가 상당히 커지고 있으며, 이에 따라 3D 그래픽 파이프라인에 데이터를 전송할 때 메모리 버스 대역폭의 병목 현상에 대한 문제가 크게 대두되고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 모델링된 3차원 데이터의 위상 정보를 압축하여 보내는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 3차원 데이터의 위상 정보를 효율적으로 압축하는 방법과 자료구조를 제안하였다. 기존의 위상 압축 방법들의 선형적인 탐색 방법에 비해 보다 효율적인 나선형 깊이 우선 탐색 방법을 사용하였다. 제안하는 방법은 이미 탐색한 정점들의 재사용도를 높임으로써 압축과정에서 생성되는 허프만 테이블의 크기를 줄였고 전체적으로 압축되는 데이터의 크기도 보다 줄였다. 실험한 결과, 비트수/정점이 평균 1.7 정도이었고, 비트수/폴리곤이 평균 1.3 정도고 이전 방법들보다 1.5배에서 2.5배정도 나은 결과를 보였다.
2017년 현재 수많은 VR콘텐츠가 소개됨으로써 대중들의 VR에 대한 관심과 다양한 기술이 발전을 하고 있다. VR 콘텐츠는 $360^{\circ}$실사 촬영 제작환경의 어려움으로 인해 게임과 인터렉티브라는 장르에 편중되어 있는 것 또한 사실이다. 실사촬영에서의 조명은 영상 미학적 차원에서 중요한 요소 중에 하나이며 특정 캐릭터의 내적 표현 부분에서도 조명의 역할이 매우 중요하다. 실사 기반의 $360^{\circ}$VR콘텐츠는 조명설정에 따라 노출에 대한 부분과 제작환경의 어려움으로 인해 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 실사 촬영된 영상데이터를 기반으로 리라이팅 기술을 이용하여 실사 이미지의 양안시차에 3차원 정보 값을 생성한다. 생성된 3차원 정보 값은 뎁스 맵으로 변환하는 기술과 3D 공간에서 형성된 면에 가상의 조명을 설치하여 리라이팅 기술을 접목한다. 실제 조명과 가상의 조명의 영상데이터의 결과 이미지를 비교분석하여 리라이팅의 기술을 VR제작 파이프라인에 적용하여 조명 노출에 대한 문제점을 해결하고자 한다.
3D 그래픽을 처리하는 연산 과정에는 고정적인 연산만을 수행하는 영역과 Shader 등과 같은 명령어에 의한 프로그래밍이 요구되는 영역이 구분되어 있다. 이러한 3D 파이프라인의 특성을 고려하여 fixed 구조로 설계한 graphics hardware와 명령어 기반의 programmable hardware를 혼합한 구조로 설계하면 효율적인 그래픽 처리가 가능하다. 본 논문에서는 이러한 혼합 구조에 적합한 OpenGL ES(Open Graphics Library Embedded System) 2.0을 지원하는 Fragment Shader를 설계하였다. fixed hardware와 Shader간 데이터 입출력으로 인해 발생할 수 있는 전체 파이프라인의 지연을 줄일 수 있도록 내부 인터페이스를 최적화하였으며 Shader 내부 레지스터 그룹을 interleaved 구조로 설계하여 레지스터 면적과 처리 속도를 개선하였다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 환경에서 유전체 서열 분석 도구들을 벤치마크 하기 위한 시스템을 개발하고 실제 유전체 데이터를 이용하여 성능을 비교하였다. 이 벤치마크 시스템은 유전체 분석 파이프라인 절차에 따라 다양한 분석 도구들을 CPU 멀티 코어와 GPU 매니 코어 환경에서 선택적으로 구동할 수 있도록 지원한다. 따라서, 서로 다른 환경에서 수행된 다양한 유전자 분석 도구의 성능을 실제 유전체 서열 데이터를 이용하여 비교하고 시각화할 수 있다.
형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.
형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.
재순위화기 연구는 주로 파이프라인 과정 설계, 데이터 증강, 학습 함수 개선, 혹은 대규모 언어 모델의 지식 활용 등에 집중되어있다. 이러한 연구들은 좋은 성능 상승을 이끌어주었지만 실제 적용이 힘들 뿐만 아니라 학습 비용이 크게 발생한다는 한계점을 가지고 있다. 더 나아가 주어진 데이터 집합만을 활용해서는 보다 더 세부적인 학습 신호를 주기 어렵다는 단점 또한 존재한다. 최근 자연어처리 분야의 연구에서는 피드백을 인위적으로 생성하여 반영하여 모델 성능 상승을 이끄는 연구가 제안되었다. 본 연구는, 이러한 연구를 바탕으로 질의와 문서 간의 함의 관계 점수를 피드백으로 사용 및 재순위화기 모델로의 반영을 제안한다. 재순위화기 모델에 대해 피드백을 반영하는것은 그렇지 않은 모델 대비하여 성능 상승을 이끌며 피드백 반영이 더 좋은 표상 도출에 도움이 됨을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 동영상의 실시간 Full HD 영상$(1920{\times}1080@30fps)$ 부호화를 위한 하드웨어 기반의 CAVLC 엔트로피 부호화기 구조를 제안한다 한 매크로 블록 당 AC 계수 376개 와 DC 계수 8개 총 384개의 데이터가 존재 할 수 있다. 실시간으로 처리하기 위해서는 최대 384개의 데이터를 모두 처리해야 한다. 데이터를 효율 적으로 처리하기 위해 병렬 처리, 파이프라인 처리를 사용, 블록당 16개의 데이터 이후의 존재하는 불필요한 '0' 제거로 동작 cycle를 최소화하였다. 설계된 모듈은 한 매크로 블록당 최대의 384개의 데이터를 469cycle로 처리한다. CAVLC 구조를 검증하기 위하여 JM 9.4부터 reference C를 개발하였으며, reference C로부터 test vector를 추출하여 설계 된 회로를 검증하였다.
PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 과거 슈퍼컴퓨터 급에서나 가능하였던 대용량 데이터의 볼륨 렌더링을 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. 특히, PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더는 기존의 고정된 그래픽스 파이프라인에서 벗어나 사용자가 렌더링 과정에 개입하여 프로그래밍을 할 수 있도록 하여 많은 각광을 받고 있다. 그러나 그래픽스 하드웨어의 텍스쳐 메모리의 크기보다 큰 볼륨 데이터의 가시화는 아직까지 충분히 빠르지 못하며 텍스쳐의 압축으로 인하여 영상 품질도 좋지 못하다. 본 논문에서는 이러한 그래픽스 하드웨어의 프로그래밍 기능 중 꼭지점 좌표 및 텍스쳐 좌프의 조작, 그리고 픽셀 쉐이더를 통한 퐁 쉐이딩 연산을 이용하여 그래픽스 하드웨어의 메모리 크기보다 큰 대용량 볼륨 데이터를 고품질로 가시화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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