2003년에 영상압축의 표준으로 제시된 H.264/AVC의 압축성능은 대부분 Context-based Adaptive Binary Arithmetic Codes (CAHAC)라는 새로운 엔트로피 코딩에 기인한 것이다. 그러나, CABAC의 뛰어난 성능에도 불구하고 복잡한 처리과정 때문에 하드웨어로 구현하기가 상당히 곤란하다. 곱셈기가 없는 알고리즘임에도 불구하고 영역(range), 오프셋(offset), 그리고 컨텍스트 변수들(context varivales)을 순차적으로 구해야 하기 때문이다. 이 논문에서는 한번에 최대 두 비트를 디코딩 할 수 있는 예측기법을 통하여 CARAC의 전체적인 디코딩 시간을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 한 비트를 디코딩하기 위해서는 두 개의 심볼(a set of binary symbols)에 대한 확률분포를 사전에 알아야 하지만, 제안된 방법에서는 두 비트를 동시에 디코딩할 수 있도록 네 개의 심볼(two sets of binary symbols)에 대한 확률 분포를 예측하여 디코더에 제공한다. 제안된 예측기법을 CABAC 디코더에 적용한 결과, 기존보다 10-13%의 복호시간을 단축하는 효과를 가졌다. 논문에서 제안된 예측기법을 통한 고속디코더의 구현은 확률을 기반으로 하는 신호처리에 사용되어 고속의 시스템을 구성하는데 효과적으로 적용될 수 있다.
컴퓨터 시스템의 설계는 알고리즘 수준의 모델링에서부터 시제품 수준까지 시스템을 구체화해 나가는 일련의 과정이다. 시스템 구현의 구체화 과정에는 단순하고 반복적인 구현이 많이 포함되며, 이 과정에서 많은 오류가 발생한다. 이러한 오류는 개발자가 알고리즘 수준에서는 드러나지 않는 복잡하고 아키텍처 의존적인 하드웨어-소프트웨어 동기화 메커니즘의 개발과 같은 시스템 구현의 구체화 과정을 모두 떠안고 있기 때문에 발생하는 것이다. 이 논문에서는, 이러한 문제를 극복하기 위하여, 알고리즘을 데이터 플로우로 모델링하면 이로부터 합성 가능한 하드웨어 플랫폼과 동기화 로직, 그리고 동기화를 위한 드라이버 소프트웨어 일제를 자동 생성하는 설계 과정을 제시하고자 한다. 제시된 설계 과정은 자체 개발한 통합 설계 도구 상에 구현되었으며, 이를 통해서 개발된 H.263 디코더 예제를 상용의 RTL 통합 시뮬레이션 도구인 Seamless CVE와, SoC 프로토타이핑 환경인 Altera Excalibur 시스템 상에서 테스트하여 그 완성도를 검증하였다.
소스 코드 식별자의 이름을 잘 정하는 것은 소프트웨어 엔지니어링에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 프로그램 엔티티의 의미있고 간결한 이름은 코드 이해도에 중요한 역할을 하며, 소프트웨어 유지보수 관리 비용을 줄이는 데에 큰 효과가 있다. 이러한 코드 식별자 중 평균적으로 가장 복잡한 식별자는 '메소드 이름'으로 알려져 있다. 본 논문에서는 메소드 내용과 일관성 있는 적절한 메소드 이름 생성을 자연어 처리 태스크 중 하나인 '추상적 텍스트 요약'으로 치환하여 수행하는 트랜스포머 기반의 인코더-디코더 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Github 오픈소스를 크롤링한 Java 데이터셋에서 기존 최신 메소드 이름 생성 모델보다 약 50% 이상의 성능향상을 보였다. 이를 통해 적절한 메소드 작명에 필요한 비용 절감 달성 및 다양한 소스 코드 관련 태스크를 언어 모델의 성능을 활용하여 해결하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 ITU-T의 SG15에서 채택된 G.729.1 광대역 음성 코덱을 ARM926EJ-S(R) 프로세서 코어에 적용하기 위해 기본연산자 및 산술기능 함수를 포함한 G.729.1 코덱 프로그램 일부를 어셈블리어로 변환하여 실시간으로 동작하도록 구현한 절차 및 결과를 기술하였다. G.729.1은 $8{\sim}32kbps$의 가변 전송률을 갖는 ITU-T 표준 광대역 음성 코덱이며, 입력신호는 8kHz 또는 16 kHz로 샘플링 되어 샘플 당 16 비트로 양자화된 PCM 신호를 입력받는다. 이 코덱은 앞서 표준화된 G.729 및 0.729A와 상호 호환이 가능하며 음질 향상을 위해 기존의 협대역($300{\sim}3,400Hz$)에 비해 대역폭을 광대역($50{\sim}7,000Hz$)으로 확장한 버전이다. 실시간으로 구현된 G.729.1 광대역 음성 코덱은 32kbps에서 인코더와 디코더 부분이 각각 약 31.2 MCPS 및 22.8 MCPS의 복잡도를 가지며, 실제 임베디드 시스템에서의 실행 시간은 인코더와 디코더 평균 6.75ms와 4.76ms로 총 11.5ms가 걸렸다. 또한 이 코덱은 ITU-T에서 제공하는 모든 테스트 벡터에 대해 비트 단위로 정확하게 시험하여 통과하였으며, 실제 인터넷 전화기에 적용한 실시간 음성통화에서 정상적으로 동작하였다.
디지털 멀티미디어 방송(DMB)은 대용량의 멀티미디어 정보를 무선환경의 이동체에 전송하기 위해 제안된 방식이다. 이러한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 DM시스템은 COFDM 변조방식을 사용하여 다중 경로 페이딩 현상을 극복하고, 동시에 강력한 채널오류 정정 능력을 필요로 한다. DMB 수신기를 위한 비터비 디코더(구속장 7, code rate 1/4)는 가변 부호화된 데이터의 복호화를 수행해야 하고, 방송시스템이므로 실시간으로 동작하기 위해서 효율적인 구조를 가져야 한다. 따라서 DMB 시스템을 위한 비터비 디코더를 구현하기 위해서는 복호화 과정을 고속으로 수행할 수 있는 별도의 전용 하드웨어 모듈을 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있는 결합된 Add-Compare-Select(ACS)와 Path Metric Normalization(PMN)구조를 새롭게 제안하고자 한다. PMN구조에서의 단점인 comparison tree에 의한 임계 경로(critical path)의 문제를 고정치(fixed value)에 의한 선택 알고리즘을 적용함으로써 고속 동작이 가능하게 하였고, ACS구조에서는 분할 기법(decomposition method)과 선계산(pre-computation)을 이용하여 덧셈기, 비교기, 표준화기의 복잡도를 줄일 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과 펑처드 비터비 디코더는 일반적인 구조를 적용했을 때 보다 면적 $3.78\%$, 전력소모 $12.22\%$, 최대 게이트 지연 $23.80\%$의 감소율을 보였다.
최근 영상 디코더 시스템에서 소모전력을 절감하기 위한 방안으로 DVFS (Dynamic Voltage and Frequency Scaling) 방식을 적용한 알고리즘 들이 제안되고 있다. 이에 저자들은 논문[1]에서 전력소모를 최소화할 수 있는 스케줄링 알고리즘을 제시하였다. 이 알고리즘은 수학적으로 최적의 결과를 보장하지만, 사전에 화면 당 디코딩 계산양을 알 수 있다는 조건이 만족하여야 한다. 그러나 실제응용에서 이 조건은 만족되기 어려운 경우가 종종 존재한다. 본 논문에서는 이 제약사항을 극복하는 방안으로, 프레임의 데이터크기로 프레임의 디코딩 계산양을 예측하는 기법에 기초한 수정된 알고리즘을 제안한다. 실제 영상에서 추출된 데이터를 이용한 결과, 계산양 예측 알고리즘은 평균적으로 90%이상의 정확도를 보였으며, 따라서 계산양 예측 기법과 임계점에서의 프래임 크기 20% 내외의 완충버퍼 마진을 적용한 수정한 알고리즘은 버퍼 고갈과 넘침이 일어나지 않으며, 최적알고리즘과 비교할 때 거의 동일한 성능 (1~2% 이하의 성능저하)을 보이는 것을 확인하였다.
본 고에서는 비디오로부터 coherent story를 학습하여 비디오 스토리를 재현할 수 있는 스토리 학습/재현 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 연속 이벤트 순서를 감독학습 정보로 사용함으로써 각 에피소드들이 은닉 공간 상에서 궤적 형태를 가지도록 유도하여, 순서정보와 의미정보를 함께 다룰 수 있는 복합된 표현 공간을 구축하고자 한다. 이를 위해 유아용 비디오 시리즈를 학습데이터로 활용하였다. 이는 이야기 구성의 특성, 내러티브 순서, 복잡도 면에서 여러 장점이 있다. 여기에 연속 이벤트 임베딩을 반영한 인코더-디코더 구조를 구축하고, 은닉 공간 상의 시퀀스의 모델링에 양방향 LSTM을 학습시키되 여러 스텝의 서열 데이터 생성을 고려하였다. '뽀롱뽀롱 뽀로로' 시리즈 비디오로부터 추출된 약 200 개의 에피소드를 이용하여 실험결과를 보였다. 실험을 통해 에피소드들이 은닉공간에서 궤적 형태를 갖는 것과 일부 큐가 주어졌을 때 스토리를 재현하는 문제에 적용할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 차세대 100-Gb/s급 광통신 시스템을 위한 3-병렬 Reed-Solomon (RS) 디코더 기반의 고속 Forward Error Correction (FEC) 구조를 제안한다. 제안된 16채널 RS기반 FEC 구조는 4개의 신드롬 계산 블록이 1개의 Key Equation Solver (KES) 블록을 공유하는 3-병렬 4채널 RS 기반 FEC 구조 4개로 구성되어 있다. 제안하는 100-Gb/s RS 기반 FEC는 1.2V의 공급전압의 $0.13{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 구현하였다. 구현 결과 제안된 RS기반 FEC 구조는 300MHz의 동작 주파수에서 115-Gb/s 의 데이터 처리율을 가지며, 기존의 RS 기반 FEC 구조에 비해 높은 데이터 처리율과 낮은 하드웨어 복잡도를 보여주고 있다.
본 논문에서는 고성능 수퍼스칼라 마이크로프로세서에 적합하고, IEEE 754 표준을 준수하는 고성능 부동 소수점 유닛의 구조를 설계한다. 부동 소수점 AU에서는 비정규화 수 처리를 모두 하드웨어적으로 지원하면서 추가적인 지연 시간이 생기지 않도록 점진적 언더플로우 예측 기법을 제안 구현한다. 부동 소수점 제산/제곱근기는 기존의 고정적인 길이의 몫을 구하는 방식과 달리 매 사이클마다 가변적인 길이의 몫을 구하는 구조를 채택하여 성능과 설계 복잡도 면에서 SRT 알고리즘에 의한 구현 보다 우수하도록 설계한다. 또한, 수퍼스칼라 마이크로프로세서에 이식이 용이하도록 익셉션 예측 기법을 세분화하여 적용하며, 제산 연산에서의 익셉션 예측에 필요한 스톨사이클을 제거하도록 한다. 설계된 부동 소수점 AU와 제산/제곱근기는 부동 소수점 유닛의 구성요소인 명령어 디코더, 레지스터 파일, 메모리 모델, 승산기 등과 통합되어 기능과 성능을 검증하였다.
분산 동영상 코딩 (Distributed video coding)은 Slepian과 Wolf 그리고 Wyner와 Ziv의 정보 이론에 기반을 둔 새로운 동영상 압축 패러다임이다. 수신측의 보조정보를 이용하는 손실 압축인 분산 동영상 코딩은 계산의 복잡도를 디코더쪽으로 옮김으로써 적은 연산량의 동영상 인코딩을 가능하게 한다. RD 성능은 기존의 인트라 프레임 코딩보다 뛰어나지만 움직임 보상 (motion-compensated) 기반 인터 프레임 코딩의 성능에는 미치지 못한다. 본 논문은 DV근의 기본 개념과 구조에 대하여 소개하고 실험을 통하여 코딩 방식에 따른 성능을 비교 분석하며 나아가 공간 계층화 코더로서의 DVC의 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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