본 논문에서는 모바일 기기의 프로세서 처리 능력과 메모리 용량의 제한에 관계없이 거대 크기의 이미지를 게임의 배경으로 사용하기 위한 타일화된 이미지 압축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 압축 효율 측면에서는 하나의 PNG 파일로 압축하는 방법과 유사하나 모바일 단말기의 메모리 제한으로 인한 디코딩 가능한 이미지의 크기 제한 문제를 해결할 수 있음을 보였다. 또한 실행 시 부분 디코딩 기법을 적용하여 단말기 화면에 출력되는 이미지 부분만 디코딩하여 출력함으로 초기의 대규모 이미지의 로딩 시간을 줄일 수 있음을 보였다.
본 연구는 IoT 센싱 데이터의 무 손실 실시간 전송에 활용 가능한 BL-beta 코드의 엔코딩 및 디코딩 성능 개선을 통해 효과적으로 압축 데이터를 실시간으로 전송하고, 해독할 수 있도록 로직을 개선한 결과에 대한 연구이다. BL-beta 코드의 엔코딩 과정에는 비교적 연산 부담이 큰 로그 함수와 지수 함수, 나눗셈 및 제곱근 연산 등이 포함되어 있는데 이를 개선하여 비트 연산과 이진수 패턴 분석 그리고 비트 패턴을 이용한 뉴턴-랩슨 방법의 초기 값 설정을 통해 빠르게 데이터를 BL-beta 코드로 엔코딩 및 디코딩 할 수 있는 새로운 규칙성을 발견하였으며 이를 적용하여 기존 연구와 비교하여 알고리즘의 엔코딩 속도를 평균 24.8%, 디코딩 속도를 평균 5.3% 개선하였다.
최근 모바일폰에 500만 화소 이상의 카메라 모듈이 장착되는 등 모바일 장치에서 고해상도 영상의 인코딩 및 디코딩에 대한 요구가 크게 늘어남에 따라 저성능 시스템에서 실시간으로 동작하는 영상 코덱 구현에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 JPEG 디코딩의 마지막 단계인 컬러변환 과정에 대해 계산 복잡도를 최적화하는 기법을 제안하고 성능을 평가하였다. 제안된 기법은 JPEG 디코딩 과정에서 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 변환과 컬러변환 간의 선형성을 바탕으로 이들 연산 순서를 재배열함으로써 컬러변환 과정에서 요구되는 계산 횟수를 줄이고, 재배열된 부동소수점 연산에 대해 정수 맵핑을 적용하여 계산 복잡도를 줄임으로써 실행시간을 최적화하였다. 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능 평가를 통해 제안된 기법이 기존의 컬러변환 기법들과 비교하여 실행시간을 크게 단축함을 얄 수 있었으나 복원 영상의 화질이 상대적으로 저하됨을 확인하였다.
최근 방송 기술과 디스플레이 기기의 발전으로 인해 대형 파노라마 영상, 4K Ultra High Definition (UHD) 방송 등 초고해상도 영상의 수요가 점차 증가되고 있다. 특히 초고해상도 영상을 HEVC로 인코딩 혹은 디코딩 할 때 매우 높은 복잡도가 요구된다. 이러한 복잡한 인코딩 및 디코딩 과정뿐만 아니라 HEVC로 부호화된 비트스트림의 비트율 변경을 가속화하기 위해서 최근 GPU 기반의 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 NVIDIA에서 제공하는 라이브러리 Transcoder를 이용하여 관련 옵션 및 관심 영역의 QP 값을 제어하여 원하는 영역의 화질을 조절함으로써 방법을 실험하였다. 본 방법은 향후 다수가 촬영한 영상들에서의 중복 비트율 감소를 통한 영상 콘텐츠 관리에 유용할 것으로 판단된다.
게임에서 캐릭터가 현재 위치에서 목적지까지 경로를 탐색하는 것은 매우 중요하다. 특히, 오브젝트나 벽 등의 장애물들이 배치된 복잡한 게임 맵에서는 이러한 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아 이동해야 한다. 본 논문에서는 복잡한 게임 맵 상에서 캐릭터가 목적지까지 최단 경로를 탐색하는 방법으로 유전자 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 유전자 알고리즘은 모집단(Population)을 구성하는 염색체의 인코딩 및 디코딩, 진화를 위한 연산자인 교차연산(Crossover)과 돌연변이연산(Mutation), 그리고 염색체를 평가하는 목적함수로 구성된다. 본 논문에서는 염색체 구성을 시작 노드에서 목적지 노드까지의 전체 노드로 구성하기 보다는 캐릭터의 현재노드에서 이동할 수 있는 8방향만으로 구성하여 염색체의 크기를 줄였고, 이를 통해 염색체의 인코딩과 디코딩 연산 시간을 줄일 수 있었다.
스피어 디코딩은 MIMO 심볼검출 기법 중 가장 유망한 기법 중 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 새로운 2 레벨 탐색 스피어 디코딩 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 심볼검출 시에 성능향상에 영향을 줄 수 있는 유용한 후보군이 이전 단계에서 버려지는 것을 피하기 위해서, 2 레벨 트리 탐색을 동시에 수행한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘이 BER 측면에서 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 확인하였다.
문자 인코딩은 컴퓨터에 저장하거나 네트워크상에서 전송하기 위해 문서를 이진화 하는 방법이다. 문자 인코딩은 고유의 문자 코드 테이블을 이용하여 문서를 이진화 하기 때문에, 문서에 적용된 문자 인코딩과 다른 문자 인코딩을 이용하여 디코딩 하면 원본과 다른 문서가 출력되어 문서를 읽을 수 없게 된다. 따라서 문서를 읽기 위해서는 문서에 적용된 문자 인코딩을 알아내야 한다. 본 논문에서는 문서의 문자 인코딩을 자동으로 판별하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 이스케이프 문자를 이용한 판별법, 문서에 나타난 코드 값 범위 판별법, 문서에 나타난 코드 값의 특징 판별법, 단어 데이터베이스를 이용한 판별법과 같은 여러 단계를 걸쳐 문서에 적용된 문자 인코딩을 판별한다. 제안하는 방법은 문서를 언어별로 분류하여 문자 인코딩을 판별하기 때문에, 높은 문자 인코딩 인식률을 보인다.
본 논문은 잡음이 많이 존재할 경우 특징 보상 기법들의 불완전한 추정 방법으로 인하여 발생할 수 있는 불확실성 정보를 음성 인식의 디코딩에 반영해 줌으로써 좀 더 인식 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 연구이다. 기존의 특징 보상 기법들은 현재 시간에서의 깨끗한 특징 파라미터를 추정하는 단일점 추정 기법들이 대부분이다. 하지만 낮은 SNR 환경에서의 잘못된 추정 파라미터들이 음성 인식 엔진의 입력으로 사용될 경우 성능이 저하되기 때문에 추정된 파라미터의 불확실성 정보를 이용하여 디코딩을 해주면 추정 오류를 보완해줄 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 Aurora-2 DB를 활용하여 적용된 기법의 성능 향상을 확인한다.
최근 3세대 이동통신의 오류정정부호의 표준으로 채택된 터보 코드는 샤논의 한계에 가까운 성능을 보이며, 반복적인 디코딩 과정의 특성상 이동통신 시스템에서 전력 소모가 많은 블록 중 하나이다. 따라서 이동통신 기기의 전력 소모를 최소화하기 위한 노력으로 터보 디코더의 전력 소모를 줄이는 방법들에 대한 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 디코딩 가능 임계값과 불가능 임계값 등 두개의 정지 기준을 적용함으로써 기존의 반복 디코딩 정지 기준 알고리즘을 개선하여, 오류정정 성능과 전력 소모면에서 기존의 방법보다 효율적인 새로운 터보 디코더 기술을 개발하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 대표적인 방법에 비하여, 전체 12500회 실험 중 잘못된 오류정정 횟수는 평균적으로 89% 감소시키고 반복 디코딩 횟수는 29% 감소시킬 수 있었다.
본 논문에서는 홀로그래픽 데이터 저장시스템에서 발생되는 공간적 빔 세기의 불 균일성 때문에 발생되는 에러를 줄이기 위한 수정된 패리티 코딩기법들을 소개한다. 일반적인 패리티 코딩과 수정된 패리티 코딩 기법들에 대한 인코딩과 디코딩 방법에 대해 설명하였으며, 실험결과로부터 패리티 코딩과 수정된 패리티 코딩기법들의 bit-error-rate(BER)성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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