본 논문은 OFDM의 Cyclic Prefix를 사용하여 적은 계산랑을 통해 보다 빠른 초기 시간동기획득을 구현하였다. QPSK 매핑 신호를 입력으로 하고 수신단에서 계산의 복잡도를 줄이기 위해 실수 부와 허수 부를 양자화를 하고 양자화된 신호를 이용하였다. 또한 양자화된 신호의 개수를 줄이는 방법으로 샘플링을 통해 기존의 상관성 알고리즘에 적용할 데이터 량을 줄였다. 즉, 계산량과 복잡도를 줄여 초기 시간 동기 획득률을 유지하면서 복잡도를 줄였다.
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.
높은 PAPR을 갖는 직교 주파수 분할 다중 접속 신호는 비선형 왜곡을 발생시키거나, 송신기의 전력 증폭기의 효율을 나쁘게 한다. 그래서 비선형 왜곡을 줄이기 위한 상호 변조 왜곡 저감 기법이 제안되었다. IMD 저감 기법은 비선형 왜곡에 대하여 PAPR 저감 기법보다 비트 오차율 작게 한다. 하지만 IMD 저감 기법의 결정 기준은 주파수 영역에서 이루어지기 때문에 송신기에 FFT가 추가되어 시스템 복잡도가 증가하고, IMD 연산의 복잡한 계산 과정과, 이에 따른 처리시간이 증가하는 문제가 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 기존의 IMD 저감 기법의 복잡도와 계산량 저감하기 위한 새로운 방식의 IMD 저감 방식을 제안한다. 또한 본 논문에서는 제안된 방식을 PTS 방식의 OFDM 통신 시스템에 적용하여 기존의 기법과 복잡도와 계산량을 비교한다. 제안된 기법은 PAPR처럼 시간영역에서 IMD의 전력량을 계산하므로 송신기에서 시스템의 복잡도와 계산량을 크게 줄일 수 있다. 또한 새로운 기법은 기존 방식과 BER 성능 면에서 차이를 보이지 않는다.
H.264/AVC SVC에서는 공간적 확장성을 지원하기 위하여 계층 간 예측 방법을 새롭게 도입하였다. 계층 간 예측은 하위 계층의 움직임 정보, 텍스처 정보, 잔여 신호 정보를 이용하여 계층 간 중복성을 제거하는 방법이다. 따라서 상위 계층의 부호화 효율을 높이는 반면, 복호화 과정에서는 하위 계승의 잔여 신호 정보를 픽셀 단위까지 복원하여 계산 복잡도가 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 H.264/AVC SVC에서 복호화 과정의 계산 복잡도를 줄이기 위하여 DCT 기반의 잔여 신호 예측 구조를 제안하였다. H.264/AVC SVC에서 픽셀 기반의 잔여 신호 예측 구조와 제안하는 구조의 연산 수를 계산하여 계산 복잡도를 비교한 결과 약 33%의 개선이 이루어졌다.
본 논문에서는 FDS를 응용한 하드웨어 분할 방법을 강 제약 조건을 만족하면서 FDS를 응용하는 방법보다 낮은 복잡도의 분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 FDS 응용 방법은 힘값 계산에서 종속성에 의해 후위 연산이 받는 영향값을 계산하여야 하므로 이로 인한 시간 복잡도가 가중되었다. 본 논문에서는 이러한 복잡도를 저하시키기 위해 노드의 분포 그래프와 구현에 소요되는 비용, 그리고 해당 파티션에서의 실행시간 등에 의해 상대적 긴박도를 정의하여 분할을 수행하지만, 종속성 검사는 종속성 제약조건에 의한 분포그래프의 변화와 스케쥴에 대해서만 고려되며 힘값 계산에는 고려하지 않는다. 또한, 분할 단계에서 스케쥴링을 함께 고려함으로써 합성 이후에 재 스케쥴링의 부하를 경감할 수 있도록 하였다. 제안 알고리즘 결과는 ILP 결과와 비교 분석하였다.
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.
H.264/AVC는 휘도 신호 $4{\times}4$ 블록을 위하여 9개의 화면 내 예측모드를 사용한다. 예측 모드는 8개의 방향성을 가진 모드와 하나의 비방향성 DC 모드가 있다. 휘도 신호 $16{\times}16$ 블록에서는 4가지의 예측 모드가 있으며 색차 신호 $8{\times}8$ 에서도 4개의 예측모드를 사용한다. 이러한 예측 모드들 중 최적의 예측 모드를 선택하기 위하여, 부호화기는 선택 가능한 모든 예측 모드의 율-왜곡 비용을 계산한 후, 최적의 율-왜곡 비용을 가진 예측 모드를 사용하여 부호화를 수행한다. 따라서 H.264/AVC의 화면 내 예측 과정은 많은 계산 복잡도를 가진다. 특히 하이 프로파일에서는 휘도 신호 $8{\times}8$ 블록이 화면 내 예측을 위해서 고려되므로 더욱 많은 계산 복잡도를 요구한다. 이에 본 논문은 H.264/AVC 하이 프로파일의 화면 내 예측의 부호화 계산 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 현재 매크로 블록의 분산을 계산한 후, 이를 이용하여 율-왜곡 최적화에 후보로 사용되어지는 블록 모드를 결정하고, 각 블록 모드에서 제공하는 예측 모드들을 효율적으로 선택하는 방법을 연구 개발하였다. 제안된 방법은 기존 H.264/AVC 참조 소프트웨어인 JM13.1 부호화 시간 대비 약 83%의 연산시간이 감소하는 결과를 보였다.
본 논문에서는 DVB-S2 기반 LDPC 부호의 반복 복호횟수를 줄이기 위한 계산 복잡도가 줄어든 early stopping 방식을 제안한다. DVB-S2 기반 LDPC 복호기는 최대 64800 비트의 부호를 처리해야 되기 때문에 그 자체로 매우 높은 계산 복잡도를 가진다. 기존 early stopping 방식은 64800 비트의 DVB-S2 LDPC 코드를 이용하여 early stopping 기준치를 계산하는데 있어 높은 계산 복잡도를 가진다. 따라서 제안 방식은 LDPC 부호의 계층적 복호방식중 하나인 Horizontal Shuffling Scheduling 복호 방식에 early stopping 방식을 간단하게 적용함으로써 기존 방식 대비 최대 70%의 계산량 감소를 달성하였다. 실험 결과는 제안 방식을 적용한 LDPC 복호 알고리즘이 기존 방식 대비 Bit Error Rate 성능이 더 우수하다는 것을 보여준다.
WFQ(Weighted Fair Queuing)은 지연이나 공평성의 특성에 있어서 이상적인 트래픽 스케줄링 알고리즘으로 간주되었다. N세션에 서비스를 제공하는 WFQ 스케줄러의 스케줄링 연산은 각 패킷 전송 시간당 O(n)의 계산 복잡도를 가지며, 구현 또한 복잡하다. Self-Clocked Fair Queuing과 같은 WFQ 알고리즘의 구현을 간단히 하고자 하는 노력은 지연범위나 특성에 영향을 주게 되어 다양한 트래픽이 제공되는 경우 각 트래픽의 공평성을 지원해주지 못한다. 그러므로 지연이나 지연 변이 측면에서 공평성을 지원하고 구현상의 계산 복잡도를 줄인 스케줄링 알고리즘이 필요하게 되었다. ATM 다중화기의 셀 스케줄링 알고리즘 역시, ATM의 특성상 다양한 특성의 서비스를 제공하기 위해서, 다양한 특성의 트래픽에 대한 공평성을 제공하는 새로운 알고리즘의 연구가 필요하다. 이 논문에서는 ATM 스위치 내의 다중화기에서 사용되는 새로운 셀 스케줄링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 이 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 이 알고리즘은 여러 개의 우선 순위 큐를 갖고, 각 우선순위 큐마다 스케줄링 연산이 O(1)의 계산 복잡도를 갖는 Parallel Priority Queuing 알고리즘이다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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