직교 주파수 분할 다중(OFDM) 기법은 현재 무선 통신에서 가장 중요한 전송 기술 중 하나로 여겨지고 있다. OFDM은 장애가 심한 무선 환경에서 적응 능력이 뛰어나기 때문에 애드 혹(Ad Hoc), 메시(Mesh) 및 센서 네트워크 환경에 이용되기 적합하다. 그러나, OFDM에서 비트 할당과 관련된 기존 연구는 센서 네트워크에서 요구되는 에너지 효율성 및 낮은 계산 복잡도가 충분히 고려되지 않았다. 본 논문은 주파수 선택적 페이딩 채널(Frequency Selective Fading Channel) 환경 하에서 에너지 제한을 고려하며, 낮은 계산 복잡도를 가지는 비트 할당 기법을 제시한다. 이 기법은 피드백 채널을 이용해 수집한 채널 상태 정보를 이용하여 에너지 제한에 맞는 비트 할당 방법을 찾는 적응적(Adaptive) 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석한 결과, 본 기법은 매우 낮은 계산 복잡도를 가지지만 계산 복잡도가 높은 최적화 기법과 성능 차이가 거의 없다는 점을 확인하였다.
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.
디지털 캠코더에서 이용하는 영상 압축 방식인 DV 부호화방식은 DCT와 가변장 부호화 방식을 이용한다. DV 방식은 하드웨어 복잡도가 낮은 반면 압축된 비트 율이 약 26Mbps로 높은 편이다. 따라서 스튜디오에서 낮은 복잡도로 영상을 부호화 한 후 VOD 시스템에서 이용하기 위하여 MPEG-2로 변환부호화 할 필요가 있다. 이때의 두 압축방식이 DCT를 이용하므로, DCT영역에서 변환부호화 하면 중간과정을 줄일 수 있어서 계산상의 복잡도를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 DV방식에서 MPEG-2의 인트라로 변환부호화시, DV방식의 4:1:1 색차포맷을 MPEG-2의 4:2:2 색차 포맷으로 변환할 때 변환영역에 있는 데이터에 미리 계산된 행렬을 곱하여 병렬처리가 가능하게 설계하였다. 또한 MPEG-2 율제어는 중요한 서브 블록의 분산을 완전히 DCT영역에서 계산하여 하드웨어 복잡도를 줄였다. 색차포맷변환부 하드웨어 구현을 위하여 VHDL로 코딩한 후 FPGA-EXPRESS(synopsys), ALTERA MAX-PLUS II를 사용하여 모의실험을 하였다. 각 모듈별로 기능을 검증한 후, FPGA EXPRESS(synopsys)를 사용하여 합성 및 검증을 하였다.
최근 무선 인체 네트워크 (WBAN)는 유비쿼터스 헬스케어 시스템에의 활용으로 주목 받고 있다. WBAN에서는 인체에 부착 되거나 이식되는 센서 노드와 PDA와 같은 휴대용 개인 베이스 스테이션 (BS)의 에너지 제약이 있고, 이 장치들의 제한된 계산 능력과 메모리 때문에 노드들이 수행하는 계산의 복잡도를 최대한 줄여야만 한다. 또한 생체 신호를 다루기 때문에 신뢰성 있는 데이터 전송이 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 코딩 오버헤드를 줄이고 에너지 효율을 높이기 위해 WBAN을 위한 시스테매틱 (systematic) 네트워크 코딩 기법을 제안한다. 제안하는 시스템을 마코프 체인 (Markov chain)을 이용해 모델링 하고 모든 노드가 BS로의 데이터 패킷 전송을 완료하는데 까지 소모되는 에너지를 최소화 하는 것을 최적화 문제로 정의 하였다. 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행 한 결과 기존의 전송 방법과 비교 했을 때 에너지 효율을 얻는 것을 보였다. 또한 기존의 WBAN에서의 네트워크 코딩의 디코딩 과정 보다 계산 복잡도가 낮아 네트워크 코딩으로 인한 계산 오버헤드를 줄였다.
개인화 된 정보를 제공하기 위한 협력 여과 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있는데, 유사 사용자들을 찾는 과정에서 상관계수와 같은 유사성 척도를 이용하여 모든 사용자와의 유사성을 계산하는 과정을 거친다. 이때 사용자 수가 많아지게 되면, 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하게 되는 규모의 문제가 발생한다. 본 연구는 협력 여과 기법에서 주로 사용하는 유사성 척도가 사용자 집단이 커짐에 따라 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제시하는 것이 주목적이다. 규모의 문제를 해결하기 위해 클러스터링 모델 기반 접근 방식을 사용하고 아이템의 선호도 계산을 위해 RPM(Recency, Frequency, Momentary) 기준의 사용을 제안한다. 먼저 SOM을 이용하여 전체 사용자를 사용자 집단으로 클러스터링하고 사용자 집단별로 RFM 기준에 의해 아이템의 점수를 계산하여 선호도가 높은 순으로 정렬하여 저장한다. 사용자가 로그인하면 학습된 SOM을 이용하여 대상 사용자 집단을 선정하고 미리 저장된 추천 아이템을 추천한다. 추천결과에 대해 사용자가 평가하면 그 결과를 이용하여 현 시스템의 개정 여부를 결정한다. 제안한 방안에 대해 MovieLens 데이터 셋에 적용하여 실험한 결과 기존의 협력적 여과 기법에 비해 추천 성능이 비교적 우수하면서도 추천 시스템 운용시의 계산 복잡도를 일정하게 유지시킬 수 있음을 보였다.
본 논문은 컴퓨터 시스템의 보호 및 데이타 통신의 암호등과 관계가 있는 논리 프로그래밍에 대한 것이다. 본 논문에서 우리는 병력 논리프로그래밍 시스템에 대한 개선된 conteol strategy를 제안하였으며, 이에대한 형식적인 syntax와 semantics등을 정의하였다. 병렬 논리프로그램에 대한 병력성등을 분류하여, 이들이 어떻게 활용되는지 설명하였다. 또한 병렬 논리프로그램의 유도과정과 계산방식이 같은 alternating Turing machine이란 병렬 계산모형을 제안하여, 논리프로그램의 복잡도의 분석과 제안된 idea에 대한 타당성을 ATM을 이용하여 하였다.
최근 폭발적으로 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽를 효과적으로 서비스하기 위한 기술 중의 하나로 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크가 많은 관심을 받고 있다. 그러나, 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크는 기지국에 복잡한 하드웨어 구성이 필요할 뿐만 아니라 최적의 사용자 조합을 선택하기 위하여 많은 계산량을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 하드웨어 복잡도와 사용자 선택 알고리즘의 계산량을 동시에 획기적으로 감소시킬 수 있는 안테나와 사용자 선택 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식은 $O((N-S_a+1){\times}min(S_a,K))$의 계산 복잡도를 가지며, 이는 Brute-Force 탐색 기반의 최적 방식의 계산 복잡도 $$O\left({_N}C_S_a\sum_{i=1}^{min(S_a,K)}_KC_i\right)$$보다 획기적으로 감소된 것이다. 여기서 N은 모든 전송안테나의 수, $S_a$은 선택된 안테나 수, K는 사용자의 수를 나타낸다.
기존의 한국어 형태소 해석 시스템들은 철자 변화형 어절에 대한 처리가 매우 효율적이지 못했다. 대개가 문제를 일으키는 형태소들의 변형들을 모두 사전에 등록하여 후처리 형태로 다루려 하거나, 각 형태/음운 규칙을 적용한 다음 거기에 대응하는 후보 단어들을 사전 검색을 통해 확인하는 방법들을 취하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 과다한 사전 정보의 중복이나 계산의 중복으로 인하여 비효율적인 면을 많이 내포한다. 또한, 기존의 한국어 형태소 시스템들은 거의 모두가 형태소해석 엔진과 언어학적인 지식(특히, 철자 규칙과 형태소 배열 규칙)이 제대로 분리되지 않아 시스템 확장이 매우 어려웠다. 이 논문에서는, 철자 변화형 어절을 후처리에 의하지 않고, 사전 검색과 함께 하나의 오토마타에 의해 처리하면서, 형태소 해석시 발생하는 중복 계산을 최대한 배경하고, 또한 형태소 해석 엔진과 언어학적인 지식을 완전히 분리하여 시스템의 확장성을 한층 높인, 효율적인 한국어 형태소 해석 시스템 DDAG를 소개한다. 이 시스템의 주요 알고리즘의 계산적인 복잡도는 n이 입력 어절의 길이이고, m이 입력 어절을 이루고 있는 형태소의 최대 수라고 할 때 다음과 같이 분석된다: (1) 철자 변화의 처리와 사전 검색 부분의 계산적인 복잡도는 $O(n^2)$이고, (2) 형태소 배열 검사와 모든 가능한 결과를 출력해 내는 부분은 $O(2^m)$이다. 여기에서 m의 실질적인 값은 복잡한 한국어 용언의 경우 최대 8이다.
D-클래스는 원소가 0과 1값을 가지는 $n{\times}n$ 불리언 행렬에서 특정 관계(relation)에 따라 동치(equivalent) 관계에 있는 $n{\times}n$ 행렬의 집합을 의미한다. D-클래스의 계산은 NP-완전 문제로서 보안에 응용될 수 있는 가능성을 가지고 있으나 계산 복잡도로 인해 현재 극히 제한된 크기의 행렬에 대한 D-클래스만이 알려져 있다. 본 논문은 이러한 D-클래스의 계산을 효율적으로 할 수 있는 알고리즘의 설계와 실행 결과에 대하여 논한다.
HEVC 표준은 기존의 H.264 표준을 대체할 차세대 고효율 영상 압축 코덱이다. H.264 표준에 비해 약 50% 수준으로 비트레이트를 감소시켰지만 계산 복잡도는 약 1.4배 정도 증가하였다. 계산 복잡도를 낮추기 위해 다양한 고속화 알고리즘들이 제안되어 왔다. 인트라 코딩에는 rough mode decision(RMD) 기법이 적용되었다. 최적의 모드를 선정하기 위한 rate-distortion optimization (RDO) 과정은 복잡도가 높기 때문에 RMD를 사용하여 더 간소화된 방법으로 RDO 단계를 위한 후보 모드들을 선정한다. 그러나 큰 사이즈의 블록들의 경우 RMD 과정 역시 계산 복잡도를 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 RMD 과정에서 참조 픽셀을 가져오고, 예측 픽셀 생성하는 과정에서 다운 샘플링을 적용하였으며 참조 소프트웨어에 적용된 기존 RMD 방식에 비해 계산량을 70%가량 줄일 수 있었다. 이때 BDBR 증가는 0.04%로 미미한 수준이다. 제안한 다운샘플링 기법을 RMD 하드웨어에 적용하면 게이트 카운트는 약 33%, 버퍼의 크기는 약 66% 줄어든다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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