무작위 발생된 심볼 집합과 최대 상호 코렌트로피 (maximum cross-correntropy) 로 설계된 MCC 알고리듬은 최소자승평균 (MSE) 기반 알고리듬과 달리, 충격성 잡음 하에서 최적 가중치가 동요 없이 안정을 유지하며 그 요인이 오차 전력에 따라 입력의 세기를 조절하는 입력 크기 조정기 (input magnitude controller, IMC)에 있음이 밝혀졌다. 이 논문에서는 스텝사이즈를 정규화한 알고리듬 (normalized MCC, NMCC)를 제안하였으며 여기서 IMC 통과된 신호 전력은 1-pole 저역 통과 필터로 반복적 추정한다. 두 가지 다중경로 채널 모델과 충격성 잡음 환경에서 시행된 시뮬레이션 결과, 정규화된 NMCC알고리듬은 MCC알고리듬에 비해 정상상태 MSE에서 1 dB 정도의 성능 향상을, 수렴 속도에서도 500 샘플 정도 빠른 성능을 나타냈다.
본 논문은 다중경로 레일레이 페이딩 채널에서 파일럿 심볼 구조의 IMT-2000 W-CDMA 역방향 링크의 채널추정에 관한 알고리즘을 제안하였다. 그리고 단일 경로와 두 개 경로에서 제안 알고리즘인 2점 2차 보간과 IDD BWMA (Interpolated Decision-Directed Blockwise Moving Average) 알고리즘 성능을 기존 보간 및 적응형 알고림즘 성능과 비교하였다. 제안 알고리즘들의 성능은 WMSA(Weighted Multi-slot Averaging), 선형 보간,2차 가우시안 보간, LMS 및 RLS 알고리즘에 비해 고속 페이딩 채널에서 매우 우수한 결과를 보였다. 특히, IDD BWMA 알고리즘은 시뮬레이션을 수행한 범위(28dB)의 Eb/N0 구간에서 도플러 주파수에 둔감한 오류율 성능을 나타냈다. 또한 제안 알고리즘들은 상대적으로 구조가 간단하고 처리기연도 기존 알고리즘과 유사한 특징을 갖고 있다. 그러므로 고속화 되어가는 이동통신 환경게서 보다 적합한 알고리즘으로 판단된다.
본 논문에서는 가장 널리 사용되는 이차원 바코드 체계인 PDF417 에 대하여 디지털 카메라를 통하여 입력한 영상으로부터 시작심볼 또는 종료심볼을 검색함으로써 이차원 바코드 영역을 찾아낸 다음, 그 영역으로부터 코드워드를 추출하여 디코드하는 알고리즘을 설계하여 실시간으로 구현하였다. 코드워드를 추출하는데 있어서, 바코드 영상을 이진화하지 않고 영상을 스캔하면서 각 행의 프로파일에서 극점의 위치와 상대적인 거리등을 분석함으로써 바-스페이스 패턴을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 비 균일한 조명환경 하에서도 초점이 제대로 맞지 않거나 다양한 컨볼류션 왜곡이 있더라도 매우 강인한 특성을 보여 줄 뿐만 아니라 처리속도가 매우 빠르므로 실시간으로 구현할 수 있는 장점이 있다.
본 논문은 결정 궤환 구조를 갖는 차동 위상 검출기의 고속 데이터 처리를 위한 VLSI 구조를 제안한다. 기존 차동 위상 검출 방식의 낮은 BER 성능을 극복하기 위해 DF-DPD, DPD-RGPR, DFDPD-SA 등의 다중 심볼 검출 방식이 제시되었다. 이러한 검출 방식들은 참조 위상으로 사용되는 이전 심볼에서의 잡음 효과를 작게 하기 위하여 검출된 위상을 궤환시키는 구조를 갖고 있다. 하지만, 검출된 위상을 궤환시키는 작용은 데이터 처리 속도를 기존의 차동 위상 검출기보다 느리게 한다. 본 논문에서는 결정 궤환 구조를 갖는 차동 위상 검출기가 기존의 차동 위상 검출 방식처럼 고속으로 데이터를 처리할 수 있는 VLSI 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 'M-1' 번째 과정에서 'M' 번째 과정을 미리 계산하는 선계산(pre-calculation) 방식과 'M-1'번째 과정에서 예견 위상들을 궤환시키는 선결정 궤환(pre-decision feedback) 방식을 갖는다. 본 논문에서 제안된 구조는 VHDL(Very-high-speed-IC Hardware Description Language)를 사용하여 RTL(Register Transfer Level)로 구현되었다. 시뮬레이션 결과, 제안된 구조는 고속으로 데이터를 처리함을 확인하였다.
본 논문에서는 비전 기술을 기반으로 원거리에서 2차원 바코드를 검출 할 수 있는 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 2차원 바코드의 위치 심볼을 찾는 근거리 검출을 먼저 수행하고, 만약 검출이 안 될 경우 원거리 검출로 전환된다. 원거리 검출은 다음과 같은 순서로 진행된다. 먼저 에지 지도, 영상 이진화, CCL(connect component labeling)을 순차적으로 수행하여 관심 영역을 설정한다. 설정된 관심 영역을 Bilinear Interpolation을 이용하여 확대한 후, 근거리 검출과 마찬가지로 위치 심볼 패턴을 검출하여 2차원 바코드 영역을 결정한다. 마지막으로 검출된 패턴 정보를 활용하여 역 투영 변환을 적용하여 패턴을 정렬하게 된다. 실험 결과 제안된 시스템은 기존에 제안된 2차원 검출 알고리즘보다 약 2~3배정도 더 먼 거리의 바코드를 검출 할 수 있음을 보였고, 여러 개의 2차원 바코드 검출이 가능함을 보였다. 또한, 실내의 복잡한 환경에서도 강인한 검출 결과를 보였다.
본 연구에서는 웨이블렛 변환에 기반한 EZW알고리즘을 적용하여 효율성 있는 영상 압축방법을 제시하였다. 이 방법은 영상을 Daubechies 필터에 의하여 웨이블렛 변환하고 대역간 웨이블렛 계수들의 상관관계를 이용하여 제로트리 부호화하는 EZW 알고리즘을 적용하여 웨이블렛 계수의 크기가 임계값이상이면 POS, NEG 심볼로 분류하고 임계값 이하이면 IZ, ZTR 심볼로 분류하여 주 부호화과정과 종속 부호화과정을 수행하며 임계값을 반으로 줄이면서 부호화과정을 반복하는 영상압축방법이다. 본 연구에서 제시한 방법을 수행하여 영상압축한 결과를 정지영상압축방법에 사용되는 JPEG알고리즘에 의하여 수행한 영상압축결과와 비교한 결과 본 연구에서 제시한 영상압축결과가 부호화 복호화에서 원하는 비트율로 조절할 수 있고 낮은 비트에서 우수한 PSNR값을 나타내며 블록현상이 발생하지 않아 JPEG의 영상압축방법보다 우수하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 Beyond 3G 시스템에서 연구되고 있는 OFCDM 시스템에서 터보 코드화되고 클러스터링된 신호의 주파수 다이버시티 이득을 최대화하는 것을 목적으로 한다. 즉, OFCDM시스템은 OFDM과 달리 주파수 영역확산을 하기 때문에 확산 후의 통일 심볼들을 여러 개의 안테나와 같은 안테나에 적절히 할당함으로써 통일 심볼간의 페이딩을 거친 수신 신호의 무상관 특성을 최대화함으로써 주파수 다이버시티 이득을 최대화할 수 있다. 제안된 최적의 방식은 STA-OFCDM에 비해서는 낮은 지연 확산(${\sigma}=0.02{\mu}sec$)에서 4dB 성능 향상이 있고 높은 지연 확산(${\sigma}=0.3{\mu}sec$)에서는 2.5dB가량의 성능 향상되었다. 또한 제안된 최적화 방식을 부반송파 재배열(SR: subcarrier rearrange)을 가진 STA-OFCDM과 비교하면 $10^{-3}$의 요구되는 BER에서 클러스터링에 의해 주파수 다이버시티 이득을 극대화함으로써 지연 확산과 상관없이 2dB정도의 성능 향상을 시킬 수 있었다. 또한 제안된 최적화 방식은 어떤 대역폭 확장이나 수신기로부터 송신기로의 피드백이나 기존의 클러스터링 방식에 비해 더 많은 복잡도를 요구하지 않는다.
본 논문에서는 비디오 코덱을 비롯한 멀티미디어 데이터 압축에 주로 이용되는 엔트로피 코딩 방식 중의 하나인 허프만 코딩을 위한 전용 하드웨어를 제안하고 구현하였다. 제안한 허프만 코덱은 허프만 인코더와 디코더로 구성되어 있다. 허프만 인코더는 룩업 테이블을 이용하여 심볼을 허프만 코드로 변환한다. 가변 길이의 허프만 코드는 데이터 패킷화 블록에서 32 비트의 일정한 형식으로 맞추어진 후에 프레임 단위로 직렬로 출력된다. 허프만 디코더는 직렬로 입력되는 비트스트림을 버퍼링 없이 트리 구조의 FSM을 이용하여 디코딩하여 심볼로 변환한다. 제안한 하드웨어는 동작의 유연성을 위해서 인코딩과 디코딩 하드웨어를 프로그래머블하게 동작시킬 수 있도록 하여 프로그래밍 과정을 통해서 다양한 허프만 코딩을 수행할 수 있도록 하였다. 구현한 하드웨어는 Altera사의 Cyclone III FPGA를 이용하여 검증하였고, 3725개의 LUT를 사용하면서 최대 365MHz로 동작이 가능하였다.
스트립 바이너리는 디버그 심볼 정보가 삭제된 바이너리이며, 역공학 등의 기법을 통한 바이너리 분석이 어렵다. 기존의 바이너리 분석 툴은 디버그 심볼 정보에 의존하여 바이너리를 분석하기 때문에 이러한 스트립 바이너리의 특징이 적용된 악성코드를 감지하거나 분석하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스트립 바이너리의 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 기술의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 바이너리 파일의 바이트 코드가 컴파일러 버전, 최적화 옵션 등에 따라 매우 상이하게 생성된다는 점에 착안하여 효과적인 컴파일러 버전 추출을 위해 스트립 바이너리 대상으로, 전체 바이트 코드를 읽어 이미지화 시킨 후 이를 합성곱 신경망에 적용, 정확도 93.5%을 달성하여 스트립 바이너리를 기존보다 더욱 효과적으로 분석할 수 있는 계기를 제공한다.
본 논문에서는 다양한 멀티미디어 매체의 제어 및 인터랙션을 위하여 별도의 입력장치 없이 사용자의 경험기반의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어 하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 사용자 경험 기반 멀티미디어 콘텐츠 제어를 위한 휴먼 동작 인식 방법은 먼저, 카메라로부터 입력받은 영상을 조명의 변화에 크게 영향을 받지 않는 YCbCr컬러 영역으로 변환하여 피부색 추출과 모폴로지에 의한 잡음제거, Boundary Energy 및 Depth 영상을 이용하여 손 영역을 검출하였다. 검출된 손 영상에서 PCA 알고리즘을 이용하여 손 모양을 인식하고 차영상 및 모멘트 이론을 이용하여 손의 중심점 검출 및 궤적을 획득한 후, 손의 궤적을 시간을 기준으로 8분할하여 8방향 체인코드를 이용하여 심볼화하였다. 심볼화된 정보로 부터 HMM 알고리즘을 이용하여 손동작을 인식, 사용자의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 실험에 적용한 결과 손 영역 검출은 94.25%, 손 모양 인식은 92.6%, 손 동작 인식은 85.86%, 얼굴 검출은 89.58%의 성능을 나타내었으며 이를 기반으로 컴퓨터 환경에서 생성 구축된 영상, 음성, 동영상, MP3, e-book 등과 같은 다양한 콘텐츠들을 동작인식만으로 제어할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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