본 논문에서는 SIMD 명령어를 이용하여 H.264 복호화기의 역 정수 변환 과정과 역 양자화 과정을 고속으로 처리 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 고속 역 변환 방법을 ZERO 블록에 대하여 역 변환과 역 양자화 과정을 수행하지 않음으로써 속도 향상을 얻을 수 있다. 움직임이 적은 Akiyo 영상에서는 QP=0일 때 참조 코드(reference code)의 역 정수 변환과 역 양자화 과정에 비하여 7.52배, QP=24인 경우 8.1배의 속도 향상을 얻을 수 있다. 또한 움직임이 많은 Stefan 영상에 대해서는 QP=0일 때 고속 역 변환 방법이 참조 코드의 역 정수 변환과 역 양자화 과정에 비하여 6.7배. QP=36인 경우 7.83배의 속도 향상을 얻을 수 있다
본 논문은 AVX2 (Advanced Vector eXtension 2) 명령어 집합을 이용하여 HEVC (High Efficiency Video Coding) 복호화기의 역-변환 모듈을 고속화하는 방법을 제안한다. AVX2 명령어 집합은 256 비트 레지스터를 사용하여 다수의 데이터를 한번의 명령을 통해 병렬적으로 연산할 수 있으며 반복적인 산술 연산 혹은 논리 연산 구조에서 효율적이다. 제안하는 방법은 AVX2 명령어 집합을 이용하여 $8{\times}8{\sim}32{\times}32$ 크기의 TU (Transform Unit) 단위로 수행되는 역-변환 연산을 행렬의 곱 형태로 연산하여 고속화하였다. 실험 결과 AVX2 명령어 집합을 이용한 역-변환 연산은 Chen 알고리즘에 비해 평균 51% 속도 향상을 보였으며 SSE (Streaming SIMD Extension) 명령어 집합을 이용한 연산에 비해 평균 20%의 속도 향상 결과를 얻을 수 있었다.
협대역 음성부호화기에 비해 훨씬 우수한 합성음의 음질을 보이는 광대역 음성부호화기는 상대적으로 높은 전송률을 가져서 협대역 음성부호화기에 비해 사용범위가 제한되었다. 광대역 음성부호화기에서 이러한 전송 속도를 협대역 음성부호화기와 비슷한 수준으로 낮출 수 있다면, 보다 나은 음질의 음성 통신 시스템을 구현할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 16㎑로 샘플링 된 입력 음성신호를 동일한 대역폭을 갖는 두부대역으로 분리하여, 저대역 부호화에는 유럽의 이동통신 표준안인 GSM-EFR 협대역 음성부호화기를 적용하고, 고대역 부호화에는 웨이브렛 변환을 이용하여 고안한 부대역 음성부화기를 적용한 광대역 음성부화기를 제안하였다. 제안한 음성부호화기는 저대역 신호와 고대역 신호의 부호화에 각각 12.2 kbps, 6.7 kbps의 전송 속도를 할당하여 18.9 kbps의 전송속도를 가지며, 합성음의 음질은 56 kbps의 전송속도를 갖는 G.722음성부호화기의 합성음과 비슷한 음질을 유지하였다.
광대역 소음의 능동소음제어(Active Noise Control, ANC)에 사용되는 Filtered-X Least Mean Aquares(FXLMS) 알고리즘의 주 결점은 제어 알고리즘의 입력으로 사용되는 필터링된 기준신호가 상관되어 입력신호의 자기상관행렬이 큰 고유치비를 갖게 됨으로써 수렴속도가 느려지는 것이다. 이 상관은 그 원인이 기준센서 신호의 자기상관 때문이거나, 기준신호가 오차경로로 필터링되어서 나타난다. Recursive Least Squares(RLS)와 같은 빠른 수렴속도를 갖는 적응 알고리즘이 존재하지만, 이들 알고리즘은 실 계의 구현을 위해 많은 계산을 필요로 하거나, 각 샘플마다 제어기의 최적화가 필요한데, 이는 매우 심각한 제한조건이다. 본 논문에서는 빠른 수렴의 속도를 갖으면서 FXLMS와 근사한 연산량을 갖는 제어알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 수렴속도를 느리게 하는 상관성을 줄이기 위해 이산 Walsh 변환을 사용하는 변환영역 FXLMS이다. 제안한 알고리즘을 광대역 능동소음제어 시스템에 적용, 모의시험한 결과 FXLMS의 문제점인 고유치비가 약 1/40으로 줄어드는 성능 개선 효과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 $n\timesn\timesn$ 프로세서로 구성된 재구성가능 메쉬에서 $n\timesn$개의 화소가 있는 이진영상을 경계코드로 변환 하거나 그 역변환을 하는 알고리즘을 제안한다. 이와 동일한 변환을 하는 O(1) 시간 알고리즘들이 이미 제안되었는데, 이들이 사용하는 프로세서의 수는 $O(n^4)$으로, 영상의 화소 수와 비교해 볼 때 지나치게 많다고 하겠다. 본 논문에서는 $n^3개의 프로세서만을 사용하는 속도 빠른 변환 알고리즘을 소개한다. 여기서 제안하는 경계코드를 이진영상으로 변환하는 알고리즘의 실행시간은 O(1)이고, 그 역변환 알고리즘의 실행시간은 O(log n)이다.
본 논문에서는 웨이블렛에 기반한 FLD(Fisher Linear Discriminant) 방법을 제안한다. 본 논문은 얼굴인식에 대한 속도와 정확성을 다룬다. 128×128의 해상도를 가진 영상은 웨이블렛 변환을 통해 16×16의 부영상들로 분해된 후에, 저대역과 중대역에 해당하는 두 개의 부영상을 사용하여 학습과 인식을 한다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 FLD 방법의 인식률을 유지하며, 보다 더 빠른 속도를 가진다. 우리의 실험에서는 약 6배의 속도 향상을 보인다.
디지털 신호 기억회로는 반도체 기술의 발달과 더불어 매우 빠른 속도로 발달되었다. 그러나 수 백 MHz 대역폭의 광대역 고주파 신호를 저장하였다가 복제하는 것은 매우 어려운 기술이다. 고주파 신호의 기억을 위해서 과거에는 아날로그 방식의 주파수 기억루프가 사용 되었으나, 광대역 신호 변환기와 광대역 주파수 증폭기 등이 개발 되면서 디지털 고주파 신호 기억 장치에 대한 설계가 가능해 졌다. 본 논문에서는 주파수 대역이 600MHz 이상 되는 광대역 디지털 고주파 복제회로를 사다리 회로를 이용하여 설계하고 그 결과를 모사하였다.
변환영역 적응필터는 시간영역 적응필터보다 일반직으로 수렴속도가 빠르지만 필터의 차수가 증가함에 따라 계산량이 크게 증가한다. 이러한 문제점은 변환영역 적응필터를 서브밴드 분해구조로 변경함으로써 해결할 수 있다. 이 논문에서는 일반화된 서브밴드 분해 FIR 적응 필터의 수렴속도 향상을 위해 웨이블릿 변환영역에서 다이아딕 희소인자 서브필터를 가지는 일반화된 서브밴드 분해 FTR 적응 필터의 구조를 설계하였다. 그리고 이 적응필터에서 변환영역의 일반화된 등가입력을 유도하고 이 입력을 이용하여 LMS 일고리듬에 대한 수렴특성을 해석 및 평가하였다. 이 서브밴드 FIR 적응필터를 이용하여 역 모델링 시스템과 주기성 잡음제거기를 구성하고 LMS 알고리듬 대한 이 시스템들의 수련속도를 이산푸리에 변환을 이용한 서브밴드 적응필터의 것과 컴퓨터 모의실험으로 비교하였다.
본 논문에서는 응고계면을 기준으로 하여 액상역, 고상역 및 로울등을 각각 계산 가능한 영역으로 좌표변환하는 경계공정법을 사용하여 로울두께 방향의 온도분 포와 고상역과 액상역의 속도 분포를 고려한 2차원 응고해석을 하여 모델재료를 이용 한 실험결과와 비교 검토하여 이론해석의 타당성을 검정한다. 그리고 열전도율이 연 강보다 적어 박판제조가 어려운 재료인 스테인리스강을 용탕으로부터 직접 생산하기 위한 압연조건을 정량적으로 제시하며, 압연로울의 냉각특성을 밝힌다.
본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 신경회로(Neural Network)를 이용하여 실시간으로 동영상 전송을 위한 알고리즘에 대해 연구하였다. 우선, 서버에서 카메라를 이용하여 영상을 획득한다. 획득한 영상에 대해 2 단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통하여 수신 측으로 전송한다. 그 다음, 수신 측에서는 동영상을 보이기 위해, 제한된 시간 안에 수신한 이미지 프레임(image frame)만을 가지고 역웨이블릿변환을 하여 보여주게 된다. 만약 네트워크에 혼잡이 발생하게 되면 소량의 이미지 프레임 만을 전송하도록 하였다. 수신 측에서는 네트워크의 혼잡 정도를 송신 측에 특별한 목적으로 제안된 프레임을 전송함으로써 알려주도록 하였으며, 송신 측에서는 이러한 정보를 수신한 후 역전파 신경회로(back-propagation neural network)를 이용하여 송신할 데이터의 양(data rate)을 조절하여줌으로써 네트워크 속도에 대처하도록 하였다. 이러한 방법을 통해서 우리는 네트워크의 혼잡에 알맞게 조정된 동영상의 스트림(stream)을 보낼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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