HEVC (High Efficiency Video Coding)는 최근에 제안된 비디오 압축 표준으로서 이전의 비디오 압축 표준보다 두 배 이상의 부호화 효율을 가진다. 다양한 종류의 인트라 예측 블록과 모드는 HEVC의 높은 압축 성능과 연산 복잡도 증가의 주요 요인이다. 본 논문은 파이프라인과 인터리빙 기술을 사용하여 하드웨어 자원의 요구조건을 줄이는 반면 효율과 성능은 향상시킨 HEVC 용 인트라 예측 하드웨어 구조를 제시한다.
본 논문에서는 하드웨어-소프트웨어 시스템에서의 시스템 레벨 모델링 및 통합 모의 실험(co-simulation)에 관한 새로운 방법을 다루고 있다. 복잡한 시스템의 하드웨어와 소프트웨어를 하나의 객체 지향 방법론으로 모델링 및 모의 실험하여 빠르고 쉽고 정확하게 시스템의 성능을 예측하고 분석하여, 시스템 설계가 최적화 되도록 도움을 주는 설계 도구를 제안한다. ASIC, 보조 디바이스, 벗, 디스크 및 소프트웨어 등을 객체 지향 모델링 방법인 UML(Unified Modeling Language) 형식론으로 시스템의 구조를 GUI을 사용하여 모델링하고, 이것으로부터 자동적으로 DEVS(Discrete EVent System) 모의 실험 모델을 생성해내어 통합 모의 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 쉽고 빠르게 측정하고 예측하는 방법론을 제시한다. UML과 DEVS는 형식론으로서, UML은 추상화 수준의 시스템 모델링과 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하며, 모의 시험은 DEVS의 시뮬레이터인 DEVS++을 사용하였다. DEVS++는 C++ 라이브러리 형태이므로 쉽게 UML에서 DEVS 형식론으로 모의 실험 모델을 추가하여 간단한 모델링할 수 있을 뿐만 아니라 정확한 모의 실험 결과를 얻을 수 있다.
본 논문은 악안면 기형 환자의 해부학적 구조를 기반으로 하여 임상적으로 수술 결과 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 이 방법은 환자의 평면 방사선 사진으로부터 환자의 경조직과 연조직의 외곽선을 추출하고, 이를 바탕으로 연조직 이동량 예측 함수를 이용함으로써 환자의 해부학적 특성을 고려한 가상 수술을 수행한다. 예측함수는 경조직 특징점 8개의 이동량에 따른 연조직 특징점 10개의 변화량을 함수로 만든 것으로, 100명의 임상 결과를 바탕으로 도출한 것이다. 또한 환자의 평면 방사선 사진과 특징 부위의 외곽선, 그리고 환자의 외형사진을 쉽게 정합하는 인터페이스를 제공함으로써, 환자의 가상 수술 후 결과를 평면 방사선 사진 및 측면사진으로 표현하는 특징이 있다.
HEVC 비디오 코덱에서는 인터 예측을 수행할 때 고정된 지수 골룸 코드를 사용하여 차분 움직임 벡터를 부호화한다. 그러나 고정된 Exp-Golomb 코드를 사용하게 되면 영상의 움직임을 고려하지 않고 영상의 국지적인 특성을 반영하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 현재 블록의 MVP와 예측된 MV에 따라 적응적인 Exp-Golomb 코드를 결정하는 방법을 제안한다. 현재 블록의 MVP에 따라 현재 MV를 예측하는 MV모델링을 통하여 Exp-Golomb 코드를 결정한다. HEVC의 참조소프트웨어인 HM6.0을 이용하여 실험한 결과, Random Access 부호화 구조에서는 평균적으로 약 0.9%의 성능 향상을 얻을 수 있었으며, Low Delay 부호화 구조에서는 약 0.6%의 BD-rate의 감소를 확인할 수 있었다.
음성 사용자 인터페이스(Voice User Interface)에 대한 수요가 증가함에 따라 음성 합성(Speech Synthesis) 시스템에서 자연스러운 음성 발화를 모방하기 위해 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 것이 주된 과업으로 자리잡았다. 대화의 연속성을 고려했을 때, 자연스러운 음성 기반 인터페이스를 구성하기 위해서는 대화의 맥락을 이해하고 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 것이 필수적이다. 이에 따라 본 연구는 대화 맥락에 기반하여 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 Long-Input Transformer 기반 휴지 예측 모델을 제안하고 한국어 대화 데이터셋에서 검증한 결과를 보인다.
본 논문에서는 H.264/AVC 비디오의 고속 부호화를 구현 하기 위하여 인터 프레임 상에서 움직임 벡터의 상관관계를 이용한 빠른 인트라 모드 스킵 알고리즘을 보인다. 제안한 인트라 모드 스킵은 이웃 블록 사이의 움직임 벡터간의 상관관계와 이전 프레임의 매크로블록(Macroblock)의 모드를 이용하여 인트라 예측을 생략함으로써 계산량을 줄이는 방법이다. 새로운 물체가 나타나거나 복잡한 움직임을 보이는 매크로블록들이 인트라 모드로 결정될 확률이 높기 때문에, 주변블록의 분산을 이용하여 임계값을 계산하고, 현재 매크로블록의 분산값과 비교하여 조건에 맞는 매크로블록에 대해 인트라 예측을 생략한다. 또한 시간적 상관관계가 높은 이전 프레임의 같은 위치의 매크로블록의 모드가 인트라 모드로 선택 되었을 경우, 인트라 예측을 실행한다. 제안한 방법으로 실험하였을 때, 기존의 논문과 비교하여 부호화 시간이 평균 26.02% 정도 감소하였다.
본 논문에서는 차량 OBD-II 인터페이스를 통해 쉽게 확보할 수 있는 차량 정보로부터 차량의 연료 소모량을 예측하는 방법을 제안하고자 하였다. 이를 위해 차량으로부터 제공되는 RPM, TPS 값이 연료 소모량과 상관관계가 있다고 가정하고, 차량 RPM, TPS를 입력으로 하며, 연료 소모량을 출력으로 하는 다항식 함수 관계를 모델링하였다. 차량 OBD-II 인터페이스를 이용하여 획득한 RPM, TPS 값과 차량관련 전문업체로부터 지원받은 연료 소모량 값의 상관관계를 2차 함수로 구성하였다. 본 논문에서는 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 도심 도로 5Km를 실제 주행테스트를 수행하였고, 제안한 차량 데이터를 이용한 연료 소모량 예측 알고리즘의 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 가상 캐리 예측 덧셈기(pseudo carry look-ahead adder)를 사용하여 분할형 워드 기반 RSA의 구현에 관한 방법을 제안하고 검증하였다. 효율적인 모듈라 곱셈기의 설계를 위해 병렬 2단CSA(carry-save adder) 구조를 사용하였으며 마지막 덧셈의 고속 처리를 위하여 캐리 발생과 지연시간이 짧은 가상 캐리 예측 덧셈기를 적용하였다. 제안한 모듈라 곱셈기는 분할형 워드를 기반으로하여 다음 모듈라 연산을 위해 매 클럭마다 쉬프트와 정렬 연산이 필요없기 때문에 하드웨어를 줄일 수 있으며 고속 모듈라 곱셈 연산을 가능하게한다. 제안한 연산 구조를 PCI 인터페이스를 갖는 FPGA로 기능을 검증한 후 0.5㎛ 삼성 gate array 공정을 사용해서 256 워드 모듈라 곱셈기를 기반으로 한 1024-bit RSA 암호프로세서를 단일 칩으로 구현하였다.
본 논문에서는 3차원 의료 영상의 압축을 위한 인터프레임 부호화 방법을 제안한다. 슬라이스 사이의 변화를 뼈나 조직의 움직임으로 간주하여 움직임 보상 기법을 통해 이전 프레임으로부터 현재 프레임을 예측하고, 변환 부호화를 사용하여 오차 영상을 압축한다. 의료 영상의 슬라이스 사이의 복잡한 변화를 잘 예측하기 위해 동영상 부호화에서 가장 널리 사용되는 블럭 정합 알고리즘 (BMA) 대신 bilinear 변환을 통한 영상 warping을 사용하였다. 이 warping 방법은 슬라이스 사이에서 object가 없어지는 경우 예측 성능이 저하되는데, 이러한 단점을 보완하기 위해 블럭 겹침 움직임 보상 (OBMC) 기법을 결합하였다. 움직임 보상된 오차 영상의 부호화에는 EZW 부호화를 사용하였고, 이 때 각 프레임의 wavelet 계수의 양자화 오차를 동일하게 하여 프레임마다 일정한 화질을 얻도록 하였다. 모의 실험에서 warping을 사용한 인터프레임 부호화는 각 프레임을 독립적으로 부호화하는 방식보다 높은 압축 성능을 보였고, OBMC를 결합함으로써 warping만을 사용했을 때보다 성능이 더 개선되었다.
기초자료의 획득 체계 및 가공 체계의 부재와 복잡한 사용자 입력 체계로 인해서 유출유 확산 예측 모델의 활용에 제약이 따른다. 이러한 상황에서 유류오염사고에 신속하게 대응하기 위한 과학적 방제 전략 수립은 어렵다. 본 연구에서는 현재 실정을 고려하여 유출유 확산 예측 모델 구동을 위한 최선의 상시 활용 체계를 수립하였다. 모든 기초자료를 직접 구축하고 관리하는 것이 불가능하기 때문에 외부 기관의 실시간 동적 자료를 연계하고 최소한의 데이터베이스만을 직접 구축하여 실시간 유출유 확산 예측의 상시 활용이 가능함을 확인하였다. 또한 사용자와 모델간 인터페이스부분에서 발생하는 오류를 최소화하는 사용자 입력 인터페이스와 모델 연산 결과를 시공간 측면에서 다차원적으로 분석할 수 있는 결과 표출 인터페이스를 제안하였다. 본 연구 결과로 구축된 유출유 확산 예측 모델의 상시 운용 체계는 외부 자료에 의존하기 때문에 모델 결과의 불확실성이 존재하지만, 유류오염사고 발생시 신속하게 모델을 구동하여 유출유 확산 예측을 수행할 수 있다는 측면에서 실제 방제 현장에서 의미있게 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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