본 논문에서는 AZB (All-Zero Block) 검출을 이용한 조기 부호화 단위(Coding Unit, CU) 결정 방법을 제안한다. HEVC 영상 코덱의 하드웨어 구현에서 이산여현변환(DCT)는 많은 부호화 자원을 필요로 하는 과정으로 DCT 수행 이전에 블록 내의 모든 양자화 계수가 0 이 되는 영블록(All-zero Block)을 미리 검출하여 DCT 및 양자화 과정을 생략하고 CU 의 부호화 과정을 조기에 종료함으로써 부호화 복잡도를 크게 감소시키는 방법을 제안한다. 기존의 SAD (Sum of Absolute Difference) 또는 SATD (Sum of Absolute Transform Difference)에 기반하는 AZB 검출 방법은 HEVC 에서 새롭게 추가된 큰 크기의 $16{\times}16$와 $32{\times}32$ DCT 에서 AZB 을 효율적으로 검출할 수 없는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 DCT 변환 커널이 하다마드 변환 커널과 또 다른 정규 직교 변환 커널로 분할하여 표현할 수 있는 성질을 이용하여, 부화소 움직임벡터 추정 과정을 통해 생성된 하드마드 변환 계수에 DCT 를 생성하는 변환 커널을 곱하여 DCT 변환 커널을 생성한 후 양자화 계수를 이용하여 CU 단위의 AZB 을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 AZB 검출과 움직임 벡터의 크기를 이용하여 현재 CU 의 부호화 과정을 조기에 종료하는 방법을 제안한다. 제안하는 AZB 검출과 CU 조기 종료 부호화 방법을 사용하면 평균적으로 34.7%의 부호화 시간을 감소시켜 부호화 복잡도를 크게 줄일 수 있다.
Auto-ID 센터에서는 13.56MHz RFID 시스템에서 다중 태그를 식별하기 위한 충돌 방지 알고리즘으로 STAC 프로토콜을 제안하였다. STAC 프로토콜에서는 다음 응답 라운드의 슬롯 개수를 결정하기 위하여 태그 수 추정 기법을 적용한다. 이 경우 추정한 태그의 수에 오차가 발생하면 충돌 또는 빈 슬롯이 많이 발생할 수 있으므로 식별 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 응답 라운드 동안 빈번한 충돌 또는 빈 슬롯이 발생하면 응답 라운드를 종료하는 기법과 태그의 전송확률을 제어하는 기법을 적용한 ERPB 알고리즘을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석한다. 시뮬레이션을 통한 성능분석의 결과, 제안한 기법은 충돌률이 STAC 프로토콜에 비하여 39% 정도 낮으므로 태그 식별 시간이 짧음을 알 수 있었다.
본 논문은 공유자원과 태스크 활용률을 고려한 저전력 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 기존에 공유자원을 고려한 논문에서는 선점 영역에서 최악실행시간만을 고려하였기 때문에 높은 전압을 계속 유지하여 전력 소비가 많고, 태스크들이 조기 종료할 경우 남는 시간을 활용하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 선점 영역에서는 태스크들이 조기 종료하는 경우 남는 시간을 이용하여 태스크 활용률을 갱신하고 다음 태스크에게 더 낮은 주파수와 전압을 인가하여 전력 소모를 줄이는 방법을 사용하고, 비 선점 영역에서는 최악 실행시간을 기준으로 한 최대 태스크 활용률을 이용하여 우선 순위 높은 태스크의 지연 시간을 최소화 시켜주는 방법을 제안한다. 실험 결과는 Arm8 테스트 벤치마크 데이터를 통해 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘의 전력 소모를 비교했을 때 6%의 파워 소모 감소를 보였다.
최근 표준화가 완료된 HEVO(High Efficiency Video Coding)에서는 계층적 구조를 갖는 가변블록의 크기를 사용하고 재귀적으로 부호화를 수행사여, 최적의 부호화단위(CU: Coding Unit) 분할 구조와 예측단위(PU: Prediction Unit)를 결정함으로써 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 반면 부호화 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위한 고속 부호화 알고리즘으로 고속 모드 결정 기법을 제안한다. 제안기법은 상위 깊이(CU: Coding Unit)의 최적 모드와 부호화 율-왜곡 비용을 이용해서 현재 깊이 CU에서의 특정 모드의 율-왜곡 비용 계산을 생략함으로써 PU 탐색을 조기 종료한다. 즉, 상위 깊이 CU의 조건에 따라 화면간 예측 모드의 일부 또는 화면내 예측을 수행하지 않는다. 실험결과 제안기법은 HM 12.0대비 0.2%의 비트 증가에 22.9%의 계산시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
최신 비디오 부호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서는 재귀적으로 동일한 4개의 블록으로 분할될 수 있는 쿼드 트리 기반의 부호화단위(CU: Coding Unit) 구조를 적용하여 높은 부호화 효율을 얻는다. 각 깊이(depth) 레벨에서 각 CU는 가변 크기의 예측단위(PU: Prediction Unit)로 분할된다. 하지만 각 부호화트리단위(CTU: Coding Tree Unit) 마다 최적의 CU 분할구조와 각 CU 마다 최적의 PU 모드를 결정하기 위한 상당한 계산 복잡도 증가를 야기한다. 본 논문에서는 이러한 계산 복잡도를 줄이기 위하여 PU 탐색을 조기 종료하는 고속 PU 결정 기법을 제시한다. 제한 기법은 상위 깊이 CU의 최적 모드와 부호화 율-왜곡 비용을 이용해서 현재 깊이 CU에서의 특정 모드의 율-왜곡 비용 계산을 생략함으로써 PU 탐색을 조기 종료한다. 실험결과 제안기법은 HM 12.0 대비 0.2%의 비트 증가에 18.1%의 계산시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
조기 위험 검출은 실시간으로 들어오는 텍스트를 순차적으로 처리하면서 해당 대화에 위험이 있는지 조기에 분류하는 작업으로, 정확도 저하를 최소화하는 동시에 가능한 한 빨리 대화를 분류하는 것을 목적으로 한다. 이러한, 조기 위험 검출은 온라인 그루밍 검출, 보이스 피싱 검출과 같은 다양한 영역에 활용될 수 있다. 이에, 본 논문에서는 조기 위험 검출 문제를 정의하고, 이를 평가할 수 있는 데이터 셋과 Latency F1 평가 지표를 소개한다. 또한, 점진적 문장 분류 모듈과 위험 검출 결정 모듈로 구성된 점진적 조기 텍스트 분류 시스템을 제안한다. 점진적 문장 분류 모듈은 이전 문장들에 대한 메모리 벡터와 현재 문장 벡터를 통해 현재까지의 대화를 분류한다. 위험 검출 결정 모듈은 softmax 분류 점수와 강화학습을 기반으로 하여 Read 또는 Stop 판단을 내린다. 결정 모듈이 Stop 판단을 내리면, 현재까지의 대화에 대한 분류 결과를 전체 대화의 분류 결과로 간주하고 작업을 종료한다. 해당 시스템은 micro F1과 Latency F1 지표 각각에서 0.9684와 0.8918로 높은 검출 정확성 및 검출 신속성을 달성하였다.
본 논문에서는 JEM(Joint Exploration Model)의 부호화기 계산 복잡도 감소를 위한 CU 조기 결정 방법을 제시한다. 기존의 JEM 의 경우 현재 CU(Coding Unit)의 RDO(Rate Distortion Optimization)를 통한 최적의 예측 모드가 Merge SKIP 모드이고 BT(Binary Tree)의 깊이가 2 또는 3 이상일 때 CU 결정을 조기 종료한다. 제안하는 방법에서는 현재 CU 의 최적의 예측모드가 Merge SKIP 이고 BT 일 경우 통계적 분석을 통한 왜곡 값, CU 샘플 수, 시간적 계층 순서, 양자화 파라미터를 고려한 문턱 값을 이용하여 CU 를 조기 결정한다. 실험결과로써 제안하는 방법이 JEM 7.1 대비 Y, U, V 각각 평균 0.86%, 0.08%, 0.18%의 BD-rate 손실이 발생하고 평균 16% 부호화 속도를 개선시킨다.
본 연구는 서구사회에서 대량으로 발생하는 중고령자의 조기퇴직과 그에 따른 경력의 마감형태에 대하여 개인수준의 자료를 갖고 노동시장 및 사회보장정책적인 시각에서 분석하였다. 오늘날 많은 중고령근로자들이 조기퇴직을 하고 있지만 그 이후에 어떤 형태로 경력을 종료하는지에 대한 연구는 이제 시작단계에 불과하다. 이에 본 연구에서는 55세 이후 직업에서 이탈한 후 61세까지의 개인의 노동시장 경험을 분석하여 노년기의 경력마감형태를 발견 구성해 보고 어떤 요인들이 복잡한 경력종료형태에 영향을 미치는지 미시적 모형과 거시적 모형을 설정, 그 영향력을 추정하였다. 본 연구의 개념적 틀은 대규모의 조기퇴직 현상은 종래의 사회심리적 결정모델과 미시경제적인 설명방법보다는 사회의 구조적 과정으로서 노동시장의 주체(기업, 경영자협회, 노조, 국가)등의 역할을 강조하는 고령화의 정치경제적 접근(political economy of aging)에 바탕을 둔 노동시장접근방법을 차용하였다. 본 목적을 위해 전미고령자종단연구 1966-1991(최종분석대상 n=2,784) 자료를 분석하였으며, 그 결과를 보면 55세 현직에서 계속 근무하는 형태(27.3%), 55세 직업을 그만두고 전직하여 다른 직업에서 근무하는 형태(46.1%), 노동시장전출입을 반복한 형태(4.4%), 간헐적으로 경제활동에 종사하는 형태(15.9%), 영구 퇴직하여 노동시장에 복귀하지 않는 형태(6.3%)등 다양한 형태로 나타났다. 설명모델을 추정한 결과 건강의 정도, 코호트 소속, 민족적 배경, 가치관 변수보다는 기업연금, 공적연금, 노동시장상태, 직업의 구조변수들이 고령자의 경력마감행동에 더 강한 영향력을 미치고 있는 것으로 나타났으며 이것은 노동시장접근관점이 조기퇴직을 설명하는데 더 강한 설명력이 있음을 시사하는 것이다.
본 논문에서는 KNN 대체와 LOF 알고리즘의 결합 모델을 확장하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링을 위한 비정상 종료 예측 방법론을 제안하였다. 기존의 룰 기반 모니터링 방법론은 실시간 프로세스 진행 정도에 따른 비관측 정보에 기인하여 조기 경보 및 실시간 대응이 힘들다는 한계점을 안고 있다. 이를 해결하기 위하여 비관측 정보에 대한 가정 및 진행 중인 프로세스의 향후 경로 예측을 통해 종료 시점에서 예상되는 LOF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 적용하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링 과정에서 각 관측 시점마다 종료 시점에서의 결과를 예측함으로써, 전 시점에 걸친 추세를 살펴종료 패턴을 예측할 수 있다. 이를 통해 비즈니스 프로세스의 실시간 진척에 대한 정보를 가시화함으로써 기회 및 위협에 사전에 대응할 수 있게 하여 프로세스 관리 수준의 향상을 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문은 MIMO-OFDM 시스템에서 터보 처리 기법 (Turbo-BLAST)을 위한 새로운 조기 정지 기법을 제안한다. 터보 처리 기법의 높은 복잡도를 줄이기 위해서는 외부 반복 횟수를 줄이는 일이 필수적이다. IEEE 802.16e Mobile WiMax와 같은 시스템에서는 전송된 데이터 버스트의 마지막 인코딩 패킷을 제외하면 CRC 비트가 부가되지 않는다. 따라서 이러한 시스템에서는 CRC 비트의 도움 없이 반복을 종료할 수 있는 조기 정지 기법이 필요하다. 제안된 기법은 수신된 패러티 비트들과 수신된 정보 비트들로부터 재 부호화된 패러티 비트들 간의 부호 변화를 관찰함으로써 수행된다. 또한, IEEE 802.16e와 같이 tail-biting 부호를 가지는 시스템의 경우에 재 부호화의 복잡도를 절반으로 줄이는 방법이 제안된다. 컴퓨터 모의실험 결과는 제안된 조기 정지 기법이 종래의 조기 정지 기법에 비해 더 적은 수의 평균 반복 횟수를 가지고 GENIE aided 기법과 동등한 수준의 성능을 가짐을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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