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.
본 논문에서는 MPEG 3DAV Coding에서 진행 중인 EE2 및 EE3의 다시점 영상 압축에 효율적으로 적용할 수 있는 블록기반 시차추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영상의 특성을 이용하여 블록크기를 가변적으로 구성하는 적응적 시차 추정을 적용하여 영상의 화질을 개선하였다. 추정하고자하는 해당 블록의 주변 특성을 고려하여 탐색 영역을 가변적으로 설정함으로써 계산량을 줄이고 좌우방향으로 시차가 더 크다는 스테레오 영상의 특성을 이용하여 2진과 4진 트리 분해를 혼용함으르써 기존의 4진 트리만 이용한 정보 부호화 방식보다 부가정보량을 감소시킬 수 있다. 모의실험 결과 기존의 전 탐색 영역블록 정합기법(FBMA)에 비해 최대 $68\%$정도 계산량이 감소하고, PSNR면에서 기존 기법들보다 1dB 가량 개선되는 것을 알 수 있다.
본 논문은 시스톨릭 어레이와 덧셈기 트리를 조합한 하이브리드 구조를 갖는 MPEG-4 인코더용 전역 탐색 블록 정합 움직임 추정 회로를 제안한다. 제안된 회로는 적은 수의 클럭 싸이클로 움직임 추정을 할 수 있도록 시스톨릭 어레이를 활용하고, 필요한 회로 자원을 줄이기 위해서 덧셈기 트리를 활용한다. 1/2화소 움직임 추정을 위한 보간 회로는 6개의 덧셈기, 4개의 뺄셈기, 10개의 레지스터로 구성하였으며, 자원 공유 및 효율적인 스케줄링 기법을 통하여 성능을 향상시켰다. 정수화소 및 1/2 화소를 위한 움직임 추정 회로를 Verilog HDL을 사용하여 RTL에서 설계하였다. 130nm 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 논리 수준 회로는 218,257 게이트로 구성되었으며, D1($720{\times}480$) 이미지를 초당 94장 처리할 수 있다.
본 논문은 max-log 근사화 하에서 연판정 최대 우도 (soft-output maximum-likelihood, soft-ML) 성능을 달성하기 위한 저복잡도 연판정 다중 안테나 (soft-output multiple-input multiple-output, soft-MIMO) 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 병렬 트리-탐색 (parallel tree-search, PTS)을 기반으로 하며, 정렬 순서를 변경한 정렬된 QR 분해 (sorted-QR decomposition, SQRD)를 채널 순서화를 위해 적용한다. 비트별 로그-우도비 (log-likelihood ratio, LLR)를 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 공집합 문제 (empty-set problem)는 탐색 레벨별로 추가적인 노드들을 삽입함으로써 해결한다. 제안된 노드 삽입 기법에서는 선택된 노드와 반대 비트 값을 가지면서 가장 가까운 노드만 삽입되기 때문에, 연산 복잡도 측면에서 상당히 효율적이다. 제안된 알고리즘의 연산 복잡도는 기존 알고리즘 대비 약 37-74% 수준이며, $4{\times}4$ 시스템에 대한 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 soft-ML와 비교하여 0.1 dB 미만의 성능 저하를 보였다.
최근의 3D게임이나 가상현실을 위한 지형 시각화 응용에서는 사실적인 장면을 렌더링 하기 위해 고화질 영상을 실시간에 제공하는 GPU기반의 광선투사법을 이용한다. 이 방법은 지형데이터의 크기가 증가할수록 샘플링 해야 하는 텍셀의 개수가 증가하기 때문에 렌더링 속도가 저하된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 GPU에서 사진트리를 기반으로 수행되는 바운딩 박스 세분화를 이용하여 빈 공간이 제거된 바운딩 박스를 생성하고 이를 이용하여 광선투사법을 가속화하는 방법을 제안한다. 이 방법은 각 광선마다 빈 공간 도약을 위해 트리를 탐색하여 중복된 탐색연산을 수행해야 했던 기존의 방법과 달리 바운딩 박스를 이용하여 탐색 연산을 단 1번만 수행하도록 하여 수행속도를 가속화 하였다.
이 논문에서는 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇에서 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로 최대-우도(maximum likelihood), 깊이-우선(depth-first), 너비-우선(breadth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 각각 적용하며, 후보선정 및 가지치기(pruning)에 사용하는 정보는 표적의 방위각과 적외선 센서 화면에서 표적의 픽셀 수만을 활용한다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 세 가지 탐색 기법 및 위치 추정 기법의 좌표 추정성능, 복잡도, 오차 성능을 모의실험으로 제시하여 성능을 비교한다.
"제49호 품목의 경매"는 '트리스테로'라는 미스터리한 우편조직의 진실을 찾아가는 오이디파 마스를 통해 작가의 의도를 우리에게 보여주고 있다. 많은 주제 중에서 아마도 가장 중요하고 만연되어 있는 것은 '환각'이라고 할 수 있고, 이는 이 작품의 다른 주제들을 이해하는데 도움을 준다. 이 작품에 내재하는 또 다른 중요한 주제는 바로 '음모'이다. 하지만, 제정신이 아닌 세계에서 현실과 환상을 구별하는 것은 정말로 어려운 일이다. 따라서 트리스테로에 대한 존재가 실제 음모인지 아니면 단순한 환각인지는 확실하지 않다. 트리스테로에 대한 정보가 드러난 이후의 세계는 오이디파에게 친숙했던 세계와는 전혀 다른 세계였고, 트리스테로에 대한 그녀의 탐색은 더 이상 단순한 호기심이 아니었고 그녀는 어떻게든 그 닫혀있는 세계에서 벗어나야만 했다. 그녀가 현실로 돌아가기 위해서는 트리스테로의 비밀을 발견해야만 했었고, 그녀가 보고 들은 것들을 받아들이기 위해서 그녀가 환각 증세를 가지게 되는 것은 아마도 그 상황에 합당한 것이라고 할 수 있다.
본 논문은 Ubiquitous ID 시스템의 고속 충돌 방지 알고리즘을 제안하고 분석한다. 제안한 Ubiquitous ID 시스템에서의 고속 충돌 방지 알고리즘과 기존의 이진 탐색 알고리즘, time slot을 이용한 slotted 이진 트리 알고리즘, 그리고 Auto-ID 센터에서 제안한 bit-by-bit 이진 트리 알고리즘을 수학적으로 비교 및 분석하였다. 수학적 분석 결과는 OPNET 모의실험을 통하여 그 결과를 검증하였다. 분석결과에 의하면 제안한 알고리즘의 성능이 기존의 충돌 방지 알고리즘 중 가장 좋은 성능을 보이는 bit-by-bit 이진 트리 알고리즘과 비교할 때 리더의 전송요구에 응답한 순차적인 태그의 개수가 20개일 경우에는 약 5%정도의 성능이 향상되었으며 리더의 전송요구에 응답한 태그의 개수가 200개일 경우에는 100%의 성능이 향상되었다.
프로세서는 이용율의 최대한와 시스템 단편화의 최소화를 고려하여 들어오는 각 작업에 할당되어진다. 따라서 하이퍼큐브에서 프로세서를 효율적으로 할당하는 방법은 시스템 성능에 중요한 요인이 된다. 효율적이 프로세서 할당을 위해서는 필요한 크기의 서브큐브가 유용한지를 찾는 것과, 여러 개의 사용되지 않는 작은 서브큐브를 하나의 큰 서브큐브로 만들어 주는 것이 필요하다. 본 논문에서는, 사용가능한 서브큐 브를 표현하는 이진트리를 얻기 위해 교환이 수행될 레벨과 파트너를 직접 결정하는 트리교환 알고리즘과 이를 이용한 할당방법에 관하여 언급한다. 제안된 알고리즘의 트리 탐색시간에 대한 복잡도는 $O\ulcorner$n/2$\lrcorner$$\times$2n)으로서 기존의 다른 방법들 과 비교하여 좋은 성능을 보인다.
공정의 위험성 평가를 위한 이상트리 작성은 많은 시간과 인력을 요하는 작업으로 대규모 화학공장에 적용하기가 매우 힘들다. 본 연구에서는 화학공정의 이상트리 합성을 위해 장치에서 발생할 수 있는 공정변수의 이탈 및 장치이상에 대한 원인-결과 관계를 나타내는데 필요한 객체지향 지식기반의 프레임워크를 제안하였다. 이상에 대한 원인을 탐색하기 위하여 장치의 객체지향 모델링과 장치간의 연결관계를 이용하여 이탈을 전파하고 이를 통해 이상트리를 합성하였다. 제안된 방법론을 질산 냉각 공정에 적용하여 그 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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