본 논문에서는 시뮬레이션 분석 과정의 복잡성을 줄이고 시뮬레이션 다량 수행을 가능토록 하기 위해 Elastic Stack 기술을 이용한 시뮬레이션 결과 분석 환경을 제안한다. 제안된 Elastic Stack 기반 시뮬레이션 결과 분석 환경은 물리적으로 떨어진 다양한 자원 상에서 수행되고 있는 시뮬레이션의 결과들을 중앙의 분석 서버로 자동 전송하고, 전송된 데이터들을 일괄적으로 관리하여 일련의 처리 및 분석 작업이 쉽게 적용될 수 있도록 지원하며, 다양한 가시화를 제공하는 서비스를 연결하여 분석 결과를 게시하는 과정을 손쉽게 구성할 수 있도록 지원한다. 또한, 각 서비스를 네트워크를 이용한 느슨한 연결 상태로 수행할 수 있어 확장성(scalability)을 제공한다. 제안된 시뮬레이션 결과 분석 환경의 유용성을 확인하기 위해 전염병 확산 시뮬레이션을 수행하고 별도의 분리된 서버에서 이에 대한 일련의 분석이 진행되는 과정을 보인다.
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 파장 분할 다중화(WDM)망에서 중앙 집중식 제어 방식을 연구해 왔던 기존의 논문과는 달리 분산 제어 방식으로 동작하는 휴리스틱 파장 라우팅 알고리즘을 제안한다. 동적 트래픽 요구에 적절히 대응하기 위해 파장의 일부를 사용하여 필요한 연결성을 가지는 불완전 가상 망 형상을 효율적으로 설계하는 방식을 제안한다. 이러한 연결성은 하나 이상의 광경로를 경유하여 임의의 시작 노드에서 임의의 목적 노드로 데이타 전송을 가능하게 한다. 또한 불완전 가상망 형상을 바탕으로 동적 트래픽 요구에 적응하는 고속 분산 파장 라우팅 알고리즘을 제안하고 파장의 평균 사용률에 대한 일반적인 임계 값을 분석한다. 끝으로, NSFNET[1]과 동적 핫-스팟(hot-spot) 트래픽 모델을 사용하는 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능이 고정된 최단 경로 파장 라우팅 알고리즘보다 더 좋음을 보이고, 블록킹(blocking) 성능, 제어 트래픽 부하, 그리고 계산상의 복잡도의 관점에서 분산 파장 분할 다중화 망을 위한 효율적인 파장 라우팅 알고리즘임을 보인다.
일반화 대칭 변환(Generalized Symmetry Transform : GST)은 디칭성을 이용하여 영상의 사전 정보 없이 얼굴 특징의 위치를 추출할 수 있는 방법이다. 그러나, 눈, 코, 입 등의 특징보다 마스크의 크기가 커야 하므로 많은 처리시간이 필요하다. 그리고, 얼굴의 특징을 결정하기 위해 통계적 처리가 수반되는 중심선 계산으로 인해 처리 과정이 복잡하다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문에서는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫째, 처리 시간을 단축하기 위해 원 영상 대신 영상의 정보를 충분히 가지는 축소 영상을 사용하였다. 둘째, 중심선 계산을 위해 복잡한 통계적 처리 대신 추출된 첨두치의 위치를 이용하였다. 제안된 방법의 성능을 살펴보기 위해, 정면, 회전, 안경, 수염이 있는 영상 등 200개의 영상에 대해 실험하였다. 그 결과, 제안된 방법은 85%의 특징 탐지율과 기존의 방법에 비해 약 53배 이상감소된 처리시간을 나타내었다.
대부분의 비디오 부호화기에서 움직임 예측은 부호화된 영상의 화질을 결정하는 중요한 기술이다. 그러나 일반적으로 많이 사용되는 전역 탐색 방법은 많은 연산량이 필요하다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위한 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 연산량을 줄이기 위한 복잡한 프로그램 구조를 가지고 있어서 DSP와 같은 전용 프로세서에 구현하기가 부적합하다. 본 논문에서는 미디어 프로세서에 적합한 효율적인 움직임 탐색 방법을 제안한다. 주위 블록 간의 공간적 상관도를 이용해 예측 움직임 벡터를 구할 수 있으며, 또한 탐색 영역을 축소시킴으로써 전체 연산량을 줄일 수 있다. 제안된 방법의 효율을 확인하기 위하여 MPEG-4 SP@L3(Simple Profile at Level 3) 부호화기를 TM1300에서 구현하였다. 제안한 방법은 TM1300 프로세서 상에서 전역 탐색 방법에 근접한 화질을 유지하며 기존 고속 움직임 예측 방법보다 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 ATSC DTV 수신기를 위한 준 최적화된 판정 궤환 등화기 (decision feedback equalizer; DFE)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 DFE는 TBD (Trellis Back Depth)가 1인 변형된 트렐리스 복호기 (modified trellis decoder; MTD)를 판정 장치로 사용함으로써 낮은 복잡도를 가질 뿐만 아니라 에러 전파가 없는 최적화된 DFE에 근접하는 성능을 보인다. MTD는 branch metric의 계산을 위해 ED (Euclidean Distance)의 자승 대신 AD (Absolute Distance)를 사용하기 때문에 낮은 복잡도를 가진다. 또한, 일반적으로 사용되는 판정 장치인 양자화기(slicer)에 비해 매우 낮은 판정 에러 확률을 가지며, ED를 사용하는 트렐리스 복호기 (trellis decoder: TD)와 비슷한 성능을 가진다. 판정 장치에서의 낮은 에러 확률은 수렴 속도와 잔류 에러 측면에서 우수한 수렴 성능을 야기시키며, 전산 실험을 통해 MTD를 가지는 블라인드 DFE의 성능을 검증한다.
음성 신호의 피치주기 검출 알고리즘은 음성 인식, 화자 식별 등의 다양한 음성 신호 처리 분야에 적용되고 있으며, 시간영역과 주파수영역에서 많은 연구가 진행되고 있다. 피치주기 검출 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 연산속도가 빠른 장점이 있지만, 피치주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 또한 이러한 피치주기 검출 알고리즘이 실생활에 응용되기 위해서는 다양한 환경에서 발생하는 소음으로부터 강인한 특성을 가져야 한다. 따라서, 본 논문에서는 변형된 AMDF 알고리즘을 이용하여 피치주기 검출을 위한 전체 최소 valley점 선정을 보다 용이하게 하였으며, 테스트 신호로써 지하철 등과 같은 소음환경에서의 음성신호를 사용하였다.
소셜 네트워크나 바이오 네트워크는 인터랙션이 가능한 오브젝트들이 관계를 맺음으로써 형성되는 복잡 네트워크이다. 실세계에 존재하는 복잡 네트워크는 커뮤니티 구조로 구성되어 있으며, 이 커뮤니티 구조를 자동으로 발견하는 것은 그 네트워크를 제어하고 이해하는데 있어서 중요한 기술이다. 하지만 이런 네트워크들은 시간에 따라 오브젝트들의 인터랙션에 의해 그 네트워크의 구조와 위상이 불특정하게 변화한다. 이런 동적 네트워크에서 노드들 간에 인터랙션을 기반으로 한 커뮤니티 구조를 발견하는 것은 높은 시간 복잡도 연산이 요구되며, 반복된 계산을 비효율적으로 처리하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 동적 네트워크에서 인터랙션 기반 커뮤니티 구조를 점진적으로 발견하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 네트워크에서 변화한 요소들을 인지하고, 이전 커뮤니티 그룹 구조를 점진적으로 재활용함으로써 효율적인 커뮤니티 발견이 가능하다.
히스토그램 평활화는 가장 잘 알려진 명암비 향상기법이지만 밝기 값이 크게 변화해서 색의 왜곡과 노이즈가 두드러지고 색번짐 현상 같은 부작용이 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 기존의 기법들은 유저가 영상마다 일일이 파라미터를 수정해야 하거나 다양한 영상에 대해 결과를 보장하지 못했다. 제안된 기법은 영상의 median값을 바탕으로 보정계수를 계산하고 히스토그램에서 가장 큰 빈도수를 기준으로 보정계수에 비례하여 나머지 히스토그램들을 보정한 뒤 평활화 한다. 제안한 방법의 결과영상은 각기 다른 특성을 가진 여러 가지 영상들에 대해 안정적으로 HE의 부작용들을 해결하였음을 알 수 있게 한다. 뿐만 아니라 연산이 복잡하지 않고, 보정계수가 자동적으로 계산되기 때문에 FPD에 직접 적용할 수 있다.
계층적 자료구조인 사진트리는 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 블록위치 계산은 영상에서부터 주어진 블록을 완전히 포함하는 컴포넌트를 추출하는 연산으로, 영상 처리의 응용에서 중요하게 사용되는 기하학적 연산에 속한다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 $n\times n\times n$ 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 영상의 블록위치를 계산하는 상수시간 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 $n\times n\times n$ RMESH의 계층구조에서 선형 사진트리의 위치코드들을 효율적으로 처리하는 기본적인 연산들을 이용함으로써 상수시간의 시간복잡도를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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