본 논문에서는 고화질 비디오의 부호화 효율성 증대를 위한 저 복잡도의 디블록킹 필터를 제안한다. 최근 고해상도 고화질 영상의 사용 증대로 인해 고화질 비디오의 부호화에 적합한 비디오 코덱 알고리즘 연구가 최신 비디오 압축 표준인 H.264/AVC를 기반으로 이루어지고 있다. H.264/AVC의 디블록킹 필터는 낮은 비트율의 비디오 부호화에 적합하도록 설계되었으며, 양자화에 의해 발생하는 블록경계 왜곡을 제거하여 주관적 화질을 향상시킬 뿐만 아니라 부호화 효율을 높인다. 그러나 고화질 비디오의 부호화에서는 부호화 후 복원된 영상 내에 블록화 현상이 약하게 발생하기 때문에 강한 세기의 필터가 적용되는 H.264/AVC의 디블록킹 필터가 적합하지 않다. 또한, 디블록킹 필터는 높은 연산 복잡도 때문에 복호화기에서 높은 비중을 갖는 문제점이 있다. 제안하는 저 복잡도의 디블록킹 필터는 고화질 비디오의 부호화에서 기존의 방법보다 최대 7.3% 의 부호화 효율을 높임과 동시에 최대 8.8%의 복호화 연산 복잡도 감소를 보인다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)이 적용된 MIMO(Multiple-input Multiple-output) 기술은 추가적인 주파수 자원의 할당 없이 채널 용량을 증가시키기 위한 방법으로 주목 받고 있으나, MIMO-OFDM 수신단에서 다른 안테나로부터 동시에 전송된 독립적인 데이터 스트림을 분리할 수 있는 낮은 복잡도의 검출 알고리즘을 개발해야 하는 문제점이 있다. 이 논문에서 제안하는 ULBC QRD-M (Upper-Lower Bounded-Complexity QRD-M) 알고리즘은 최대 복잡도 즉, 복잡도의 상한(upper bound)을 기존의 QRD-M 알고리즘과 동일한 값으로 고정시킴으로써 SD(Sphere Decoding) 알고리즘에서 순시적으로 매우 높은 복잡도를 가지는 문제를 해결하는 동시에, 불필요한 Hypothesis를 제거하여 필요한 계산양을 현저하게 낮출 수 있는 장점이 있다. 분석과 모의실험 결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 QRD-M 알고리즘에 비하여 단지 26%의 계산양 만으로도 동일한 BER 성능을 가질 수 있음을 보인다.
During the 4th Industrial Revolution, service platforms utilizing diverse contents are emerging, and research on recommended systems that can be customized to users to provide quality service is being conducted. hybrid recommendation systems that provide high accuracy recommendations are being researched in various domains, and various filtering techniques, machine learning, and deep learning are being applied to recommended systems. However, in a recommended service environment where data must be analyzed and processed real time, the accuracy of the recommendation is important, but the computational speed is also very important. Due to high level of model complexity, a hybrid recommendation system or a Deep Learning-based recommendation system takes a long time to calculate. In this paper, a Cascade-hybrid recommended algorithm is proposed that can reduce the computational time while maintaining the accuracy of the recommendation. The proposed algorithm was designed to reduce the complexity of the model and minimize the computational speed while processing sequentially, rather than using existing weights or using a hybrid recommendation technique handled in parallel. Therefore, through the algorithms in this paper, contents can be analyzed and recommended effectively and real time through services such as SNS environments or shared economy platforms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권8호
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pp.1843-1859
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2013
The continuous increase of the spatial resolution of remote sensing images brings great challenge to image analysis and processing. Traditional prior knowledge-based region detection and target recognition algorithms for processing high resolution remote sensing images generally employ a global searching solution, which results in prohibitive computational complexity. In this paper, a more efficient region of interest (ROI) detection algorithm based on visual attention and threshold segmentation (VA-TS) is proposed, wherein a visual attention mechanism is used to eliminate image segmentation and feature detection to the entire image. The input image is subsampled to decrease the amount of data and the discrete moment transform (DMT) feature is extracted to provide a finer description of the edges. The feature maps are combined with weights according to the amount of the "strong points" and the "salient points". A threshold segmentation strategy is employed to obtain more accurate region of interest shape information with the very low computational complexity. Experimental statistics have shown that the proposed algorithm is computational efficient and provide more visually accurate detection results. The calculation time is only about 0.7% of the traditional Itti's model.
본 논문에서는 고효율의 비디오 부호화를 위한 적응적인 인-루프 필터 방법을 제안한다. 최근 비디오 부호화 표준화 단체에서는 영상의 부호화 후 복원된 영상과 원본 영상과의 평균 제곱 오차(mean square error) 관점에서 오차를 최소화하는 Wiener 필터기반의 post-filter hint SEI 메시지 방법과 블록 기반의 필터 제어 방법 (block-based adaptive filter control, BAFC)에 대한 연구가 있었다. Post-filter hint SEI 메시지 방법은 후처리 필터로서 프레임간의 예측 오차를 줄이지 못하는 문제점이 있으며, BAFC 방법은 기존 H.264/AVC의 디블록킹 필터와 독립적으로 동작하기 때문에 인코더 및 디코더 영역에서 높은 연산 복잡도를 차지하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존 H.264/AVC의 디블록킹 필터와 문맥 기반으로 설계한 인-루프 필터를 적응적으로 사용함으로써 복잡도를 낮추고 부호화 효율을 높이는 인-루프 필터 방법(Low-complexity adaptive in-loop filter, LCALF)을 제안한다. 실험결과에서 제안하는 방법은 기존 방법보다 평균적으로 약 1% 정도의 비트 감소를 보이고, 동시에 디코더 영역에서 약 22% 정도의 낮은 연산 복잡도를 보인다.
본 논문에서는 안개 성분을 포함한 실외영상의 효과적인 응용을 위하여 저 복잡도를 갖는 전달량 추정 및 픽셀 기반 JBDCP(: Joint Bright and Dark Channel Prior)를 이용한 단일 영상 기반 안개 제거 방법을 제안한다. 기존의 전달량 추정은 계산량과 메모리 요구량이 큰 정련과정을 포함하는 반면, 제안하는 안개 제거 방법은 픽셀단위 및 블록단위 dark channel 정보를 결합하여 에지 정보가 보존되는 전달량을 추정하고 복잡도를 크게 감소시킨다. 또한 픽셀 기반 JBDCP를 이용하여 영상의 각 위치마다 다른 안개값을 구함으로써 영상의 특성을 반영한 전달량 추정이 가능하다. 다양한 안개 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 저 복잡도로 실행되면서 우수한 안개 제거 성능을 보여 실시간 기기를 포함한 다양한 분야에 응용될 수 있음을 나타낸다.
최근 들어서, Multi-User Massive MIMO 네트워크에서 하드웨어와 알고리즘 측면에서 복잡도를 낮추면서 높은 전송률을 얻을 수 있는 다양한 전송 안테나 선택 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 차세대 이동통신 네트워크에서 에너지 소모량을 줄이기 위한 다양한 기술들에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그래서, 본 논문에서는 Multi-User Massive MIMO 네트워크에서 낮은 계산 복잡도를 달성하면서 에너지 효율성을 높일 수 있는 전송 안테나 선택 기법을 연구하였다. 먼저, Brute-Force 탐색 기반의 최적 방식을 소개하고 최적 방식 대비 계산 복잡도를 획기적으로 줄일 수 있는 새로운 안테나 선택 기법을 제안하였다. 안테나 수가 증가할수록 최적 방식의 복잡도는 지수적으로 증가하는 반면 제안 방식은 선형적으로 증가한다. 그럼에도 불구하고, 제안 방식과 모든 경우를 고려하는 최적 방식의 에너지 효율 성능 차이는 크지 않다.
OFDM 기반의 차세대 이동통신 시스템에서는 제한된 주파수 대역폭에서 높은 전송률을 달성하기 위해 MIMO 기술을 채택 하였으며, MIMO 기법 중 하나인 공간 다중화 방식에서는 적은 연산량으로 좋은 성능을 갖는 신호의 검출 기법이 요구된다. 본 논문에서는 MIMO-OFDM 시스템에서 공간 다중화 신호를 검출하기 위해 연산량을 줄인 QRM-MLD 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 하이브리드 기법을 제안한다. 제안된 하이브리드 기법은 MMSE와 QRM-MLD를 채널 상태에 따라 선택적으로 적용하는 기법으로서 무선통신 환경에 따라서 연산량과 검출 성능을 상충적으로 선택할 수 있는 이점이 있다. 3GPP LTE 시스템의 하향링크 환경에서 모의실험을 한 결과, 제안된 방식은 QRM-MLD에 비하여 0.1 dB 이하의 무시할 정도의 성능 열화를 가져오는 대신에 약 59%의 연산량 절감 효과가 있다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제4권4호
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pp.151-154
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2006
In this work, a novel optimal multiuser detection (MUD) approach, which not only achieves the optimal maximum-likelihood (ML)-like performance but also has reasonably low computational complexity, for Space-time coded OFDM (ST-OFDM) systems is presented. In the proposed detection scheme, the signal model is firstly re-expressed into linearly equivalent one. Then, with the linearly equivalent signal model, a new jointly MUD algorithm is proposed to detect signals. The ML-like bit-error-rate (BER) performance and reasonably low complexity of the proposed detection are verified by computer simulations.
A novel heart rate estimation algorithm is presented based on normalized least-mean-square (NLMS) algorithm. This paper presented a three-step processing scheme for estimating heart rate from PPG signal with motion artifacts. The proposed active noise cancellation algorithm has low computational complexity compared to the NLMS algorithm. Experimental results show that the proposed algorithms perform similar with the previous algorithm under motion artifact noises.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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