As 4G mobile communication systems require high transmission rates with reliability, the need for efficient error correcting code is increasing. In this paper, a novel LDPC (Low Density Parity Check) decoder is introduced. The LDPC code is one of the most popular error correcting codes. In order to improve performance of the LDPC decoder, we use SNR (Signal-to-Noise Ratio) estimation results to adjust coefficients of modified UMP-BP (Uniformly Most Probable Belief Propagation) algorithm which is one of widely-used LDPC decoding algorithms. An advantage of Modified UMP-BP is that it is amenable to implement in hardware. We generate the optimal values by simulation for various SNRs and coefficients, and the values are stored in a look-up table. The proposed decoder decides coefficients of the modified UMP-BP based on SNR information. The simulation results show that the BER (Bit Error Rate) performance of the proposed LDPC decoder is better than an LDPC decoder using a conventional modified UMP-BP.
본 논문은 대표적인 고속 UWB 시스템인 MB-OFDM UWB 시스템에서 데이터 전송율을 올리면서 복호 성능을 보장하기 위해서 제안하고 있는 LDPC 부호에 대한 연구 결과를 보인다. 하드웨어 효율적인 복호기의 구조를 제안하기 위해서 LLR(log likelihood ratio) 계산 알고리즘과 체크노드 갱신 알고리즘을 시뮬레이션 하여 효율적인 방법을 선택 하였고, LDPC 디코딩 알고리즘의 반복 횟수를 결정하였다. 그리고 본 논문은 LDPC 디코더의 UWB 응용에 필요한 요구사항을 만족시키기 위한 LDPC 복호기의 구조를 제시하였다. 이 구조는 FPGA를 통하여 합성되어 구현성을 검토하였으며, 기존 QC-LDPC 부호의 FPGA 합성 결과와 비교하여 높은 throughput을 제공함을 확인하였다. 이 구조를 이용하면 BP 알고리즘에 비해서 약 0.2dB의 성능열화를 포함하지만, 고속 데이터 전송에 적합한 LDPC 복호기를 구현할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제8권2호
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pp.163-171
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1997
공학 분야에서 신경망에 대한 관심은 신호처리, 로보틱스, 컨트롤, 문자인식, 패턴인식 그리고 컴퓨터 그래픽 분야등에서 연구되고 있으며, 이들은 함수근사응용과 밀접한 관련이있다. 통계학 분야에서는 패턴인식의 판별분석, 주성분분석, 회귀분석 그리고 군집분석을 위한 신경망등에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 문자인식을 위한 다층 신경망을 학습시키기 위해 역전파 알고리즘이 널리 사용되고 있으나 이 알고리즘은 긴 훈련기간, 극소점 문제, 이상치(outlier)에 민감하다는 단점을 지니고 있다. 이상치에 민감한 일반적인 역전파 알고리즘의 단점을 극복하기 위해 이상치에 민감하지 않은 로버스트 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 통계물리에서 자주 사용하는 방법을 이용하여 제안한 로버스트 역전파 알고리즘을 문자인식에 적용하여 일반적인 역전파 알고리즘의 문자인식 성능과 비교하였다.
삼각형간의 교차 계산은 많은 3 차원 기하 문제들을 해결하는데 있어서 기본적으로 요구되는 연산 과정이다. 본 논문에서는 대량의 삼각형 집합 안에서의 교차 계산을 효율적이며 강인하게 처리할 수 있는 GPU 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 k-d 트리의 구성, 삼각형쌍 생성, 정확한 교차 계산을 모두 GPU에서 처리한다. 여기서 사용되는 k-d 트리에서는 분할 과정 중에 삼각형들의 복사가 많이 발생한다. 이렇게 복사된 삼각형들로 인하여 중복된 삼각형쌍들이 많이 생성되는데, 이러한 중복 삼각형쌍들을 효율적으로 제거하기 위하여 분할 인덱스를 도입하였다. 분할 인덱스는 간단한 논리곱 연산만으로 중복 여부를 효과적으로 판단할 수 있다. 수치적 강인성을 높이기 위하여는 부동소숫점 필터링을 통해 불안전한 삼각형쌍들을 분리하고, CLP(controlled linear perturbation)를 이용하여 CPU쓰레드에서 처리하도록 하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 민코스키합 알고리즘의 합삼각형 교차계산에 적용하여 효율성과 강인성을 입증하였다.
본 논문은 실생활 속 정제되지 않은 입력으로 인해 안면의 특징점을 추출하여 객체 인식 모델의 이상적인 성능과 속도를 보증해주지 못하는 문제점을 가중치 합산을 통한 저장 알고리즘을 통해 개선하는 방법을 소개한다. 많은 안면인식 프로세스들은 이상적인 상황에서의 정확도를 보장해주지만, 실생활에서 발생할 수 있는 수많은 방해요인에 대해서는 대처하지 못한다는 문제점이 주목받고 있으며 이는 곧 보안과 밀접하게 관련된 안면인식 프로세스에서 심각한 문제를 발생할 수도 있다. 본 논문에서는 사람의 고유한 특징점은 사진의 구도 등의 여러 변수가 있어도 결국 평균적인 하나의 형태를 띤다는 점을 이용하여 입력으로 추출된 특징점을 여러 방해 요인에 과적합 되어있지 않은 소수의 특징점과 비교를 통해 실시간으로 빠르게, 그리고 정확하게 안면인식을 할수 있는 방법을 가중치 합산방식을 통하여 제시한다.
IEEE 802.11n 무선 랜 표준의 채널 부호화 방법 중 하나인 LDPC(Low-Density Parity-Check) 부호는 오류정정 성능이 매우 우수하나 복호기 회로의 복잡도가 커서 복호성능과 하드웨어 복잡도 사이의 trade-off 관계를 고려한 설계가 중요하다. 본 논문에서는 최소합 알고리듬(Min-Sum Algorithm; MSA) 기반 LDPC 복호기에서 LLR(Log-Likelihood Ratio) 근사화가 복호성능에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 LDPC 복호기의 최적 설계조건을 도출하였다. IEEE 802.11n 무선 랜 표준의 블록길이 1,944 비트, 부호화율 1/2의 LDPC 패리티 검사 행렬과 최소합 기반의 반복복호 알고리듬을 적용하여 LLR 근사화에 따른 비트오율(BER) 성능을 분석하였다. $BER=10^{-3}$에 대해 LLR 비트 폭 (6,4)와 (7,5)의 $E_b/N_o$는 0.62 dB의 차이를 보였으며, 최대 반복복호 횟수 6과 7에 대한 $E_b/N_o$의 차이는 약 0.3 dB로 나타났다. 시뮬레이션 결과로부터, LLR 근사화 비트 폭이 (7,5)이고 반복복호 횟수가 7인 경우에 가장 우수한 비트오율 성능을 나타내었다.
주어진 그래프 G=(V,E), n=|V|, m=|E|에 대해 최소절단을 찾는 연구는 공급처 s와 수요처 t가 주어지지 않은 경우와 주어진 경우로 구분된다. s와 t가 주어지지 않은 무방향 가중 그래프에 대한 Stoer-Wagner 알고리즘은 임의의 정점을 고정시키고 최대 인접 순서로 나열하여 마지막 정점의 절단 값과 마지막 2개 정점을 병합하면서 정점을 축소시키는 방법으로 $\frac{n(n-1)}{2}$회를 수행한다. 또한, s와 t가 주어진 그래프에 대한 Ford-Fulkerson 알고리즘은 증대경로를 탐색하여 절단 간선을 결정한다. 더 이상의 증대 경로가 없으면 절단 간선들의 조합으로 최소절단을 결정해야 한다. 본 논문은 단일 s와 t가 주어진 무방향 가중 그래프에 대해 최대인접 병합과 절단값을 동시에 계산하는 방법으로 n-1회 수행으로 단축시켰다. 또한, Stoer-Wagner 알고리즘은 최소 절단을 기준으로 V=S+T로 양분하지 못할 수 있는데 반해 제안된 알고리즘은 정확히 양분시켰다. 제안된 알고리즘은 Ford-Fulkerson의 증대경로를 찾는 수행횟수보다 많이 수행하지만 수행과정에서 최소절단을 결정하는 장점이 있다.
치매 환자나 혼자 힘으로 전혀 움직이지 못하는 노인 환자는 간병 인력 부족으로 낙상 사고 및 욕창 발생 가능성이 매우 크다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 일정 주기마다 감지한 압력 세기를 기준으로 머리, 어깨, 엉덩이 등 주요 신체 부위를 판별하여 환자의 누운 자세를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 신체적 특성에 무관하게 신체 부위 판별이 가능하도록 격자 구조로 압력 센서를 배치한 스마트 매트를 제작하였다. 스마트 매트는 $7{\times}7$ 배열 크기의 2개 모듈을 조합하여 구성하였다. 각 모듈은 모두 49개의 FSR-406 센서로 구성되며 독립적으로 압력을 감지한다. 각 모듈에 대해 필터를 사용한 누적 압력 합 등 압력 분포를 이용해 상체 또는 하체에 해당하는 신체 부위를 순차적으로 판별한다. 제안한 알고리즘은 머리, 어깨, 엉덩이 부위 등 계층-1에 속한 신체 부위간 포함 관계를 조사해 5가지 누운 자세를 판별할 수 있다.
This paper considers the rail crane scheduling problem which is defined as determining the sequence of loading/unloading container on/from a freight train. The objective is to minimize the weighted sum of the range of order completion time and makespan. The range of order completion time implies the difference between the maximum of completion time and minimum of start time of each customer order consisting of jobs. Makespan refers to the time when all the jobs are completed. In a rail freight terminal, logistics firms as a customer wish to reduce the range of their order completion time. To develop a methodology for the crane scheduling, we formulate the problem as a mixed integer program and develop three metaheuristics, namely, genetic algorithm, simulated annealing, and tabu search. To validate the effectiveness of heuristic algorithms, computational experiments are done based on a set of real life data. Results of the experiments show that heuristic algorithms give good solutions for small-size and large-size problems in terms of solution quality and computation time.
IEEE 802.11n 표준에 제시된 3가지 블록길이(648, 1294, 1944)와 4가지 부호율(1/2, 2/3, 3/4, 5/6)을 지원하는 다중모드 LDPC(Low Density Parity Check) 복호기의 성능을 분석하였다. 최소합 알고 리듬과 layered 복호방식이 적용된 LDPC 복호기의 고정소수점(fixed-point) 시뮬레이션 모델을 Matlab으로 개발하였다. 고정소수점 시뮬레이션을 통해 복호기 내부 비트 수와 정수부 및 소수부의 비트 수에 따른 복호 수렴속도를 분석하여 다중모드 LDPC 복호기의 하드웨어 구현을 위한 최적의 설계조건을 탐색하였으며, 블록길이와 부호율에 따른 복호성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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