• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1892-1897
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• 2012

본 논문은 DVB-S2 기반 고속 LDPC 복호를 하기 위한 효율적인 CNU(Check Node Update) 계산방식에 대해 분석하였다. LDPC의 복호 속도는 CNU 계산 과정에 의존한다. 기존의 CNU 계산방식에서 LUT를 고려한 SP(Sum-Product)방식은 속도가 늦어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 SC-NMS(Self-Corrected Normalized Min-Sum) 방식을 제안한다. LUT 연산을 제거한 MS(Min-Sum) 방식에 정규화 계수 '${\alpha}$'를 곱하는 Normalized Min-Sum(NMS) 방식은 MP 방식보다 성능은 약간 감소하지만 critical path를 없애고 클럭 주기를 줄일 수 있어 구현에 있어서 고속화를 위한 효율적인 CNU 계산방식이다. 또한, 복호과정에서 반복 시 이전 반복에서의 엣지 값과 현재 반복에서의 엣지 값을 비교하여 부호가 바뀌면 신뢰성이 없음을 간주하여 현재 엣지에 "0"을 할당하는 SC(Self-Corrected) 방식을 연구하였다. SC-NMS 방식을 적용하여 시뮬레이션 한 결과, SC-NMS 방식은 SP 방식에 비해 0.1dB의 성능열화를 보였지만, 계산의 복잡도와 복호 속도를 고려했을 때, SC-NMS 방식이 최적의 CNU 계산 방식이라는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.36-47
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• 2020

향상된 신뢰-전파 기반 알고리즘인 정규화 최소-합 알고리즘 혹은 오프셋 최소-합 알고리즘은 낮은 연산복잡도와 높은 복호 성능을 보여 LDPC(Low-Density Parity-Check) 부호의 복호에 널리 이용되고 있다. 그러나, 이 알고리즘들은 적절한 정규화 계수와 오프셋 계수가 이용되어야만 높은 복호 성능을 갖는다. 최근 제안된 CMD(Check Node Message Distribution) 차트와 최소자승법을 이용하여 정규화 계수를 찾는 방법은 기존의 계수 도출 방법보다 계산량이 적을 뿐 아니라 각 반복 복호마다 최적의 정규화 계수를 도출할 수 있기 때문에 복호 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 이 방법을 응용하여 정규화와 오프셋이 조합된 최소-합 알고리즘의 보정 계수 조합의 도출을 위한 알고리즘을 제안하고자 한다. 차세대 방송 통신 표준인 ATSC 3.0용 LDPC 부호의 컴퓨터 모의실험은 제안한 알고리즘을 통해 도출된 보정 계수 조합을 사용하였을 때 타 복호 알고리즘보다 월등히 높은 복호 성능을 가지는 것을 보인다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1248-1255
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• 2012

본 논문에서는 DVB-S2에 제시된 LDPC 복P호기에 대하여 효율적인 알고리즘을 제안하고 고속화 하여, 이에 따른 FPGA구현 결과를 제시하였다. 고속 LDPC 복호기를 구현하기 위해서는 알고리즘 측면과 구현 측면에서 여러 가지 문제점이 있다. 알고리즘 측면에서는 첫째, LDPC 부호화 방식은 큰 블록 사이즈 및 많은 반복 횟수를 요구하므로 복호 속도를 높이기 위해서는 동일한 성능을 유지하면서 반복 횟수를 줄일 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 체크 노드를 기반으로 하여 복호화 과정을 거치는 horizontal shuffle scheduling(HSS) 알고리즘을 적용하여 기존의 반복 횟수를 줄일 수 있는 방안을 연구 하였다. 구현 측면에서 복호 속도를 높이기 위해서는 데이터의 많은 병렬 처리가 필요하다. 이러한 병렬 처리에 의해 노드 업데이트 연산 역시 병렬 처리가 가능하다. Check Node Update의 경우 look up table(LUT)이 필요하다. 이는 critical path의 주요 원인이 되는 부분으로 LUT 연산을 하지 않고 성능 열화를 최소화 하는 self-correction normalized min sum(SC-NMS) 연산 방식을 제안하였고, 최적의CNU 연산 방식에 따른 복호기 구조를 제안하고 FPGA 구현 결과, 복호 속도가 약 40 % 개선됨을 알 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제31권1호
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• pp.49-55
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• 2013

데이터마이닝과 바이오인식 분야의 판별모델의 성능평가 방법을 이종의 공간 데이터 셋의 매칭에 적용함으로써 좋은 매칭결과를 보이는 판별모델을 도출하고자 한다. 이를 위하여 매칭 기준별 매칭 후보객체 쌍의 거리 값을 구하고, 이들 거리 값을 Min-Max 방법과 Tanh 방법으로 정규화하여 유사도를 산출한다. 산출된 유사도를 CRITIC 방법, Matcher Weighting 방법 그리고 Simple Sum 방법으로 결합하여 형상유사도를 도출하는 판별모델을 적용하였다. 각 판별모델을 PR곡선과 AUC-PR로 평가한 결과, Tanh 정규화와 Simple Sum 방법을 적용한 판별모델의 AUC-PR이 0.893으로 가장 높게 나타났다. 따라서 이종의 공간 데이터 셋의 매칭을 위해서는 Tanh 정규화를 이용하여 각 매칭기준별 유사도를 산출하고 Simple Sum 방법으로 형상유사도를 구하는 판별모델이 적합한 것으로 사료된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권2호
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• pp.1-9
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• 2008

휴대폰에서 보안 필요성이 증가함에 따라 개인 인증을 위하여 홍채, 지문, 얼굴과 같은 단일 생체 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되었으나 단일 생체 인식에서는 인식 정확도에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 휴대폰 환경에서 고 인식율을 위해 얼굴과 홍채를 결합하는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서는 근적외선 조명과 근적외선 통과 필터를 부착한 휴대폰의 메가 픽셀 카메라를 사용하여 근적외선 얼굴 및 홍채 영상을 동시에 취득한 후, SVM(Support Vector Machine)을 기반으로 스코어 레벨에서 결합하였다. 또한, 저 연산의 로가리듬(Logarithm) 알고리즘을 사용한 얼굴 데이터의 조명 변화에 대한 정규화와 극 좌표계 변환 및 홍채 코드의 비트 이동 매칭에 의한 홍채 영역의 이동, 회전, 확대 및 축소에 대한 정규화를 통해 SVM의 분류 복잡도와 얼굴, 홍채 데이터의 본인 변화도를 최소화함으로써 인식 정확도를 향상시켰으며, 저 연산의 휴대폰 환경에서 정수혈 기반의 얼굴 및 홍채 인식 알고리즘을 사용하여 처리시간을 향상시켰다. 실험 결과, SVM을 사용한 인식의 정확성이 단일 생체(얼굴 또는 홍채), SUM, MAX, MIN 그리고 Weighted SUM을 사용하는 것보다 우수한 것을 알 수 있었다.