본 논문에서는 LDPC 코드 대신 LDGM 코드를 이용한 랩터(Raptor) 코드 구성을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 두 코드 성능을 비교한다. 시뮬레이션으로 두 코드 성능을 비교한 결과 LDGM 코드를 이용한 랩터 코드가 LDPC 코드를 이용한 랩터 코드보다 성능은 좋지 않았지만 인코딩 복잡도는 더 간단한 것으로 확인되었다.
Woncheol Cho;Chanho Yoon;Kapseok Chang;Young-Jo Ko
ETRI Journal
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제45권1호
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pp.7-17
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2023
The error-rate floor of low-density parity-check (LDPC) codes is attributed to the trapping sets of their Tanner graphs. Among them, fully absorbing sets dominantly affect the error-rate performance, especially for short blocklengths. Efficient methods to identify the dominant trapping sets of LDPC codes were thoroughly researched as exhaustively searching them is NP-hard. However, the existing methods are ineffective for Raptor-like LDPC codes, which have many types of trapping sets. An effective method to identify dominant fully absorbing sets of Raptor-like LDPC codes is proposed. The search space of the proposed algorithm is optimized into the Tanner subgraphs of the codes to afford time-efficiency and search-effectiveness. For 5G New Radio (NR) base graph (BG) 2 LDPC codes for short blocklengths, the proposed algorithm finds more dominant fully absorbing sets within one seventh of the computation time of the existing search algorithm, and its search-effectiveness is verified using importance sampling. The proposed method is also applied to 5G NR BG1 LDPC code and Advanced Television Systems Committee 3.0 type A LDPC code for large blocklengths.
Raptor codes are a class of rateless codes originally designed for binary erasure channels. This paper presents a compact set of mathematical expressions for iterative soft decoding of raptor codes. In addition, an early termination scheme is employed, and it is embedded in a single algorithm with the formula. In the proposed algorithm, the performance is enhanced by adopting iterative decoding, both in each inner and outer code and in the concatenated code itself between the inner and outer codes. At the same time, the complexity is reduced by applying an efficient early termination scheme. Simulation results show that our proposed method can achieve better performance with reduced decoding complexity compared to the conventional schemes.
본 논문에서는 Raptor 코드를 이용하여 계층화 비디오를 적응적으로 전송하는 방법을 보여 준다. 클라이언트는 정보를 수신 할 뿐만 아니라 수신한 정보를 다른 클라이언트와 교환함으로서 서버 의존도를 줄여 손실 상황에 대한 강인함을 지니게 된다. Raptor code의 특징을 이용하여 peer-to-peer 환경에서 효율적인 비디오 전송이 가능하다. 이러한 방법을 이용하여 실시간 UCC 비디오와 같은 콘텐츠를 자원이 제한적인 환경에서도 효율적으로 전송 할 수 있는 방법을 보인다.
The Code of Federal Regulations, Title 10, Part 50, Appendix H requires surveillance program for reactor pressure vessel(RPV) that the peak neutron fluence at the end of the design life of the vessel will exceed $1.0E+17n/cm^2$ (E>1.0MeV). 2D/1D Synthesis method based on DORT 3.1 transport calculation code has been widely used to determine fast neutron(E>1.0MeV) fluence exposure to RPV in the beltline region. RAPTOR-M3G(RApid Parallel Transport Of Radiation-Multiple 3D Geometries) performing full 3D transport calculation was developed by Westinghouse and KRIST(Korea Reactor Integrity Surveillance Technology) and applied for the evaluations of In-Vessel and Ex-Vessel neutron dosimetry. The reaction rates from measurement and calculation were compared and the results show good agreements each other.
본 논문에서는 MBSFN (Multicast Broadcast Single Frequency Networks)영역에서 비디오 서비스 영역(coverage)을 SVC (Scalable Video Coding)와 계층 차별적 변조 방법을 이용하여 개선시킴을 보였다. 계층적으로 압축된 SVC 비디오 데이터의 각 계층에 따라 변조 방법을 다르게 적용하고, 또한 Raptor FEC (Forward Error Correction)를 이용함으로 기존의 단일계층 AVC (Advanced Video Coding)비디오를 이용하는 것 보다 최소 품질의 서비스 영역을 제공 할 수 있다는 것을 증명 하였다.
고품질 비디오 스트리밍 요구에 따라 제한된 대역폭에서 높은 전송률이 필요하고, 트래픽 혼재 상황이 더 발생한다. 특히 실시간 영상 서비스를 제공 시 패킷 손실 및 비트 오류 확률이 더 크게 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간 서비스 품질향상을 위한 방법으로 FEC 기술의 한 종류인 랩터 코드가 어플리케이션 영역에서 활발히 사용되고 있다. 본 논문에서는 랩터 코드를 활용하여 유사한 수준의 화질에서 전송 효율을 높이기 위한 다양한 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 기반 영상전송 파라미터를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 신경망은 패킷 손실율(Packet Loss Rate), 비디오 인코딩 속도 및 전송속도를 입력으로 사용하고 랩터 FEC 파라미터와 패킷 크기를 출력으로 한다. 제안한 방법은 기존 멀티미디어 전송 기법과 유사한 수준의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)에서 전송 효율을 최적화하여 평균 1.2% 높은 스루풋(throughput)을 보였다.
본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 새로운 네트워크 적응적 N-스크린 게임 시스템을 설계 및 구현하였다. 목표하는 시스템은 클라우드 서버에서 연산된 게임 화면을 가정에 설치된 게임서버를 통해 한대 이상의 게임 단말로 전송해야 한다. 하지만, 하나의 게임 영상을 가지고 서로 다른 해상도를 가진 N-스크린을 지원하는 것은 어렵고, 무선 네트워크에서의 게임 사용자 이동은 영상 화질을 저하시킨다. 따라서, 본 논문은 스케일러블 비디오 코딩 기술과 채널 코드 기술인 랩터 코드를 이용하여 네트워크 적응적 게임 영상 추출 및 전송 기술을 개발하였다. 실제 게임 영상을 이용한 시뮬레이션 결과는 제안하는 영상 기술의 효율성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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