H.264/AVC 표준의 제정 이후에도 ITU-T VCEG 에서는 KTA 소프트웨어를 바탕으로 부호화 효율을 향상시키기 위해 유망한 비디오 압축 기술들을 계속 연구해 왔다. 최근에는 ISO/IEC MPEG과 ITU-T VCEG은 공동으로 JCT-VC를 결성하여 H.264/AVC 대비 두 배 높은 차세대 영상 압축 표준인 HEVC를 진행 중에 있다. 다양한 차세대 부호화 기술 중에 움직임 예측을 위한 적응적 영상 보간 기술은 높은 부호화 성능을 보이지만, 많은 계산량과 다양한 영상에 대한 에러 특성을 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 영상에 따른 보간 필터의 특성을 파악하고, 이를 기반으로 다양한 에러 특성을 반영하는 효과적인 고정 보간 필터뱅크를 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 KTA의 고정 방향성 보간 필터(FDIF)와 HEVC의 방향성 보간 필터(DIF) 대비 각각 0.7%와 1.3%의 부호화성능 향상을 얻었다.
본 논문에서는 스마트폰 적용을 위한 휴먼 바디 추적 방법을 제안한다. 기존 휴먼 바디 추적 방법은 크게 센서 기반 방법과 비전 기반 방법으로 구분된다. 센서 기반 방법은 위치 정보의 누적 오차로 인해 추적 성능이 떨어지는 단점이 있다. 비전 기반 방법은 누적 오차가 없지만 스마트폰 적용을 위한 연산량 감소가 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 적용을 위한 휴먼 바디 추적 방법으로 개선된 HOG 알고리즘을 이용한다. 개선된 HOG 알고리즘은 다운샘플링과 프레임 샘플링을 통해 구현된다. 다운샘플링에는 가우시안 피라미드가 적용되고, 프레임 샘플링에는 uniform sampling이 적용된다. 제안한 알고리즘을 2개 기기, 4개 해상도, 4개 프레임에서 측정하였고, 실시간으로 적용이 가능한 다운샘플링과 프레임 샘플링 파라미터 중에서 가장 검출률이 좋은 값을 도출하였다.
초기인장력 변화에 따른 구조물의 동적거동은 초기인장력의 감소에 따라 기하학적 비선형성은 증가하고 고차모드의 영향이 지배적이고 phase portrait는 period attractor가 복잡한 양상으로 발생하였으며, 초기인장력의 증가에 따라 비선형 해석결과와 선형 해석결과의 차이는 감소하였고 1차모드가 지배적인 모드로 작용하고 phase portrait는 period attractor가 일정한 영역에서 규칙적으로 발생함을 알 수 있었다. 이와 같은 결과는 Lanczos 모드해석과 같이 모드축소법을 이용하는 비선형 동적해석에서 유용한 정보를 제공할 수 있으며. 현실적으로 비선형 동적해석에 소요되는 시간과 노력이 매우 크다는 것을 감안할 때 초기인장력에 따라 모드축소법에 기여하는 모드를 결정하면 정확한 동적응답을 얻을 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.2991-3007
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2022
Two dimensional locality preserving projections (2D-LPP) is an improved algorithm of 2D image to solve the small sample size (SSS) problems which locality preserving projections (LPP) meets. It's able to find the low dimension manifold mapping that not only preserves local information but also detects manifold embedded in original data spaces. However, 2D-LPP is simple and elegant. So, inspired by the comparison experiments between two dimensional linear discriminant analysis (2D-LDA) and linear discriminant analysis (LDA) which indicated that matrix based methods don't always perform better even when training samples are limited, we surmise 2D-LPP may meet the same limitation as 2D-LDA and propose a novel matrix exponential method to enhance the performance of 2D-LPP. 2D-MELPP is equivalent to employing distance diffusion mapping to transform original images into a new space, and margins between labels are broadened, which is beneficial for solving classification problems. Nonetheless, the computational time complexity of 2D-MELPP is extremely high. In this paper, we replace some of matrix multiplications with multiple multiplications to save the memory cost and provide an efficient way for solving 2D-MELPP. We test it on public databases: random 3D data set, ORL, AR face database and Polyu Palmprint database and compare it with other 2D methods like 2D-LDA, 2D-LPP and 1D methods like LPP and exponential locality preserving projections (ELPP), finding it outperforms than others in recognition accuracy. We also compare different dimensions of projection vector and record the cost time on the ORL, AR face database and Polyu Palmprint database. The experiment results above proves that our advanced algorithm has a better performance on 3 independent public databases.
Network-on-Chip (NoC) 이 오프칩 네트워크 기반의 기존 병렬처리 시스템과 가장 크게 다른 점은 데이터 패킷 라우팅을 중앙 제어 방식(Centralized control scheme)으로 수행한다는 점이다. 이러한 환경에서 Best-effort 패킷 라우팅 문제는 데이터 패킷이 해당 코어에 도달 및 처리되는 시간을 Cost 로 하는 실시간 최소화 할당 문제(Assignment problem)가 된다. 본 논문에서는 할당 문제의 선형 대수 방정식에 대한 대표적인 연산 복잡도 저감 알고리즘인 헝가리안 알고리즘을 하드웨어 가속기 형태로 구현하였다. TSMC 0.18um 표준 셀라이브러리를 이용하여 논리 합성한 결과 헝가리안 알고리즘의 연산과정을 그대로 구현한 하드웨어 회로보다 Cost 분포에 대한 Case 분석을 통하여 구현한 것이 면적은 약 16%, Propagation delay는 약 52% 감소한 것으로 나타났다.
소음이 존재하고, 신호의 전달 시스템이 가변적인 환경에서 신호처리는 일반적으로 적응 알고리즘에 의해 이뤄진다. 다양한 적응 알고리즘들 중에서 LMS 알고리즘은 연산량이 적고, 구현이 쉬우며, 성능이 훌륭해 가장 널리 쓰이는 알고리즘이 되었다. LMS 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나가 Step Size이다. 일반적으로, Step Size가 크면, 알고리즘 수렴 속도는 빨라지지만, 수렴 오차는 커지게 되고, Step Size가 작으면 수렴 오차는 작아지지만, 수렴 속도는 느려진다. Step Size의 이러한 특성을 상호 보완하고자 많은 방법들이 제안되어 오고 있다. 본 논문에서는 오차 제곱 변화 곡선의 기울기로부터 현재 상태에 대한 카테고리를 분류하여, Step Size를 매 단계마다 적절하게 가변시킴으로써, 결과적으로 수렴 속도와 정확도, 연산량을 향상시킨 새로운 개념의 Categorized 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘을 제시하고, 그 성능은 실험을 통하여 수렴 속도와 Excessive Mean Square Error (EMSE), 연산량의 관점에서 향상되었음을 검증하였다.
항공 우주 분야의 데이터 전송 방식의 표준인 IRIG 106 표준에서 오류 정정 능력이 뛰어난 LDPC가 채널 부호화 기법으로 채택되었다. LDPC와 같은 반복 부호는 큰 블록 크기와 많은 반복 횟수를 필요하고 이로 인해 계산량과 전력 소모가 늘어나는 결과를 초래한다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 IRIG 106 표준에 따른 정보비트 크기와 부호화율에 대해 동일한 성능을 유지하면서 평균 반복 횟수를 감소하는 parity check 방식 기반의 조기 종료 알고리즘을 제시하였다. 기존 방식과 성능 및 반복 감소 정도를 비교 분석하였으며. 각 부호화 별 동일 성능을 유지하면서 반복 횟수가 약 50% 이상 감소됨을 확인하였다.
스피어 디코더의 초기 반지름 결정 문제는 비트 오율 (bit error rate)과 복잡도에 있어서 많은 영향을 미친다. 이런 초기 반지름은 채널의 통계적 특성을 고려함으로 설정되거나, MMSE 결정 값을 이용하여 설정할 수 있다. 채널의 통계적 특성을 이용한 방법은 초기 반지름이 송신 신호에 해당하는 격자점을 매우 높은 확률로 포함한다. MMSE 결정 값을 이용하는 방법은 먼저 수신 신호에서 MMSE 연 판정 부호(soft output information)을 얻은 후, 경 판정(hard decision)을 내린 다음, 수신 신호 공간에서 경 판정 부호에 해당하는 격자점을 찾는다. 그리고 수신 신호와 경 판정 부호에 해당하는 격자점 사이의 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 초기 반지름으로 설정한다. 본 논문에서는 채널의 통계적 특성을 이용한 방법에 있어서 기존의 복잡한 수식에 비해 간단한 새로운 식을 유도하고, MMSE 결정값을 이용한 방법과 비교 연구 하였다. 비교를 위해 'Tightness'라는 새로운 측도를 이용하였다. 전산 실험 결과, 낮은 SNR 영역과 중간 정도의 SNR 영역에서는 MMSE를 이용한 방법의 더 많이 디코딩 복잡도 감소를 보였고, 높은 SNR 영역에서는 채널의 통계적 특성을 이용한 방법이 더 낮은 디코딩 복잡도를 보였다.
PN (pseudo noise) 수열을 사용하여 주파수대역 확산을 수행하는 대역확산 무선통신시스템에서는 무선 채널로부터 여러 간섭신호 들의 영향을 받게 되는데 협대역 간섭신호는 주파수대역이 겹쳐지는 기존의 통신신호로부터 발생되기도 하고 군사통신에서와 같이 의도적인 방해전파가 원인일 수도 있다. 그런데 PN 변조 및 복조 과정을 통해 협대역 간섭신호의 영향이 감소하기는 하지만, 불충분 한 경우에는 수신부에서 적응 제거기를 사용함으로써 간섭에 의한 신호왜곡을 상당히 감축 시킬 수 있음이 잘 알려져 있다. 여기에서 기존의 적응 제거기의 설계는 PN 복조하기 전에 생성되는 오차신호를 기반으로 하기 때문에 칩 속도로 동작하는 고속의 연산이 필요한 반면에, PN 복조 이후에 생성되는 심볼 오차신호를 설계에 사용하는 새로운 적응 간섭 제거기를 사용하게 되면 계산량을 감축할 수 있게 된다. 본 연구에서 구체적으로 가능한 간섭제거 구조에 대해 논의하였으며, 기존의 구조 및 새로운 구조 들의 성능 분석 및 비교에 공통으로 적용할 수 있는 PN 복조 이후에서의 데이터심볼 평균제곱오차를 이론적으로 고려하였다. 그리고 컴퓨터 모의 실험을 통하여 이론적인 결과들의 타당성을 검증하였다. 비교 결과 성능을 유지하거나 개선하면서 계산량 감축이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 Zynq SoC 플랫폼을 사용하여 노이즈 영상의 경계선 검출 및 노이즈 감소를 위한 부분 재구성 시스템을 설계한다. 실시간 1080p 영상 시퀀스의 처리를 위한 높은 연산량을 제공하기 위해 재구성이 가능한 Programmable Logic 영역을 사용하고 하드웨어 필터를 구현한다. 또한 하드웨어 필터들은 부분 재구성 가능한 영역을 활용한 자동 재구성 기능을 통해 제한된 환경의 임베디드 시스템에서 더욱 더 효과적으로 하드웨어 자원 활용을 가능하게 한다. 주어진 한계점을 넘는 잡음을 포함한 입력 영상의 경우 적응적 노이즈 제거를 위한 필터링 연산을 하드웨어에 자동 재구성하여 수행함으로써 제안된 시스템은 향상된 경계선 검출 결과를 보여 주고 있다. 제안 하는 시스템을 사용하여 영상 시퀀스의 잡음 밀도에 따라 영상 처리 필터의 bitstream이 스스로 재구성 되었을 때 경계선 검출의 정확도에 대한 결과가 향상된 것을 (14~20배 PFOM) 구현 결과에서 보여 준다. 또한, ZyCAP을 사용하여 구현 한 경우 2.1배 빠르게 부분 재구성함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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