본 연구에서는 DTV, HDTV 서비스를 동시에 제공하는 차세대 위성 방송시스템의 표준안인 DVB-S2에서 채널 부호화 알고리즘으로 채택한 LDPC 부호의 복호 알고리즘에 대해 연구를 하였다. 샤논의 한계에 근접하기 위해서는 큰 블록 사이즈의 LDPC 부호어 길이와 많은 반복 횟수를 요구한다. 이는 많은 계산량을 요구하며, 그리고 이에 따른 전력 소비량(power consumption)을 야기시키므로 본 논문에서는 세 가지 형태의 low complexity LDPC 복호 알고리즘을 제시한다. 첫째로 큰 블록 사이즈와 많은 반복 회수는 많은 계산량과 power 소모량을 요구하므로 성능 손실 없이 반복 횟수를 줄일 수 있는 SUBSET 방법을 이용한 복호 알고리즘, 둘째로 early stop 알고리즘에 대해 연구하였고, 셋째로 비트 노드 계산과 체크 노드 계산시 일정한 신뢰도 값보다 크면 다음 반복시 계산을 하지 않는 early detection 알고리즘에 대해 연구하였다.
분산 비디오 부호화 기법은 우수한 비트율-왜곡 성능을 달성하기 위해 패리티 비트 제어용으로 피드백 채널을 필요로 하고 있다. 그러나 이 방법은 분산 비디오 부호화기법에서 매우 높은 복호화 지연을 야기한다. 실시간 환경에 구현하고 상용화를 촉진하기 위해서, 많은 연구가 고속 복호화 알고리즘 개발에 집중되어 오고 있다. 실시간 구현의 한 방법으로서 본 논문에서는 복호화기에서 부호화기측으로 움직임 정보와 같은 부호화 통계 특성을 제공할 수 있는 응용 환경에 적합한 새로운 분산 비디오 부호화 기법을 다룬다. 즉, 본 논문에서는 보조 정보 생성시에 얻어지는 움직임 정보를 피드백함으로써 복호화 속도를 개선하기 위한 고속 분산 복호화 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여, 제안 방식은 기존의 고속 분산 복호화 방식들 보다 우수함을 보인다.
본 연구에서는 무선 랜 표준안인 802.11n에서 채널 부호화 알고리즘으로 채택된 LDPC부호의 복호 알고리즘의 저복잡도에 대해 연구를 하였다. 샤논의 한계에 근접하기 위해서는 큰 블록 사이즈의 LDPC 부호어 길이와 많은 반복횟수를 요구한다. 이는 많은 계산량을 요구하며, 그리고 이에 따른 전력 소비량(power consumption)을 야기시키므로 본 논문에서는 세 가지 형태의 저복잡도 LDPC 복호 알고리즘을 제시한다. 첫째로 큰 블록 사이즈와 많은 반복 횟수는 많은 계산량과 전력 소모량을 요구하므로 성능 손실 없이 반복횟수를 줄일 수 있는 부분 병렬 방법을 이용한 복호 알고리즘, 둘째로 early stop 알고리즘에 대해 연구 하였고, 셋째로 비트 노드 계산과 체크 노드 계산 시 일정한 신뢰도 값보다 크면 다음 반복 시 계산을 하지 않는 early detection 알고리즘에 대해 연구 하였다.
다층신경회로망의 학습방법인 오류역전도 알고리즘은 연관기억장치, 음성인식, 패턴인식, 로보틱스등과 같은 다양한 응용분야에 널리 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 계속 많은 논문들이 역전도 알고리즘에 대해 발표되고 있는 실정이다. 이러한 연구 동향의 주된 이유는, 뉴런 갯수와 학습 패턴의 갯수가 큰 경우에 역전도 알고리즘의 학습속도가 상당히 느리다는 사실때문이다. 본 연구에서는 가변학습율, 가변모멘텀율, 그리고 시그모이드 함수의 가변기울기를 이용한 새로운 학습속도 가속기법을 개발하였다. 학습이 수행되는 도중에, 이러한 파라메터들은 전체 오류의 변화량에 따라 연속적으로 조정되며, 제안된 기법은 기존의 역전도 알고리즘에 비해 획기적으로 학습시간을 단축시키는 결과를 보였다. 제안된 기법의 효율성을 입증하기 위하여, 처음에는 난수발생기로 생성한 이진 데이터를 이용하여 에포크(epoch) 횟수를 비교할 때 훌륭한 속도 향상을 보였으며, 또한, 기계학습(machine learning)의 벤치마크 학습자료로 많이 사용되는 이진 Monk's data, 4, 5, 6, 7비트 패리티 검사 문제와 실수 Iris data에도 적용하였다.
본 논문에서는 DCGAN 기반의 크로스 레이어 보상 방법을 이용하여 소프트에러의 영향을 줄이는 얼굴인식 기법을 제안한다. JPEG 파일의 데이터 블록에서 소프트에러가 발생할 때, 이 블록들은 제대로 복호화되지 않을 수 있다. 이전 연구에서 해당 블록들은 얼굴 사진들의 평균 이미지를 이용해 대체하였으며, 인식률을 어느 정도 향상하였다. 본 논문에서는 이전 연구의 확장으로 DCGAN 기반의 보상 기법을 다룬다. 패리티 비트 검사기를 이용하는 임베디드 시스템 레이어에서 소프트에러가 발생할 때, 이 에러는 애플리케이션 레이어에서 DCGAN을 이용하여 보상된다. 얼굴 이미지의 소프트에러를 보상하기 위해서 DCGAN 구조를 이용하여 블록 데이터의 손실을 보상한다. 시뮬레이션 결과를 통하여, 제안된 방식이 소프트에러로 인한 성능 악화를 효율적으로 보상한다는 것을 보인다.
시스템 패킷 인터페이스 4레벨 2단계(System Packet Interface Leve14 Phase 2)는 10Gbps 이더넷응용 뿐만 아니라, OC-192 대역폭의 ATM 및 POS를 통한 패킷 또는 셀 전송을 위한 물리계층과 링크계층 소자간의 인터페이스이다. SPI-4.2 코어는 전송 인터페이스 블록과 수신 인터페이스 블록으로 구성되어 있으며, 전이중 통신을 지원한다. 전송부는 사용자 인터페이스로부터 64비트의 데이터와 14비트의 헤더 정보를 비동기 FIFO에 쓰고, PL4 인터페이스를 통해 DDR 데이터를 전송한다. 그리고 수신부의 동작은 전송부와 역으로 동작한다. 전송부와 수신부는 캘런더 메모리를 컨피규레이션함으로서 최대 256개의 채널 지원이 가능하고, 대역폭 할당을 제어할 수 있도록 설계하였다 DIP-4 및 DIP-2 패리티 생성 및 체크를 자동적으로 수행하도록 구현하였다. 설계된 코어는 자일링스 ISE 5.li 툴을 이용하여 VHDL언어를 사용하여 기술하였으며, Model_SIM 5.6a를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 설계된 코어는 라인당 720Mbps의 데이터 율로 동작하였다. 따라서 총 11.52Gbps의 대역폭을 지원할 수 있다. SPI-4.2 인터페이스 코어는 기가비트/테라비트 라우터, 광학 크로스바 스위치 및 SONET/SDH 기반의 전송 시스템에서 라인카드로 사용할 경우 적합할 것으로 사료된다.
압축한 비디오 데이타를 전송할 때 인터넷과 같이 네트워크 채널이 불안정한 경우 패킷이 분실될 가능성이 높다. 패킷 분실은 연속적 비트 열에 오류가 발생하는 버스트 오류 형태로 일어난다. 본 논문에서는 버스트 오류를 은닉 처리하는데 효과적인 오류 내성 기법을 적용하는 동시에 데이타 숨김을 이용하여 디코더의 계산 복잡도를 줄인 빠른 오류 은닉 방법을 제안한다. 오류 은닉 효과를 높이기 위해, 인코더에서는 네트워크 채널의 버스트 오류에 강건하도록 비디오 데이타에 공간적, 시간적 영역에 대한 오류 내성 기법을 적용한다. 공간적 오류 내성 기법으로는 패킷 분실이 발생한 오류 블록을 분리하는데 효과적인 블록 셔플링을 적용하고 시간적 오류 내성 기법으로는 움직임 벡터의 프레임간 패리티 비트를 데이터 숨김 방법으로 내용 데이타에 삽입, 전송하여 디코더에서 분실된 패킷을 처리한다. 비디오 데이타는 전송 후 디코더에서 오류 은닉 처리하는데 디코더에서 주변 정보를 이용하여 오류 비디오 블록을 보간하는 것은 계산이 복잡하여 비용이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 비디오 인코딩 단계에서 비디오 블록의 에지 특징을 추출 후 이 특징 데이타를 원 데이타에 숨겨 전송하고 전송 시 비디오 데이타가 손상되면 디코더에서 숨겨 온 비디오 블록의 특징을 추출하여 쌍선형 보간법을 통해 전송 시 발생한 오류를 은닉 처리한다. 데이타 숨김을 이용하면 디코더의 계산 복잡도는 낮아진다. 본 논문의 실험 결과는 제안 방법이 비디오의 패킷 분실이 30%에 달하는 경우에도 이를 은닉 처리하여 인지 가능한 품질의 비디오 데이타를 보장한다.
본 연구에서는 무선 랜 표준안인 802.11n에서 채널 부호화 알고리즘으로 채택된 LDPC부호의 복호 알고리즘의 저복잡도에 대해 연구를 하였다. 샤논의 한계에 근접하기 위해서는 큰 블록 사이즈의 LDPC 부호어 길이와 많은 반복횟수를 요구한다. 이는 많은 계산량을 요구하며, 그리고 이에 따른 전력 소비량(power consumption)을 야기 시키므로 본 논문에서는 세 가지 형태의 저복잡도 LDPC 복호 알고리즘을 제시한다. 첫째로 큰 블록 사이즈와 많은 반복 횟수는 많은 계산량과 전력 소모량을 요구하므로 성능 손실 없이 반복횟수를 줄일 수 있는 부분 병렬 방법을 이용한 복호 알고리즘, 둘째로 early stop 알고리즘에 대해 연구 하였고, 셋째로 비트 노드 계산과 체크 노드 계산 시 일정한 신뢰도 값보다 크면 다음 반복 시 계산을 하지 않는 early detection 알고리즘에 대해 연구 하였다. 위 세가지 알고리즘을 적용하여 FPGA 칩에 구현한 결과 N=648, R=1/2일 때, 복호 속도는 알고리즘을 적용하지 않았을 때 보다 거의 두배에 가까운 110Mbps이고, 약 45%의 디바이스 사용량이 감소하였다.
3D-NAND 플래시 메모리는 평면적 구조인 2D-NAND 셀을 적층하는 방식으로 단위 면적당 고용량을 제공한다. 하지만 적층 공정의 특성상 각 레이어별 또는 물리적인 셀 위치에 따라 오류 발생 빈도가 달라질 수 있는 문제가 있다. 이와 같은 현상은 플래시 메모리의 쓰기/지우기(P/E) 횟수가 증가할수록 두드러진다. SSD와 같은 대부분의 플래시 기반 저장장치는 오류 교정을 위하여 ECC를 사용한다. 이 방법은 모든 플래시 메모리 페이지에 대하여 고정된 데이터 보호 강도를 제공하므로 물리적 위치에 따라 오류 발생률이 각기 다르게 나타나는 3D NAND 플래시 메모리에서는 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 오류 발생률 차이를 보이는 페이지와 레이어를 K-means 머신러닝 알고리즘을 통해 군집으로 분류하고, 각 군집마다 차별화된 데이터 보호강도를 적용한다. 본 논문에서는 페이지와 레이어별로 오류 발생률이 현저하게 달라지는 내구성 테스트가 끝난 시점에서 측정된 오류 발생 횟수를 바탕으로 페이지와 레이어를 분류하고 오류에 취약한 영역에 대해서는 스트라이프에 패리티 데이터를 추가하여 차별화된 데이터 보호 강도 제공을 예시로 보인다. 본 논문에서는 기존의 ECC 또는 RAID 방식의 데이터 보호 구조와 비교하여 제안하는 차별화된 데이터 보호정책이 3D NAND 플래시 메모리의 신뢰성과 수명향상에 기여할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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