• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권4호
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• pp.51-56
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• 2011

본 논문에서는 CAN 버스로드를 줄여 CAN 네트워크 비용을 줄이고 오류 확률을 낮추기 위해서 메시지를 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 비트 재배열 방법은 기존의 메시지 변화량만 전송하는 압축방식과 달리 각 변화량의 하위 비트들로부터 시작하여 전송데이터를 재구성하도록 하여 결과적으로 데이터가 압축되는 방법이다. 차량 CAN 로깅 파일을 이용하여 제안한 방법으로 압축한 결과 전송 데이터량이 기존 압축알고리즘에 비해 26% 더 감소함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.229-236
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• 2005

System-On-a-Chip(SOC)을 테스트하는 동안에 요구되는 테스트 시간과 전력소모는 SOC내의 IP 코어의 개수가 증가함에 따라서 매우 중요하게 되었다. 본 논문에서는 수정된 스캔 래치 재배열을 사용하여 scan-in 전력소모와 테스트 데이터의 양을 줄일 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 스캔 벡터 내의 해밍거리를 최소화하도록 스캔 래치 재배열을 적용하였으며 스캔 래치 재배열을 하는 동안에 스캔 벡터 내에 존재하는 don't care 입력을 할당하여 저전력 및 테스트 데이터 압축을 하였으며 ISCAS 89 벤치마크 외호에 적용하여 모든 경우에 있어서 테스트 데이터를 압축하고 저전력 스캔 테스팅을 구현하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권3호
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• pp.9-14
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• 2014

차량에 연결된 ECU 개수의 증가는 CAN 버스 점유율을 증가시킬 뿐만 아니라 메시지 전송오류 확률의 증가를 초래한다. CAN 데이터 전송 시간은 CAN 프레임의 길이에 비례하기 때문에 프레임의 길이를 줄이게 되면 효율적으로 CAN 버스로드와 오류확률을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 CAN 메시지의 길이를 단축시키기 위해서 비트재배열과 Data Length Code (DLC)를 이용한 압축 방법을 제안한다. 실제 차량 주행에서 얻은 데이터로 제안한 알고리즘을 시뮬레이션 해본 결과, 기존의 방법에 비해 최대 54%까지 CAN 데이터가 더 압축됨을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.37-44
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• 2008

논문은 암호문 송신 중 전송 오류에 의한 암복호화의 문제에 대한 해결책을 제시 한다. 블록 암호 알고리즘은 산사태(avalanche) 효과로 인해 단일 비트 오류에 대해서도 많은 비트에 오류를 발생시킨다. 이를 해결하기 위해 재배열 과정과 간단한 오류 정정 코드를 이용해서 산사태(avalanche) 효과에 강인한 방안을 제안한다. 재배열 과정은 간단한 오류 정정 코드를 사용하기 위한 것이다. 재배열 과정은 한 프레임 내에서 전송의 기본 단위인 n-비트 블록 내에 1비트의 단일 오류만이 존재 할 수 있도록 오류를 여러 단위에 분산시키는 역할을 하게 된다. 즉, n-비트 내에서 단일 오류만이 존재하게 되어 단일 오류 정정 코드로 쉽게 복원이 가능하게 된다. 이 방식은 보다 큰 데이터 단위에 확장하여 사용 될 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.30-32
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• 2021

최근 머신비전 임무(machine vision task)를 위해 기계에 소비되는 비디오가 증가하면서 MPEG 은 기계를 위한 비디오 부호화 표준으로 VCM(Video Coding for Machine) 표준화 진행하고 있다. VCM 은 기계분석 네트워크에 입력되는 비디오 또는 특징(feature)을 부/복호화하여 압축 대비 임무 수행 정확도를 평가한다. 본 논문은 기계분석 네트워크에서 추출한 특징 데이터를 기존의 비디오 코덱을 사용하여 부/복호화를 진행할 때, 각 채널의 특징맵을 SAD(Sum of Absolute Difference) 기반으로 재배열하는 방법을 제안한다. 제안기법은 VCM 의 기준성능(anchor)에는 미치지 못하지만, 채널 재배열하지 않은 특징을 비디오 코덱으로 부호화 할 때 보다 개선된 성능을 보인다.

• 대한핵의학회지
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• 제39권6호
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• pp.464-472
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• 2005

목적: 부채살 단일광자단층촬영(SPECT)은 공간분해능과 민감도를 개선하는 것으로 알려져 있다. 보다 정확한 영상을 얻고 인체에 대한 SPECT의 영상화 과정을 정확하게 묘사하기 위하여 평행 데이터로 재배열하는 과정 없이 직접 부채살 데이터를 이용하여 재구성하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 다양한 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였고 각 방법의 성능을 비교하였다. 대상 및 방법: 선추적법을 적용하여 부채살 투사기와 이로부터 얻은 데이터를 직접 재구성할 수 있는 FBP, EM, OS-EM과 MAP-EM OSL 알고리즘을 구현하였다. OSL 알고리즘의 경우에는 membrane과 thin plate prior를 사용하였다. 직접 부채살 데이터를 재구성하는 방법의 성능을 평가하기 위해 양방향 최근접 이웃, 양방향 1차와 양방향 3차 보간법을 사용하여 재배열된 평행 데이터를 얻었고 이 데이터를 기존의 평행 데이터에 대한 EM 알고리즘을 사용하여 재구성하였다. Hoffman 두뇌와 Shepp/Logan 팬텀으로부터 얻은 잡음 없는 데이터와 잡음 있는 데이터는 각 방법으로 재구성하였으며 퍼센트 오차를 계산하여 각 재구성된 영상을 비교하였다. 결과: Thin-plate 사전 분포함수를 사용한 OSL 방법이 가장 낮은 오차를 가지며 잡음으로 인한 결과 영상의 불안정성을 효과적으로 제어함을 확인할 수 있었다. 부채살 데이터를 평행 데이터로 재배열시 양방향 1차 보간법이 정확성과 계산 시간 측면에서 가장 효율적인 방법임을 확인하였다. 재배열된 평행 데이터의 EM결과에 비해 직접 부채살 데이터를 재구성하여 얻은 결과영상이 더 정확하게 재구성되었다. 결론: 본 연구에서는 평행 데이터로 재배열한 경우에 비하여 보다 정확한 영상을 재구성하는 직접 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였으며 이는 정량적으로 월등히 개선된 결과를 제공함을 확인하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 국제컨퍼런스 디지털컨텐츠 활용을 통한 지식경영의 확산
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• pp.13-19
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• 1999

지식의 정의. 존 듀이: 지식은 우리가 살고 있는 세상을 재배열, 재구성하는 행위로 연결되지 않는 한 의미가 없다. 지식 경영 측면: 지식은 제품과 서비스 그리고 일하는 프로세스를 개선하거나 창조, 혁신하는데 연결되지 않는 한 의미가 없다. (중략)

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권7호
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• pp.44-51
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• 2010

본 논문은 고성능 비터비 디코더 회로 구조를 제안한다. 제안하는 비터비 디코더는 가지 값의 특징을 이용하기 때문에 추가적인 메모리를 사용하지 않고 가지 메트릭을 계산할 수 있다. 또한 빠른 합-비교-선택 연산을 위해 경로 메트릭 데이터를 SRAM과 레지스터에 적절하게 재배열함으로써 디코더 전체의 속도를 75%까지 향상시킨다. 제안하는 비터비 디코더 회로를 Verilog HDL로 설계하였으며 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 게이트 수준 회로로 합성하였다. 제안하는 회로는 8,858개의 게이트로 구성되며 회로의 최대 동작 주파수는 130MHz이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.39-42
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• 2021

최근 영상 혹은 비디오를 이용한 신경망 기반 기술들이 활발히 응용되고 있으며, 신경망이 처리하는 임무도 다양하고 복잡해지고 있다. 이러한 신경망 임무의 다양성과 복잡성은 더욱 많은 비디오 데이터를 요구하기 때문에 비디오 데이터를 효과적으로 전송할 방법이 필요하다. 이에 따라 국제 표준화 단체인 MPEG 에서는 신경망 기계 소비에 적합한 비디오 부호화 표준 개발을 위해서 Video Coding for Machines 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 신경망의 특징 맵 부호화 효율을 개선하기 위해 특징 맵 채널 간의 유사도가 높도록 특징맵 채널을 재배열하여 압축하는 방법을 제안한다. 제안 방법으로 VCM 의 OpenImages 데이터셋의 5000 개 검증 영상 중 임의 선택된 360 개 영상에 대해 부호화 효율을 평가한 결과, 객체 검출 임무의 정확도가 유지되면서 모든 양자화 값에 대해 화소당 비트수가 감소했으며, BD-rate 측면에서 2.07%의 부호화 이득을 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.736-738
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• 2002

계층적 클러스터링(hierarchical clustering)은 유전자 발현 데이터를 분석할 때 일반적으로 사용하는 방법이다. 계층적 클러스터링의 결과물은 유전자 발현 데이터의 덴드로그램이다. 이 덴드로그램에서 인접한 리프 노드들간의 유사도는 높아지게 하고 멀리 떨어진 노드들간의 유사도는 낮아지게 하기 위해서, 리프 노드들을 재배열하는 과정을 리프오더링이라고 한다. 본 논문에서는 전체 리프 노드들을 대상으로 하는 리프오더링 알고리즘들을 변형하여 각 클러스터별로 리프오더링을 하는 접근방식을 제안하고, 기존의 리프오더링 알고리즘을 사용했을 때의 결과와 제안하는 접근방식을 사용했을 때의 결과를 비교 분석하였다.