• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.42 no.12
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• pp.35-44
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• 2005

SoC(systnn-on-a-chip) requires high bandwidth system bus for performing multiple functions. Performance of the system is affected by bandwidth of the system bus. In this paper, for efficient management of the bus resource on a SoC platform, we present a latency model of the shared bus organized by multiple layers. Using the latency model, we can analyze latencies of the shared bus on a SoC. Moreover we evaluate a throughput of the bus and compare with needed throughput of the SoC platform including IPs such as MPEG or USB 2.0. And we can use the results as a criteria to find out an optimal bus architecture for the specific SoC design. For verifying accuracy of the proposed model, we compared the latencies with the simulation result from MaxSim tools. As the result of simulation, the accuracy of the IS model for a single layer and multiple layer are over $96\%\;and\;85\%$ respectively.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.5
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• pp.722-729
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• 2013

For low contrast images, a histogram equalization is possible to easily identify information when the intensity is concentrated in an image. Over contrast enhancement is the problem of generating an unnatural image cognitively because the focus of existing techniques was the contrast enhancement. In order to solve this problem, CLAHE method solves unnatural problems by limiting contrast using a maximum threshold. However, this method has an extra problem that concealed detail information in an image. This paper proposes a detail-map based on the multiple layers block overlapped histogram equalization in order to avoid loss of detail information. Loss of detail information has been made to minimize as combining images with limited contrast enhancement using a detail-map in each layers.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.9
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• pp.84-93
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• 2008

Since 2005, the production of feature 3D animation has been growing up worldwide and technology of hardware and software has been advanced fully enough to get over the limitation of visual expression, so that rendering weight of the whole work process is getting more important. A final file in the state right before rendering increases. the data size gets bigger. Therefore, if such final file is rendered as it is, the production schedule may not be met. For, some needless time shall be spent to call and save a high-capacity file in amendment work and to execute the rendering entirely again in addition to amendment. In this study, Maya API [1]was used to study the efficient information amendment method of extracting the rendering layers' files in order to develop a tool that executes rendering by applying such method. As the result, compliance to production schedule that is important in animation production can be done through the independent rendering tool based layer rendering that can maximize the efficiency of amendment work.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.14 no.5
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• pp.430-437
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• 2021

In this paper, we propose a robust face recognition method against soft errors with a deep convolutional generative adversarial network(DCGAN) based compensation method by a cross-layer approach. When soft-errors occur in block data of JPEG files, these blocks can be decoded inappropriately. In previous results, these blocks have been replaced using a mean face, thereby improving recognition ratio to a certain degree. This paper uses a DCGAN-based compensation approach to extend the previous results. When soft errors are detected in an embedded system layer using parity bit checkers, they are compensated in the application layer using compensated block data by a DCGAN-based compensation method. Regarding soft errors and block data loss in facial images, a DCGAN architecture is redesigned to compensate for the block data loss. Simulation results show that the proposed method effectively compensates for performance degradation due to soft errors.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2001.11a
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• pp.21-29
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• 2001

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
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• 2011.03a
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• pp.87-90
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• 2011

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.40-43
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• 2017

OS-level 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로서, 가상 머신을 대체할 수 있는 기술이다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point)와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 RoW(Redirect-on-Write), CoW(Copy-on-Write) 등의 스냅숏 기능을 제공하는 특정 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 어플리케이션의 특징에 따라 적절한 파일 시스템을 사용해야한다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너 이미지의 레이어구조를 사용할 수 있는 파일 시스템들의 특징을 설명하고 이에 따른 쓰기 작업의 성능 평가를 진행한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.304-305
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• 2010

지금까지는 영화나 3DTV같은 대형 모니터에 사용하기 위하여 입체영상이 제작되어 왔다, 하지만 최근 3D 디스플레이가 스마트폰이나 태블릿PC와 같이 작은 디스플레이 사이즈와 해상도를 가지는 휴대용 기기들에도 적용되어 다양한 형태로 보급되어 보다 많은 관심을 받고 있다. 하지만 모바일 기기와 같은 경우 영화와 고해상도 영상에서와 같은 3D 입체감을 느끼기 어려운 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 작은 디스플레이 사이즈와 해상도를 가지는 모바일 기기와 같은 장치에서 3D 효과 향상을 위한 깊이맵 재구성의 방법으로 레이어의 개수를 제안하여 3D 효과를 향상 시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 고해상도 영상에서 깊이값에 따른 레이어를 6개에서 2개까지 수를 줄여 깊이맵을 생성하였고 영상의 크기를 줄여 영상의 크기와 깊이 레이어에 따라 달라지는 입체 효과를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.173-179
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• 2008

수치지도가 제 때 갱신되지 않으면 그 정확성과 신뢰도가 떨어지는 것은 당연하다. 본 연구에서는 이 문제를 고민해보고자, 아직 연구가 미흡한 실정인 수치지도 속성부분의 갱신에 있어 건축물대장의 적용가능성을 건물레이어를 중심으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 먼저 수치지도 건물레이어의 속성정보와 건축물대장의 항목들을 살펴보았다. 그 다음, 두 자료 간 연관성을 분석하고, 건축물대장을 이용한 갱신 가능 항목을 선정하였다. 최종적으로는 건축행정정보시스템의 건축물대장동별개요 테이블을 참조하여 갱신 관리 데이터베이스를 설계하였다. 본 연구는 수치지도와 건축물대장의 갱신가능 속성항목을 대응시키는 실제적인 방법론 대신 건축물대장의 적용가능성을 분석해 본 것으로, 허가받은 건물만이 존재한다는 건축물대장의 특성상 수치지도의 모든 건물도형을 갱신하지 못하는 한계점을 가진다.

• Journal of IKEEE
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• v.22 no.4
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• pp.1238-1241
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• 2018

In this paper, MNIST classification CNN with zero skipping is implemented. Activation of CNN results in 30% to 40% zero. Since 0 does not affect the MAC operation, skipping 0 through a branch can improve performance. However, at the convolution layer, skipping over a branch causes a performance degradation. Accordingly, in the convolution layer, an operation is skipped by giving a NOP that does not affect the operation. Fully connected layer is skipped through the branch. We have seen performance improvements of about 1.5 times that of existing CNN.