• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.361-365
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• 2008

낸드 플래시 메모리를 저장매체로 사용하기 위해서는 제자리 덮어쓰기가 불가능하고 블록의 지움 횟수가 제한된다는 문제점을 해결해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지움 횟수 평준화를 지원하는 다양한 가비지 컬렉션 정책들이 연구되고 있다. 하지만 기존 정책들은 지움 횟수 평준화를 지원하기 위해 가비지 컬렉션이 수행될 때마다 전체 블록에 대해 지움 대상 블록을 선정하기 위한 클리닉 지표를 구하는 연산을 수행하여야 하고 이 연산들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문은 블록당 지움 횟수의 분산과 블록들의 최대 지움 횟수에 따라 변경되는 임계값을 이용하여 전체 블록에 대한 클리닉지표를 구하는 연산을 수행하지 않으면서 지움 횟수 평준화를 제공한다. 가비지 컬렉션 시 분산이 임계값 보다 작을 때에는 Greedy 정책을 이용하여 지움 비용을 최소화하고, 분산이 임계값 보다 클때에는 최대 지움 횟수를 가진 블록을 지움 대상에서 제외하여 지움 횟수를 평준화시킨다. 제안된 방법은 전체 블록에 대한 클리닉 지표를 연산하는 과정을 제거하여 가비지 컬렉션 속도를 향상시킨다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.5
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• pp.322-330
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• 2009

In order to utilize NAND flash memory as storage media which does not allow update-in-place and limits the number of block erase count, various garbage collection policies supporting wear-leveling have been investigated. Conventional garbage collection policies require cleaning-index calculation for the entire blocks to choose a block to be garbage-collected to support wear-leveling whenever a garbage collection is required, which results in performance degradation of system. This paper proposes a garbage collection policy which supports wear-leveling using a threshold value, which is in fact a variance of erase counts and by the maximum erase count of all blocks, without calculating the cleaning-index. During garbage collection, the erase cost is minimized by using the Greedy Policy if the variance is less than the threshold value. It achieves wear-leveling by excluding the block with the largest erase count from erase target blocks if the variance is larger than threshold value. The proposed scheme shows that a standard deviation approaches to zero as the erase count of blocks approaches to its upper limit and the measured speed of garbage collection is two times faster than the conventional schemes.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.405-406
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• 2022

파이썬 및 데이터 분석, 인공지능 코딩 교육을 수행하기 위한 플랫폼인 에듀비(EduB)에서 AI 융합 및 STEAM 교육을 위해 추가 블록을 생성할 수 있는 저작 도구를 개발하였다. 이를 위해 기존에 블록클리 에디터를 작성해서 처리하는 방식 대신 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 블록 형태의 탬플릿을 제공하여 새로운 기능과 블록을 쉽게 추가할 수 있는 방법을 제안하고 해당 블록 생성기를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.245-246
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• 2020

본 논문에서는 블록형 코딩 방식을 통해 비전공자가 스스로 머신러닝의 쉽게 원리를 구현해 볼 수 있는 딥아이( D.I.Y, Deep AI Yourself) 플랫폼을 제안하였다. 딥아이는 구글의 오픈 소스 블록형 코딩 툴 개발 라이브러리인 Blockly를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 다양한 블록으로 구성되어 있다. Blockly는 CSR 기반이며 사용자가 개발한 블록 코드는 내부적으로 코드 생성기에 의해 파이썬 코드 등으로 변환되어 백엔드 서버에서 처리를 하며 결과를 사용자에게 제공한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.164-169
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• 2002

칼라 정보를 이용하여 영상을 정합하기 위해서는 적은 수의 칼라 집합으로 영상을 표현하는 영상 양자화 과정이 필요하다. 적응적 양자화를 사용하는 경우에는 균일 양자화에 비해 높은 정합 성능을 기대할 수 있지만 상이한 칼라 집합의 생성으로 인해 영상 정합 과정이 힘들게 된다. 이에 본 논문에서는 상이한 칼라 집합을 갖는 영상을 정합할 수 있는 기초적인 연구를 수행하였다. 영상 정합을 위해 우선 STR(sort-tile-recursive) 방법[1]을 응용하여 질의 영상의 각 칼라에 대한 유사 칼라를 DB 영상으로부터 빠르게 선정할 수 있는 방법을 개발하였다. 질의 칼라와 유사 칼라간의 유사도를 정의하고 이를 기반으로 영상간의 유사도를 계산함으로써 영상 정합에 이용할 수 있도록 하였다. 칼라간의 유사도는 칼라 차이가 고려되어 정의되는데 칼라 차이는 칼라 공간에서의 칼라 거리로 계산된다. 칼라 거리를 계산하기 위해 유클리디언 거리를 이용할 경우 많은 계산량이 요구되므로 기존의 시티블록 거리나 체스보드 거리에 비해 유클리디언 거리를 좀더 유사하게 근사화하면서 빠른 계산이 가능한 거리 계산 방법을 개발하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.1C
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• pp.37-47
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• 2009

When H.264 encoded video streams are transmitted over wireless network, packet loss is unavoidable. Responding on this environment, we propose methods to recover missed motion vector in the decoder: At first, A candidate vector set for missing macroblock is estimated from high correlation coefficient of neighboring motion vectors and missing block vectors the algorithm clusters candidate vectors through distances amongst motion vectors of neighboring blocks. Then the optimal candidate vector is determined by the median value of the clustered motion vector set. In next stage, from the candidate vector set, the final candidate vector of missing block is determined it has minimum distortion value considering directions of neighboring pixels' boundary. Test results showed that the proposed algorithm decreases the candidate motion vectors $23{\sim}61%$ and reduces $3{\sim}4sec$ on average processing(decoding) time comparing the existing H.264 codec. The PSNR, in terms of visual quality is similar to existing methods.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.9
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• pp.1302-1309
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• 2008

Traditional clustering methods, like k-means or fuzzy clustering, are prototype-based methods which are applicable only to convex clusters. On the other hand, spectral clustering tries to find clusters only using local similarity information. Its ability to handle concave clusters has gained the popularity recent years together with support vector machine (SVM) which is a kernel-based classification method. However, as is in SVM, the kernel width plays an important role and has a great impact on the result. Several methods are proposed to decide it automatically, it is still determined based on heuristics. In this paper, we proposed an adaptive method deciding the kernel width based on distance histogram. The proposed method is motivated by the fact that the affinity matrix should be formed into a block diagonal matrix to generate the best result. We use the tradition Euclidean distance together with the random walk distance, which make it possible to form a more apparent block diagonal affinity matrix. Experimental results show that the proposed method generates more clear block structured affinity matrix than the existing one does.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.3
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• pp.495-508
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• 2023

This paper proposes a method to find out the type and location information of Pauli X, Y, Z errors generated in quantum channels using only the quantum information processing part of the multiple-rate quantum turbo short-block code without external help from the classical information processing part. In order to obtain the location information of the Pauli X,Y error, n-auxiliary qubits and n-CNOT gates were inserted into the C[n,k,2] QSBC-QURC encoder. As a result, the maximum coding rate is limited to about 1/2 as the trade-off characteristics. The location information of the Pauli Z error for C[n,k,2] QSBC-QURC was obtained through the Clifford-based stabilizer measurement. The proposed method inherits all other characteristics of C[n,k,2] QSBC-QURC except for the coding rate.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.175-178
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• 2008

While read operation on flash memory is fast and doesn't have any constraints, flash memory can not be overwritten on updating data, new data are updated in new area. If data are frequently updated, garbage collection, which is achieved by erasing blocks, should be performed to reclaim new area. Hence, because the number of erase operations is limited due to characteristics of flash memory, every block should be evenly written and erased. However, if data with access locality are processed by cost benefit algorithm with separation of hot block and cold block, though the performance of processing is high, wear-leveling is not even. In this paper, we propose CB-MG (Cost Benefit between Multi Group) algorithm in which hot data are allocated in one group and cold data in another group, and in which role of hot group and cold group is exchanged every period. Experimental results show that performance and wear-leveling of CB-MG provide better results than those of CB-S.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.4
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• pp.316-320
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• 2016

In this paper, we presents a pattern recognition by considering the spatial co-occurrence among micro-patterns of texture images. The micro-patterns of texture image have been extracted by local binary pattern based on median(MLBP) of block image, and the recognition process is based on co-occurrence among MLBPs. The MLBP is applied not only to consider the local character but also analyze the pattern in order to be robust noise, and spatial co-occurrence is also applied to improve the recognition performance by considering the global space of image. The proposed method has been applied to recognized 17 RGB images of 120*120 pixels from Mayang texture image based on Euclidean distance. The experimental results show that the proposed method has a texture recognition performance.