• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권4호
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• pp.65-71
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• 2000

본 논문에서는 SDFT(sliding discrete-Fourier transform)을 순환식(recursive)으로 구현할 때 유한 비트 고정소수점 계산하여 발생하는 오차의 영향을 해석적으로 구하는 방법을 제시하고 이의 유도 과정을 기술하였다. 유한 비트 오차는 계수의 양자화 때문에 발생하는 계수오차와, 곱셈연산 후 반올림되는 유효자리 때문에 발생하는 반올림오차로 구성된다. 각각의 오차는 주파수 스펙트럼 추정오차를 야기 시키며, 이 스펙트럼 오차의 전력과 실제 스펙트럼의 전력 비(noise-to-signal power ratio NSR)를 진동계수를 표현하는 비트 수, DFT 값을 표현하는 비트 수, 그리고 DFT 구간길이에 대한 식으로 유도하였다. 유도과정은 SDFT 순환식(recursive equation)을 통해 유도한 오차방정식(error-dynamic equation)과 계수오차 및 반올림오차의 확률분포특성에 근거하였다. 해석적으로 유도한 NSR 결과를 시뮬레이션 실험을 통해 얻은 결과와 비교하여 타당성을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.126-131
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• 2001

현재 널리 사용되는 hand-held형 단말기들은 영상을 표현할 때 제한된 수의 칼라만으로 표현할 수 있다. 따라서 자연색 칼라 팔레트를 이용하여 단말기에 나타낼 때 최적의 칼라 팔레트를 구현하는 것과 원영상의 각각의 칼라로부터 팔레트 칼라로 최적으로 정합 시키는 것이 요구된다. 본 논문에서는 효율적으로 칼라 팔레트를 설계하는 히스토그램 기반 영상 의존적 스칼라 양자화 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 칼라 우선순위 결정 부분과 양자화 부분으로 구성되며 양자화 후 ANC(Adaptive Neighborhood-Clustering) 알고리즘을 적용하여 성능을 개선한다. 이 방법은 자연색 칼라 영상을 적은 비트로 표현했음에도 출력 영상이 인간의 눈에 적합하다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.244-249
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• 2010

차세대 멀티 레벨 셀 플래시 메모리들을 위해 복잡도가 낮은 에러 정정 코드 구현에 대한 요구가 커지고 있다. 일반적으로 부 표현 (sub-expression) 들을 공유하는 것은 복잡도와 칩 면적을 줄이기 위한 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 직렬 선형 귀환 쉬프트 레지스터 구조를 기반으로 부 표현들을 이용한 저 복잡도 m-비트 병렬 BCH 인코더 구현 방법을 제안한다. 또한, 부 표현들을 탐색하기 위한 일반화된 방법을 제시한다. 부 표현들은 패리티 생성을 위해 사용하는 행렬(생성 행렬, generator matrix)의 부 행렬 (sub-matrix)과 다른 변수들의 합과의 행렬 연산에 의해 표현된다. 부 표현들의 수는 개로 한정되며, 탐색된 부 표현들은 다른 병렬 BCH 인코더 구현을 위해 공유되어질 수 있다. 본 논문은 구현 과정에서 다수의 팬 아웃에 의해 발생하는 문제점(지연)의 해결이 아닌 복잡도(로직 사이즈) 감소에 그 목적이 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.1085-1093
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• 2000

이 논문에서는 객체의 크기, 움직임의 크기, 부호화 왜곡을 기준으로 다중객체간 가용비트를 효과적으로 분배하는 기법을 제안하였다. 세 변수를 이용하여 부호화하는 개념은 MPEG-4에서 다중객체를 부호화하는 데에 이용되었다. 그러나 변수들을 시각적인 관점에서 분석하여 이용하는 연구가 미흡하여 시각적으로 중요하지 않은 객체에 많은 비트가 할당되어 화질이 저하되는 결과를 초래하였다. 따라서 이 논문에서는 객체의 중요성을 세 가지 변수로 표현하고 시각적으로 비교하였다. 크기 및 움직임 정보는 입력 영상에서 미리 주어지고 왜곡량에 따라 비트를 분배하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.231-234
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• 1994

개인용 컴퓨터의 확산과 함께 사용자 인터페이스도 많은 발전을 하여 비데오 디스플레이의 경우 다양한 서체의 글자에 대한 지원이 필요하게 되었다. 한편 비데오 디스플레이의 경우 사용자의 입력에 대하여 빠른 응답으로써 표현되어야 하므로 복잡한 계산 과정을 갖지 않는 폰트를 이용하여야 한다. 여러 가지 종류의 폰트중에서 이에 적합한 폰트는 비트 맵 폰트이나, 비트 맵 폰트는 그 특성상 모든 종류의 서체에 대하여 각각의 데이타를 따로 가지고 있어야 하므로 저장 매체의 용량이 많이 필요하다. 그러므로 이에 대하여 비트 맵 폰트를 압축하여 저장한 다음 사용시에 하드웨어에 의하여 빠르게 복원함으로써 사용자의 입력에 대하여 빠른 응답으로 대처하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 간단한 하드웨어를 이용하여 압축 이전에 폰트를 전처리함으로써 기존의 압축을 개선하기 위한 전처리 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1515-1518
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• 2003

XML의 대표적인 특징은 기존의 다른 컨텐츠와는 달리 문서의 구조를 기술할 수 있다는 것이다. 구조적 정보는 활용 방법에 파라 XML문서의 다양한 처리에 있어 성능을 향상시키는 핵심적인 요소가 될 수 있다. 그러나 XML 태그의 자기 서술적인 특성에서 비롯되는 구조적 표현의 차이는 오히려 문서의 식별을 어렵게 하는 원인이 된다. 본 논문에서는 기존의 비트맵 인덱스(Bitmap Index)를 이용한 XML 문서 검색 시스템이 다양한 구조적 유사성을 판별할 수 없는 단점을 보완 가능하도록 경로 중심의 유사 문서 인식 기법을 제안한다. 이 기법은 '경로 구성 유사도'와 '유사 경로 테이블'을 통해 기존의 비트맵 인덱스가 갖는 유사 경로를 인식하지 못하는 단점을 해결하고 검색의 유연성을 부여함으로써 보다 양질의 검색 결과를 도출할 수 있다. 또 이것은 기존 시스템의 Bit-wise 연산에 완전히 이식됨으로써 비트맵 인덱스의 장점인 빠른 성능을 그대로 유지할 수 있게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.203-206
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• 2006

본 논문에서는 그레이레벨 영상을 보다 적은 비트율로 압축하기 위한 효율적인 방법을 소개한다. 제안한 기법의 핵심은 서로 인접한 픽셀을 표현하는 그레이레벨의 쌍에 대한 발생 빈도를 토대로 원래 영상의 그레이레벨 값을 이에 대응하는 등급 값으로 변환시키는데 있다. 등급 값으로 변환된 영상을 데이터의 통계적인 특성이 강화되기 때문에 적은 비트율로 부호화를 할 수 있어 압축 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 비트 깊이가 8인 즉, 8비트의 그레이레벨 영상을 본 논문에서 제안한 기법을 통하여 변환시킨 영상을 기존의 LZW 부호화 및 산술 부호화에 적용시킨 결과, 기존의 부호화 방법보다 향상된 압축 효율을 가져 왔다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.280-283
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• 2003

어레이 셀 내의 연산에 대한 고성능 처리는 시스톨릭 어레이의 중요한 특징이다. 본 논문에서는 시스톨릭 어레이 구조 내 셀이 또 다른 시스톨릭 어레이 구조를 가지는 슈퍼 시스톨릭 어레이 구조를 제안하고, 그 예로 비트 레블 슈퍼 시스톨릭 정렬기의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 먼저 정규순환방정식으로 표현된 정렬 알고리즘으로부터 워드 레블 1차원 평면 시스톨릭 어레이를 유도한 후 유도된 워드 레블 시스톨릭 어레이를 슈퍼 시스톨릭 어레이로 변환한다. 위의 과정으로 유도된 비트 레블 슈퍼 시스톨릭 정렬기를 RT수준에서 VHDL로 모델링 하여 동작을 검증하였으며, 검증된 비트 레블 슈퍼 시스톨릭 정렬기는 Hynix에서 제공되는 0.35$\mu\textrm{m}$ 셀 라이브러리와 FPGA V200E칩을 사용하여 합성 및 구현되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.821-824
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• 2022

최근 딥러닝(Deep Learning) 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 사전 학습된 딥러닝 모델에 대한 압축과 전송 방안에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여, 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNC(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description nd Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 압축된 딥러닝 모델의 데이터를 효과적으로 저장하여 전송 및 사용하기 위해서는 ISOBMFF(ISO based Media File Format) 캡슐화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG의 NNC 표준에 따라 사전 학습된 딥러닝 모델을 압축한 후 이를 통해 생성된 비트스트림(bitstream)을 ISOBMFF로 캡슐화하기 위한 기술을 제안 및 실험한다. 또한, 실험에 대한 검증을 위하여 생성된 ISOBMFF 데이터를 비트스트림으로 복원한 뒤 복호화하여 입력 비트스트림과 차이가 없음을 확인한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제38권11호
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• pp.41-48
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• 2001

이제까지 임의의 M에 대한 M진 직교 진폭 변조 신호에 대하여 일반화된 closed-form BER 표현식은 구하여진 바 없다. 이 논문에서는 가산성 백색 가우시안 잡음 환경에서 정방형 M진 직교 진폭 변조 신호의 일반화된 비트 오류 확률식을 유도하고 분석한다. M이 16, 64, 256일 때의 직교 진폭 변조 신호의 비트 오류 확률식 결과로부터 유도 과정의 규칙성을 찾아내고, 그 규칙성으로부터 임의의 M에 대한 일반화된 비트오류 확률 표현식을 유도하고 분석한다.