• 전자공학회논문지SC
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• 제47권1호
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• pp.29-34
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• 2010

본 논문에서는 새로운 패리티 보존형 가역 논리게이트를 제안한다. 패리티 보존형 가역 논리게이트는 입력 값과 출력 값의 패리티가 같은 가역 논리게이트를 의미한다. 최근 가역 논리 게이트가 저전력 CMOS 디자인, 양자 컴퓨팅 그리고 나노 테크놀로지와 같은 분야에서 전력을 효율적으로 사용하는 방법임을 알려졌다. 그리고 패리티 체크(parity-checking)는 디지털 시스템에서 오류 주입을 확인 하는 대표적인 방법 중 하나이다. 제안하는 새로운 패리티 보존형 가역 논리게이트는 모든 boolean 함수를 구성할 수 있고, 기존의 오류 확인 boolean 함수보다 가역 논리게이트 수, garbage-output의 수 그리고 하드웨어 연산량에서 효율적으로 구성할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권9A호
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• pp.763-773
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• 2003

본 논문에서는 조건부 실행 비순차적 명령어 이슈 컴퓨터 시스템에서의 레지스터 리네이밍 방법을 제안한다. 레지스터 리네이밍은 읽기 후 쓰기 그리고 쓰기 후 쓰기 의존성을 제거하는 기술이다. 레지스터 리네이밍 방법을 사용하는 조건부 실행 비순차적 명령어 이슈 컴퓨터 시스템을 구현하기 위해서, 우리는 순차적 상태 물리적 레지스터와 미리보기 상태 물리적 레지스터들 양자를 모든 논리적 레지스터들이 공유할 수 있도록 포함하고 있는 레지스터 파일을 사용한다. 또한 본 논문에서 제안된 구조를 구현하기 위해서 순차적 상태 지시기, 리네이밍 상태 지시기, 물리적 레지스터 할당 지시기, 조건 예측 버퍼, 리오더 버퍼들을 구현한다. 이러한 모든 하드웨어를 이용해서, 레지스터 리네이밍 방법을 사용하는 조건부 실행 비순차적 명령어 이슈 컴퓨팅 시스템의 레지스터 리네이밍 및 순차적 상태의 추적을 가능하게 한다. 본 논문에서는 위의 하드웨어를 사용하여 기존 레지스터 리네이밍 방법에 비해서 적은 하드웨어 비용으로 내용 검색(associative lookup)을 제거하고 짧은 복구 시간을 제공하는 개량된 레지스터 리네이밍 방법을 제안한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.604-609
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• 2014

미디어 플레이어에서의 디코딩 과정은 많은 연산을 필요로 하며, CPU로부터 높은 소비전력을 초래한다. 디코딩 연산을 줄이는 것은 CPU 소비 전력을 감소시킬 수 있지만 사용자로부터 비디오 품질을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 H.264의 품질 확장성을 이용하여 새로운 CPU 전력 관리 기법을 제안한다. 첫째, VQM(Video Quality Metric)을 사용하여 계층적 비디오 코딩의 서로 다른 양자화 인자를 고려한 새로운 비디오 품질 모델을 제안한다. 그리고 이전 디코딩 시간과 프레임 크기를 선택적으로 융합한 디코딩 시간 예측기법에 기반한 새로운 동적 전압 기법을 제안한다. 최신 스마트폰에서 구현하였고, 사용자 테스트를 수행하였다. 제안한 기법을 실제 측정에 적용하였을 때 리눅스 동적 전압 및 주파수 조절(DVFS) 거버너에 비해 34%의 에너지 감소를 보였고 사용자 테스트를 통해 실험 영상의 품질 하락을 사용자는 인지하지 못하거나 용인될 수 있음을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권8호
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• pp.531-536
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• 2015

음성인식은 HCI(Human Computer Interface)분야에서 가장 활발히 연구되고 있는 분야로 음성을 이용하여 디지털 디바이스를 제어하는 것을 목적으로 하고 있으며 마우스는 GUI 컴퓨터 환경에서 가장 널리 사용하는 장치로서 높은 보급률을 자랑하는 컴퓨터 주변기기 중의 하나이다. 본 논문은 스마트폰 환경에서 실시간 모음 음성 인식을 이용한 마우스 제어 방법에 관하여 제안한다. 구현 방법은 스마트폰에서 실시간으로 일정크기의 음성 신호를 입력 받아 핵심 음성 신호를 추출하고 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 특징을 추출하여 학습되어 있는 코드 북을 이용하여 양자화를 진행하고 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 해당 모음 단어를 인식한다. 그리고 각 모음에 해당하는 마우스 명령어로 변환하여 화면상의 가상의 마우스를 제어한다. 최종적으로, 우리는 구현된 스마트폰의 앱을 가지고 데스크톱 PC의 화면상에서 다양한 마우스의 동작을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권6호
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• pp.549-558
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• 2001

동작 포착 시스템에 의해 기록된 동작 데이타를 재사용하는 것은 비용 절감이나 작업과정의 효율성 증대를 위해 매우 중요한 기술이다. 그러나 기록된 데이타의 동작 곡선이 제어점을 가지고 있지 않기 때문에 상호작용을 통한 동작 데이타의 편집이 쉽지 않아서 데이타의 재사용에 어려움이 있다. 기존 동작 데이타를 재사용하는 기술로서 많은 학자들은 조각 동작(Clip motion)들을 부드럽게 연결하여 새로운 동작을 만들어 내는 동작 전이 기술을 제안하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동작 전이 기술의 구현 방법으로 균등 자세 지도(Uniform Posture Map: UPM)알고리즘을 제안한다. 학습 단계에서 UPM은 다관절체의 다양한 자세들을 비감독 경쟁 학습을 통해 양자화한다. 이 단계에서 서로 유사한 자세를 나타내는 출력 뉴런을 기하학적으로 근접한 위치에 배치해서 다관절체의 전체 동작 지도를 생성한다. 생성된 UPM의 이러한 특징을 이용해서 적용된 두 동작의 중간 자세를 만들어 내고, 이 자세를 전체 중간 동작을 만들어 내는 키 프레임으로 사용한다. 많은 계산량이 요구되며, 결과 동작을 제어하기가 어려운 다른 동작 전이 알고리즘들과 비교하여 UPM 알고리즘은 중간 동작 생성에 상대적으로 적은 계산량을 요구하며, 하나의 변수를 이용하여 생성된 동작을 제어할 수 있어서 편리한 상호작용 작업 환경을 제공한다. 특히 자기 조직 지도(Self-Organizing Mpa: SOM) 알고리즘을 이용해 자세 지도를 생성할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 이로 인해 선형 보간법에 비해서 실제 동작에 가까운 동작 곡선을 생성함으로써 보다 자연스러운 동작을 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서 제안된 동작 전이 기법은 삼차원 애니메이션 제작, 삼차원 게임, 가상 현실 등의 다양한 분야에 유용하게 적용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권4호
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• pp.367-375
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• 2002

역운동학 알고리즘은 다관절체의 엔드 이펙터를 제어하기 위한 매우 유용한 방법이다. 대부분의 역운동학 처리 과정에서 주된 관심사는 다관절체가 가지는 자세의 형태 자체가 아니라 제어되는 다관절체의 엔드 이펙터의 위치와 방향이다. 그러나 삼차원 캐릭터 애니메이션과 같은 종류의 응용 분야에 있어서는 엔드 이펙터의 정확한 위치와 방향보다는 다관절체의 전체적으로 자연스러운 자세 자체가 훨씬 더 중요한 요소이다. 실제로 애니메이터가 기존의 역운동학 기법을 사용해서 인체와 같이 다수의 물리적인 제약조건을 가지는 인간형 삼차원 캐릭터의 자세를 자연스럽게 제어하기 위해서는 많은 시행착오를 겪어야만 하기 때문에 이를 보완하는 특별한 알고리즘이 요구된다. CCD(Cyclic Coordinate Descent) 알고리즘은 기하학적인 검색을 통해 원하는 위치에 엔드 이펙터를 위치시키는 해를 구하는 역운동학 방식의 하나로서 사용자 상호작용을 통한 다관절체의 자세 제어에 적합하다. 그러나 CCD 알고리즘의 해는 초기 자세에 강력하게 종속되어 있기 때문에 초기 자세에 따라서 서로 다른 많은 해들을 얻게 된다. 본 논문에서는 인간형 캐릭터의 자세 제어를 위해 균등 자세 지도를 이용한 귀납적 역운동학 알고리즘을 제안한다. 균등자세 지도의 학습 알고리즘은 인간의 다양한 자세를 왜곡 없이 양자화하기 때문에 균등 자세 지도를 이용해서 기술되는 모든 자세들은 사실적인 자세임을 보장한다. 그러므로 균등 자세 지도를 통해 계산된 다관절체의 엔드 이펙터가 원하는 삼차원 위치와 가장 가까운 자세를 추출해 냄으로써 자연스러운 자세를 가지는 역운동학의 결과를 얻을 수 있다. 이러한 방식은 키 프레임 기반 삼차원 캐릭터 애니메이션의 제작과 3차원 게임, 그리고 가상 현실 등의 분야에 유용하게 적용될 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.736-741
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• 2022

격자 기반 암호화는 최악의 경우를 기반으로 한 강력한 보안, 비교적 효율적인 구현 및 단순성을 누리기 때문에 포스트 양자 암호화 방식 중 가장 실용적인 방식이다. 오류가 있는 링 학습(R-LWE)은 격자 기반 암호화(LBC)의 공개키암호화(Public Key Encryption: PKE) 방식이며, R-LWE의 가장 중요한 연산은 링의 모듈러 다항식 곱셈이다. 본 논문은 R-LWE 암호 시스템의 중간 보안 수준의 매개 변수 집합을 대상으로 하여 근사 컴퓨팅(Approximate Computing: AC) 기술을 기반으로 한 모듈러 곱셈기를 최적화하는 방법을 제안한다. 먼저 복잡한 로직을 간단하게 구현하는 방법으로 LUT을 사용하여 근사 곱셈 연산 중 일부의 연산 과정을 생략하고, 2의 보수 방법을 활용하여 입력 데이터의 값을 이진수로 변환 시 값이 1인 비트의 개수를 최소화하여 필요한 덧셈기의 개수를 절감하는 총 두 가지 방법을 제안한다. 제안된 LUT 기반의 모듈식 곱셈기는 기존 R-LWE 모듈식 곱셈기 대비 속도와 면적 모두 9%까지 줄어들었고, 2의 보수 방법을 적용한 모듈식 곱셈기는 면적을 40%까지 줄이고 속도는 2% 향상되는 것으로 나타났다. 마지막으로 이 두 방법을 모두 적용한 최적화된 모듈식 곱셈기의 면적은 기존대비 43%까지 감소하고 속도는 10%까지 감소하는 것으로 나타났다.