• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.64-70
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• 2011

본 논문은 H.264/AVC 비디오 코덱의 부화소 움직임 추정 연산을 효율적으로 줄일 수 있는 화소 재구성 알고리즘을 제안한다. 부화소 움직임 추정 연산은 보다 정확한 움직임 벡터를 찾을 수 있어 비디오 코덱에 널리 사용되지만, 추가적인 보간 및 탐색 연산으로 인해 부호화가의 연산량을 증가시키는 문제점이 있다. 본 논문은 화소 재구성 알고리즘을 이용한 부화소 움직임 추정기를 제안 하였다. 일반적인 부화소 움직임 추정기는 보간 시 같은 화소를 중복하여 보간한다. 이러한 중복 보간은 연산량을 증가 시키는 원인이 된다. 화소 재구성 알고리즘은 화소의 중복 보간을 제거하여 부화소 움직임 추정기의 연산량을 감소시킨다. 제안한 알고리즘은 고속 전역 부화소 탐색 알고리즘과 비교하여 보간 시 연산량이 18.1% 감소하였으며, PSNR 감소는 평균 0.067dB로 화질의 열화는 매우 미비했다. 그러므로 제안한 알고리즘은 저전력의 고효율을 요구하는 모바일 응용에 적합하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.1-8
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• 2008

이 논문은 다중참조 및 가변블록 움직임 추정의 연산량을 효율적으로 줄이기 위해 세 가지 참조영상 선택 방법들을 소개한다. 제안된 RSP (Reference Selection Pass) 방법은 참조영상 선택의 부가적인 연산을 최소화 할 수 있고 MFS (Modified Frame Selection) 방법은 참조영상 선택 과정 중 영상의 움직임을 고려하여 참조영상 선택 시 연산 횟수를 기존 방식에 비해 17% 감소시킨다. 또한 TPRFS (Two Pass Reference frame Selection) 방법은 H.264/AVC에서 요구하는 가변블록 움직임 추정을 지원하기 위한 부가적인 연산을 블록 크기에 따라 선택되는 참조영상의 특성을 이용하여 최소화 한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 화질의 열화 없이 50% 이상의 움직임 추정의 연산량을 감소시킬 수 있다. 또한 제안한 참조영상 선택 방법은 움직임 추정의 주된 연산인 블록정합 단계와 별개로 수행이 되기 때문에 기존의 어떠한 단일참조 고속 움직임 탐색 방법과도 같이 사용되어 효율적으로 다중참조 및 가변블록 움직임 추정 연산을 지원 할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.558-565
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• 2015

최근 새롭게 제작되는 악성코드 수의 증가와 악성코드 변종들의 다양성은 악성코드 분석가의 분석에 소요되는 시간과 노력에 많은 영향을 준다. 따라서 효과적인 악성코드 분류는 악성코드 분석가의 악성코드 분석에 소요되는 시간과 노력을 감소시키는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 악성코드 계보 연구 등 다양한 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 악성코드 분류를 위해 중요 연산부호를 이용하는 방법을 제안한다. 중요 연산부호란 악성코드 분류에 높은 영향력을 가지는 연산부호들을 의미한다. 실험을 통해서 악성코드 분류에 높은 영향력을 가지는 상위 10개의 연산부호들을 중요 연산부호로 선정할 수 있음을 확인하였으며, 이를 이용할 경우 지도학습 알고리즘의 학습시간을 약 91% 단축시킬 수 있었다. 이는 향후 다량의 악성코드 분류 연구에 응용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 1997년도 종합학술발표회논문집
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• pp.221-231
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• 1997

본 논문에서는 고속 멱승을 위한 모듈라 곱셈기를 시스토릭 어레이로 설계한다. Montgomery 알고리듬 및 시스토릭 어레이 구조를 분석하고 공통 피승수 곱셈 개념을 사용한 변형된 Montgomery 알고리듬에 대해 시스토릭 어레이 곱셈기를 설계한다. 제안 곱셈기는 각 처리기 내부 연산을 병렬화 할 수 있고 연산 자체도 간단화 할 수 있어 시스토릭 어레이 하드웨어 구현에 유리하며 기존의 곱셈기를 사용하는 것보다 멱승 전체의 계산을 약 0.4배내지 0.6배로 감소시킬 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.263-266
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• 2000

본 논문에서는 복잡한 카오스 신호를 발생시키는 HVPM(hyperchaotic volume preserving maps) 모델과 HVPM 모델의 구현회로를 제안한다. 랜덤한 카오스 신호를 발생시키기 위하여 3차원 이산시간(discrete-time) 연산과 비선형 사상(maps)으로 모듈러(modulus) 함수를 이용하여 하이퍼카오스 신호를 발생시킨다. 그리고 HVPM 모델은 여러 가지 시스템 파라미터들을 변화시키면 다양한 카오스 신호를 발생시킬 수 있으며, 출력되는 카오스 신호는 비주기성을 갖게 된다. 이러한 특징을 갖는 HVPM 모델의 회로 구현을 위하여 2단 N형의 함수를 CMOS와 선형 연산증폭기 및 비교기를 이용하여 보드상에서 구현하여, 다양한 하이퍼카오스 신호를 확인할 수 있었다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2002년도 추계공동학술대회 정보환경 변화에 따른 신정보기술 패러다임
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• pp.468-478
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• 2002

고품질의 영상 압축기인 JPEG2000의 기본 압축 코덱인 EBCOT(Embedded Block Coding With Optimized Truncation)를 설계하였다. 영상 압축기에서 Context 추출 구현을 위하여 코드블록(Code block)으로 분할하고, 비트플랜(Bit-Plane)코딩을 했으며, 3가지 패스 그룹으로 분리한 후 ZC, RLC, MR, SC를 하였다. 산술부호화는 덧셈 연산과 쉬프트 연산만을 사용하는 MQ-coder를 사용하였으며, Context들의 누적 확률을 추정하여 테이블을 작성하였고, 압축데이터를 산출하였다. 영상 압축을 위한 엔트로피 코더의 하드웨어 구현은 VHDL를 이용하여 설계를 하고, Synopsys사의 논리 회로 합성 도구를 사용하여 합성을 하였으며, Altera사의 FLEX 10K250 Device를 이용하여 FPGA로 구현하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(2)
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• pp.341-344
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• 2001

본 논문에서는 타원곡선 알고리즘에 기반한 공개키암호시스템 구현을 다룬다. 공개키의 길이는 193비트를 갖고 기약다항식은 p(x)=x/sup 193＋x/sup 15＋1을 사용하였다. 타원곡선은 polynomial basis 로 표현하였으며 SEC 2 파라메터를 기준으로 하였다 암호시스템은 polynomial basis 유한체 연산기로 구성되며 특히, digit-serial 구조로 스마트카드와 같이 제한된 면적에서 구현이 가능하도록 하였다. 시스템의 회로는 VHDL, SYNOPSYS 시뮬레이션 및 회로합성을 이용하여 XILINX FPGA로 회로를 구현하였다. 본 시스템 은 Diffie-Hellman 키교환에 적용하여 동작을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.6-11
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• 1972

임의의 안정한 전달함수를 실현하는 일반적인 능동 RC회로합성방법에 대하여 논의하였다. 회로요소는 R, C, 및 연산증폭기 뿐이며, 회로구성은 박막 RC전로와 IC연산증폭기를 적용하는데 적합하다. 극과 전송령은 서로 독립식으로 조정될 수 있으며, 이들은 회로요소들의 변화에 민감하지 않다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 추계공동학술대회
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• pp.468-478
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• 2002

고품질의 영상 압축기인 JPEG2000의 기본 압축 코덱인 EBCOT(Embedded Block Coding With Optimized Truncation)를 설계하였다. 영상 압축기에서 Context 추출 구현을 위하여 코드블록(Code block)으로 분할하고, 비트플랜(Bit-Plane)코딩을 했으며, 3가지 패스 그룹으로 분리한 후 ZC, RLC, MR, SC를 하였다. 산술부호화는 덧셈 연산과 쉬프트 연산만을 사용하는 MQ-coder를 사용하였으며, Context들의 누적 확률을 추정하여 테이블을 작성하였고, 압축데이터를 산출하였다. 영상 압축을 위한 엔트로피 코더의 하드웨어 구현은 VHDL를 이용하여 설계를 하고, Synopsys사의 논리 회로 합성 도구를 사용하여 합성을 하였으며, Altera사의 FLEX 10K250 Device를 이용하여 FPGA로 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.793-795
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• 2020

본 논문에서는 스파이킹 뉴론(Spiking Neuron)들이 쿨롱에너지 포텐셜 (Coulomb Energy Potential)을 가지는 스파이킹 신경회로망에서의 학습알고리즘을 일반화하여 구간연산(Interval Arithmetic)의 학습이 가능한 학습알고리즘을 제안한다. 제안하는 학습알고리즘은 입력 데이터로서 구간(Interval) 데이터와 포인트(Point) 데이터를 모두 학습 할 수 있는 일반화된 학습알고리즘으로서 간단한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 범위(Lower bound & Upper bound)를 가지는 구간데이터와 포인트데이터의 통합적인 학습이 가능하고 전문가시스템(expert system)에서의 "don't care attributes"의 학습 등에도 활용이 가능함을 보인다.