• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8A
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• pp.1348-1357
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• 2001

본 논문에서는 DAB 시스템에서 사용하는 FEC(Forward Error Correction) 블록을 하드웨어 크기를 고려하여 효율적인 구조를 갖도록 설계하였다. DAB 시스템의 FEC 블록은 크게 스크램블러(에너지분산), 리드-솔로몬 코더, 길쌈 인터리버로 구성된다. RS 디코더 블록 중 키 방정식을 계산해 내는 블록과 길쌈 인터리버가 차지하는 하드웨어 비중은 굉장히 크다. 본 논문에서는 스크램블러 부분에서 데이터의 시작을 알려주는 신호의 효율적인 검출기법을 제안하고, 리드-솔로몬 디코더 블록의 수정 유클리드 알고리즘을 효율적인 하드웨어로 구현하기 위한 새로운 구조와 길쌈 인터리버에서 최적의 메모리 구조를 효과적인 구조를 제안한다. 제안한 구조에서는 단지 8개의 GF 곱셈기와 4개의 덧셈기만을 가지고 RS 디코더의 수정 유클리드 알고리즘을 구현하였으며, 2 RAM(128)과 4 RAM(256)을 가지고 컨벌루셔널 인터리버를 구현하였다. 제안한 구조로 설계했을 경우 디코더 블록이 Altera-FPGA 칩(FLEX10K)에 모두 들어갈 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.417-418
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• 2012

우리는 유클리드 공간에서 그림 데이터의 평균화 분산을 이용한 비선형 변환을 이용하여, 그림 데이터에서 최인접검색(nearest neighbor search)을 빠르게 할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 기존의 평균과 분산을 이용한 최인접검색 알고리즘은 고차원 그림 데이터를 그보다 낮은 차원의 유클리드 공간의 데이터로 변환하고, 낮은 차원에서의 비교를 통해 최인접검색의 해가 될 수 없는 그림 데이터를 빠르게 제외하는 방법을 사용한다. 우리는 기존의 방법이 균일하게 나누어지는 크기의 그림 데이터에서만 가능하던 기존방법에 대한 해결책을 이 논문에서 제시하여 일반적인 그림 데이터에서도 평균과 분산을 이용하는 최인접검색을 가능하게 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.12
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• pp.2286-2292
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• 2008

In this paper, we design a RS(23,17) decoder for MB-OFDM(Multiband-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) system, in which Modified Euclidean(ME) algorithm is adopted for key equation solver block. The proposed decoder has been optimized for MB-OFDM system so that it has less latency and hardware complexity. Additionally, we have implemented the proposed decoder using Verilog HDL and synthesized with Samsung 65nm library. From synthesis results, it can operate at clock frequency of 250MHz, and gate count is 20,710.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.11
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• pp.1637-1643
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• 2022

In recent years, the demand for image-processing technology in digital marketing has increased due to the expansion and diversification of the digital market, such as video, security, and machine intelligence. Noise-processing is essential for image-correction and reconstruction, especially in the case of sensitive noises, such as in CT, MRI, X-ray, and scanners. The two main salt and pepper noises have been actively studied, but the details and edges are still unsatisfactory and tend to blur when there is a lot of noise. Therefore, this paper proposes an algorithm that applies a weight-based Euclidean distance equation to the partial mask and uses only the non-noisy pixels that are the most similar to the original as effective pixels. The proposed algorithm determines the type of filter based on the state of the internal pixels of the designed partial mask and the degree of mask deterioration, which results in superior noise cancellation even in highly damaged environments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.949-951
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• 2004

본 논문에서는 유클리드 평면상에 도로망이 주어져 있어서 여행자들이 그 도로들을 이용하여 더욱 빠르게 이동할 수 있을 경우를 가정한다. 이 때, 두 점 사이의 거리는 기하학적 직선거리가 아닌 주어진 도로들을 이용하여 두 점 사이를 이동할 때 필요한 최소시간으로 측정한다. 본 논문에서는 이러한 새로운 거리 척도를 고려할 때에 보로노이 다이어그램이 어떤 특성을 갖는 가를 연구하며 그것을 이용하여 보로노이 다이어그램을 효율적으로 계산하는 알고리즘을 제시한다. 이알고리즘은 O(nm$^2$logn＋m$^3$logm)의 시간과 O(m(n + m))의 공간을 필요로 한다. 이 때, n은 주어진 싸이트의 개수이고 m은 주어 진 도로의 개수이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.728-736
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• 2007

The more improved the Internet and the information technology, the stronger cryptographic system is required which can satisfy the information security on the platform of personal hand-held devices or smart card system. This paper introduces a case study of designing an elliptic curve cryptographic processor of a high performance that can be suitably used in a wireless communicating device or in an embedded system. To design an efficient cryptographic system, we first analyzed the operation hierarchy of the elliptic curve cryptographic system and then implemented the system by adopting a serial cell multiplier and modified Euclid divider. Simulation result shows that the system was correctly designed and it can compute thousands of operations per a secdond.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.357-360
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• 2011

모자이크는 여러 개의 작은 영상들을 모아서 하나의 큰 영상을 만드는 것을 말한다. 본 논문에서는 모자이크 방법 중 하나인 사진을 이용하여 영상을 만드는 포토 모자이크 방법을 컴퓨터 알고리즘으로 구현하는 기술 제안을 한다. 이미지를 원하는 사이즈의 타일로 나눈 다음, 나눠진 타일을 16등분을 한다. 16등분된 이미지 각 요소들에 대하여 RGB 평균값을 계산하여 총 48개 특징값을 추출하여 데이터베이스에 저장해둔다. 그리고 타일과 비교가 될 이미지들은 이미 똑같은 작업을 통하여 데이터베이스에 저장이 되어 있다. 이렇게 저장된 값들을 통하여 유클리드 거리를 통하여 두 이미지의 유사도를 측정하게 된다. 최적의 값을 찾으면 바로 대입하는 것이 아니라 이전에 있던 타일 이미지의 명암값을 새로 삽입되는 타일에 부여를 하여, 부드러운 영상을 만들게 된다. 그리고 타일을 삽입할 때 이전에 사용된 이미지는 배열의 마지막으로 옮겨지게 되며 사용횟수를 체크하여 반복적 사용을 제한하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07a
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• pp.109-112
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• 2003

본 논문에서는 확장 유클리드 알고리즘을 이용하여 VLSI 구현에 적합한 GF(2/sup m/)에서의 나눗셈 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 나눗셈 알고리즘은 GF(2/sup m/)에서 2m-2번의 반복적인 비트 연산을 필요로 하며 입력 데이터에 의존적인 하드웨어 구조를 새로운 (m+1)-bit의 유한체 G와 H를 도입하여 간단하게 제어하도록 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 유한체 곱셈과 나눗셈이 요구되는 Error Correction Code와 암호 알고리즘에 효율적으로 적용이 가능하다. 현재 대표적으로 사용되는 기존 나눗셈 알고리즘과 비교해 볼 때 연산 시간은 비슷하지만 2-bit의 제어신호만을 필요로 하기 때문에 입력 데이터에 독립적인 O(1)의 complexity를 가짐으로 O(log₂(m+1))의 컨트롤을 갖는 다른 두 알고리즘에 비해 하드웨어 리소스 면에서 월등한 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.371-375
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• 2008

예제 기반 학습(instance-based learning) 방법 중 하나인 k-최근접 이웃(k-nearest reighbor, k-NN) 학습은 간단하고 예측 정확도가 비교적 높아 분류 및 회귀 문제 해결을 위한 기반 방법론으로 널리 적용되고 있다. k-NN 학습을 위한 알고리즘은 기본적으로 유클리드 거리 혹은 2-놈(norm)에 기반하여 학습예제들 사이의 거리를 계산한다. 본 논문에서는 유클리드 거리를 일반화한 개념인 p-놈의 사용이 k-NN 학습의 성능에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 구체적으로 합성데이터와 다수의 기계학습 벤치마크 문제 및 실제 데이터에 다양한 p-놈을 적용하여 그 일반화 성능을 경험적으로 조사하였다. 실험 결과, 데이터에 잡음이 많이 존재하거나 문제가 어려운 경우에 p의 값을 작게 하는 것이 성능을 향상시킬 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.5
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• pp.561-566
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• 2021

The optimum kernel size for error-distribution estimation with given error samples cannot be used in the weight adjustment of minimum Euclidean distance between error distributions (MED) algorithms. In this paper, a new adaptive kernel estimation method for convergence enhancement of MED algorithms is proposed. The proposed method uses the average rate of change in error power with respect to a small interval of the kernel width for weight adjustment of the MED learning algorithm. The proposed kernel adjustment method is applied to experiments in communication channel compensation, and performance improvement is demonstrated. Unlike the conventional method yielding a very small kernel calculated through optimum estimation of error distribution, the proposed method converges to an appropriate kernel size for weight adjustment of the MED algorithm. The experimental results confirm that the proposed kernel estimation method for MED can be considered a method that can solve the sensitivity problem from choosing an appropriate kernel size for the MED algorithm.