• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.9B
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• pp.1082-1091
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• 2011

Power-reduction techniques based on DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling) are crucial for lengthening operating times of battery powered mobile systems. This paper proposes an optimal DVFS scheduling algorithm for decoders with memory size limitation on display buffer, which is realistic constraints not properly touched in the previous works. Furthermore, we mathematically prove that the proposed algorithm is optimal in the limited display buffer and limited clock frequency model, and also can be used for feasibility check. Simulation results show the proposed algorithm outperformed the previous heuristic algorithms by 7% in average, and the performance of all algorithms using display buffers saturates at about 10 frame size.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.11a
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• pp.67-68
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• 2013

저가형 저전력 LED 구동회로에서는 종종 직렬 저항을 이용한 전류 밸런스 회로를 사용한다. 이러한 회로에서 밸런싱 저항은 양산시 생기는 LED 순방향 전압의 편차에 관계없이 LED 스트링간의 전류 밸런싱을 유지시키는 역할을 한다. 본 논문에서는 직렬 저항의 공칭값과 공급 전압값을 최적설계 하기위한 효과적인 설계 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 몬테카를로 기법을 사용하여 순방향 전압의 통계적인 산포와 직렬저항 소자의 상용값 및 공차를 동시에 고려하고, 비용함수를 도입하여 회로 최적화를 진행한다. 기존의 설계 방법 대비 성능 개선 정도를 구체적인 설계사례를 통해 비교 분석함으로써 제안 방법을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.928-931
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• 2014

사용자와의 인터페이스가 많은 모바일 기기에서 TFT LCD는 현재 가장 많이 사용되는 디스플레이로 백라이트(backlight)로 인한 전력 소모가 많아 배터리 수명이 짧아지는 것이 큰 문제이다. 전력 절감을 위해 사용되는 backlight dimming 기법은 명암비 조정에 따른 이미지 왜곡의 보완 기법과 함께 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 PWM 구동에 의한 LED backlight 제어가 가능한 TFT LCD 보드 구현을 소개하고 이 보드를 대상으로 framebuffer와 LED 제어용 리눅스 장치 드라이버를 사용한 객체 기반의 저전력 인간 시각 만족의 화질 보상 dimming 알고리즘의 구현 연구 내용을 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.457-458
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• 2021

딥러닝 알고리즘 중 DCNN(DeConvolutional Neural Network)은 이미지 업스케일링과 생성·복원 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. DCNN은 많은 양의 데이터를 병렬로 처리할 수 있기 때문에 하드웨어로 설계하는 것이 유용하다. 최근 DCNN의 하드웨어 구조 연구에서는 overlapping sum 문제를 해결하기 위해 deconvolution 필터를 convolution 필터로 변환하는 TDC(Transforming the Deconvolutional layer into the Convolutional layer) 알고리즘이 제안되었다. 하지만 TDC를 CPU(Central Processing Unit)로 수행하기 때문에 연산의 최적화가 어려우며, 외부 메모리를 사용하기에 추가적인 전력이 소모된다. 이에 본 논문에서는 저전력으로 구동할 수 있는 FPGA 기반 TDC 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 자원 사용량이 적어 저전력으로 구동 가능할 뿐만 아니라, 병렬 처리 구조로 설계되어 빠른 연산 처리 속도를 보인다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.8C
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• pp.793-800
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• 2005

Computation of multimedia data increases in portable devices with the advances of the mobile and personal communication services. The energy management of such devices is very important for the battery-powered operation hours. The motion estimation in a video encoder requires huge amount of computation, and hence, consumes the largest portion of the energy consumption. In this paper, we propose a novel architecture that a low energy management scheme can be applied with several fast-search algorithms. The energy-constrained Vdd hopping (ECVH) technique reduces power consumption of the motion estimation by adaptively changing the search algorithm, the operating frequency, and the supply voltage using the remaining slack time within given power-budget. We show that the ECVH can be applied to the architecture, and that the power consumption can be efficiently reduced.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.4
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• pp.188-196
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• 2005

This paper presents a new test data compression and low power scan test method that can reduce test time and power consumption. A proposed method can reduce the scan-in power and test data volume using a modified scan cell reordering algorithm and hybrid adaptive encoding method. Hybrid test data compression method uses adaptively the Golomb codes and run-length codes according to length of runs in test data, which can reduce efficiently the test data volume compare to previous method. We apply a scan cell reordering technique to minimize the column hamming distance in scan vectors, which can reduce the scan-in power consumption and test data. Experimental results for ISCAS 89 benchmark circuits show that reduced test data and low power scan testing can be achieved in all cases. The proposed method showed an about a 17%-26% better compression ratio, 8%-22% better average power consumption and 13%-60% better peak power consumption than that of previous method.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.2
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• pp.57-64
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• 2007

This paper proposed the low power texture cache for mobile 3D graphics accelerators. It is very important to reduce the leakage power in the standby mode for mobile 3D graphics accelerators and the memory access latency of texture mapping in the active mode which needs a large memory bandwidth. The proposed structure reduces the leakage power using variable threshold values of power mode transitions according to the selected texture filtering algorithms of application programs, which has the run time gain for texture mapping. In the trace driven cache simulation the proposed structure shows the best 7% performance gain to the previous MSA cache according to the new performance metric considering both normalized leakage power and run time impact.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.8A no.3
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• pp.279-286
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• 2001

This paper proposes a low power resource allocation and scheduling algorithm that minimized power consumption such as DSP circuit in high-level synthesis process. In this paper, we have used list-scheduling method for low power design in scheduling step. Also, it increase possibility to reuse input through resource sharing when assign resource. After scheduling, the resources allocation uses the power function in consideration of the result of calculating average hamming distances and switching activity between two input. First, it obtain switching activity about input value after calculate average hamming distances between two operator and find power value make use of bit pattern of the input value. Resource allocation process assign operator to minimize average hamming distance and power dissipation on all occasions which is allocated at each control step according to increase control step. As comparing the existed method, the execution time becomes fast according to number of operator and be most numberous control step. And in case of power that consume, there is decrease effect from 6% to 8% to be small.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1964_1965
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• 2009

최근 경제성장과 함께 생활수준의 향상으로 인하여 홈 게이트웨이는 디지털 홈 가전기기에 초고속 통신망 접속 기능을 제공하며 각종 기기들을 하나로 네트워크화 하는 중요한 기능을 담당하게 된다. 전력선 통신은 전력선을 매체로 하기 때문에 신규선로의 포설 없이 가전기기 및 정보화 서비스 모뎀들의 네트워크화에 용이할 뿐만 아니라 커버리지 확장에도 뛰어나서 디지털 가전, 원격검침, 전력설비 감시제어, 국가 재난 감시 시스템 등의 기본 통신 방식으로 가장 유력한 기술로써 디지털 가전을 포함한 유비쿼터스 전기설비 네트워크 구성에서 필수적 기술로 채택되고 있기 때문에 지능형 홈 네트워크, 전력IT 부가 서비스, 설비감시 네트워크, 유비쿼터스 네트워크 관련 기술에 대한 파급 효과가 매우 크며, 디지털 가전의 기본 통신 방식으로 가장 유력한 기술로써 디지털 가전 구성에서 필수적 기술로 채택되고 있다. 본 연구에서는 전력선통신모뎀을 이용하여 가전기기의 전력 소비를 감지할 수 있는 센서를 내장한 전력선 통신기반의 전력 감시 모듈을 개발하여 실시간 원격 모니터링을 통해 소비전력 패턴을 작성한다. 그리고 전력감시 모듈에 연결된 가전기기의 소비전력 패턴 분석을 통해 전력소비 이상 유무를 감지할 수 있는 알고리즘을 개발, 탑재하여 이상 유무를 판단하고 전력소비가 급증할 시 자동으로 전력을 차단하여 화재나 누전의 위험을 방지한다. 이에 본 연구는 전력감시 및 이상전력 차단기능을 갖는 저전력 전력선통신 모뎀 개발에 관한 것이다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.37-44
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• 2017

While IoT (Internet of Things) industry has been spreading, it becomes very important for object to recognize user's information by itself without any control. Above all, gender (male, female) is dominant factor to analyze user's information on account of social and biological difference between male and female. However since each gender consists of diverse face feature, face-based gender classification research is still in challengeable research field. Also to apply gender classification system to IoT, size of device should be reduced and device should be operated with low power. Consequently, To port the function that can classify gender in real-world, this paper contributes two things. The first one is new gender classification algorithm based on deep learning and the second one is to implement real-time gender classification system in embedded board operated by low power. In our experiment, we measured frame per second for gender classification processing and power consumption in PC circumstance and mobile GPU circumstance. Therefore we verified that gender classification system based on deep learning works well with low power in mobile GPU circumstance comparing to in PC circumstance.