• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.47 no.9
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• pp.1-6
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• 2010

H.264 video coding standard is widely used due to the high compression rate and quality. H.264 decoders usually have pipeline architecture by a macroblock or a $4{\times}4$ sub-block. The period of the pipeline is usually fixed to guarantee the operation in the worst case which results in many idle cycles and the requirement of high data bandwidth and high performance processing units. We propose adaptive pipeline architecture for H.264 decoders for efficient decoding and lower the requirement of the bandwidth for the memory bus. Parameters and coefficients are delivered using hand-shaking communication through dedicated interconnections and frame pixel data are transferred using AMBA AHB network. The processing time of each block is variable depending on the characteristics of images, and the processing units start to work whenever they are ready. An H.264 decoder is designed and implemented using the proposed architecture to verify the operation using an FPGA.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.81-83
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• 2023

태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.757-760
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• 2004

유비쿼터스 시대의 도래에 발맞춰 유저가 콘텐츠를 이용하는 방법과 사용하는 기기는 PC에 머물지 않고 점차 다양화, 소형화 되고 있다. 최근, 많은 콘텐츠 중에서 e러닝 콘텐츠에 대한 관심은 높아지고 있으며, 본 논문에서는 e러닝 콘텐츠를 다양한 디바이스에 적합한 콘텐츠로 동적 변환하는 모듈을 제안한다. CC/PP 기반의 디바이스 프로파일과 사용자 정보를 포함한 유저 프로파일, 콘텐츠 구성정보를 가진 콘텐츠 프로파일을 통합하여 특성을 추상화 한다. 추상화 된 프로파일을 기반으로 변환방법을 생성하여 콘텐츠에 적용함으로서 해당 디바이스에 적합한 콘텐츠로 적응화 한다. 기존 HTML의 경우 잘 구성된(Well-formed)문서가 아닌 경우가 많고, 문서 내에 데이터와 구조정보를 모두 포함하고 있으므로, 요구되는 데이터의 추출과 정형화된 변환룰의 적용에 어려움이 따른다. 그 대안으로 본 적응화 모듈은 문서의 데이터와 표현 구조를 분리 할 수 있는 XML/XSL 기반의 콘텐츠를 대상으로 하고 있으며, e러닝 콘텐츠의 특성에 적합한 콘텐츠 프리패치 및 캐시 기법을 적용하여 콘텐츠 동적변환에 따른 응답시간 오버헤드를 최소화 하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.5 s.108
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• pp.541-546
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• 2006

Data Mining is the process of finding hidden patterns inside a large data set. Cluster analysis has been used as a popular technique for data mining. It is a fundamental process of data analysis and it has been Playing an important role in solving many problems in pattern recognition and image processing. If fuzzy cluster analysis is to make a significant contribution to engineering applications, much more attention must be paid to fundamental decision on the number of clusters in data. It is related to cluster validity problem which is how well it has identified the structure that Is present in the data. In this paper, we design an adaptive data mining model using fuzzy performance measures. It discovers clusters through an unsupervised neural network model based on a fuzzy objective function and evaluates clustering results by a fuzzy performance measure. We also present the experimental results on newsgroup data. They show that the proposed model can be used as a document classifier.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.46-48
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• 2003

최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 적응적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12B
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• pp.1988-1995
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• 2000

ATM 망에서 제공되고 있는 음성, 영상, 데이터와 같은 다양한 서비스는 사용자의 만족도를 수용할 수 있어야 한다는 것을 전제조건으로 한다. 이러한 기본적인 요구사항을 충족시키기 위해서는 노드대 노드간의 자원관리와 오류제어 및 다양한 트래픽의 특성을 고려한 전송 순서의 결정에 해당하는 스케줄링 방법이 요구되어 진다. 본 논문에서는 이러한 기술 요소 중에서 트래픽 설정 단계에서 제공되는 트래픽 특성 및 QoS(Quality of Service) 정보를 바탕으로 교환 노드에서 발생되는 전달 지연 시간에 적응적인 스케줄링 방식을 제시하였다. 이 방식은 멀티미디어 서비스와 같이 혼합된 트래픽 특성을 갖는 구조에서 트래픽 구성비율에 따라 적용되는 지연 여유치를 매우 융통성 있고 효과적으로 조절할 수 있다. 성능분석을 위하여 기존의 스케줄링 방식인 WFQ (Weighted Fair Queueing) 방식과 제안한 스케줄링 방식의 수학적인 분석을 수행하였으며 이 두 방식의 결과식을 비교하여 교환노드에서의 평균 지연과 셀 처리에 관한 성능을 분석하였다. 그리고 수학적 분석에 대한 검증으로는 Simulation tool ARENA 3.0을 이용하여 제안한 알고리즘의 Worst case와 기존의 알고리즘의 성능을 비교하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.25 no.5
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• pp.239-245
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• 2006

Time-reversal processing (TRP) has been shown as an effective way to focus in both time and space. The temporal focusing properties have been used extensively in underwater acoustics communications. Recently. adaptive time-reversal processing (ATRP) was applied to the simultaneous multiple focusing in an ocean waveguide. In this study. multiple focusing with ATRP is extended to the underwater acoustic communication algorithm for multiple receiving locations. The developed algorithm is applied to the underwater acoustic communication to show, via simulation and real data, that the simultaneous self-equalization at multiple receiving locations is achieved.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.6 s.102
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• pp.899-904
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• 2005

Necessity of the service-on-demand that reflect a personal characteristic of a customer was increased by an aggravation of web service competition. So a study on a customization is being performed actively. The common customization system supporting of the personalization is performed through the computational data like individual characteristic or preference. Various studies on the service that used emotional information were performed. But we can't use this emotional information in the web system because of characteristics of emotional information system In this study, we design the adaptive customization system that used emotional information of the customer and analyse the system by experiments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.966-968
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• 2021

본 논문에서는 효과적인 고해상도 비디오 데이터의 처리를 위하여 부호화기 내에서 참조 영상을 저장하는 프레임 메모리를 압축하는 방법을 제안한다. 프레임 메모리는 응용분야의 특성상 무손실 압축 및 저 복잡도를 갖는 방법이 요구되는데, 블록 단위의 PCT 를 이용하여 픽셀 사이의 상관도를 제거하고, 적응적 GR 부호기를 이용하여 최종 비트열을 구성하여 압축하는 방법을 제안한다. 다양한 테스트 영상을 대상으로 실험한 결과 제안하는 방법이 기존의 압축 방법에 비해 압축 성능이 우수하면서 실행 시간으로 측정한 복잡도 측면에서 유사한 성능을 나타냄을 확인하였다. 압축 성능과 복잡도의 두가지 측면을 종합적으로 판단한 결과 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 충분히 경쟁력이 있음을 알 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.11
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• pp.1713-1719
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• 2022

As the noise canceler with a small processing delay increases the sampling frequency, a better-quality output can be obtained. For a single buffer, processing delay occurs because it is impossible to write new data while the processor is processing the data. When synthesizing with anti-noise and output signal, this processing delay creates additional buffering overhead to match the phase. In this paper, we propose an accelerator structure that minimizes processing delay and increases processing speed by alternately performing read and write operations using the Symmetric Even-Odd-buffer. In addition, we compare the structural differences between the two methods of noise cancellation (Fast Fourier Transform noise cancellation and adaptive Least Mean Square algorithm). As a result, using an Symmetric Even-Odd-buffer the processing delay was reduced by 29.2% compared to a single buffer. The proposed Symmetric Even-Odd-buffer structure has the advantage that it can be applied to various canceling algorithms.