• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권3_4호
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• pp.160-167
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• 2003

정적 shuffle-exchange 네트워크는 여러 응용 알고리듬에 적용되고 현재 많이 사용되는 다중 단계 네트워크에 비해 적은 하드웨어를 사용하는 등 많은 장점이 있으나 아직까지 어떤 병렬처리 컴퓨터에도 채택된 없었다. 그 이유 중에 하나는 결함 내성 기능이 없었기 때문이다. 본 논문에서는 다중 결함 포용 정적 shuffle-exchange network를 소개한다. 본 논문에서 제시되는 결함 포용 정적shuffle-exchange 네트워크는 k 결함을 제어하기 위해서 최소 2k의 추가 처리 요소들과 각 처리 요소들은 최대 4k의 추가 shuffle 링크를 필요로 한다. k 결함 내성을 가진 정적 shuffle-exchange 네트워크를 m개의 동일한 모듈로 분리하여 네트워크의 신뢰성을 증가시키는 것을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권5호
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• pp.137-144
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• 2009

이 논문은 피하산란의 정도가 다를 것으로 예상되는 얼굴의 6개의 부위를 촬영하여 각각의 산란특성을 추출하고 렌더링에 반영하여 얼굴의 사실감 있는 표현이 가능한 방법을 제안한다. 각 부위별 산란이미지는 프로젝터로부터 피부에 입사된 단위광선이 내부 산란을 거쳐 밖으로 드러나는 모양을 여러 노출로 촬영하여 HDR 이미지로 합성하고, 비선형 최소제곱합의 해법 중 Sequential Quadratic Programming을 이용하여 광선의 입사지점을 지나는 단면이 이루는 곡선에 '가우스 함수의 선형결합'을 적합한다. 가우스 함수는 산란곡선을 잘 근사하면서 필터로서 적용이 쉬운 장점을 가진다. 우리는 최소제곱합의 해가 지역 해에 빠지는 않도록 유전알고리듬을 이용해 초기 값을 설정한다. 근사된 식의 각 가우스 항은 얼굴에 입사되는 복사조도를 렌더링한 텍스처에 가우스 필터로 적용되어 피하산란효과를 표현. 이 논문에서는 최대 12회의 가우스 필터링을 효율적으로 처리하기 위해 쿠다의 병렬처리능력를 활용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.939-947
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• 2010

IEEE 802.11n 무선 랜 표준의 채널 부호화 방법 중 하나인 LDPC(Low-Density Parity-Check) 부호는 오류정정 성능이 매우 우수하나 복호기 회로의 복잡도가 커서 복호성능과 하드웨어 복잡도 사이의 trade-off 관계를 고려한 설계가 중요하다. 본 논문에서는 최소합 알고리듬(Min-Sum Algorithm; MSA) 기반 LDPC 복호기에서 LLR(Log-Likelihood Ratio) 근사화가 복호성능에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 LDPC 복호기의 최적 설계조건을 도출하였다. IEEE 802.11n 무선 랜 표준의 블록길이 1,944 비트, 부호화율 1/2의 LDPC 패리티 검사 행렬과 최소합 기반의 반복복호 알고리듬을 적용하여 LLR 근사화에 따른 비트오율(BER) 성능을 분석하였다. $BER=10^{-3}$에 대해 LLR 비트 폭 (6,4)와 (7,5)의 $E_b/N_o$는 0.62 dB의 차이를 보였으며, 최대 반복복호 횟수 6과 7에 대한 $E_b/N_o$의 차이는 약 0.3 dB로 나타났다. 시뮬레이션 결과로부터, LLR 근사화 비트 폭이 (7,5)이고 반복복호 횟수가 7인 경우에 가장 우수한 비트오율 성능을 나타내었다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.181-185
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• 2004

본 논문에서는 산술 연산을 수행하는 연산자의 수가 많은 펑션유닛의 입력 데이터의 스위칭을 최소화하여 소비 전력을 줄인다. 따라서 회로전체의 전력 소모를 줄이기 위해 연산자가 소모하는 전력을 우선적으로 최소화하는 것은 전력 감소의 큰 효과를 가진다. 본 논문은 VLSI회로에서 전력소비에 가장 영향을 많이 미치는 펑션유닛의 연산과정에서 소비하는 전력을 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 펑션유닛에서 모든 연산은 전력소비 정보를 가진 전력 라이브러리를 이용하여 피연산자를 스케줄링한다. 전력 라이브러리는 펑션유닛의 모든 입력에 대해 각각의 컨트롤 스텝마다 입력 데이터의 정보를 갱신하고, 그 정보는 스케줄링 과정에서 사용되어진다. 따라서 모든 연산에서 최적화된 데이터를 펑션유닛의 입력으로 하여 전력소비를 최소화 할 수 있다. 본 논문은 상위 레벨 합성 과정에서 펑션유닛에 대한 최소의 전력소비를 위하여 제안하는 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 최대 9.4%의 전력 감소효과가 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.305-311
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• 2012

본 논문에서는 4족 로봇 몸체의 xz-축 스웨이(sway)를 이용하여 4족 로봇의 몸체 흔들림을 최소로 하고 안정도 여유를 최대로 하는 걸음새 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 물결 걸음새(wave gait)를 기반으로 생성하고, 안정도 판별은 움직이는 다리의 높이 변화량과 4족 로봇의 몸체 기울기 정보를 이용한다. 이 때, 4족 로봇의 보행 시 z-축 스웨이로 인한 몸체의 충격을 줄이기 위해 푸리에 급수(Fourier series)를 이용하여 다리의 유연한 이동 궤적을 생성한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리듬의 실제 적용 가능성 및 효용성을 검증하기 위해 모의 실험 및 4족 로봇의 실제 보행 실험을 수행하여 제안한 방법의 보행 성능을 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권9호
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• pp.782-791
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• 2013

이 논문에서는 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇에서 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로 최대-우도(maximum likelihood), 깊이-우선(depth-first), 너비-우선(breadth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 각각 적용하며, 후보선정 및 가지치기(pruning)에 사용하는 정보는 표적의 방위각과 적외선 센서 화면에서 표적의 픽셀 수만을 활용한다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 세 가지 탐색 기법 및 위치 추정 기법의 좌표 추정성능, 복잡도, 오차 성능을 모의실험으로 제시하여 성능을 비교한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.771-774
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• 2010

본 논문에서는 WiMAX용 LDPC(Low-Density Parity Check) 복호기의 비트오율 성능 분석을 통해 최적 설계 사양을 도출하였다. LLR SPA(LLR Sum-Product Algorithm)을 근사화 시킨 최소합 알고리듬(Min-Sum Algorithm; MSA)을 Matlab으로 모델링한 후, 시뮬레이션을 통해 LLR 비트 폭과 최대 반복 복호 횟수에 따른 비트오율(Bit Error Rate; BER) 성능을 분석하였다. 모델링된 LDPC 복호기는 IEEE 802.16e 표준에 제안된 블록길이 2304, 부호화율 1/2인 PCM(Parity Check Matrix)을 사용하였으며, QPSK 변조와 백색 가우시안 잡음채널 하에서 시뮬레이션 하였다. 비트오율 성능을 분석한 결과, LLR 비트 폭은 (8,6)이고 반복 복호 횟수는 7인 경우에 비트오율 성능이 가장 우수함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.386-395
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• 2006

다시점 영상 부호화 기술은 다시점 카메라로부터 취득된 다수의 영상을 부호화하는 기술로 매우 효율적인 압축 기술이 요구된다. 이를 위해 시점 간 예측 기술을 사용하고 있으나 예측 기법의 개선만으로는 전반적인 압축 성능 향상에는 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 역양자화기의 성능 개선을 통해 다시점 영상 부호화의 압축 효율을 보다 향상 시키고자 한다. 다시점 영상 부호화는 기본적으로 H.264/AVC를 기반으로 구현되어 있으므로 H.264/AVC의 양자화/역양자화 기법을 그대로 사용하고 있다. 기존 양자화/역양자화 기법의 문제점은 부호화해야 하는 오류 신호들의 확률 분포가 라플라시안 분포를 갖는다는 가정 하에 양자화기와 역양자화기가 설계되어 있어 입력되는 신호가 라플라시안 분포를 따르지 않을 경우 성능이 떨어진다. 이와 같은 오류 신호의 실제 확률 분호와 양자화/역양자화기의 확률 분포 불일치 문제로 인한 압축 효율 저하 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 양자화 계수 분포 기반의 효율적 역양자화 기법을 제안하다. 추가적인 정보의 전송 없이 복호기에 전송된 양자화 계수들을 이용하여 원본 오류 신호의 확률 분포를 예측하고 이를 바탕으로 보다 정확한 역양자화 값을 찾아내어 압축 성능을 개선한다. 다양한 실험 결과 제안하는 알고리듬은 기존 알고리듬에 비해 높은 비트율에서 최대 1.5 dB에서 최소 0.6 dB의 성능향상을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권7호통권361호
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• pp.71-80
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• 2007

본 논문에서는 와이브로 (WiBro) 무선 인터넷 시스템의 보안 부계층 (Security Sub-layer)을 지원하는 와이브로 보안 프로세서 (WBSec)의 효율적인 하드웨어 설계에 관해 기술한다. 설계된 WBSec 프로세서는 AES (Advanced Encryption Standard) 블록암호 알고리듬을 기반으로 하여 데이터 암호 복호, 인증 무결성, 키 암호 복호 등 무선 네트워크의 보안기능을 처리한다. WBSec 프로세서는 ECB, CTR, CBC, CCM 및 key wrap/unwrap 동작모드를 가지며, 암호 연산만을 처리하는 AES 코어와 암호 복호 연산을 처리하는 AES 코어를 병렬로 사용하여 전체적인 성능이 최적화되도록 설계되었다. 효율적인 하드웨어 구현을 위해 AES 코어 내부의 라운드 변환 블록에 하드웨어 공유기법을 적용하여 설계하였으며, 또한 하드웨어 복잡도에 가장 큰 영향을 미치는 S-box를 체 (field) 변환 방법을 적용하여 구현함으로써 LUT (Look-Up Table)로 구현하는 방식에 비해 약 25%의 게이트를 감소시켰다. Verilog-HDL로 설계된 WBSec 프로세서는 22,350 게이트로 구현되었으며, key wrap 모드에서 최소 16-Mbps의 성능과 CCM 암호 복호 모드에서 최대 213-Mbps의 성능을 가져 와이브로 시스템 보안용 하드웨어 설계에 IP 형태로 사용될 수 있다.