• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.715-726
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• 2002

이 논문에서는 범용 DSP칩인 ADSP2181를 사용하여 프랙탈 알고리즘 기반의 영상 부호화기를 설계 제작하였다. 제작된 부호화기는 고정소수점을 지원하는 Analog Device사의 ADSP2181 두 개를 사용하여 구현되었고, 영상부호화는 3단계의 파이프라인 구조에 의해 이루어진다. 첫 번째 파이프라인단인 영상 획득부는 NTSC표준 영상 신호로부터 디지털 영상 데이터를 획득하여 프레임 메모리에 저장한다. 두 번째 단에서의 주제어부에서는 영상 데이터를 프랙탈 알고리즘을 이용하여 부호화를 수행한다. 마지막 단인 출력 제어부는 부호화된 영상 계수를 RS422 포트를 통하여 출력하도록 한다. 설계 제작된 프랙탈 영상 부호화기의 성능은 QCIF 영상 포맷에서 정지영상에 대하여 초당 10프레임 이상의 부호화 속도를 얻었다. 프랙탈 알고리즘을 이용하여 프레임간 중복성을 이용한 영상 부호화시에는 초당 평균 30 프레임 이상의 부호화속도를 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.251-258
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• 2021

본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 향상시키기 위해 residual learning을 활용한 인코더-디코더 구조의 모델을 제안하였다. U-Net은 딥러닝 기반의 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 의료 영상 분석과 같은 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더의 얕은 구조로 인해 특징 압축 과정에서 손실이 발생한다. 특징 손실은 객체의 클래스 분류에 필요한 context 정보 부족을 초래하고 segmentation 정확도를 감소시키는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 제안하는 방법은 기존 U-Net에 특징 손실과 기울기 소실 문제를 방지하는데 효과적인 residual learning을 활용한 인코더를 통해 context 정보를 효율적으로 추출하였다. 또한, 인코더에서 down-sampling 연산을 줄여 특징맵에 포함된 공간 정보의 손실을 개선하였다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터셋 실험에서 기존 U-Net 방법에 비해 segmentation 결과가 약 12% 향상되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권7호
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• pp.1706-1725
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• 2024

The unique U-shaped structure of U-Net network makes it achieve good performance in image segmentation. This network is a lightweight network with a small number of parameters for small image segmentation datasets. However, when the medical image to be segmented contains a lot of detailed information, the segmentation results cannot fully meet the actual requirements. In order to achieve higher accuracy of medical image segmentation, a novel improved U-Net network architecture called multi-scale encoder-decoder U-Net+ (MEDU-Net+) is proposed in this paper. We design the GoogLeNet for achieving more information at the encoder of the proposed MEDU-Net+, and present the multi-scale feature extraction for fusing semantic information of different scales in the encoder and decoder. Meanwhile, we also introduce the layer-by-layer skip connection to connect the information of each layer, so that there is no need to encode the last layer and return the information. The proposed MEDU-Net+ divides the unknown depth network into each part of deconvolution layer to replace the direct connection of the encoder and decoder in U-Net. In addition, a new combined loss function is proposed to extract more edge information by combining the advantages of the generalized dice and the focal loss functions. Finally, we validate our proposed MEDU-Net+ MEDU-Net+ and other classic medical image segmentation networks on three medical image datasets. The experimental results show that our proposed MEDU-Net+ has prominent superior performance compared with other medical image segmentation networks.

• ETRI Journal
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• 제38권5호
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• pp.807-817
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• 2016

A novel fast algorithm is suggested for a coding unit (CU) mode decision using pseudo rate-distortion based on a separated encoding structure in High Efficiency Video Coding (HEVC). A conventional HEVC encoder requires a large computational time for a CU mode prediction because prediction and transformation procedures are applied to obtain a rate-distortion cost. Hence, for the practical application of HEVC encoding, it is necessary to significantly reduce the computational time of CU mode prediction. As described in this paper, under the proposed separated encoder structure, it is possible to decide the CU prediction mode without a full processing of the prediction and transformation to obtain a rate-distortion cost based on a suitable condition. Furthermore, to construct a suitable condition to improve the encoding speed, we employ a pseudo rate-distortion estimation based on a Hadamard transformation and a simple quantization. The experimental results show that the proposed method achieves a 38.68% reduction in the total encoding time with a similar coding performance to that of the HEVC reference model.

• 방송공학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.501-515
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• 2008

최근에 고품질 이동 멀티미디어 서비스에 대한 사용자의 요구가 증대되고, 계층 변조 전송 기법을 통하여 추가적인 전송 대역폭을 확보할 수 있게 됨에 따라 스케일러블 비디오 부호화(Scalable Video Coding)를 이용하여 기존의 T-DMB(Terrestrial DMB)의 화질을 개선한 고품질 지상파 DMB(Advanced Terrestrial DMB) 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 T-DMB와 AT-DMB의 호환적인 서비스를 지원하는 SVC 계층 부호기는 매우 복잡한 구조를 갖게 되므로, 조기 서비스 도입을 위하여 부호기의 복잡도 감소에 대한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 기존의 T-DMB와 호환성을 갖는 공간 확장성 SVC 부호기에서 매크로블록 계층의 부호화 모드 제한을 통한 고속 부호화 모드 결정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 매크로블록 계층의 부호화 모드 결정 함수의 구조 분석을 통한 기저 계층과 향상 계층, 그리고 계층 간에 사용되는 부호화 모드의 통계적 특성에 기초한다. 모의실험을 통하여, 제안된 기법이 우수한 성능을 유지하면서, 수행시간을 크게 단축시킬 수 있는 호환적인 부호기를 얻을 수 있음을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권5호
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• pp.43-51
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• 2008

이 본문에서는 제안한 H.264/AVC 인코더의 서브 블록인 Inter prediction 블록, Intra prediction 블록, 디블로킹 필터블록, Transform & Quantization 블록에 대한 저전력 구조를 FPGA로 구현하였다. Inter/Intra prediction블록에서는 분산연산방식을 통해 가산기의 수륵 줄여 60.2%의 면적감소효과를 나타내었으며, 디블로킹 필터블록에서는 하드웨어 공유를 위한 MUX를 사용하여 덧셈연산의 수를 44.3%감소시켰다. 또한, Transform & Quantization 블록에 사용되는 곱셈연산을 CSD와 CSS방식으로 수행하여 면적을 그게 차지하는 곱셈기를 사용하지 않았다. 제안된 저전력 IP들을 사용하여 FPGA(Field Programmable Gate Array)와 ARM 프로세서 기반의 H.264/AVC 인코더를 구현하였다. Baseline Profile을 사용하였고 FPGA와 ARM프로세서가 연동하는 Platform으로 구현하였다. Platform을 사용한 H.264/AVC 인코더 구현을 통하여 제안된 각각의 저전력 IP들이 효율적으로 H.264/AVC 인코더 SoC에서 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1173-1179
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• 2011

본 논문에서는 광역의료서비스인 항공응급의료체계에서 요구되는 심전도, 혈압등과 같은 의료신호를 저장하기 위해 표준방식인 부호화기를 구현하기 위한 파서를 설계한다. 부호화기는 MDER에 기초하여 테그에 의해 파형의 정보를 부호화하고 이를 저장하기 위한 방법으로서, 이를 구현하기 위해서는 각 테그의 적용 범위를 고려하여 부호화기의 파서 구조를 설계하여야 한다. 연구에서는 테그간의 영향을 미치는 범위를 고려하여 루트속성을 갖도록 한 부호화기 파서의 구조를 설계한다. 설계된 파서는 구현을 통해 다른 구조들과 비교한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.244-249
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• 2010

차세대 멀티 레벨 셀 플래시 메모리들을 위해 복잡도가 낮은 에러 정정 코드 구현에 대한 요구가 커지고 있다. 일반적으로 부 표현 (sub-expression) 들을 공유하는 것은 복잡도와 칩 면적을 줄이기 위한 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 직렬 선형 귀환 쉬프트 레지스터 구조를 기반으로 부 표현들을 이용한 저 복잡도 m-비트 병렬 BCH 인코더 구현 방법을 제안한다. 또한, 부 표현들을 탐색하기 위한 일반화된 방법을 제시한다. 부 표현들은 패리티 생성을 위해 사용하는 행렬(생성 행렬, generator matrix)의 부 행렬 (sub-matrix)과 다른 변수들의 합과의 행렬 연산에 의해 표현된다. 부 표현들의 수는 개로 한정되며, 탐색된 부 표현들은 다른 병렬 BCH 인코더 구현을 위해 공유되어질 수 있다. 본 논문은 구현 과정에서 다수의 팬 아웃에 의해 발생하는 문제점(지연)의 해결이 아닌 복잡도(로직 사이즈) 감소에 그 목적이 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.279-285
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• 2011

차세대 무선통신에서는 현재 서비스 되고 있는 성능보다 높은 BER(Bit Error Rate)의 성능을 요구한다. 기존의 DVB-RCS(Digital Video Broadcasting - Return Channel via Satellite)에서 사용중인 이진 터보 코드(Double binary Turbo code)는 높은 SNR(에서 오류마루 현상이 발생하여 차세대 무선통신에서 사용하기가 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 DVB-RCS NG에 적합한 부호화 방식으로 3D-터보 코드(Tthird-dimension Turbo code)의 부복호화기의 구조를 분석하고 성능분석 하였다. 3D-터보 코드는 기존의 DVB-RCS 방식에 rate-1인 post-encoder를 첨가시켜 오류마루 현상을 보완한 부호화기이다. 3D-터보 코드는 post-encoder의 형태, 인터리빙 기법, ${\lambda}$값의 변화에 따라 성능이 달라지므로 본 논문에서는 각 파라메타에 대한 최적의 값을 제시하였다. 전체적으로 3D-터보 코드가 기존의 DVB-RCS 터보 코드에 비해 성능이 우수하고 기존의 문제점인 오류마루 현상을 해결할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.47-57
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• 2021

뉴로모픽 기술은 인간의 뇌 구조와 연산과정을 하드웨어로 모방하는 기술로 기존 인공지능 기술의 단점을 보완하기 위하여 제안되었다. 뉴로모픽 하드웨어 기반의 IoT 응용을 개발하기 위해 NA-IDE가 제안되었으며, NA-IDE에서 SNN 모델을 구현하기 위하여 일반적으로 많이 사용되는 입력 데이터를 SNN모델에 사용할 수 있도록 변환이 필요하다. 본 논문에서는 이미지 데이터를 SNN 입력으로 사용하기 위하여 스파이크 시계열 패턴으로 변환하는 신경코딩 방식의 인코더 컴포넌트를 구현하였다. 디코더 컴포넌트는 SNN 모델이 스파이크 시계열 패턴을 생성하는 경우, 출력된 시계열 데이터를 다시 이미지 데이터로 변환하도록 구현하였다. 디코더 컴포넌트는 출력 데이터에 인코딩 과정과 동일한 매개변수를 사용한 경우, 원본 데이터와 유사한 정적 데이터를 얻을 수 있었다. 제안된 인코더와 디코더를 사용한다면 image-to-image나 speech-to-speech와 같이 입력 데이터를 변환하여 재생성하는 분야에 사용할 수 있을 것이다.