• 제목/요약/키워드: Inner product

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연산공유 승산 알고리즘을 이용한 내적의 최적화 및 이를 이용한 1차원 DCT 프로세서 설계 (Optimization Design Method for Inner Product Using CSHM Algorithm and its Application to 1-D DCT Processor)

  • 이태욱;조상복
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제53권2호
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    • pp.86-93
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    • 2004
  • The DCT algorithm needs an efficient hardware architecture to compute inner product. The conventional design method, like ROM-based DA(Distributed Arithmetic), has large hardware complexity. Because of this reason, a CSHM(Computation Sharing Multiplication) was proposed for implementing inner product by Park. However, the Park's CSHM has inefficient hardware architecture in the precomputer and select units. Therefore it degrades the performance of the multiplier. In this paper, we presents the optimization design method for inner product using CSHM algorithm and applied it to implementation of 1-D DCT processor. The experimental results show that the proposed multiplier is more efficient than Park's when hardware architectures and logic synthesis results were compared. The designed 1-D DCT processor by using proposed design method is more high performance than typical methods.

한국여성의 가치관 변화에 관한 연구 -화장품과 의류상품 광고를 중심으로- (A Study on the Value Changes for the Korean Women in 1977~1998 -A Content Analysis of Print Ads-)

  • 전양진
    • 한국의류학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.773-782
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    • 2001
  • This study was to investigate the value changes in Korean women by analyzing the ads of womens magazines. The contents of ads were classified into two types of values: general and consumption values. The general values, composed of inner-directedness and outer-directrdness, might predict consumer behavior in general. The consumption values, utilitarians and hedonic, were expected to affect the consumer purchasing attitude to a specific product. Factors affecting the cultural values were per capita income and womens social status. Total 2969 illustrated ads with verbal theme from 32 Korean womens magazines were used. The content analysis, chi-square test, logistic regression were done for the analysis. The results showed that inner-directedness was dominant general value in Korean womens culture and increased over time. Younger consumers were more inner-directed than older ones were, and inner-directed values increased with income growth. For the consumption values, utilitarian values were higher than hedonic ones and went up over time. For the product types, utilitarian ads were frequent in cosmetics while hedonic ads were high for apparels. Those results implied that Korean womens culture became more inner-directed with increased income. Also consumption values were likely to differ between product groups. Per capita income was shown to increase inner-directedness while womens social status was to increase outer-directedness.

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LCTV를 이용한 실시간 광 연상 메모리의 구현 (Implementation of Real Time Optical Associative Memory using LCTV)

  • 정승우
    • 한국광학회:학술대회논문집
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    • 한국광학회 1990년도 제5회 파동 및 레이저 학술발표회 5th Conference on Waves and lasers 논문집 - 한국광학회
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    • pp.102-111
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    • 1990
  • In this thesis, an optical bidirectional inner-product associative memory model using liquid crystal television is proposed and analyzed theoretically and realized experimentally. The LCTV is used as a SLM(spatial light modulator), which is more practical than conventional SLMs, to produce image vector in terms of computer and CCD camera. Memory and input vectors are recorded into each LCTV through the video input connectors of it by using the image board. Two multi-focus hololenses are constructed in order to perform optical inner-product process. In forward process, the analog values of inner-products are measured by photodetectors and are converted to digital values which are enable to control the weighting values of the stored vectors by changing the gray levels of the pixels of the LCTV. In backward process, changed stored vectors are used to produce output image vector which is used again for input vector after thresholding. After some iterations, one of the stored vectors is retrieved which is most similar to input vector in other words, has the nearest hamming distance. The experimental results show that the proposed inner-product associative memory model can be realized optically and coincide well with the computer simulation.

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ZEEMAN'S THEOREM IN NONDECOMPOSABLE SPACES

  • Duma, Adrian
    • 대한수학회지
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    • 제34권2호
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    • pp.265-277
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    • 1997
  • Let E be a real, non-degenerate, indefinite inner product space with dim $E \geq 3$. It is shown that any bijection of E which preserves the light cones is an affine map.

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A NEW REVERSE OF THE TRIANGLE INEQUALITY IN NORMED SPACES

  • Dragomir, S.S.
    • East Asian mathematical journal
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    • 제23권1호
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    • pp.59-73
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    • 2007
  • A new reverse of the generalised triangle inequality that complements the classical results of Diaz and Metcalf is obtained. Applications for inner product spaces and for complex numbers are provided.

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벡터길이 비교를 이용한 고속 Matching Pursuit (Fast Matching Pursuit based on Vector Length Comparison)

  • 오석병;전병우
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제38권2호
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    • pp.129-137
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    • 2001
  • Matching Pursuit Algorithm은 저 전송 채널에서의 비디오 부호화에 뛰어난 효과를 나타내고 있지만, 주어진 입력 영상을 가장 유사하게 표현 하는데 필요한 구성 신호들을 찾아내기 위한 연산량이 많다는 현실적 문제점을 갖고 있다. 본 논문은 영상에 열화를 주지 않고 연산량을 크게 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 전체적인 Matching Pursuit Algorithm중에서 가장 많은 연산을 요구하는, 영상을 구성하는 기본 신호들을 찾아내는데 필요한 내적 연산을 줄이는데 기초한다. 이를 위해 첫번째 과정으로 기존의 고속 방법인 분리성(Separable property)을 이용한 방법을 사용하여 주어진 입력영상과 수직성분의 1차원 기본 신호를 내적 하여 생성되는 결과값들을 저장한다. 두 번째 단계에서는 수평성분의 1차원 신호와의 내적 연산에 적용되는 부분들로 이루어진 1차원 신호들을 위치벡터의 개념을 도입하여 벡터길이를 측정한 후, 그 길이 값과 현재까지의 최대 내적 절대값을 서로 비교한 후 수평성분과의 내적 연산을 수행할지 하지 않을지를 판단한다. 대부분의 신호들은 다음단계의 내적 연산을 필요로 하지 않기 때문에 내적 연산랑을 크게 줄일 수 있다. 실험결과에 나타난 바와 같이, 대부분의 영상에서 화질에 전혀 열화를 수반하지 않고 기존 Neff의 고속방법보다 약 70%정도의 내적 연산량이 줄어듦을 알 수 있다.

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재구성 가능한 뉴럴 네트워크 구현을 위한 새로운 저전력 내적연산 프로세서 구조 (The New Architecture of Low Power Inner Product Processor for Reconfigurable Neural Networks)

  • 임국찬;이현수
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제41권5호
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    • pp.61-70
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    • 2004
  • 뉴럴 네트워크는 동작 모드를 학습과 인지 과정으로 구분할 수 있다. 학습은 다양한 입력 패턴에 대하여 학습자가 원하는 결과값을 얻을 때까지 결합계수를 업데이트하는 과정이고, 인지는 학습을 통해 결정된 결합계수와 입력 패턴과의 연산을 수행하는 과정이다. 기존의 내적연산 프로세서는 처리 속도를 개선하고 하드웨어 복잡도를 줄이는 다양한 구조가 연구되었지만 뉴럴 네트워크의 학습과 인지모드에 대한 차별화된 구조는 없었다. 이를 위해, 본 논문에서는 재구성 가능한 뉴럴 네트워크 구현을 위한 새로운 저전력 내적연산 프로세서 구조를 제안한다. 제안한 구조는 학습모드에서 기존의 비트-시리얼 내적연산 프로세서와 같이 동작을 하여, 비트-레벨의 타른 처리 및 하드웨어 구현에 적합하고 높은 수준의 파이프라인 적용이 가능하다는 장점을 가진다. 또한, 인지모드에서는 고정된 결합계수에 따라 연산을 수행할 활성화 유닛을 최소화시킴으로서 전력 소비를 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과 활성화 유닛은 결합계수에 의존적이기는 하지만 50% 내외까지 줄일 수 있음을 확인하였다.