• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.89-92
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• 2006

본 논문에서는 SystemC를 이용하여 데이터를 압축하는 JPEG의 인코더와 디코더 구현에 대하여 기술한다. SystemC는 SoC의 설계생산성을 높이기 위해 high-level abstraction에 기반하여 시스템을 모델링하고 명시하는 시스템 수준 설계 언어이고, JPEG은 DCT와 Huffman 코드를 이용하여 정지영상 정보를 압축하는 알고리즘이다. 설계된 JPEG 인코더와 디코더 모듈의 동작을 검증하기 위하여 인코더 모듈에 $16{\times}16$ 크기의 픽셀 RGB 데이터를 입력하고, 디코더 모듈에 인코더 모듈의 출력을 입력으로 연결하여 최종 출력되는 데이터를 비교 및 분석하여 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.608-611
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• 2008

정보화 사회가 진행되어감에 따라 카메라 센서, 디지털 카메라, 휴대폰, 영상 관련디지털 기기들이 증가하고 이로 인하여 영상정보 서비스 기술의 중요성이 크게 부각되었다. 특히 멀티미디어 응용서비스 기술에서는 영상 정보가 필수적인데, 그 영상 정보의 양이 너무 방대하여 압축 부호화를 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 정지영상압축 방법 중 JPEG표준에서 제시한 4가지 동작 모드 중 베이스라인을 기반으로 하는 JPEG 알고리즘을 연구하여 Motion JPEG에서 동작 가능한 디코더를 C언어를 통해 시뮬레이션하고 최적화된 결과를 VHDL로 구현하였다. Motion JPEG의 무선전송 환경에 적용 가능한 불규칙한 스트리밍 방식의 입력데이터의 처리가 가능한 파이프라인 구조로 설계하였다. 설계결과 Xilinx XC3S1000 FG676-4 환경에서 66.130MHz의 동작속도를 나타내었고 최초 223클록의 딜레이 이후 매 클록마다 화소데이터를 얻을 수 있었다 Motion JPEG 디코더를 설계하는데 사용된 게이트는 총 54,143개이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.241-244
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• 2009

최근 모바일폰에 500만 화소 이상의 카메라 모듈이 장착되는 등 모바일 장치에서 고해상도 영상의 인코딩 및 디코딩에 대한 요구가 크게 늘어남에 따라 저성능 시스템에서 실시간으로 동작하는 영상 코덱 구현에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 JPEG 디코딩의 마지막 단계인 컬러변환 과정에 대해 계산 복잡도를 최적화하는 기법을 제안하고 성능을 평가하였다. 제안된 기법은 JPEG 디코딩 과정에서 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 변환과 컬러변환 간의 선형성을 바탕으로 이들 연산 순서를 재배열함으로써 컬러변환 과정에서 요구되는 계산 횟수를 줄이고, 재배열된 부동소수점 연산에 대해 정수 맵핑을 적용하여 계산 복잡도를 줄임으로써 실행시간을 최적화하였다. 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능 평가를 통해 제안된 기법이 기존의 컬러변환 기법들과 비교하여 실행시간을 크게 단축함을 얄 수 있었으나 복원 영상의 화질이 상대적으로 저하됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.89-92
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• 2008

정보화 사회가 진행되어감에 따라 카메라 센서, 디지털 카메라, 휴대폰, 영상 관련디지털 기기들이 증가하고 이로 인하여 영상정보 서비스 기술의 중요성이 크게 부각되었다. 특히 멀티미디어 응용서비스 기술에서는 영상 정보가 필수적인데, 그 영상 정보의 양이 너무 방대하여 압축 부호화를 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 정지영상압축 방법 중 JPEG표준에서 제시한 4가지 동작 모드 중 베이스라인을 기반으로 하는 JPEG 알고리즘을 연구하여 허프만코팅 기반의 엔트로피 디코더의 불규칙적인 데이터 입출력타이밍의 효과적인 제어를 통해 Motion JPEG에서 동작 가능한 디코더를 C언어를 통해 시뮬레이션하고 최적화된 결과를 VHDL로 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.260-262
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• 2000

MPEG-4에서는 다양한 객체를 취급하기 위하여 시스템 부분(Part1)이 차지하는 비중이 MPEG-1이나 MPEG-2에서 보다 훨씬 높아졌다. 이러한 MPEG-4의 시스템 부분을 구현한 참조 모델을 IM1이라고 한다. IM1에는 다양한 오디오/비디오(A/V) 객체를 수용하기 위하여 디코더 프레임워크를 마련하고, 어떤 A/V 객체든 이 프레임워크에 맞추어 디코더를 구현하면 IM1 프리젠터에서 플레이가 가능토록 하고 있다. 현재 IM1 버전 3.8에서는 H.263 비디오, G.723 오디오, JPEG 이미지, AAC 오디오를 지원하고 있다. 이 논문에서는 MPEG-4 비디오 디코더를 IM1 디코더 프레임워크를 맞추어 설계, 수정한 내용을 기술하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1-8
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• 2011

하나의 제품에 다양한 기능들이 복합적으로 통합하는 단일칩시스템 (System-on-a-Chip, SoC)의 설계 요구가 증가하는 반면, 시장이 요구하는 적기 출하 시점은 점점 짧아지고 있다. 따라서 이러한 요구를 만족시키기 위해서 소프트웨어와 하드웨어를 통합하여 검증하는 것이 무엇보다 중요하다. 이러한 하드웨어-소프트웨어 통합 검증을 조기에 수행하는 방법으로 IP(intellectual property) 재사용을 통한 가상 플랫폼 기반 설계 방법이 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 ARM프로세서 기반 S3C2440A 시스템을 가상 플랫폼을 이용하여 재설계하고, JPEG 디코더를 S3C2440A 가상 플랫폼에 구현하여 성능을 평가하였다. 또한, ARM 프로세서 기반 인라인 어셈블리어를 이용하여 JPEG 디코더를 최적화하는 기법을 소개하였고, 이를 가상 플랫폼에 구현하여 성능 향상을 검증하였다. 이러한 가상 플랫폼 기반 설계를 통해 하드웨어 및 소프트웨어의 통합 검증이 가능하고, 시장 적기 출하(Time-to-Market) 요구에 신속히 대처할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1716-1725
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• 1996

In this paper, the huffman decoder which is a part of the decoder in JPEG standard format is designed by using a new Ternary CAM. First, the 256 word * 16 bit-size new bit-word all parallel Ternary CAM system is designed and verified using SPICE and CADENCE Verilog-XL, and then the verified novel Ternary CAM is applied to the new huffman decoder architecture of JPEG. So the performnce of the designed CAM cell and it's block is verified. The new Ternary CAM has various applications because it has search data mask and storing data mask function, which enable bit-wise search and don't care state storing. When the CAM is used for huffman look-up table in huffman decoder, the CAM is partitioned according to the decoding symbol frequency. The scheme of partitioning CAM for huffman table overcomes the drawbacks of all-parallel CAM with much power and load. So operation speed and power consumption are improved.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1191-1194
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• 2022

인터넷의 발전으로 수많은 이미지와 비디오를 손쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이미지와 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, JPEG, HEVC, VVC 등 이미지와 비디오를 효율적으로 저장하기 위한 부호화 기술들이 등장했다. 최근에는 인공신경망을 활용한 학습 기반 모델이 발전함에 따라, 이를 활용한 이미지 및 비디오 압축 기술에 관한 연구가 빠르게 진행되고 있다. NNIC (Neural Network based Image Coding)는 이러한 학습 가능한 인공신경망 기반 이미지 부호화 기술을 의미한다. 본 논문에서는 NNIC 모델과 인공신경망 기반의 초해상화(Super Resolution) 모델을 합동훈련하여 기존 NNIC 모델보다 더 높은 성능을 보일 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 NNIC 인코더(Encoder)에 이미지를 입력하기 전 다운 스케일링(Down Scaling)으로 쌍삼차보간법을 사용하여 이미지의 화소를 줄인 후 부호화(Encoding)한다. NNIC 디코더(Decoder)를 통해 부호화된 이미지를 복호화(Decoding)하고 업 스케일링으로 초해상화를 통해 복호화된 이미지를 원본 이미지로 복원한다. 이때 NNIC 모델과 초해상화 모델을 합동훈련한다. 결과적으로 낮은 비트량에서 더 높은 성능을 볼 수 있는 가능성을 보았다. 또한 합동훈련을 함으로써 전체 성능의 향상을 보아 학습 시간을 늘리고, 압축 잡음을 위한 초해상화 모델을 사용한다면 기존의 NNIC 보다 나은 성능을 보일 수 있는 가능성을 시사한다.