• 전기학회논문지
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• 제58권5호
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• pp.1035-1040
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• 2009

We propose a new encoder/decoders based on an tune able wavelength converter(TWC) and an arrayed waveguide grating(AWG) router for large capacity optical CDMA networks. The proposed encoder/decoder treats codewords of wavelength/time 2-D code simultaneously using the dynamic code allocation property of the TWC and the cyclic property of the AWG router, and multiple subscribers can share the encoder/decoder in networks. Feasibility of the structure of the proposed encoder/decoder for dynamic code allocation is tested through simulations using two wavelength/time 2-D codes, which are the generalized multi-wavelength prime code(GMWPC) and the generalized multi-wavelength Reed-Solomon code(GMWRSC). Test results show that the proposed encoder/decoder can increase the channel efficiency not only by increasing the number of simultaneous users without any multiple-access interference but by using a relatively short length CDMA codes.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권11호
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• pp.39-46
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• 1997

In this paper, we propose an area-efficient architecture of a reed-solomon (RS) decoder/encoder for digital VCRs. The new architecture of the decoder/encoder targeted to reduce the circit size and decoding latency has the following two features. First, area-efficeincy has been significantly improved by sharing a functional block for encoding, modified syndrome computation, and erasure locator polynomial evaluation. Second, modified euclid's algorithms has been implemented by using a new architecture. Experimental results have showed that the decoder/encoder designed by using the proposed method has been implemented with 25% smaller sie over straight forware implementation based on the conventional method [1] and the decoding latency has been reduced.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.849-857
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• 2018

In this paper, we propose an automatic composition method using time series embedding of RNN Auto-Encoder. RNN Auto-Encoder can learn existing songs and can compose new songs from the trained RNN decoder. If one song is fully trained in the RNN Auto-Encoder, the song is embedded into the vector values of RNN nodes in the Auto-Encoder. If we train a lot of songs and apply a specific vector to the decoder of Auto-Encoder, then we can obtain a new song that combines the features of trained multiple songs according to the given vector. From extensive experiments we could find that our method worked well and generated various songs by selecting of the composition vectors.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권1C호
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• pp.8-13
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• 2006

A new RS(Reed Solomon) Decoder design method, using Galois Subfield GF($2^4$) Multiplier, is described. The Decoder is designed using Normalized error position stored ROM. Here New Inverse Calculator in GF($2^8$) is designed, which is simpler and faster than the classical GF($2^8$) direct inverse calculator, using the Galois Subfield GF($2^4$) Arithmatic operator.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제8권4호
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• pp.193-200
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• 2019

The auto-encoder network which is a good candidate to handle the modeling of the signal strength attenuation is designed for denoising and compensating the distortion of the received data. It provides a non-linear mapping function by iteratively learning the encoder and the decoder. The encoder is the non-linear mapping function, and the decoder demands accurate data reconstruction from the representation generated by the encoder. In addition, the adaptive network width which supports the automatic generation of new hidden nodes and pruning of inconsequential nodes is also implemented in the proposed algorithm for increasing the efficiency of the algorithm. Simulation results show that the proposed method can improve the neural network training surface to achieve the highest possible accuracy of the signal modeling compared with the conventional modeling method.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2351-2354
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• 2003

A new transform coder for arbitrarily shaped image segments is proposed. In the encoder, a block-based DCT is applied to the resulting image block after shifting pixels within the image segment to block border and padding the mean value of the pixels to empty region. For reducing the transmission bit rate, the transform coefficients located in padded region are truncated and only the remaining transform coefficients are transmitted to the decoder. In the decoder, the transform coefficients truncated in the encoder are recovered using received transform coefficients and a block-based inverse DCT is performed.

• 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.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권11호
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• pp.13-20
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• 2005

현대의 디지털통신기기나, 오디오/비디오 전자기기엔 항상 비바이나리 에러정정복부호기가 사용되는데 그중 필수적으로 사용되는 Reed-Solomon 복부호화기기의 설계에 대해 기술했다. 2,3 symbol RS 복호기설계법을 설명 후, 새로운 RS 부호화기의 설계법을 제시한다. 각각의 복부호화기기의 동작여부를 예를들어 test해보고 잘 동작함을 확인했다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권2호
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• pp.39-43
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• 2013

본 논문은 오류정정부호의 하나인 LDPC 패리티검사 행렬을 생성 하는 방법에 관한 논문으로 또 다른 오류정정부호의 하나인 길쌈부호를 이용하여 LDPC 패리티검사 행렬을 생성하면 터보부호처럼 LDPC 부호에서도 다양한 부호율을 쉽게 얻을 수 있다는 장점을 가진다. 또한 복호기에서 LDPC에서의 복호방식 뿐 아니라 길쌈부호의 복호방식인 비터비알고리즘도 적용할 수 있는 장점을 가진다. 또한 보통의 오류정정부호의 경우 프레임크기가 커야 오류정정성능이 안정적으로 나오는데, 새로 제시하는 방식을 통해 프레임크기가 작은 부호의 경우에도 성능열화를 어느 정도 막을 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.11-21
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• 2008

종래의 움직임보상 변환 부호화 기술은 부호화기가 복호화기에 비해 매우 복잡한 구조를 갖는다. 하지만 센서네트워크와 같은 에너지 제한 환경을 위한 경량화 부호화기의 필요성이 대두됨에 따라 부호화기 복잡도와 에너지소비의 대부분을 차지했던 움직임 예측/보상과정을 없애기 위한 새로운 부호화 구조에 대한 연구가 이루어져 왔다. Wyner-Ziv 코딩 기술은 이를 가능하게 하는 대표적인 기술로서 터보 코드와 같은 채널 코드를 이용하여 프레임과 보조정보 사이의 잡음을 제거하여 영상을 복원한다. 이때 부호화기는 단순히 현재 프레임에 대한 패리티 정보만을 생성할 뿐 프레임간의 유사성을 이용하는 어떠한 과정도 수행하지 않기 때문에 매우 간단한 구조를 갖게 된다. 하지만 Wyner-Ziv 코딩 구조에서는 잡음이 많은 보조영상을 이용하여 복호화 할 경우 터보 코드의 복호화 오류가 발생한다. 이러한 복호화 오류는 특히 영상 간 움직임이 많거나 occlusion이 존재하는 경우 더 많이 발생하여 마치 복원된 영상에 Salt & Pepper 같은 잡음이 나타난다. 이러한 잡음은 비록 그 발생빈도는 적지만 복원된 영상의 주관적인 화질을 상당히 떨어뜨린다. 본 논문은 심볼단위의 Wyner-Ziv 코딩구조하의 초경량 부호화 기술과, 잘못된 필터 적용으로 영상의 texture를 손상시키는 경우를 최소하기 위하여 복호화 시 각 화소에 터보 코드 복호화 오류가 있는지 여부를 판단하여 선택적으로 미디언 필터를 적용시키는 기술을 제안한다. 제안된 방법은 종래의 움직임보상 변환 부호화 기술과 비교하여 현저하게 연산량이 감소된 경량화 부호화 기술로서 터보 코드 복호화 오류로 발생하는 잡음과 영상의 texture를 구분하여 필터를 적용함으로써 복원된 영상의 주관적인 화질과 PSNR을 동시에 개선한다. 실험결과 PSNR의 경우 평균 최고 약 0.8dB에 달하는 성능이득 효과를 보였다.