• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.169-177
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• 2015

본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기를 위한 효율적인 SAO(Sample Adaptive Offset)의 저면적 하드웨어 구조를 제안한다. SAO는 HEVC 영상 압축 표준에서 채택된 새로운 루프 내 필터 기술로서 최적의 오프셋 값들을 화소 단위로 적용하여 영역 내 평균 화소 왜곡을 감소시킨다. 하지만 표준 SAO는 화소 단위 연산을 수행하기 때문에 초고해상도 영상을 처리하기 위해서 많은 연산시간과 연산량을 요구한다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 SAO의 연산시간을 감소시키기 위해서 한번에 4개의 입력 화소들을 병렬적으로 처리하며, 2단계 파이프라인 구조를 갖는다. 또한 하드웨어 면적을 최소화하기 위해서 휘도 성분과 색차 성분에 대해 단일 구조를 가지며, 하드웨어에 적합한 연산기 및 공통 연산기를 사용한다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC $0.13{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 약 190k개의 게이트로 구현되었다. 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 200MHz의 동작주파수에서 4K UHD@60fps 영상의 실시간 처리가 가능하며, 최대 250MHz까지 동작 가능하다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권1호
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• pp.1-9
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• 2014

This paper proposes a low-latency Sample Adaptive Offset filter (SAO) architecture and its Single Instruction Multiple Data (SIMD) optimization scheme to achieve fast High Efficiency Video Coding (HEVC) decoding in a multi-core environment. According to the HEVC standard and its Test Model (HM), SAO operation is performed only at the picture level. Most realtime decoders, however, execute their sub-modules on a Coding Tree Unit (CTU) basis to reduce the latency and memory bandwidth. The proposed low-latency SAO architecture has the following advantages over picture-based SAO: 1) significantly less memory requirements, and 2) low-latency property enabling efficient pipelined multi-core decoding. In addition, SIMD optimization of SAO filtering can reduce the SAO filtering time significantly. The simulation results showed that the proposed low-latency SAO architecture with significantly less memory usage, produces a similar decoding time as a picture-based SAO in single-core decoding. Furthermore, the SIMD optimization scheme reduces the SAO filtering time by approximately 509% and increases the total decoding speed by approximately 7% compared to the existing look-up table approach of HM.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.503-518
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• 2012

본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 인-루프 필터 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 대하여 복잡도 분석기반의 병렬화 방법을 제안한다. HEVC의 SAO는 쿼드트리 기반으로 영상을 다수의 SAO영역으로 분할하고, 각 영역 단위로 에러 보정을 위한 오프셋 값을 전송함으로써 복호화된 화소의 에러를 보정한다. HEVC의 SAO는 데이터 레벨의 병렬화를 통하여 고속화할 수 있는데, SAO영역 단위의 데이터 레벨 병렬화는 영역의 크기가 일정하지 않아 멀티 코어를 사용한 병렬화시 작업량 불균형(Workload imbalance)이 발생한다. 또한, SAO는 영역 단위로 필터링 적용 여부가 결정되므로 균둥하게 SAO영역을 각 코어에 할당하더라도, 작업량 불균형이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAO영역의 최소 단위인 Largest Coding Unit (LCU)를 SAO 수행의 기본단위로 하여, 각 단위에서의 SAO 파라미터 정보를 이용하여 복잡도를 미리 예측 하였다. 예측된 복잡도를 기반으로 각 코어에 균일하게 작업량이 할당될 수 있도록 영역을 코어에 적응적으로 할당하여 병렬화를 수행한 결과 순차 수행 기반 SAO에 비하여 2.38배, 영역 균등 SAO 병렬화 대비 21% 속도 향상되었다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제21권8호
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• pp.808-817
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• 2011

Because of its elevated cellulolytic activity, the filamentous fungus Trichoderma harzianum has a considerable potential in biomass hydrolysis applications. Trichoderma harzianum cellobiohydrolase I (ThCBHI), an exoglucanase, is an important enzyme in the process of cellulose degradation. Here, we report an easy single-step ion-exchange chromatographic method for purification of ThCBHI and its initial biophysical and biochemical characterization. The ThCBHI produced by induction with microcrystalline cellulose under submerged fermentation was purified on DEAE-Sephadex A-50 media and its identity was confirmed by mass spectrometry. The ThCBHI biochemical characterization showed that the protein has a molecular mass of 66 kDa and pI of 5.23. As confirmed by smallangle X-ray scattering (SAXS), both full-length ThCBHI and its catalytic core domain (CCD) obtained by digestion with papain are monomeric in solution. Secondary structure analysis of ThCBHI by circular dichroism revealed ${\alpha}$- helices and ${\beta}$-strands contents in the 28% and 38% range, respectively. The intrinsic fluorescence emission maximum of 337 nm was accounted for as different degrees of exposure of ThCBHI tryptophan residues to water. Moreover, ThCBHI displayed maximum activity at pH 5.0 and temperature of $50^{\circ}C$ with specific activities against Avicel and p-nitrophenyl-${\beta}$-D-cellobioside of 1.25 U/mg and 1.53 U/mg, respectively.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.543-545
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• 2017

본 논문에서는 고성능 루프내 필터를 위한 SAO 하드웨어 구조 설계에 대해 기술한다. SAO는 루프내 필터 내부 모듈이며, 블록 단위 영상 압축 및 양자화 등에서 발생하는 정보의 손실을 보상하는 기술이다. 하지만, HEVC의 SAO는 픽셀 단위 연산을 수행하기 때문에 높은 연산 시간을 요구한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 SAO 하드웨어 구조는 고속연산을 위해 $4{\times}4$ 블록 연산과 2단 파이프라인 구조를 기반으로 한다. SAO 연산을 위한 정보생성 및 offset 연산구조는 병렬구조로 설계하여 연산시간을 최소화 하였다. 제안하는 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC 칩 공정 130nm 및 65nm 셀 라이브러리로 합성을 진행하였다. 130nm에서 최대 동작 주파수는 476MHz이고, 전체 게이트 수는 163k이다. 65nm에서 최대 동작 주파수는 312.5MHz이고, 전체 게이트 수는 193.6k이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.468-470
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• 2012

본 논문에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)을 하드웨어로 구현하기 위해서 파이프라인 방식을 인-루프 필터에 새롭게 도입된 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 적용하여 병렬화 처리하는 방법을 제안한다. 현재 HEVC 에서 SAO 의 입출력이 프레임단위로 구현되어 있는데, 이를 파이프라인 방식의 하드웨어 설계시에는 Largest Coding Unit(LCU)단위로 입출력이 가능하도록 수정해야 한다. SAO 에서 사용하는 두 가지 방식으로 Edge Offset(EO)과 Band Offset(BO)모드가 있으며, 이 중 EO 모드가 주변 화소값을 이용하므로 주변 화소값 정보가 없는 LCU 경계에 위치한 화소들을 버퍼에 저장한 뒤, 다음 LCU 블록의 입력과 함께 SAO 를 수행한다. 또한, SAO 앞 단의 인-루프 필터 기술인 디블록킹 필터(Deblocking Filter)에서도 LCU 단위로 입출력이 수행되므로 디블록킹 필터에서 저장하는 버퍼를 고려하면, SAO 입력에서 사용가능한 데이터는 LCU 가 천이된 형태가 된다. 따라서 SAO 입력의 천이된 형태와 버퍼 사용에 따라 총 9 가지 타입을 갖게 되며, 이 중 경계에 위치한 블록을 제외한 타입들의 경우 서로 다른 정보를 가진 SAO 를 4 번 수행해야 한다. 이러한 점을 반영한 파이프라인 방식을 SAO 에 적용하여 하드웨어에 적합한 구조를 구현할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.237-239
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• 2016

본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding) 복호화기의 SAO (Sample Adaptive Offset)를 효율적으로 병렬화하기 위한 방법을 제안한다. HEVC 는 주관적 화질 향상 및 압축 효율 향상을 위해 디블록킹 필터 (de-blocking filter)와 샘플 적응적 오프셋 (SAO)이라는 두 가지 인-루프 필터를 사용한다. 두 종류의 인-루프 필터의 사용은 HEVC 복호화기의 복잡도를 증가시키는 요인이며, 인-루프 필터에 데이터레벨 병렬화를 적용하여 고속으로 복호화를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 SAO 의 병렬화를 위해 CTU (Coding Tree Unit)의 행 단위로 병렬화를 수행함으로써, 병렬화로 인한 추가적으로 발생하는 라인 버퍼 사용을 줄여 SAO 병렬화 효율을 향상시켰다. 실험결과 제안하는 SAO 병렬화 방법을 사용하여 균등분할 SAO 병렬화 방법에 비해 91%의 속도를 향상시켰다.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제19권4호
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• pp.56-73
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• 2002

Objective : We need to develop a new treatment method which can curve cancer growth and enhance immunity of patients with various kinds of cancer more safely and effectively, for conventional anticancer treatment has lots of problems to be overcomed, in other words, Its efficacy can be recognizible but it doesn't actually give aid to patients due to its side effects. This study was taken up to evaluate the anticancer and immune-enhancing effect of Scutellariae Barbatae Herba, Alli bulbus, Oldenlandiae Herba(SAO) Herbal acupuncture. Methods : SAO Herbal acupuncture solution was made from Scutellariae Barbatae Herba, Alli bulbus, Oldenlandiae Herba by decoction. Experimental group was divided into normal(N), control(TC, cancer group induced by S 180), high and low concentration SAO complex Herbal acupuncture group. In the high and low concentration SAO complex Herbal acupuncture group, SAO Herbal acupuncture solution was injected, on the left and right Chok-samni(足三里, ST36) of ICR-male S 180 rats alternatively, by 200mg/kg and 100mg/kg respectively. In vitro, S 180 was cultured with $200{\mu}g$ and $500{\mu}g$ of SAO Herbal acupuncture solution. In each experimental group, we examined the effect of SAO complex Herbal acupuncture on body weight, antitumor, organ weight, activity of macrophage, activity of B cell, spleen cell division, IL-2 production and population of lymphocytes. Results : 1. In Body weight, no significant change was shown, but In solid cancer weight, the high concentration SAO complex Herbal acupuncture group showed signigicant(P<0.05) decrease and significant(P<0.05) increase in the weight of kidney, compared with control group. 2. In activity of macrophage, low concentration SAO complex Herbal acupuncture group showed significant(P<0.01) increase, but in vitro, there was no significant increase, compared with control group. 3. In activity of B cell, high and low concentration SAO complex Herbal acupuncture group showed no significant decrease, but in vitro, low concentration SAO complex Herbal acupuncture group showed significant(P<0.01) increase, compared with control group. 4. In spleen cell division, high and low concentration SAO complex Herbal acupuncture group had no significant influence on spleen cell division induced by Co A, meanwhile, it was found that macrophge promote spleen cell division in low concentration SAO complex Herbal acupuncture group(P<0.05), compared with control group. 5. In IL-2 production, high concentration SAO complex Herbal acupuncture group showed significant((P<0.05) increase, compared with control group. 6. In population of lymphocytes, high concentration SAO complex Herbal acupuncture group showed significant increase of CD3+(P<0.05), CD4+(P<0.05), CD3+ and CD4+ T cell(P<0.01) and B cell(P<0.05), while low concentration SAO complex Herbal acupuncture group showed significant increase of CD4+(P<0.05), CD8+ T cell(P<0.05) and B cell(P<0.01), compared with control group. Conclusion : SAO Herbal acupuncture inhibited cancer growth and enhanced immunity.

• Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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• 제43권2호
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• pp.115-119
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• 2017

Maxillofacial images must be examined to find pathologies not identified during clinical examination. Unicystic ameloblastoma (UA) extending to the mandibular body and ramus was neglected on initial panoramic radiographic examination. After orthodontic therapy, a huge lesion was observed clinically and through imaging exams. After the conservative surgery, no recurrence was observed during five years of follow-up. This case emphasized the need for careful evaluation of patient images focusing on the oral diagnosis before any dental treatment planning, including orthodontic therapy.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.271-274
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• 2014

본 논문에서는 UHD급 영상의 실시간 처리를 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) SAO(Sample Adaptive Offset) 부호화기의 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. SAO는 HEVC에서 새롭게 채택된 루프 내 필터 기술 중 하나이다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 메모리 접근 최소화 및 화소들의 처리를 간소화하기 위해 three-layered buffer를 사용한다. 또한 연산시간 및 연산량을 줄이기 위해서 4개의 화소들을 병렬적으로 에지 오프셋과 밴드 오프셋으로 분류하며, 화소들의 분류와 SAO 파라메터 적용을 2단계 파이프라인 구조로 구현하고, 하드웨어 면적을 줄이기 위해서 덧셈과 뺄셈, 쉬프트 연산, 그리고 재귀 비교기만을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 180k개의 게이트로 구현되었다. 또한, 110MHz의 동작주파수에서 4K UHD급 해상도인 $4096{\times}2160@30fps$의 실시간 처리가 가능하다.