• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권3_4호
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• pp.130-137
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• 2003

본 논문에서는 단단계(Single-Stage) Shuffle-Exchange 네트워크의 분할성에 대하여 연구하였다. SSEN_to_PSEN 알고리즘은 단단계 Shuffle-Exchange 네트워크를 분할 가능한 Shuffle-Exchange 네트워크로 변환하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 네트워크의 크기가 N $\leq$ 8일 경우에는 추가적인 링크없이 네트워크가 분할성을 갖는 것을 보이며, 네트워크의 크기가 N $\geq$ 16일 경우에 단단계 Shuffle-Exchange 네트워크를 분할하기 위해서는 추가적인 링크가 필요하다. SSEN_to_PSEN 알고리즘의 시간 복잡도는 $\theta$(NlogN)이며, 하이퍼큐브 네트워크와 비교하여 분할 가능한 Shuffle-Exchange 네트워크는 적은 링크 수를 사용한다. 분할이 가능해짐에 따라서 대용량의 병렬컴퓨터에서 분할 가능한 Shuffle-Exchange 네트워크는 여러 사용자들을 위한 다양한 문제의 처리가 동시에 가능하기 때문에 컴퓨터의 처리 효율이 향상됨을 알 수 있다.

• 한국경영과학회지
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• 제31권1호
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• pp.1-13
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• 2006

In this paper we consider a design problem of a cyclic queueing network with two stages, each with a local buffer of limited capacity. Based on the theory of reversibility and product-form solution, we derive the throughput function of the network as a key performance measure to maximize. Two cases are considered. In case each stage consists of a single server, an optimal allocation policy of a given buffer capacity and work load between stages as well as the optimal number of customers is identified by exploiting the properties of the throughput function. In case each stage consists of multiple servers, the optimal policy developed for the single server case doesn't hold any more and an algorithm is developed to allocate with a small number of computations a given number of servers, buffer capacity as well as total work load and the total number of customers. The differences of the optimal policies between two cases and the implications of the results are also discussed. The results can be applied to support the design of certain manufacturing and computer/communication systems.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1116-1120
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• 1987

In this paper, the Adjacency Matrix is applied to analyze the MIN, which is one of the kind and further implemented in designing the new kind of SSIN, which provides the special form of MIN that has identical link patterns between switching stages. At first, new theorems are established and next the classes of the SSIN are generated from computer simulation.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2008년도 동계학술발표대회 논문집
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• pp.119-124
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• 2008

Recently, focus has been drawn on natural refrigerants due to increasing concern on global warming. As a consequence, CO2 systems such as a heat pump water heater using CO2 as a refrigerant are rapidly growing on the market. Currently, rolling piston rotary compressors are widely used for CO2 heating and/or refrigeration systems. There are several ways of realizing gas compression structure. They are single stage compression with single cylinder, single stage compression with two cylinders, and two stage compression with two cylinders. In this paper, computer simulation program which was validated for a single stage rotary compressor with one cylinder has been extended for a single stage, two cylinder rotary type. Numerical investigation has been made on optimal design for the cylinder configuration using the extended simulation program. For a single stage two cylinder rotary compressor having a displacement volume of 4 cc for each cylinder, compressor efficiency has been found to be maximum when the cylinder radius and height are 31mm and 10mm, respectively.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.113-117
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• 2020

Images were taken under various weather such as rain, haze, snow often show low visibility, which can dramatically decrease accuracy of some tasks in computer vision: object detection, segmentation. Besides, previous work to enhance image usually downsample the image to receive consistency features but have not yet good upsample algorithm to recover original size. So, in this research, we jointly implement removal streak in heavy rain image and super resolution using a deep network. We put forth a 2-stage network: a multi-model network followed by a refinement network. The first stage using rain formula in the single image and two operation layers (addition, multiplication) removes rain streak and noise to get clean image in low resolution. The second stage uses refinement network to recover damaged background information as well as upsample, and receive high resolution image. Our method improves visual quality image, gains accuracy in human action recognition task in datasets. Extensive experiments show that our network outperforms the state of the art (SoTA) methods.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권10호
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• pp.95-102
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• 2003

광 전송 네트워크의 스위칭 기술에서 자원 충돌 문제를 해결하기 위한 방법으로 버퍼링은 중요한 문제중 하나이다. 본 논문은 가변길이 광 패킷 스위칭에 있어서 Fiber Delay Line(FDL)을 사용한 광 버퍼의 dimensioning과 패킷의 손실률에 대하여 연구하였다. 우선 단단(single-stage) FDL 버퍼에서의 granularity와 버퍼 손실에 대한 관계를 고찰하고 간단한 구조의 다단(multi-stage) FDL 버퍼 구조를 제안하였다. 다단 FDL 버퍼는 구현 기술이나 경제성의 측면에서 현 시점에서는 실용성이 높지 않지만 본 논문에서는 미래에 실용화가 가능할 것이라는 가정 하에 다단 FDL 버퍼 구조들을 제안한다. 제안한 FDL 버퍼 구조에서 각 스테이지에 사용되는 지연 및 패스 라인의 소요량을 시뮬레이션을 통해 고찰하고 그 사용율에 근거하여 multi-stage FDL 버퍼를 dimensioning하였다. 또한 보다 실질적인 구조의 다단(multi-stage) FDL 버퍼를 제안하고 그 적합성을 버퍼 크기와 패킷 손실율의 관계를 통하여 연구하였다.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.425-435
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• 2017

본 논문에서는 다중 코어 ARM 프로세서의 NEON SIMD(Single Instruction Multiple Data) 병렬 명령어 및 다중 코어 병렬화를 통하여 심층 신경망의 피드포워드 네트워크 연산을 최적화하는 방안을 제시하였다. SIMD 병렬 명령어를 이용한 최적화의 경우에는 단계 별 최적화 과정에서의 속도 향상과 정밀도를 제시 하였다. 단일 코어 상에서 SIMD 병렬 명령어를 이용하여 구현된 결과는 C 컴파일러를 이용한 구현보다 2.6배의 속도 향상을 얻을 수 있었다. 또한 단일 코어 상에서 최적화된 코드를 다중 코어로 병렬화함으로써 5.7배~7.7배의 속도 향상을 얻을 수 있었다. 이상의 결과를 통하여 이동형 단말기에서도 연산량이 많은 심층 신경망 기술을 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.17-22
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• 2021

Recently, image super-resolution techniques used in convolutional neural networks (CNN) have led to remarkable performance in the research area of digital image processing applications and computer vision tasks. Convolutional layers stacked on top of each other can design a more complex network architecture, but they also use more memory in terms of the number of parameters and introduce the vanishing gradient problem during training. Furthermore, earlier approaches of single image super-resolution used interpolation technique as a pre-processing stage to upscale the low-resolution image into HR image. The design of these approaches is simple, but not effective and insert the newer unwanted pixels (noises) in the reconstructed HR image. In this paper, authors are propose a novel single image super-resolution architecture based on synchronized depthwise separable convolution with Dense Skip Connection Block (DSCB). In addition, unlike existing SR methods that only rely on single path, but our proposed method used the synchronizes path for generating the SISR image. Extensive quantitative and qualitative experiments show that our method (SDCN) achieves promising improvements than other state-of-the-art methods.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권11호
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• pp.97-104
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• 2010

본 논문은 고성능32비트 AES구조를 제시한다. 재배열 구조는 5단 파이프라인을 사용한다. 그 안에 ShiftRows/InvShiftRows 모듈은 4단 파이프라인을 사용하고 MixColumn/InvMixColumn 모듈은 1단 파이프라인을 사용한다. Shift rows와 inverse shift rows 같은 구조를 사용한다. Mix column 과 inverse mix column 도 같은 구조를 사용한다. 그리고 RCON구조를 단순화 하여 사이즈를 줄였다. 제안된 구조는 verilogHDL 을 이용하여 구현 하였다. 이 회로의 처리량은 415Mbits/s 이고 크기는 0.18um CMOS 공정에서 13,764 게이트 이다. 재배열 구조는 무선 네트워크 라우터에서 사용할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.437-450
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• 2022

생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)는 이미지 생성 분야에서 주목할 만한 발전을 이루었다. 하지만 큰 데이터 셋에서 불안정한 모습을 보인다는 한계 때문에 다양한 응용 분야에 쉽게 적용하기 어렵다. 단일 이미지 생성적 적대 신경망은 한장의 이미지의 내부 분포를 잘 학습하여 다양한 영상을 생성하는 분야이다. 큰 데이터셋이 아닌 단 한장만 학습함으로써 안정적인 학습이 가능하며 이미지 리타겟팅, 이미지 조작, super resolution 등 다양한 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 SinGAN, ConSinGAN, InGAN, DeepSIM, 그리고 One-Shot GAN 총 다섯 개의 단일 이미지 생성적 적대 신경망을 살펴본다. 우리는 각각의 단일 이미지 생성적 적대 신경망 모델들의 성능을 비교하고 장단점을 분석한다.