In this paper, a new method of state code assignment for reduction of switching activities of state transition in asynchronous circuits is proposed. The algorithm is based on a on-hot code and modifies it to reduce switching activities. To estimate switching activities as a cost functions we introduce state transition probability (STP). AS a results, the proposed algorithm has an advantage of 60% over with the conventional code assignment in terms of switching and code length of state assignment.
본 논문에서는 디지털 홀로그램의 획득 및 전송과정에서 발생하는 잡음을 효율적으로 제거하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 디지털 홀로그램을 DCT(Discrete Cosine Transform)하여 주파수영역으로 변환한 후 객체영역과 배경영역으로 분리한다. 이 후, 객체영역은 히스토그램 변환기법을 적용하고 배경영역은 '0'으로 치환하였다. 제안한 알고리듬을 적용한 결과 PSNR이 6dB이상 향상되었다.
As we become an aging society, the number of elderly patients continues to increase. Pressure sores that can easily occur in patients with trauma cause serious socio-economic problems. In general, prevention of bedsores through predicting the patient's posture is being developed. Developed method usually use artificial intelligence techniques to estimate the patient's posture by measured pressure images in the mattress. In this method, it has a problem the reduction of estimation accuracy when posture of patient is changed. Therefore, it is necessary to use the filter of pressure images in the position transition of patient. In this paper, we propose an algorithm to predict the patient's posture, and an algorithm to reduce the ambiguity that can occur in the patient's posture transition section. By obtaining stable data through this algorithm, learning/prediction stability of the neural network can be expected, and prediction performance is improved accordingly. Through experiments, the effectiveness of the algorithm was verified.
실생활과 밀접한 환경에서 컴퓨터 시스템의 사용이 늘어남에 따라 이러한 시스템들의 신뢰성, 안전성 등을 철저히 확인할 수 있는 검증 기술의 필요성이 한층 증가되고 있다. 유한상태머신은 이러한 시스템 모델링 및 분석에 활용되는 다양한 정형적 기법의 기본 모델로 널리 이용되고 있으며 효율적인 분석을 위해 내부 이벤트에 대한 추상화 기법이 제공된다. 하지만 기존의 추상화 방법은 유한상태머신 모델을 생성한 후에 적용될 수 있으므로 상태폭발에 효과적으로 대처하지 못하는 문제점이 있다. 이 연구에서는 유한상태머신 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 새로운 표기법으로, 병행적 특성을 나타낼 수 있는 slice 모델 개념을 제시하고 이를 근간으로 내부 트랜지션을 축약하는 추상화 알고리즘을 제시한다. 기존의 유한상태머신 기반의 추상화 방법은 모든 상태를 나열하여야만 분석할 수 있는데 반해, 제안된 추상화 방법은 필요한 분석 공간만을 부분적으로 생성함으로 시간 및 공간적인 관점에서 효율적이다.
반도체 기술의 발전으로 시스템-온-칩(SoC : System-on-Chip) 내에 집적되는 소자의 수가 기하급수적으로 증가함에 따라 에너지 감소 기술은 매우 중요한 과제가 되었다. 다양한 저전력 기술 중에서도 동적 전압 주파수 스케일링(Dynamic Voltage and Frequency Scaling)은 가장 대표적인 저전력 기술 중 하나이다. 올바른 DVFS의 구현을 위해서는 복잡한 DC-DC 변환기와 PLL이 필요로 하게 되며, 이런 특성을 정확하게 이해하고 그로 인해 발생하는 오버헤드(overhead)를 반드시 고려해야 한다. 본 논문에서는 MPSoC에서 변환 오버헤드를 최소화하는 전압 선택 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법은 성능을 유지한 채 에너지 소모 및 변환 오버헤드 감소를 보여준다.
변이응동 비동기순서회로를 합성하기 위하여 D-형 변이응동 flirt-flop을 사용하였다. 입력조의 상이라는 새로운 개념을 도입하여 내부상태를 감소할 수 있었다. 원시상태표로부터 직접 다입력변화 회로를 합성하는 등차를 마련하였고 실례를 들어 지금까지의 방법보다 더 나은 방법임을 실증하였다.
동작 포착 시스템에 의해 기록된 동작 데이타를 재사용하는 것은 비용 절감이나 작업과정의 효율성 증대를 위해 매우 중요한 기술이다. 그러나 기록된 데이타의 동작 곡선이 제어점을 가지고 있지 않기 때문에 상호작용을 통한 동작 데이타의 편집이 쉽지 않아서 데이타의 재사용에 어려움이 있다. 기존 동작 데이타를 재사용하는 기술로서 많은 학자들은 조각 동작(Clip motion)들을 부드럽게 연결하여 새로운 동작을 만들어 내는 동작 전이 기술을 제안하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동작 전이 기술의 구현 방법으로 균등 자세 지도(Uniform Posture Map: UPM)알고리즘을 제안한다. 학습 단계에서 UPM은 다관절체의 다양한 자세들을 비감독 경쟁 학습을 통해 양자화한다. 이 단계에서 서로 유사한 자세를 나타내는 출력 뉴런을 기하학적으로 근접한 위치에 배치해서 다관절체의 전체 동작 지도를 생성한다. 생성된 UPM의 이러한 특징을 이용해서 적용된 두 동작의 중간 자세를 만들어 내고, 이 자세를 전체 중간 동작을 만들어 내는 키 프레임으로 사용한다. 많은 계산량이 요구되며, 결과 동작을 제어하기가 어려운 다른 동작 전이 알고리즘들과 비교하여 UPM 알고리즘은 중간 동작 생성에 상대적으로 적은 계산량을 요구하며, 하나의 변수를 이용하여 생성된 동작을 제어할 수 있어서 편리한 상호작용 작업 환경을 제공한다. 특히 자기 조직 지도(Self-Organizing Mpa: SOM) 알고리즘을 이용해 자세 지도를 생성할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 이로 인해 선형 보간법에 비해서 실제 동작에 가까운 동작 곡선을 생성함으로써 보다 자연스러운 동작을 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서 제안된 동작 전이 기법은 삼차원 애니메이션 제작, 삼차원 게임, 가상 현실 등의 다양한 분야에 유용하게 적용될 수 있다.
본 논문에서는 표준화 영상부호화기에서 사용할 수 있는 새로운 블럭정합 방식을 제안하였다. 제안방식은 기존 방식처럼 광역-협역 탐색방식을 사용하는 방식이 아닌, 미리 선정된 각 후보에 대하여 SAD 누적추이를 사용하여 움직임 벡터를 찾는 방식이다. 확산누적배열(dispersed accumulation matrix)의 제안으로 SAD 추이곡선의 선형성(linearity)을 높여서 누적 초기에 가능성 낮은 후보를 제거하였다. 이를 토대로 고속 슬라이스 경쟁 블럭정합 방식을 제안하였다. 후보선출단계와 후보경쟁단계를 통하여 최종 움직임 벡터를 생성하였으며, 국부최소값에 빠질 확률을 줄이는 동시에 불필요한 연산을 감소시켰다. 기존의 고속 블럭정합 방법들에 비하여 연산량은 10%∼70%가 줄었으며, 18%∼35%의 실제 수행시간이 감소되었다. 평균 MAD는다양한 테스트영상에 대하여 항상 우수하였으며, 전역탐색의 결과에 가장 가까운 결과를 나타내었다.
코딩정보의 전송을 위하여 보조선에서 발생하는 오버헤드전이는 Sequence Switching Code (SSC) 알고리즘의 확장성을 제한하는 가장 큰 걸림돌이 되어왔다. 본 논문에서는 보조선을 사용하지 않고 SSC 회로를 구현하는 방법과 함께 이 방법을 사용하여 보조선을 사용하였을 때 보다 오버헤드전이를 적게 발생시키는 방법을 제시하였다. 실험결과 새로운 방법을 적용함으로써 보조선을 사용하는 방식에 비하여 오버헤드전이의 발생을 50% 이하로 줄이고 알고리즘의 효율을 약 30% 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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