• 제목/요약/키워드: arithmetic optimization algorithm

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다치 논리 함수의 ESOP 최소화 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Minimization Algorithm for ESOP of Multiple - Valued Function)

  • 송홍복
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권7호
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    • pp.1851-1864
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    • 1997
  • 본 논문에서는 몇가지 규칙에 의해 ESOP(Exclusive-OR Sum-Of-Products) 함수를 간단화 하는 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘은 두 개의 함수에 대한 곱항 변형 연산을 각 항의 상태에 따라 선택적으로 반복수행하여 간단화를 행하였다. 다치 입력 2치 다출력 함수를 최소화함으로써 입력 디코더를 이용하여 EXOR PLA를 입력의 최적화를 하였다. 4치 연산회로 함수에 본 알고리즘을 적용하여 EXOR형 논리회로를 설계하였고, 2bit 입력 디코더를 EXOR-PLA의 설계에 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션(IBM PC 486 상에서 실행)을 통해 제시된 알고리즘을 여러가지 연산 회로에 적용한 결과, 함수의 입력 변수의 수와 관계없이 최소화가 가능하였고, 출력함수의 곱항수를 줄일 수 있음을 알 수 있었다.

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MPEG 심리음향 모델-ll 알고리듬의 ASIC 구현을 위한 고정 소수점 연산 최적화 (Fixed-point Processing Optimization of MPEG Psychoacoustic Model-II Algorithm for ASIC Implementation)

  • 이근섭;박영철;윤대희
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권11C호
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    • pp.1491-1497
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    • 2004
  • 구현하기 위하여 고정 소수점 연산기에 적합하도록 최적화를 수행하였다. 최적화 과정은 크게 부호화기의 음질을 고려하여 프로세서의 데이터 워드 길이를 결정하는 과정과 자주 사용되는 초월 함수를 고정 소수점 연산을 통해 구현하는 것으로 구성된다. 데이터 워드 길이를 결정하기 위하여 심리음향 모델 과정의 고정 소수점 연산 오차와 이 오차가 비트 할당 과정에 영향을 미칠 확률 사이의 관계를 통계적 모델로 정의하였다. 여기서 정의된 모델을 사용하여 고정 소수점 연산 오차에 의한 영향이 1% 이내가 되도록 24비트의 데이터 워드를 선택하였다. 최적화된 고정 소수점 심리음향 모델을 사용한 MP3 부호화기의 음질은 부동 소수점 부호화기에 비해 W-R의 음질평가 점수를 기준으로 평균 -0.2 이내의 구분하기 힘든 수준의 음질 저하를 보였다

TMS320C80 시스템에서의 고속 이산 여현 변환의 해석 및 구현 (Analysis and implementation of fast discrete coisne transform on TMS320C80)

  • 유현범;박현욱
    • 전자공학회논문지S
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    • 제34S권1호
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    • pp.124-131
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    • 1997
  • There have been many demands for th ereal-time image compression. The image compression systems have a wide range of applications. However, real-time encoding is hard to implement because it needs a large amount of computations. In particular, the discrete cosine transform (DCT) and motion estimatio require a large number of arithmetic oeprations compared to other algorithms in MPEG-2. The conventional fasdt DCT algorithms have focused on the reduction of the number of additions more cycles and more expense in realization. Because TMS320C80 has special structure, new approach for implementation of DCT is suggested. The selection of adaptive algorithm and optimization is requried TMS320C80 are analyzed an dsome adaptive DCT algorithms are selected. The DCT algorithms are optimized and implemented. Chens and lees DCT algorithms among various fast algorithms are selected because 1-D approach is effective in the view of th einternal structure of TMS320C80. According to the simulation result, Lees algorithm is more effective in speed and has little difference in precision. On the basis of the result, the possibility of DCT implementation for real-time MPEG-2 system is verified and the required number of the processor, called advanced DSP, is decided for real-time MPEG-2 encoding and decoding.

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입력 디코더를 부착한 AND-EXOR형 PLA의 설계법에 관한 연구 (A Study on the Design Method for AND-EXOR PLA's with Input Decoders)

  • 송홍복;김명기
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.31-39
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    • 1990
  • 입력 디코더(decoder)가 달린 AND-EXOR형 PLA(programmable logic array)의 간단한 문제는 다치(Multiple-Value)입력 2치 출력 함수를 표현하는 ESOP(배타적 논리화를 이용한 적화형 논리식)의 간단한 문제에 대응한다. 본 논문에서는 5종류 적항의 변형 규칙(rule)을 이용한 ESOP의 간단한 알고리듬을 제안한다. 본 알고리듬에 의해 많은 산술회로의 데이타에 대해서 간단화를 행하였다. 그 결과, 1비트 입력디코더 및 2비트 입력디코더가 달린 PLA의 어느쪽에도 같은 예로써, AND-OR형 PLA 보다 AND-EXOR형 PLA의 쪽이 적은 적항수로 실현될 수 있었다.

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해시함수 LSH 양자 회로 최적화를 통한 그루버 알고리즘 적용 자원 추정 (Resource Eestimation of Grover Algorithm through Hash Function LSH Quantum Circuit Optimization)

  • 송경주;장경배;서화정
    • 정보보호학회논문지
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    • 제31권3호
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    • pp.323-330
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    • 2021
  • 최근에는 양자 컴퓨터의 빠른 연산의 장점이 알려지면서 큐비트를 활용한 양자회로에 대한 관심이 높아지고 있다. 그루버 알고리즘은 n-bit의 보안 레벨의 대칭키 암호와 해시 함수를 n/2-bit 보안 레벨까지 낮출 수 있는 양자 알고리즘이다. 그루버 알고리즘은 양자 컴퓨터상에서 동작하기 때문에 적용 대상이 되는 대칭키 암호와 해시함수는 양자 회로로 구현되어야 한다. 이러한 연구 동기로, 최근 들어 대칭키 암호 또는 해시 함수를 양자 회로로 구현하는 연구들이 활발히 수행되고 있다. 하지만 현재는 큐비트의 수가 제한적인 상황으로 최소한의 큐비트 개수로 구현하는 것에 관심을 가지고 효율적인 구현을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 국산 해시함수 LSH 구현에 큐빗 재활용, 사전 연산을 통해 사용 큐빗 수를 줄였다. 또한, Mix, Final 함수와 같은 핵심 연산들을 IBM에서 제공하는 양자 프로그래밍 툴인 ProjectQ를 사용하여 양자회로로 효율적으로 구현하였고 이에 필요한 양자 자원들을 평가하였다.

Sign-magnitude 수체계 기반의 WiMAX용 다중모드 LDPC 복호기 설계 (A Design of Sign-magnitude based Multi-mode LDPC Decoder for WiMAX)

  • 서진호;박해원;신경욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권11호
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    • pp.2465-2473
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    • 2011
  • WiMAX, WLAN 등의 무선통신 시스템에 사용되는 LDPC(low density parity check) 복호기의 핵심 기능블록인 DFU(decoding function unit)의 회로 최적화를 제안한다. DFU를 2의 보수 연산 대신에 sign-magnitude 연산 기반으로 설계함으로써 수체계 변환과정을 제거하였으며, 모바일 WiMAX용 다중모드 LDPC 복호기에 사용되는 96개 DFU 배열의 게이트 수를 18% 감소시켰다. 제안된 DFU 구조를 적용하여 모바일 WiMAX 표준을 지원하는 다중모드 LDPC 복호기를 설계하였다. 설계된 LDPC 복호기는 0.18-${\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리를 이용하여 50 MHz 클록주파수로 합성한 결과 268,870 게이트와 71,424 비트의 메모리로 구현되었으며, FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증 하였다.

LDPC 복호기를 위한 sign-magnitude 수체계 기반의 DFU 블록 설계 (A design of sign-magnitude based DFU block for LDPC decoder)

  • 서진호;박해원;신경욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.415-418
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    • 2011
  • WiMAX, WLAN 등의 무선통신 시스템에 사용되는 LDPC(low-density parity check) 복호기의 핵심 기능블록인 DFU(decoding function unit)의 회로 최적화를 제안한다. 최소합(min-sum) 복호 알고리듬 기반의 DFU는 2의 보수 값과 sign-magnitude 값 사이의 변환이 필요하여 회로가 복잡해진다. 본 논문에서는 sign-magnitude 연산 기반의 DFU를 설계하여 수체계 변환과정을 제거함으로써 회로를 간소화시키고 동작속도를 향상시켰다.

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기업부도 예측 앙상블 모형의 최적화 (The Optimization of Ensembles for Bankruptcy Prediction)

  • 김명종;윤우섭
    • 경영정보학연구
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    • 제24권1호
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    • pp.39-57
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    • 2022
  • 본 연구에서는 범주 불균형 문제가 내재된 기업부도 예측 AdaBoost 앙상블 모형의 성과를 개선하기 위하여 GMOPTBoost 알고리즘을 제안한다. AdaBoost 알고리즘은 오분류 표본에 대하여 강건한 학습기회를 제공한다는 장점이 있지만, 산술평균 정확도에 기반하기 때문에 범주 불균형 문제를 효과적으로 해결하지 못한다는 한계점이 존재한다. GMOPTBoost는 가우시안 경사하강법(Gaussian gradient descent)을 적용하여 기하평균 정확도를 최적화하고 범주 불균형 문제를 효과적으로 해결할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 첫째, 범주 불균형 문제가 예측 모형의 성과에 미치는 효과와 GMOPTBoost의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 5개의 범주 불균형 데이터를 구성하였으며, 둘째, 범주 균형 데이터에 대한 GMOPTBoost의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 데이터 샘플링 기법을 통하여 구성된 균형 데이터를 구성하였다. 30회의 교차타당성 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형 문제는 예측 성과에 부정적인 영향을 미친다. 둘째, GMOPTBoost는 불균형 데이터에 적용된 AdaBoost의 성과를 유의적으로 개선시키는 긍정적인 효과를 제공한다. 셋째, 데이터 샘플링 기법은 성과 개선에 긍정적인 영향을 미친다. 마지막으로 데이터 샘플링 기법을 적용한 범주 균형 데이터에서도 GMOPTBoost는 유의적인 성과 개선에 기여한다.

회사채 신용등급 예측을 위한 SVM 앙상블학습 (Ensemble Learning with Support Vector Machines for Bond Rating)

  • 김명종
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.29-45
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    • 2012
  • 회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.