• 한국통신학회논문지
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• 제24권6B호
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• pp.1183-1190
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• 1999

본 논문에서는 MPEG-2 비디오 인코더를 ASIC 칩으로 구현할 때, 움직임추정기와 함께 대량의 하드웨어 영역을 차지하는 프레임메모리 인터페이스를 개선한 효율적인 구조를 제시한다. 이를 위해 비디오 인코더와 듀얼 뱅크를 가지는 외부 SDRAM 사이의 인터페이스를 효율적으로 처리할 수 있도록 메모리 맵을 구성하고 메모리 액세스 타이밍을 최적화하여 내부 메모리 크기와 인터페이스 로직을 줄였다. 본 설계에는 0.5 m, CMOS, TLM(Triple Layer Metal) 표준 셀 라이브러리가 사용되었으며, 하드웨어 설계 및 검증을 위해서 VHDL 시뮬레이터와 로직 합성툴이 사용되었고, 기능 검증을 위한 테스트 벡터 생성을 위해서, C 언어로 모델링한 하드웨어 에뮬레이터가 사용되었다. 개선된 프레임 메모리 인터페이스의 구조는 기존의 구조[2-3]에 비해 58% 정도의 면적이 감소했으며, 전체 비디오 인코더에 대해서는 24.3% 정도의 하드웨어 면적이 감소되어, 프레임메모리 인터페이스가 비디오 인코더 전체의 하드웨어 면적에 대단히 심각한 영향을 미친다는 것을 결과로 제시한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권2호
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• pp.33-41
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• 2001

최근 멀티미디어 분야 중에서 가장 중요한 기술 중의 하나가 압축이다. 오디오 파일들은 인터넷을 중심으로 급속히 전파되어가고 있으며, 그 중에서 가장 유명한 것이 MP-3(MPEC-1 Layer3)인데, MP-3는 128Kbps에서 CD음질을 얻을 수 있지만 64Kbps 이하에서는 음질이 급속히 떨어진다. 반면에 MPEG-2 AAC(Advanced Audio Coding)는 MPEG-1과 호환성을 무시하지만 MP 3보다 1.4배의 높은 압축 율을 갖으며, 최대 7.1채널과 96KHz의 샘플 율을 갖는다. 본 논문에서는 MPEG-2 AAC 인코더 부분에서 막대한 연산 량을 갖는 심리음향 모델을 최적화하여 AAC 인코딩 연산 량을 감소시키며 처리속도를 증가하는 알고리즘을 제안한다. 심리음향 모델 최적화 응용 프로그램은 C++언어를 이용하여 구현하였으며, 실험결과 심리음향 모델은 SMR(Signal to Masking Ratio)을 위하여 44.1KHz의 샘플 율을 갖고 2048포인트의 FFT(Fast Fourier Transform)연산을 수행하며, 인코더 블록의 제어를 위하여 서브밴드 필터에 각각의 엔트로피 값들이 입력된다. 제안된 심리음향 모델은 비 예측성 값의 최적화로 인하여 빠른 속도로 수행되었다. 또한 비 예측성 값을 순음지수로 변화 시, 고 주파수 영역의 순음지수 값의 최적화로 연산처리 속도가 증가하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.167-176
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• 2005

본 논문에서는 멀티미디어 알고리즘이 갖는 처리단위 및 분포 특성을 활용하여 저전력 효과를 극대화 할 수 있는 새로운 형태의 Microscopic DVS(Dynmic Voltage Scaling) 기법을 제시하였고, MPEG 오디오 및 비디오를 대상으로 저전력을 위한 알고리즘 최적화 기법을 제시하였다. 통상적으로 긴 task 단위로 반영되는 macroscopic한 분포특성에 기반하여 저전력 제어가 이루어지는 기존의 DVS 기법과는 달리, 본 연구에서는 수십 밀리초(msec) 내외의 짧은 멀티미디어 신호 실시간 처리 단위, 즉 프레임 단위로 DVS 전력 제어를 수행하는 기법을 제시하고 이를 Microscopic DVS 기술이라 칭하였다. 특히 본 연구에서 제시한 microscopic DVS 기법은 멀티미디어 프레임별 연산량에 따라 단순히 전압-주파수를 가변 시켜주는 개념뿐만이 아니라, microscopic DVS에 의한 전력 절감 효과를 극대화 시킬 수 있도록 프레임별 연산량의 평균과 분산에 자유도를 확대 허용하는, 멀티미디어 알고리즘 자체에 대한 새로운 형태의 최적화 개념까지를 포함하였다. 제안한 전력절감기법의 타당성 검증을 위해 MPEG-2 video decoder와 MPEG-2 AAC audio encoder를 ARM9 processor 상에서 본 과제에서 제시한 전력절감기법을 적용하여 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 video decoder의 경우 50$\%$, audio encoder의 경우 30$\%$ 정도의 전력 절감 효율을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제21권3호
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• pp.237-244
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• 2002

본 논문에서는 MPEG-4 VM (Moving Picture Expert Group-4 Verification Model) 소스를 이용하여 일반오디오(GA: General Audio) AAC (Advanced Audio Coding)의 부호화기의 최적화 및 개인 정보 단말기 (PDA: Personal Digital Assistant)용 복호화기 설계에 대하여 언급하였다. 일반오디오의 최적화를 위하여 먼저 C코드를 프로파일하고 그 결과를 토대로 최적화 대상함수를 선정하여 최적화를 수행하였다. 윈도우 98환경의 Intel Pentium III 600 MHz에서 부가적인 부호화 옵션을 사용하였을 때의 부호화시간은 입력 샘플의 약 20배의 시간이 소요되었고, 옵션을 사용하지 않을 때 약 10배 정도 소요되었다. 복호화기는 개인 정보 단말기에서 약 17초 샘플에 대하여 35초 이상 걸리는 것을 확인하였다. 일련의 최적화 과정을 통하여 약 50% 정도의 부호화 시간 단축과 개인 정보 단말기에서의 실시간 복호화를 실현하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권1호
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• pp.54-58
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• 2007

A real-time frame-layer rate control algorithm with a token bucket traffic shaper is proposed for distortion variation minimization. The proposed rate control method uses a non-iterative optimization method for low computational complexity, and performs bit allocation at the frame level to minimize the average distortion over an entire sequence as well as variations in distortion between frames. The proposed algorithm does not produce time delay from encoding, and is suitable for real-time low-complexity video encoder. Experimental results indicate that the proposed control method provides better visual and PSNR performances than the existing rate control method.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.175-178
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• 2003

최근에 표준화가 완료된 차세대 비디오 코딩 표준인 H.264 는 적은 비트율에서 높은 품질의 비디오 압축을 목표로 하기 때문에, H.263+ 및 MPEG-2/4 와 같은 이전의 표준들보다 훨씬 더 많은 연산을 필요로 한다. 본 논문은 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 명령어를 가지는 범용 프로세서(예를 들면, 펜티엄 4)에서 H.264 S/W 인코더의 속도 최적화를 위한 알고리듬 및 구현 기술을 제안한다. 화질 저하 없이 RDO (Rate Distortion Optimization) 의 속도를 높일 수 있는 효율적인 모드 검색 건너뛰기 알고리듬을 제안하고, SIMD 명령어를 이용하여 1/4 화소 보간, SAD(Sum of Absolute Difference), SATD(Sum of Absolute Transformed Difference), SSD (Sum of Squared Difference) 등의 개별 루틴의 속도를 최적화한다. 일련의 최적화 후에 인코더는 화질 저하 없이 H.264 레퍼런스 인코더보다 평균 3배 정도의 속도 향상이 이루어진다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권3호
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• pp.221-230
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• 2015

Rateless codes have been shown to be able to provide greater flexibility and efficiency than fixed-rate codes for multicast applications. In the following, we optimize rateless codes for unequal error protection (UEP) for multimedia multicasting to a set of heterogeneous users. The proposed designs have the objectives of providing either guaranteed or best-effort quality of service (QoS). A randomly interleaved rateless encoder is proposed whereby users only need to decode symbols up to their own QoS level. The proposed coder is optimized based on measured transmission properties of standardized raptor codes over wireless channels. It is shown that a guaranteed QoS problem formulation can be transformed into a convex optimization problem, yielding a globally optimal solution. Numerical results demonstrate that the proposed optimized random interleaved UEP rateless coder's performance compares favorably with that of other recently proposed UEP rateless codes.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.291-292
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• 2006

This paper presents rate-distortion optimization that is considered sequence statistics(complexity) to choose the best macroblock mode decision in H.264. In previous work, Lagrange multiplier is derived by the function of constant value 0.85 and QP so that is not the proper Lagrange multilplier for any image sequence. The proposed algorithm solves the problem by changing constant value 0.85 into adaptive value which is influenced by image complexity, and by reducing the encoder complexity to estimate the image statistics with the multiplication of transformed, quantized rate and distortion. Proposed algorithm is achieved the bit-rate saving up to 5% better than previous method.

• 로봇학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.58-67
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• 2022

In this paper, we propose an approach resolving inaccuracy of the low-cost redundant manipulator workspace with low encoder and low stiffness. When the manipulators are manufactured with low-cost encoders and low-cost links, the robots can run into workspace inaccuracy issues. Furthermore, trajectory generation based on conventional forward/inverse kinematics without taking into account inaccuracy issues will introduce the risk of end-effector fluctuations. Hence, we propose an optimization for the trajectory generation method based on the DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) algorithm for the low-cost redundant manipulators reaching the target position in Euclidean space. We designed the DDPG algorithm minimizing the distance along with the jacobian condition number. The training environment is selected with an error rate of randomly generated joint spaces in a simulator that implemented real-world physics, the test environment is a real robotic experiment and demonstrated our approach.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권2호
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• pp.188-196
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• 2022

Recently, neural architecture search (NAS) has received increasing attention as it can replace human experts in designing the architecture of neural networks for different tasks and has achieved remarkable results in many challenging tasks. In this study, a path-based computation neural architecture encoder (PCE) was proposed. Our PCE first encodes the computation of information on each path in a neural network, and then aggregates the encodings on all paths together through an attention mechanism, simulating the process of information computation along paths in a neural network and encoding the computation on the neural network instead of the structure of the graph, which is more consistent with the computational properties of neural networks. We performed an extensive comparison with eight encoding methods on two commonly used NAS search spaces (NAS-Bench-101 and NAS-Bench-201), which included a comparison of the predictive capabilities of performance predictors and search capabilities based on two search strategies (reinforcement learning-based and Bayesian optimization-based) when equipped with different encoders. Experimental evaluation shows that PCE is an efficient encoding method that effectively ranks and predicts neural architecture performance, thereby improving the search efficiency of neural architectures.