• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.9
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• pp.1892-1897
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• 2012

In this paper, efficient CNU(Check Node Update) algorithms are analyzed for high speed LDPC decoding in DVB-S2 standard. In aspect to CNU methods, there are some kinds of CNU methods. Among of them, MP (Min Product) method is quite often used in LDPC decoding. However MP needs LUT (Look Up Table) that is critical path in LDPC decoding speed. A new SC-NMS (Self-Corrected Normalized Min-Sum) method is proposed in the paper. NMS needs only normalized scaling factor instead of LUT and compensates the overestimation of MP approximation. In addition, SC method is proposed. It gives a faster convergence toward a decoded codeword. If a message change its sign between two iterations, it is not reliable and to avoid to propagate noisy information, its module is set to 0. The performance of SC-NMS has a little degrade compare to MP by 0.1 dB, however considering computational complexity and decoding speed, SC-NMS algorithm is optimal method for CNU algorithm.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.9 no.4
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• pp.455-464
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• 2012

Due to the recent data explosion, methods which can meet the requirement of large data analysis has been studying. This paper proposes MRIterativeBUC algorithm which enables efficient computation of large data cube by distributed parallel processing with MapReduce framework. MRIterativeBUC algorithm is developed for efficient iterative operation of the BUC method with MapReduce, and overcomes the limitations about the storage size and processing ability caused by large data cube computation. It employs the idea from the iceberg cube which computes only the interesting aspect of analysts and the distributed parallel process of cube computation by partitioning and sorting. Thus, it reduces data emission so that it can reduce network overload, processing amount on each node, and eventually the cube computation cost. The bottom-up cube computation and iterative algorithm using MapReduce, proposed in this paper, can be expanded in various way, and will make full use of many applications.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.20 no.1
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• pp.65-73
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• 2007

In the inverse perturbation method, enormous computational resource was required to obtain reliable results, because all unspecified DOFs were considered as unknown variables. Thus, in the present study, a reduced system method is used to condense the unspecified DOFs by using the specified DOFs, and to improve the computational efficiency as well as the solution accuracy. In most of the conventional reduction methods, transformation errors occur in the transformation matrix between the unspecified DOFs and the specified DOFs. Thus it is hard to obtain reliable and accurate solution of inverse perturbation problems by reduction methods due to the error in the transformation matrix. This numerical trouble is resolved in the present study by adopting iterative improved reduced system(IIRS) as well as by updating the transformation matrix at every step. In this reduction method, system accuracy is related to the selection of the primary DOFs and Iteration time. And both are dependent to each other So, the two level condensation method (TLCS) is selected as Selection method of primary DOFs for increasing accuracy and reducing iteration time. Finally, numerical verification results of the present iterative inverse perturbation method (IIPM) are presented.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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• pp.268-270
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• 2005

전력계통을 계획, 운영, 검토, 해석하는데 있어서 가장 필요한 OPF(Optimal Power Flow)는 현재 다방면에서 새로운 알고리즘과 많은 수리적 방법을 통하여 접근하고 있다. 이들의 기반이 되는 조류계산은 많은 신뢰성들을 얻었지만, 현재 실무자 중심으로 구성되고 직접적으로 적절한 발전배분 상태를 계산하는 부분에서는 일부 한계성이 나타나고 있다. 이에 대해서 계속된 반복계산에 의한 최적의 계통 발전 배분상태에 근접한 값을 제시할 수 있는 프로그램을 PSS/E의 IPLAN을 통하여 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.339-341
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• 1998

다층 퍼셉트론 학습은 학습 데이터의 능동적인 선택 여부에 따라 능동적 학습(Active learning)과 피동적 학습(Passive learning)으로 구분할 수 있다. 기존의 능동적 학습 방법들은 학습 데이터의 중요도를 측정할 수 있는 기준(measure)을 제시하고 이 기준에 따라 학습 데이터를 선택하는 방법을 취하고 있다. 이 방법들은 학습 데이터 선택을 위해 Hessian Approximation과 같은 복잡한 계산이나 학습 데이터를 선택하는 과정에 있어서 데이터의 중요도를 평가하기 위한 반복적인 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 학습 데이터 선택 시 반복적인 계산이 필요하지 않는 비교사 학습을 이용한 능동적 학습 데이터 선택 방법을 제안하고 그 수렴 특성과 일반화 성능을 분석한다. 또한 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 능동적 학습방법보다 간단한 계산만으로 수렴 속도를 향상시키며 일반화에도 뒤떨어지지 않음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.49-52
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• 2006

본 논문은 다시점 카메라로부터 획득된 다시점 영상을 이용하여, 영상내의 모든 화소에 대한 정확한 변이 정보를 획득하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 정합창(measurement window)을 사용하는 화소기반 정합방법을 통해 정확한 변이 추정과 비용 함수 계산시 반복적인 계산을 줄임으로써 전체적인 수행 속도를 향상시킬 수 있다. 정확한 변이 정보를 획득하는데 있어서 가려진 영역이 많은 영향을 미친다. 또한 가려진 영역의 판단 및 처리는 2대의 카메라로는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 평행식으로 구성된 5대 이상의 다시점 카메라로부터 획득된 다시점 영상을 사용함으로써 변이 정보의 신뢰도를 높이고, 가려진 영역을 처리할 수 있다. 또한 비용 함수 계산의 반복성을 이용하여 계산량을 줄임으로써 전체적인 수행시간을 줄인다. 이렇게 획득된 변이 정보는 다시점 영상의 중간시점영상 생성을 위해 사용된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.679-683
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• 2010

본 연구에서는 공간적 변수인 조도계수를 기지의 수위값을 이용하여 최적값을 결정하는 방법에 대해서 검토하고자 한다. 최적화 기법에 의한 조도계수는 기지의 수위값과 수치모의에 의한 결과 값의 전체 오차를 최소화하는 값으로 결정된다. 본 연구에서는 3가지 최적화 기법을 이용하였으며 가상 수로에 대해서 적용하였다. 수위계산은 표준축차법에 의해 수행하였으며 사용된 최적화 기법은 quasi-Newton 방법이다. 1차원 모형은 Matlab을 이용하여 표준축자법으로 구성하였으며 BFGS 기법, L-BFGS 기법, Steepest Gradient Descent 기법 등도 Matlab으로 구성하였다. 표준축차법은 조도계수가 입력되면 기지의 수위값과의 2-norm을 계산하도록 구성하였다. 계산 결과에 의하면 세가 기법 모두 20 23회 정도의 반복계산을 수행하고 값이 수렴되었는데, L-BFGS의 경우에는 정확하게 음수의 조도계수로 수렴하였으며, BFGS기법과 Steepest Gradient 기법의 경우에는 양의 값으로 정확하게 수렴하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.6
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• pp.665-682
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• 2020

This paper introduces numba library in Python, which improves computational efficiency of the provided implemented code written by naive Python language by applying just-in-time (JIT) compilation. To apply just-in-time compilation, the numba only needs to use a decorator on a target Python function. We provide implementation examples with numba for the permutation test and the parameter estimation for Gaussian mixture distribution. We also numerically show the efficiency of numba by comparing the total computation times of the implementation using naive python and the implementation using numba for each application.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.2
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• pp.162-168
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• 2006

This paper presents a high performance CORDIC circuit based on redundant numbers yielding a minimal number of iteration stages. The minimal number of iteration stages reflects the iteration number yielding a smaller computation error than the truncation error. The minimal number of iterations is found n-4 for $n\geq16$, where n is the number of input angle bits. The CORDIC circuit is based on a redundant number system with a constant scale factor The circuit performs sine and cosine calculations with a delay of {5 (n-4)+ 2[$log_{2}n$]}$\DeltaT$.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.125-128
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• 2000

The conventional fractal decoding was required a vast amount computational complexity. Since every range blocks was implemented to IFS(iterated function system). In order to improve this, it has been suggested to that each range block was classified to iterated and non-iterated regions. If IFS region is contractive, then it can be performed a fast decoding. In this paper, a searched region of the domain in the encoding is limited to the range region that is similar with the domain block, and IFS region is a minimum. So, it can be performed a fast decoding by reducing the computational complexity for IFS in fractal image decoding.