• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.190-192
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• 2004

In this paper, we propose a low bit-rate embedded video compression scheme with 3-D block partition coding in the wavelet domain. The proposed video compression scheme includes multi-level 3-dimensional dyadic wavelet decomposition, raster scanning within each subband, formation of block, 3-D partitioning of block, and adaptive arithmetic entropy coding. Although the proposed video compression scheme is quit simple, it produces bit-stream with good features, including SNR scalability from the embedded nature. Experimental results demonstrate that the proposed video compression scheme is quit competitive to other good wavelet-based video coders in the literature.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.94-102
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• 2011

JPEG2000 시스템에서 요구하는 메모리의 크기와 대역폭을 감소시키기 위하여 본 논문은 약간의 화질 손실이 있는 새로운 임베디드 압축(Embedded Compression) 알고리즘을 제안한다. 또한, 메모리 내의 압축된 데이터에 임의 접근성(Random Accessibility)과 짧은 지연 시간(Latency)을 보장하기 위해서 매우 단순하면서도 효율적인 하다마드(Hadamard) 변환 기반의 부호화 방식을 제안한다. JPEG2000 표준안의 알고리즘에 변경을 주지 않고, 제안한 EC 알고리즘을 통해 LL 임시 메모리의 크기와 코드블록 메모리의 크기를 약 2 배로 줄이며, 약 52~73%의 메모리 대역폭을 감소시킬 수 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.133-141
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• 2022

This paper introduces model compression algorithms which make a deep neural network smaller and faster for embedded systems. The model compression algorithms can be largely categorized into pruning, quantization and knowledge distillation. In this study, gradual pruning, quantization aware training, and knowledge distillation which learns the activation boundary in the hidden layer of the teacher neural network are integrated. As a large deep neural network is compressed and accelerated by these algorithms, embedded computing boards can run the deep neural network much faster with less memory usage while preserving the reasonable accuracy. To evaluate the performance of the compressed neural networks, we evaluate the size, latency and accuracy of the deep neural network, DenseNet201, for image classification with CIFAR-10 dataset on the NVIDIA Jetson Xavier.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권4호
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• pp.405-412
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• 2002

임베디드 시스템은 일반 PC(Personal Computer)나 워크스테이션에 비해 느린 CPU와 작은 메모리 공간을 사용하고 있다. 따라서 임베디드 운영체제는 제한된 자원을 효과적으로 사용하도록 설계되어져야 한다. 그런데 임베디드 리눅스의 가상 메모리 관리 기법에서 페이지 폴트가 발생할 경우 스왑 디바이스로 페이지를 이동하는 과정에서 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 가상 메모리 기법의 효율성을 놀이며 메모리 공간의 효율성을 향상시킬 수 있는 가상 메모리 압축 기법을 구현하였다. 가상 메모리 압축 기법은 임베디드 리눅스의 가상 메모리 관리 기법에서 스왑핑이 발생할 경우 스왑 디바이스로 이동하는 페이지들을 압축하여 이동시킴으로서 스왑핑에서 발생하는 성능저하를 감소시키며, 압축된 스왑 디바이스의 운영으로 메모리의 공간 효율성을 높인 수 있다. 또한 본 논문에서는 메모리 내의 소량의 데이터 압축에 적합한 알고리즘을 고안하여, 압축률의 효율성과 시스템 성능을 향상시키고자 하였다.

• Advances in nano research
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• 제9권2호
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• pp.69-82
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• 2020

In this paper, a new explicit analytical formula is derived for the critical buckling load of Double Walled Carbon Nanotubes (DWCNTs) embedded in Winkler elastic medium without taking into account the effects of the nonlocal parameter, which indicates the effects of the surrounding elastic matrix combined with the intertube Van der Waals (VdW) forces. Furthermore, we present a model which predicts that the critical axial buckling load embedded in Winkler, Pasternak or Kerr elastic medium under axial compression using the nonlocal Donnell shell theory, this model takes into account the effects of internal small length scale and the VdW interactions between the inner and outer nanotubes. The present model predicts that the critical axial buckling load of embedded DWCNTs is greater than that without medium under identical conditions and parameters. We can conclude that the embedded DWCNTs are less susceptible to axial buckling than those without medium.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.205-214
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• 2020

With the recent development of hardware and software technology, interest in the development of wearable devices is increasing. In particular, wearable devices require algorithms suitable for low-power and low-capacity embedded devices. Among them, there is an increasing demand for a signal compression algorithm that reduces communication overhead, in order to increase the efficiency of storage and transmission of electrocardiogram (ECG) signals requiring long-time measurement. Because normal beats occupy most of the signal with similar shapes, a high rate of signal compression is possible if normal beats are represented by a template. In this paper, we propose an algorithm for determining the normal beat template using the template cluster and Pearson similarity. Also, the template is expressed effectively as a few vertices through linear approximation algorithm. In experiment of Datum 234 of MIT-BIH arrhythmia database (MIT-BIH ADB) provided by Physionet, a compression ratio was 33.44:1, and an average distribution of root mean square error (RMSE) was 1.55%.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권5호
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• pp.269-274
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• 2008

최근 임베디드 시스템의 고성능화에 따라 고해상도의 디스플레이를 채용하고 대용량 멀티미디어 데이터응용 등 다기능을 갖춘 임베디드 프로세서가 다수 발표되고 있다. 이러한 응용 중 실시간 오디오 스트리밍 같은 시간 제한적 응용을 다루어야 하는 모바일 시스템의 경우, 전력, 메모리 용량등 여러 자원이 부족한 상황에 놓이게 된다. 본 논문은 스크래치 패드 메모리에 대하여 활용도를 높이고 저전력을 구현하기 위하여 압축 기법을 스크래치 패드 메모리의 데이터 영역에 구현하였다. 무선 통신과 실시간 오디오 스트리밍에 사용하는 GDM1202 프로세서에 제안한 방법을 구현하여 측정한 결과, 압축으로 얻어진 스크래치 패드의 영역에 코드와 데이터를 추가하여 할당함으로써 13.3% 에너지 절감을 얻을 수 있었으며, 기존의 방법과 동등한 프로그램 수행 성능을 나타냈다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.83-90
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• 2002

본 연구에서는 영상데이터의 효율적인 압축과 전송을 위하여 EZW(embedded Zerotree wavelet)의 개선된 방안을 제안하였다 즉, 하위의 비중요계수들을 중요계수의 종속부호화에 사용함으로써 부호화 효율을 높였으며, 계수를 검색할 때 하위검색으로 미리 부호화하여 부호화시간을 단축하였다. 제안된 알고리즘은 상응하는 아키텍쳐로 설계하였으며, 이의 시뮬레이션을 기존의 EZW방법과 비교한 결과, 약 1dB정도의 PSNR 성능의 개선이 있음을 확인하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.157-162
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• 2012

In this paper, we propose a flight data storing system for effective data processing. Since the flight data contains critical information and their sizes are vast, encryption and compression would be needed to manage the flight data in effect. And we implemented the flight data storing system using an embedded board with DSP based on DPCM compression and AES encryption. Especially, we applied the reordering technique to advance the security function. From the simulations for two type data of voice and avionics, we found the developed system is well performed.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-7
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• 2023

In this paper, we implement a lossless compression technique for time-series data generated by IoT (Internet of Things) devices to reduce the disk spaces. The proposed compression technique reduces the size of the encoded data by selectively applying CNN (Convolutional Neural Networks) or Delta encoding depending on the situation in the Forecasting algorithm that performs prediction on time series data. In addition, the proposed technique sequentially performs zigzag encoding, splitting, and bit packing to increase the compression ratio. We showed that the proposed compression method has a compression ratio of up to 1.60 for the original data.