Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.8
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pp.21-28
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2016
In this paper, we propose a fast small target detection method using multiple filters, and describe system implementation using IPP libraries. To detect small targets in Infra-Red images, it is mandatory that you should apply a filter to eliminate a background and identify the target information. Moreover, by using a suitable algorithm for the environments and characteristics of the target, the filter must remove the background information while maintaining the target information as possible. For this reason, in the proposed method we have detected small targets by applying multi area(spatial) filters in a low luminous environment. In order to apply the multi spatial filters, the computation time can be increased exponentially in case of the sequential operation. To build this algorithm in real-time systems, we have applied IPP library to secure a software optimization and reduce the computation time. As a result of applying real environments, we have confirmed a detection rate more than 90%, also the computation time of the proposed algorithm have been improved about 90% than a typical sequential computation time.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.13
no.3
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pp.317-322
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1989
Effective computational strategies have been proposed in the evaluation of stiffness matrices of rigid-plastic finite element method widely used in simulation of metal forming processes. The stiffness matrices are expressed as the sum of stiffness matrices evaluated by reduced integration and Liu's stabilization matrices which control the occurrence os zero-energy mode due to excessive reduced integration. The proposed method has been applied to the solution of fundamental 3-dimensional problems. The results clarified that the deformed mesh configuration was remarkably stabilized and computation speed attained about 3 times as fast as that of conventional 3-dimensional analyses. Furthermore, computation speed increases by a factor 60 when parallel computation is introduced. This speed has a tendency to increase as the total degree of freedom increases. As a result, this rigid-plastic finite element method enables us to analyze real 3-dimensional forming processes with practically acceptable computation time.
Seo, Yu-Gyung;Baek, Sung-June;Ko, Dae-Young;Park, Jun-Kyu;Park, Aaron
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.12
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pp.8455-8461
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2015
In this paper, we propose new search algorithms using SVD(Singular Value Decomposition) for fast search of Raman spectrum. In the proposed algorithms, small number of the eigen vectors obtained by SVD are chosen in accordance with their respective significance to achieve computation reduction. By introducing pilot test, we exclude large number of data from search and then, we apply partial distance search(PDS) for further computation reduction. We prepared 14,032 kinds of chemical Raman spectrum as the library for comparisons. Experiments were carried out with 7 methods, that is Full Search, PDS, 1DMPS modified MPS for applying to 1-dimensional space data with PDS(1DMPS+PDS), 1DMPS with PDS by using descending sorted variance of data(1DMPS Sort with Variance+PDS), 250-dimensional components of the SVD with PDS(250SVD+PDS) and proposed algorithms, PSP and PSSP. For exact comparison of computations, we compared the number of multiplications and additions required for each method. According to the experiments, PSSP algorithm shows 64.8% computation reduction when compared with 250SVD+PDS while PSP shows 157% computation reduction.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.17
no.3
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pp.425-437
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2017
For efficient hardware (HW) implementation of elliptic curve cryptography (ECC), various sub-modules for the underlying finite field operations should be implemented efficiently. Among these sub-modules, modular inversion (MI) requires the most computation; therefore, its performance might be a dominant factor of the overall performance of an ECC module. To determine the most efficient MI algorithm for an HW ECC module, we implement various classes of MI algorithms and analyze their performance. In contrast to the common belief in previous research, our results show that the right-shift binary inversion (RS) algorithm performs well when implemented in hardware. In addition, we present optimization methods to reduce the area overhead and improve the speed of the RS algorithm. By applying these methods, we propose a new RS-variant that is both fast and compact. The proposed MI module is more than twice as fast as the other two classes of MI: shifting Euclidean (SE) and left-shift binary inversion (LS) algorithms. It consumes only 15% more area and even 5% less area than SE and LS, respectively. Finally, we show that how our new method can be applied to optimize an HW ECC module.
Kim, Hoon;Jeon, Young-Jae;Kim, Jae-Chul;Choi, Do-Hyuk;Chung, Yong-Chul;Choo, Dong-Wook
Proceedings of the KIEE Conference
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2000.07a
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pp.537-540
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2000
The Distribution System consist of many tie-line switches and sectionalizing switches, operated a radial type. When an outage occurs in Distribution System, outage areas are isolated by system switches, has to restored as soon as possible. At this time, system operator have to get a information about network topology for service restoration of outage areas. Therefore, the searching result of restorative topology has to fast computation time and reliable result topology for to restore a electric service to outage areas, equal to optimal switching operation problem. So, the problem can be defined as combinatorial optimization problem. The service restoration problem is so important problem which have outage area minimization, outage loss minimization. Many researcher is applying to the service restoration problem with various techniques. In this paper, advanced Dijkstra algorithm is applied to searching a restoration topology, is so efficient to searching a shortest path in graph type network. Additionally, fuzzy rules and operator are applied to overcome a fuzziness of correlation with input data. The present technique has superior results which are fast computation time and searching results than previous researches, demonstrated by example distribution model system which has 3 feeders, 26 buses. For a application capability to real distribution system, additionally demonstrated by real distribution system of KEPCO(Korea Electric Power Corporation) which has 8 feeders and 140 buses.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.99-108
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2004
In this paper, a new fast detection and clutter rejection method is proposed for CCD-image-based Automatic Target Detection System. For defence application, fast computation is a critical point, thus we concentrated on the ability to detect various targets with simple computation. In training stage, 1D template set is generated by regional vertical projection and K-means clustering, and binary tree structure is adopted to reduce the number of template matching in test stage. We also use adaptive skip-width by Correlation-based Adaptive Predictive Search(CAPS) to further improve the detecting speed. In clutter rejection stage, we obtain Fourier Descriptor coefficients from boundary information, which are useful to rejected clutters.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.2
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pp.193-198
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2009
The H.264/ AVC video coding standard supports the intra prediction with various block sizes for luma component and a 8x8 block size for chroma components. This new feature of H.264/AVC offers a considerably higher improvement in coding efficiency compared to previous compression standards. In order to achieve this, H.264/AVC uses the Rate-distortion optimization (RDO) technique to select the best intra prediction mode for each block size, and it brings about the drastic increase of the computation complexity of H.264 encoder. In this paper, a fast block size decision algorithm is proposed to reduce the computation complexity of the intra prediction in H.264/AVC. The proposed algorithm computes the smoothness based on AC and DC coefficient energy for macroblocks and compares with the nonparametric criteria which is determined by considering information on neighbor blocks already reconstructed, so that deciding the best probable block size for the intra prediction. Also, the use of non-parametric criteria makes the performance of intra-coding not be dependent on types of video sequences. The experimental results show that the proposed algorithm is able to reduce up to 30% of the whole encoding time with a negligible loss in PSNR and bitrates and provides the stable performance regardless types of video sequences.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.1
s.307
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pp.1-8
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2006
This paper presents a fast full search algorithm for motion estimation applicable to multiple reference images. The proposed method is an extended version of the rate constrained successive elimination algorithm (RSEA) for multiple reference frame applications. We will show that motion estimation for the reference images temporally preceding the first reference image can be less intensive in computation compared with that for the first reference image. for computational reduction, we will drive a new condition to lead the smaller number of candidate blocks for the best matched block. Simulation results explain that our method reduces computation complexity although it has the same quality as RSEA.
In edge computing, most procedures, including data collection, data processing, and service provision, are handled at edge nodes and not in the central cloud. This decreases the processing burden on the central cloud, enabling fast responses to end-device service requests in addition to reducing bandwidth consumption. However, edge nodes have restricted computing, storage, and energy resources to support computation-intensive tasks such as processing deep neural network (DNN) inference. In this study, we analyze the effect of models with single and multiple local exits on DNN inference in an edge-computing environment. Our test results show that a single-exit model performs better with respect to the number of local exited samples, inference accuracy, and inference latency than a multi-exit model at all exit points. These results signify that higher accuracy can be achieved with less computation when a single-exit model is adopted. In edge computing infrastructure, it is therefore more efficient to adopt a DNN model with only one or a few exit points to provide a fast and reliable inference service.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.1C
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pp.56-62
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2009
In H.264/AVC, rate distortion optimization algorithm is used to decide the best block mode from various block modes. It improves a bit rate but greatly increases an amount of computation. This paper proposes a fast rate distortion optimization algorithm that omits a rate distortion optimization adaptively by predicting its cost from the cost calculated for motion estimation. The simulation results show that the proposed algorithm, on average, keeps nearly the image quality and the bit rate made by the rate distortion optimization while reduces 69.86% and 69.63% of computation added by it in CIF and QCIF respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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