• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1892-1897
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• 2012

본 논문은 DVB-S2 기반 고속 LDPC 복호를 하기 위한 효율적인 CNU(Check Node Update) 계산방식에 대해 분석하였다. LDPC의 복호 속도는 CNU 계산 과정에 의존한다. 기존의 CNU 계산방식에서 LUT를 고려한 SP(Sum-Product)방식은 속도가 늦어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 SC-NMS(Self-Corrected Normalized Min-Sum) 방식을 제안한다. LUT 연산을 제거한 MS(Min-Sum) 방식에 정규화 계수 '${\alpha}$'를 곱하는 Normalized Min-Sum(NMS) 방식은 MP 방식보다 성능은 약간 감소하지만 critical path를 없애고 클럭 주기를 줄일 수 있어 구현에 있어서 고속화를 위한 효율적인 CNU 계산방식이다. 또한, 복호과정에서 반복 시 이전 반복에서의 엣지 값과 현재 반복에서의 엣지 값을 비교하여 부호가 바뀌면 신뢰성이 없음을 간주하여 현재 엣지에 "0"을 할당하는 SC(Self-Corrected) 방식을 연구하였다. SC-NMS 방식을 적용하여 시뮬레이션 한 결과, SC-NMS 방식은 SP 방식에 비해 0.1dB의 성능열화를 보였지만, 계산의 복잡도와 복호 속도를 고려했을 때, SC-NMS 방식이 최적의 CNU 계산 방식이라는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.36-47
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• 2020

향상된 신뢰-전파 기반 알고리즘인 정규화 최소-합 알고리즘 혹은 오프셋 최소-합 알고리즘은 낮은 연산복잡도와 높은 복호 성능을 보여 LDPC(Low-Density Parity-Check) 부호의 복호에 널리 이용되고 있다. 그러나, 이 알고리즘들은 적절한 정규화 계수와 오프셋 계수가 이용되어야만 높은 복호 성능을 갖는다. 최근 제안된 CMD(Check Node Message Distribution) 차트와 최소자승법을 이용하여 정규화 계수를 찾는 방법은 기존의 계수 도출 방법보다 계산량이 적을 뿐 아니라 각 반복 복호마다 최적의 정규화 계수를 도출할 수 있기 때문에 복호 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 이 방법을 응용하여 정규화와 오프셋이 조합된 최소-합 알고리즘의 보정 계수 조합의 도출을 위한 알고리즘을 제안하고자 한다. 차세대 방송 통신 표준인 ATSC 3.0용 LDPC 부호의 컴퓨터 모의실험은 제안한 알고리즘을 통해 도출된 보정 계수 조합을 사용하였을 때 타 복호 알고리즘보다 월등히 높은 복호 성능을 가지는 것을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.229-232
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• 2012

본 논문에서는 Improved Normalized Min-Sum(INMS) 복호 알고리듬을 적용한 LDPC 복호기의 복호성능 및 복호 수렴속도를 고정소수점 Matlab 모델링과 시뮬레이션을 통해 분석한 후, Verilog-HDL로 하드웨어를 설계하였다. 설계된 LDPC 복호기는 IEEE 802.16e 모바일 WiMAX 표준의 19가지 블록길이(576~2304)에 따른 6가지 부호율(1/2, 2/3A, 2/3B, 3/4A, 3/4B, 5/6)을 지원한다. 하드웨어 복잡도를 고려하여 layered 복호방식의 블록-시리얼(부분병렬) 구조로 설계하였으며, SM(sign-magnitude) 수체계 연산을 기반으로 하는 DFU(Decoding Function Unit)를 적용하여 면적을 최소화하였다. 기존의 DFU에 적용된 min-sum 복호 알고리듬 보다 복호성능이 좋은 INMS 복호 알고리듬을 적용함으로써 LLR 비트 수를 1-비트 감소시켜 하드웨어를 최적화시켰다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1248-1255
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• 2012

본 논문에서는 DVB-S2에 제시된 LDPC 복P호기에 대하여 효율적인 알고리즘을 제안하고 고속화 하여, 이에 따른 FPGA구현 결과를 제시하였다. 고속 LDPC 복호기를 구현하기 위해서는 알고리즘 측면과 구현 측면에서 여러 가지 문제점이 있다. 알고리즘 측면에서는 첫째, LDPC 부호화 방식은 큰 블록 사이즈 및 많은 반복 횟수를 요구하므로 복호 속도를 높이기 위해서는 동일한 성능을 유지하면서 반복 횟수를 줄일 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 체크 노드를 기반으로 하여 복호화 과정을 거치는 horizontal shuffle scheduling(HSS) 알고리즘을 적용하여 기존의 반복 횟수를 줄일 수 있는 방안을 연구 하였다. 구현 측면에서 복호 속도를 높이기 위해서는 데이터의 많은 병렬 처리가 필요하다. 이러한 병렬 처리에 의해 노드 업데이트 연산 역시 병렬 처리가 가능하다. Check Node Update의 경우 look up table(LUT)이 필요하다. 이는 critical path의 주요 원인이 되는 부분으로 LUT 연산을 하지 않고 성능 열화를 최소화 하는 self-correction normalized min sum(SC-NMS) 연산 방식을 제안하였고, 최적의CNU 연산 방식에 따른 복호기 구조를 제안하고 FPGA 구현 결과, 복호 속도가 약 40 % 개선됨을 알 수 있다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권3호
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• pp.1262-1270
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• 2017

Among various decoding algorithms of low-density parity-check (LDPC) codes, the min-sum (MS) algorithm and its modified algorithms are widely adopted because of their computational simplicity compared to the sum-product (SP) algorithm with slight loss of decoding performance. In the MS algorithm, the magnitude of the output message from a check node (CN) processing unit is decided by either the smallest or the next smallest input message which are denoted as min1 and min2, respectively. It has been shown that multiplying a scaling factor to the output of CN message will improve the decoding performance. Further, Zhong et al. have shown that multiplying different scaling factors (called a 2-dimensional scaling) to min1 and min2 much increases the performance of the LDPC decoder. In this paper, the simplified 2-dimensional scaled (S2DS) MS algorithm is proposed. In the proposed algorithm, we figure out a pair of the most efficient scaling factors which multiplications can be replaced with combinations of addition and shift operations. Furthermore, one scaling operation is approximated by the difference between min1 and min2. The simulation results show that S2DS achieves the error correcting performance which is close to or outperforms the SP algorithm regardless of coding rates, and its computational complexity is the lowest comparing to modified versions of MS algorithms.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권2호
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• pp.140-145
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• 2013

본 논문은 위성방송 전송 규격인 DVB-S2의 기반 채널 부호로 사용되는 LDPC를 고속 복호를 위해 HSS(Horizontal Shuffle Scheduling) 방식을 기반으로 고속 복호기 구조를 연구하였다. 첫째로 HSS방식에서 발생하는 메모리 충돌을 극복하는 방식을 제시한다. 둘째로 고속 복호를 위해 LUT(Look Up Table)을 이용하는 Sum-Product 알로리즘 대신 min값에서 scaling factor를 곱하는 Normalized Min-Sum 알고리즘을 사용하였으며, 성능 향상을 위해 check node에서 bit node로 입력되는 값의 부호를 확인하여 신뢰성 없는 값을 삭제하는 Self-Correct 방식을 제시하여 sum-product 방식에서 발생하는 bottle neck 현상을 하였다. 마지막으로 고속화를 위한 효율적인 메모리 구조를 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.876-884
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• 2014

본 논문에서는 개선된 정규화 최소합(improved normalized min-sum) 복호 알고리듬을 적용한 LDPC 복호기를 설계하였다. 설계된 LDPC 복호기는 IEEE 802.16e 모바일 WiMAX 표준의 19가지 블록길이(576~2304)에 따른 6가지 부호율(1/2, 2/3A, 2/3B, 3/4A, 3/4B, 5/6)과 IEEE 802.11n 무선 랜 표준의 3가지 블록길이(648, 1296, 1944)에 따른 4가지 부호율(1/2, 2/3, 3/4, 5/6)을 지원한다. INMS 복호 알고리듬과 SM(sign-magnitude) 수체계 연산을 기반으로 하는 DFU(decoding function unit)을 구현하여 하드웨어 복잡도와 복호 성능을 최적화시켰다. 설계된 LDPC 복호기는 0.18-${\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리를 이용하여 100 MHz 동작 주파수로 합성한 결과, 284,409 게이트와 62,976 비트의 메모리로 구현되었으며, FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. 1.8V 전원전압에서 100 MHz로 동작 가능할 것으로 평가되며, 부호율과 블록길이에 따라 약 82~218 Mbps의 성능을 가질 것으로 예상된다.

• 한국측량학회지
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• 제31권1호
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• pp.49-55
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• 2013

데이터마이닝과 바이오인식 분야의 판별모델의 성능평가 방법을 이종의 공간 데이터 셋의 매칭에 적용함으로써 좋은 매칭결과를 보이는 판별모델을 도출하고자 한다. 이를 위하여 매칭 기준별 매칭 후보객체 쌍의 거리 값을 구하고, 이들 거리 값을 Min-Max 방법과 Tanh 방법으로 정규화하여 유사도를 산출한다. 산출된 유사도를 CRITIC 방법, Matcher Weighting 방법 그리고 Simple Sum 방법으로 결합하여 형상유사도를 도출하는 판별모델을 적용하였다. 각 판별모델을 PR곡선과 AUC-PR로 평가한 결과, Tanh 정규화와 Simple Sum 방법을 적용한 판별모델의 AUC-PR이 0.893으로 가장 높게 나타났다. 따라서 이종의 공간 데이터 셋의 매칭을 위해서는 Tanh 정규화를 이용하여 각 매칭기준별 유사도를 산출하고 Simple Sum 방법으로 형상유사도를 구하는 판별모델이 적합한 것으로 사료된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권2호
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• pp.305-319
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• 2019

The prediction of the sum of container is very important in the field of container transport. Many influencing factors can affect the prediction results. These factors are usually composed of many variables, whose composition is often very complex. In this paper, we use gray relational analysis to set up a proper forecast index system for the prediction of the sum of containers in foreign trade. To address the issue of the low accuracy of the traditional prediction models and the problem of the difficulty of fully considering all the factors and other issues, this paper puts forward a prediction model which is combined with a back-propagation (BP) neural networks and the support vector machine (SVM). First, it gives the prediction with the data normalized by the BP neural network and generates a preliminary forecast data. Second, it employs SVM for the residual correction calculation for the results based on the preliminary data. The results of practical examples show that the overall relative error of the combined prediction model is no more than 1.5%, which is less than the relative error of the single prediction models. It is hoped that the research can provide a useful reference for the prediction of the sum of container and related studies.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.322-325
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• 2011

스테레오 비전 시스템에서 전통적인 매칭 알고리즘으로 SAD(Sum of Absolute Differences), SSD(Sum of Squared Differences), NCC(Normalized Cross Correlation) 등 다양한 알고리즘이 존재한다. 그러나 하드웨어로 실시간 처리를 위한 시스템을 구현하기 위해서는 리소스가 한정 되어있다는 제약 때문에 많은 연구에서 SAD 혹은 RT(Rank Transform), CT(Census Transform)를 많이 사용하게 된다. FPGA 내부에는 BRAM(Block RAM)과 MAC(multiply-accumulator)인 DSP슬라이스가 이미 존재한다. 본 논문에서는 BRAM과 DSP로직을 활용해서 전통적인 매칭 알고리즘 중에서 연산기 사용이 가장 많은 NCC를 FPGA로 실시간 처리 가능한 하드웨어 구조를 제안한다.