• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권7호
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• pp.53-61
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• 2004

본 논문에서는 고속의 곱셈-누적 연산을 수행할 수 있는 새로운 MAC(Multiplier- Accumulator)의 구조를 제안하였다. 부분 곱의 생성을 위해서 1의 보수 기반의 고속 Booth 알고리즘(Modified Booth Algorithm, MBA)를 이용하였고 다수의 부분 곱을 더하기 위해서 CSA(Carry Save Adder)를 이용하였다. 부분 곱을 더하는 과정에서 Booth 인코딩 시 이용한 1의 보수 체계를 2의 보수 체계로 보상하고 이전 합과 캐리를 누적하는 연산을 수행하여 고속의 누적 연산이 가능한 구조를 제안한다. 또한 부분 곱의 덧셈에서 하위 비트들을 2 비트 CLA(Carry Look-ahead Adder)를 이용하여 연산함으로써 최종 덧셈기의 입력 비트수를 줄임으로써 전체적인 임계경로를 감소시켰다. 제안된 MAC을 JPEG2000을 위한 DWT (Discrete Wavelet Transform) 필터링 연산에 적용하여 고속의 디지털 신호처리가 가능함을 보였고 기존의 연구와 비교하여 향상된 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권6호
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• pp.799-812
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• 2001

데이터 교환을 위한 표준 형식으로 XML 활용 증가에 따라 데이터베이스 분야에서 XML 처리의 중요성이 증가하고있다. 현재까지 XML 데이터모델과 정규표현 질의 같은 복잡한 질의처리를 위한 XML대수에 관한 연구가 수행되고 있지만 미디에이터 시스템처럼 XML질의 처리 시 기능이 제한적이다. 따라서 이 논문에서는 반 구조데이터 모델을 확장한 방향 그래프 기반 XML 모델을 설계하고 XML 질의를 위한 XML 대수 연산을 정의하며 그 구현기법을 제시한다. XML 대수 연산 구현을 위해 물리적 저장소인 RDBMS를 접근하기 위한 접근 메소드와 패스 인덱스를 이용하여 알고리즘을 구현한다. 아울러 제안 알고리즘의 효율성을 보이기 위하여 반 구조 특성을 가지는 EST유전체 서열에 대한 XML 문서를 대상으로 성능을 평가한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.671-680
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• 1998

화상 회의, 원격 진료 및 교육 시스템, CSCW 등과 같은 그룹 응용을 지원하기 위해서는 망에 의해서 멀티캐스트 기능이 제공되어야 한다. 멀티캐스트 경로배정의 방법으로는 보통 최단 경로 트리 방식과 최소 비용 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리의 표현에 있어, 일반적인 유전자 알고리즘에서 사용되는 이진 스트링의 개체 표현 대신 트리를 사용하여 개체를 표현하는 방법을 제안함으로써 최적화의 효율을 개선하는 방식을 보여주며, 또한 기존의 경험적 알고리즘과의 비교를 통하여 진화방식에 의한 최적화가 기존의 방법보다 최적해에 더 가까이 수렴할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1845-1852
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• 2008

인터 예측의 핵심 요소는 ME와 MC이다. ME는 SAD(Sum of Absolute Difference)와 같은 정합기준을 사용하는 것뿐만 아니라 비트스트림의 최종 비트수에 따라서 최적의 움직임 벡터를 찾는다. 인터 예측부호화는 고화질의 실시간 비디오 응용에 있어서 언제나 주된 병목을 초래한다. 따라서 실시간 비디오 응용에서는 인터 예측을 수행하는 고속의 전용 하드웨어를 필요로 한다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 움직임 추정기를 연구하였다. 설계된 움직임 추정기는 2-D 시스토릭 배열 기반으로 기본 처리기 요소를 병렬로 연결하여 SAD 값을 빠르게 계산한다. 참조데이터를 상위영역과 하위영역으로 나누어 각각의 연결선을 두고 입력 시퀀스를 조절하여 파이프라인 중지 없이 연속적인 연산을 수행한다. 데이터 재사용 기법을 통하여 메모리 엑세스를 줄였고 특별한 지연 없이 최소의 SAD를 갖는 파티션을 찾아내어 움직임 벡터를 생성하게 하였다. 설계된 움직임 추정기는 가변 블록 크기를 지원하며 하나의 매크로블록의 연산을 하는데 328 사이클이 소요된다. 논문 [6]이 로컬메모리를 사용하는 것과 달리, 본 논문은 로컬메모리를 사용하지 않는다.