• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.561-564
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• 2005

In this paper, we present a new JPEG (Joint Photograph Experts Group) compression architecture which compresses still image into fixed size of bitstream to use restricted system memory efficiently. The size of bitstream is determined by the complexity of image and the quantization table. But the quantization table is set in advance the complexity of image is the essential factor. Therefore the size of bitstream for high complexity image is large and the size for low complexity image is small. This means that the management of restricted system memory is difficult. The proposed JPEG encoder estimates the size of bitstream using the correlation between consecutive frames and selects the quantization table suited to the complexity of image. This makes efficient use of system memory.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제51권4호
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• pp.180-186
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• 2002

This paper describes on the development of power detection system with one-chip microcontroller. The designed system is composed of power detection circuits and analyzing software. The system detects, 3-phases voltage, 3-phases current, external temperature, leakage current and stores in flash memory. AT89C52 was used as CPU and AM29F040B was used as memory to store the data. The analysis saftware was developed to detect the cause of the electrical fire incidents. With a data-compression technology, the data can be stored for the 43.5 days in a normal state, four hours and fifteen minutes in emergency state.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.766-768
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• 2003

Selectivity estimation for spatial query is curial in Spatial Database Management Systems(SDBMS). Many works have been performed to estimate accurate selectivity. Although they deal with some problems such as false-count, multi-count arising from properties of spatial dataset, they can not get such effects in little memory space.* Therefore, we need to compress spatial dataset into little memory. In this paper, we propose a new technique called MW Histogram which is able to compress summary data and get reasonable results. Our method is based on two techniques:(a)MinSkew partitioning algorithm which deal with skewed spatial datasets. efficiently (b) Wavelet transformation which compression effect is proven. We evaluate our method via real datasets. The experimental result shows that the MW Histogram has the ability of providing estimates with low relative error and retaining the similar estimates even if memory space is small.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권5호
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• pp.641-646
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• 2003

인터넷에서 IP 패킷 전송은 링크의 전송 속도와 더불어 라우터에서의 패킷 처리 속도에 영향을 받는다. 라우터는 외부 인터페이스에서 입력되는 패킷을 목적지로 보내기 위한 다음 홉을 결정하여 패킷을 전달하는 역할을 수행한다. 이 과정에서 주소 검색은 고성능의 라우터 설계에 중요한 요인이다. 본 논문에서는 트라이 자료 구조 기반의 IP 주소 검색 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해서 경로 압축을 이용한 분할 압축 트라이 구조를 제안한다. 제안된 분할 압축 트라이에서는 IP 주소 프리픽스들을 여러 개의 분할 압축 트라이로 나누어서 하나의 분할된 압축 트라이에서만 검색이 이루어지도록 하여 압축 트라이에서 탐색하는데 드는 시간을 줄이는 방법이다. 분할을 함으로써 늘어나게 되는 메모리의 부담이 적음을 보여준다.

• 열처리공학회지
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• 제15권1호
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• pp.9-15
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• 2002

Deformation behavior of nickel-rich Ti-51.5at.%Ni single crystals was investigated over a wide range of temperatures(77 to 440K) and strain levels(up to 9%) in compression. These alloys combined superior strength with wide range of pseudoelasticity temperature interval(~200K). The slip deformation in [001] orientation did not occur due to the prevailing slip system, and consequently, exhibited pseudoelastic deformation at temperatures ranging from 77 to 283K and 273 to 440K for the solutionized and over-aged cases, respectively. The critical transformation stress levels were in the range of 800 to 1800MPa for the solutionized case, and 200 to 1000MPa for the over-aged case depending on the temperature and specimen orientation. These stress levels are considerably higher compared to these class of alloys having lower Ni contents. The maximum transformation strains, measured from incremental straining experiments in compression, were lower compared to the phenomenological theory with Type II twinning. A compound twinning model depending on the successive austenite(B2) to intermediate phase(R) to martensite(B19') transformation predicts lower transformation strains compared to the Type II twinning case.

• ETRI Journal
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• 제40권4호
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• pp.421-434
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• 2018

The application of deep neural networks (DNNs) to connect the world with cyber physical systems (CPSs) has attracted much attention. However, DNNs require a large amount of memory and computational cost, which hinders their use in the relatively low-end smart devices that are widely used in CPSs. In this paper, we aim to determine whether DNNs can be efficiently deployed and operated in low-end smart devices. To do this, we develop a method to reduce the memory requirement of DNNs and increase the inference speed, while maintaining the performance (for example, accuracy) close to the original level. The parameters of DNNs are decomposed using a hybrid of canonical polyadic-singular value decomposition, approximated using a tensor power method, and fine-tuned by performing iterative one-shot hybrid fine-tuning to recover from a decreased accuracy. In this study, we evaluate our method on frequently used networks. We also present results from extensive experiments on the effects of several fine-tuning methods, the importance of iterative fine-tuning, and decomposition techniques. We demonstrate the effectiveness of the proposed method by deploying compressed networks in smartphones.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권1호
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• pp.44-57
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• 2016

Rectification is used as a preprocessing to reduce the computation complexity of disparity estimation. However, rectification also requires a complex computation. To minimize the computing complexity, rectification using a lookup-table (R-LUT) has been introduced. However, since, the R-LUT consumes large amount of memory, rectification with compressed LUT (R-CLUT) has been introduced. However, the more we reduce the memory consumption, the more we need decoding overhead. Therefore, we need to attain an acceptable trade-off between the size of LUT and decoding overhead. In this paper, we present such a trade-off by adaptively combining simple coding methods, such as differential coding, modified run-length coding (MRLE), and Huffman coding. Differential coding is applied to transform coordinate data into a differential form in order to further improve the coding efficiency along with Huffman coding for better stability and MRLE for better performance. Our experimental results verified that our coding scheme yields high performance with maintaining robustness. Our method showed about ranging from 1 % to 16 % lower average inverse of compression ratio than the existing methods. Moreover, we maintained low latency with tolerable hardware overhead for real-time implementation.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.390-398
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• 1996

본 논문에서는 다층 신경회로망의 일반화 특성을 이용한 새로운 영상 압축 알 고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 벡터 양자화방식을 이용하여 영상을 몇 개의 클래스로 분류하고 이들을 다층 신경회로망으로 학습한다. 이렇게 학습된 다층신경회 로망은 일반화 특성에 의하여 무 학습의 영상에 대해서도 압축과 복원을 수행 한다. 아울러 벡터 양자화방식에 있어서 벡터 양자화 오차와 수신측에서의 메모리를 감소시 킨다. 본 논문에서는 Lena 영상을 학습 영상으로 하여 이를 16개의 클래스로 나누고 각 클래스를 1개의 다층 신경회로망으로 학습하였다. 그리고 학습에 사용된 Lean 영상 및 무 학습 영상들에 대하여 압축과 복원을 수행하여 우수한 화질의 영상이 복원 되어 짐이 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1165-1171
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• 2018

CNN은 객체의 특징을 추출하는 과정에서 많은 계산량과 메모리를 요구하고 있다. 또한 사용자에 의해 네트워크가 고정되어 학습되기 때문에 학습 도중에 네트워크의 형태를 수정할 수 없다는 것과 컴퓨팅 자원이 부족한 모바일 디바이스에서 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 우리는 사전 학습된 가중치 파일에 가지치기 방법을 적용하여 연산량과 메모리 요구량을 줄이고자 한다. 이 방법은 3단계로 이루어져 있다. 먼저, 기존에 학습된 네트워크 파일의 모든 가중치를 각 계층 별로 불러온다. 두 번째로, 각 계층의 가중치에 절댓값을 취한 후 평균을 구한다. 평균을 임계값으로 설정한 뒤, 임계 값 이하 가중치를 제거한다. 마지막으로 가지치기 방법을 적용한 네트워크 파일을 재학습한다. 우리는 LeNet-5와 AlexNet을 대상으로 실험을 하였으며, LeNet-5에서 31x, AlexNet에서 12x의 압축률을 달성 하였다

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.35-42
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• 2000

3차원 텍스춰 매핑은 얇은 종이를 부자연스럽게 물체에 붙이는 것과는 달리 마치 원래의 재료로부터 조각을 한 것과 같은 매우 자연스러운 시각적 효과를 내는 장점이 있다. 하지만 빠른 텍스춰 매핑을 위하여 샘플링을 통하여 생성한 3차원 텍스춰를 실시간 계산을 위하여 메모리에 올리는 것은 일반적으로 텍스춰의 방대한 크기 때문에 실용적이지 못하다. 최근 [11]에서는 실용적인 실시간 3차원 텍스춰 매핑 기법을 제안하였는데 여기서는 웨이블릿에 기반한 압축 기법을 사용하여 메모리 문제를 해결하려 하였다. 이 논문에서는 이러한 압축 기반 실시간 3D 텍스춰 매핑에 사용될 수 있는 또 다른 압축 기법에 대하여 살펴보았다. 특히 벡터양자화 방법과 FXT1 방법을 3차원 텍스춰 압축에 적합하도록 확장을 하고 그 성능을 비교 분석을 하였다.