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Advanced SIMD를 이용한 화면 간 예측 고속화방법
김완수,이재흥,Kim, Wan-Su,Lee, Jae-Heung 한국전기전자학회 2012 전기전자학회논문지 Vol.16 No.4
본 논문에서는 ARM Cortex-A9 듀얼코어 플랫폼에서 지원하는 병렬처리 기법 중 하나인 Advanced SIMD기반의 NEON을 적용한 H.264/AVC 고속화 움직임추정 방법론을 연구하였다. 다양한 움직임추정 방법 중 하나인 전역탐색기법에 NEON을 적용하여 각 매크로블록의 SAD 연산횟수를 1/4 감소시켰다. 해당 매크로블록의 픽셀 값들을 8개의 16bit NEON 레지스터에 할당하였고, NEON에서 지원하는 Intrinsic 함수를 사용하여 동시에 128bit 연산을 수행하였다. 이러한 방법으로 계산된 SAD 값들 중 최소 SAD 값을 가지고 정확한 모션벡터를 선정했다. 그 결과 영상의 크기 및 매크로블록의 크기에 따라 성능이 평균 30% 이상 향상되는 효과를 검증하였다. An H.264/AVC fast motion estimation methodology is presented in this paper. Advanced SIMD based NEON which is one of the parallel processing methods is supported under the ARM Cortex-A9 dual-core platform. NEON is applied to a full search technique with one of the various motion estimation methods and SAD operation count of each macroblock is reduced to 1/4. Pixel values of the corresponding macroblock are assigned to eight 16-bit NEON registers and Intrinsic function in NEON architecture carried out 128 bits arithmetic operations at the same time. In this way, the exact motion vector with the minimum SAD value among the calculated SAD values can be designated. Experimental results show that performance gets improved 30% above average in accordance with the size of image and macroblock.
유전자 알고리즘 기반 최적 다항식 뉴럴네트워크 연구 및 비선형 공정으로의 응용
김완수(Wan-Su Kim),이인태(In-Tae Lee),오성권(Sung-Kwun Oh),김현기(Hyun-Ki Kim) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.7
본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(l차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PNN 모델은 다음의 파라미터들-즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈 발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다. In this paper, we propose Genetic Algorithms(GAs)-based Optimized Polynomial Neural Networks(PNN). The proposed algorithm is based on Group Method of Data Handling(GMDH) method and its structure is similar to feedforward Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional neural networks and can be generated in a dynamic manner. As each node of PNN structure, we use several types of high-order polynomial such as linear, quadratic and modified quadratic, and it is connected as various kinds of multi-variable inputs. The conventional PNN depends on the experience of a designer that select the number of input variables, input variable and polynomial type. Therefore it is very difficult to organize optimized network. The proposed algorithm leads to identify and select the number of input variables, input variable and polynomial type by using Genetic Algorithms(GAs). The aggregate performance index with weighting factor is proposed as well. The study is illustrated with the NOx emission process data of gas turbine power plant for application to nonlinear process. In the sequel the proposed model shows not only superb predictability but also high accuracy in comparison to the existing intelligent models.
Advanced SIMD를 이용한 움직임 추정 최적화 방법
김완수 ( Wan-su Kim ),이재흥 ( Jae-heung Lee ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.2
최근 CPU의 코어 클럭을 높이는 대신 동일한 클럭의 코어 수를 늘림으로써 성능을 향상시키고 전력소모도 줄이는 멀티코어가 등장하고 있다. 이러한 멀티코어 플랫폼의 등장으로 인해 해당 코어들의 자원을 효율적으로 사용하여 동시에 처리하는 병렬처리 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 병렬처리 기법의 종류 중 하나인 Advanced SIMD기반의 NEON을 적용한 고속화 ME방법론을 연구 및 제안하였다. 최소화 SAD를 구하고 정확한 모션벡터를 선정하기 위해 다양한 ME 방법 중 전역탐색기법을 NEON에 적용하여 동시에 128비트씩 연산을 수행하였다. 그 결과 영상의 크기에 따라 계산 성능이 최대 60% 이상 향상되는 효과를 검증하였다.
하이브리드 발수제를 혼입한 모르타르의 역학적 특성 및 흡수량
김완수 ( Kim Wan-su ),이한승 ( Lee Han-seung ) 한국건축시공학회 2020 한국건축시공학회 학술발표대회 논문집 Vol.20 No.1
Research is underway to incorporate water-repellent agents inside mortars to improve the durability of concrete. Therefore, in this study, the mechanical properties and absorption rate were evaluated by adding a hybrid water repellent in which a liquid and a solid were mixed at a constant ratio.As a result of the experiment, the compressive strength of the mortar added with the hybrid water repellent showed a strength reduction of about 5% than the compressive strength of the OPC, and the overall water absorption was lower than that of the water repellent used alone.