(A) quintessence model for the late-time acceleration of the universe

Damdinsuren, Battsetseg Soongsil University 2017 국내석사

In the theory of Brans-Dicke gravity with Higgs field, we derive the low-energy effective theory action to describe the universe. Higgs field h plays a role of a dark matter in the late-time accelerating universe and the Higgs field affect the Brans-Dicke scalar field. We obtain an effective potential of the Brans-Dicke scalar field and represent an equation of state for dark energy by using of Robertson-Walker metric. We find a linear stability condition for the inverse power law effective potential of the scalar field and explain the late-time accelerating universe. The cosmic constant problem is studied by using the potential as the main component of dark energy for the accelerating universe. Study of the effective potential of Brans-Dicke field can be extended to be compared with other nearby quintessence models. Brans-Dicke 중력 이론에서 Higgs field의 간접 영향 아래 low-energy effective theory를 사용하고, 우주 연구를 위한 action를 구한다. Higgs field h의 역할은 dark matter이고, Higgs field의 영향을 Brans-Dicke scalar field로 표현하고 Brans-Dicke scalar field의 effective potential를 구한다. 또한 dark energy를 표현하는 equation of state를 Robertson-Walker 메트맄을 가정하여 구하고, late-time acceleration universe에서 만족하는 linear stability 조건을 구한다. 우주 상수 문제를 풀기 위해서 accelerating universe의 조건을 사용한다. Brans-Dicke scalar field의 effective potential 구한 것을 다른 quintessence model들과 비교 연구한다.

A study on military corruption and corruption perception level: A focus on the empirical analysis of 8th U.S. Army soldiers

Cierpial, Edwin C., Jr Soongsil University (Republic of Korea) 2007 해외공개박사

The purpose of this study is to create a new paradigm in public administration for corruption studies focusing on the corruption perception levels of Soldiers in Eighth United States Army. This study investigated if corruption perception was present in the Army by conducting a random survey of N=561 were distributed, with N=302 completed for a response rate 53%. The study investigated and showed causal links, between corruption perception, job satisfaction, organizational commitment, trust, and reenlistment. Important findings are as follows. First, the creation and validation of a military specific corruption perception index occurred. Second, while 79% of the Soldiers did perceive that the corruption of Fraud, Waste and Abuse is a problem. Third, while 52% of Soldiers did perceive that corruption perception exists in the Eighth United States Army. Fourth, by conducting path analysis, corruption and corruption perception showed to have negative effects upon job satisfaction, organizational commitment, trust and reenlistment. Lastly, a new model was constructed and tested called: Causal Model of Corruption Perception Turnover of Soldiers.

An Empirical Study on Factors Affecting the Adoption of Mobile-Learning : Focus on Vietnamese Universities = 모바일 러닝 도입에 영향을 미치는 요인에 대한 실증 연구 : 베트남 대학을 중심으로

Ngo Tan Vu Khanh Soongsil University 2014 국내박사

Mobile devices with capabilities of internet and applications have strongly increased the favorable of accessing information for university students. This dissertation uses technology acceptance model theory as a theoretical framework to examine the determinants associated with university students’ behavioral intention to use of mobile learning. The acceptance of mobile learning by students in university and educators is important thing to the successful implementation of mobile learning systems therefore it is important to understand the factors that affect student intentions to use mobile learning. This study investigates the use of mobile devices for learning purposes among university students in Vietnam. For this purpose, the research is based on relevant technology acceptance literature and the Technology Acceptance Model (TAM) is proposed to analyze the adoption of mobile devices by Vietnam students for accessing course information, conducting assignments, sharing knowledge, searching the web for download material related to their discipline etc. Employing structural equation modeling (SEM) technology, the model was assessed based on the data collected from 301 participants using a survey questionnaire. The results indicted that offing high-quality contents complying with students’ future targets is key to the success of m-learning in Vietnam. Both theoretical and practical implications are discussed. 이 연구는 베트남 대학생들이 사용하는 교육 목적 모바일 기기에 대하여 조사한다. 이러한 목적으로, 관련된 기술 수용 문헌과 기술 수용 모델(TAM)을 기반으로 베트남 학생들이 각자의 관심분야에 관련된 자료를 다운로드하기 위하여 코스정보 엑세스, 과제 수행, 지식 공유, 웹 검색 등을 사용하는 모바일 기기 채택요인을 분석하여 제안한다. 구조 방정식 모델링 (SEM) 기술을 이용하여, 301명의 참가자로부터 수집 된 설문 데이터를 기반으로 평가하였다. 연구의 결과로서, 학생들의 미래 목표에 도움을 줄 수 있는 고품질의 콘텐츠 제공이 베트남에서의 m-러닝 성공의 핵심이라는 결과가 도출되었다. 이론적 측면과 실증적 측면 양쪽 모두의 관점으로 설명되어 있다.

Activating Prior Knowledge for Listening Comprehension in Chinese College EFL Instruction

Jin, Wen-Fu Graduate School of Soongsil University 2012 국내박사

The purpose of the study is to investigate activating prior knowledge for listening comprehension in Chinese instruction. More recently, discussions about meta-cognitive listening instruction have emphasized the role of learners' meta-cognition in facilitating comprehension. However, in meta-cognitive listening instruction, just previewing texts or listening to familiar topics related to listening text in pre-listening stage may not always secure the facilitation of learners' listening comprehension. Therefore, the present study examined activating prior knowledge in terms of the feedback questions on reading content in pre-listening stage. For this purpose, Chinese EFL learners at B university, aging from 20 to 22 participated in the experiment. They were all from the English department. They were divided into two groups: experimental group and control group. The experimental group was treated by being asked content questions after reading texts, and then given the correct answers to the content questions. The control group, taught by the same teacher, read the same texts, and listened to the same texts the same number of times. However, they were not asked any content questions and did not receive any feedback on correct answers. The effect of activating prior knowledge on listening comprehension was tracked through three tasks (prediction, written recall, listening assessments) and analyzed using Repeated Measure ANOVA, Pearson's Correlation Coefficient, and Regression Analysis. In addition, 380 students at B university completed Meta-cognitive Listening Awareness Questionnaire (MALQ) to make inferences about their overall experience and attitude towards listening comprehension processing. The results of the analyses revealed that, first, the experimental group who had treatment outperformed the control group who had no treatment in prediction, written recall, and listening assessments. Second, with regard to group and level interaction, the intermediate and low-level learners in the experimental group outperformed the intermediate and low-level learners in the control group in written recall and listening assessments. However, there was no statistically significant difference between low-level learners in the experimental group and low-level learners in the control group in the prediction. In addition, although the means of the three tasks of the high-level learners in the experimental group was slightly higher than that of the high-level learners in the control group, results of the pair-wise comparisons did not show any statistically significant differences in prediction, written recall, and listening assessments. Third, with respect to growth in prediction, written recall and listening assessments over the period of the study, the experimental group who had treatment outperformed the control group who had no treatment as time passed. In addition, the intermediate-level learners in the experimental group significantly outperformed the high and low-level learners in the experimental group in the three tasks. Fourth, the results of correlation among prediction, written recall and listening assessments revealed that there was a statistically significant, positive correlation among the three tasks. In addition, the results of regression analysis revealed that prediction and written recall equally influenced listening assessments. Finally, concerning the MALQ by Chinese EFL learners, the learners showed a positive attitude toward items related to the effect of prior knowledge on listening comprehension. To summarize, this study presents evidence that activating prior knowledge through the feedback questions on the reading content could be a significant stage in meta-cognitive instruction to enhance EFL learners' listening comprehension. As a result, these findings of the study support the importance of helping learners make connections between their prior knowledge and the incoming aural input in meta-cognitive listening instruction. 본 연구는 중국 대학교 영어듣기 수업에서의 선행지식 활성화 효과를 분석하였다. 영어듣기에 관한 연구들은 학습자의 선행지식활성화가 듣기이해에 중요한 영향을 미친다고 주장을 해왔다. 그러나 최근 초인지(meta-cognitive) 듣기 수업 연구들이 선행지식 활성을 위한 교수기법을 사용하지만 그 방법이 외국어 수업에서는 효과적으로 사용되지 못하는 한계점이 있다. 사전 듣기 단계에서 단순히 듣기 자료와 유사한 택스트를 읽거나 들려주는 교수기법은 학습자의 사전지식을 활성화시키기에는 미흡하다. 그러므로 외국어 교육에서는 사전지식 활성화를 위한 체계적인 교수기법 개발과 사용이 필요하다. 본 연구는 듣기 학습자들이 사전 듣기 단계에서 읽은 내용에 관한 질문 및 피드백을 통한 교수기법을 활용하여 영어듣기 학습에 있어서 사전지식 활성화 효과를 검증하였다. 본 연구를 위해 중국 Y시 소재 B대학교 1학년 영어전공 51명의 학생들을 실험집단과 비교집단으로 나누어 2010년 10월부터 12월까지 8주 동안 주 1회씩 정규영어듣기 수업을 진행하였다. 또한 같은 대학교 380명 학생들을 상대로 사전지식이 영어듣기에 미치는 인식조사를 실시하였다. 연구 질문들은 다음과 같다. 1. 읽은 내용에 관한 질문 및 피드백을 받은 실험집단은 받지 않은 대조집단에 비해 예측수행이 더 우수한가? 2. 읽은 내용에 관한 질문 및 피드백을 받은 실험집단은 받지 않은 대조집단에 비해 회상이 더 우수한가? 3. 읽은 내용에 관한 질문 및 피드백을 받은 실험집단은 받지 않은 대조집단에 비해 듣기 능력 평가가 더 우수한가? 4. 예측, 회상, 및 듣기능력 평가 간에 상관관계가 존재하는가? 5. 실험집단의 듣기능력이 시간의 흐름에 따라 향상되는가? 6. 중국 외국어 학습자는 영어듣기 과정에서 선행지식 사용을 선호하는가? 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 예측, 회상 및 듣기능력 평가에서 내용 질문 및 피드백 처리 유무에 대한 집단 간의 유의미한 차이가 있는 것을 확인하였다. 둘째, 회상 및 듣기능력 평가에서 영어 능력과 내용 질문 및 피드백처리 유무에 대한 상호작용결과, 실험집단의 중급 수준과 하급 수준이 비교집단의 중급 수준과 하급 수준 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 그러나 예측에서 실험집단의 하급 수준과 비교집단의 하급 수준 간에는 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 예측, 회상 및 듣기능력 평가에서 실험집단의 상급 수준과 비교집단의 상급 수준은 유의미한 차이를 보이지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 예측, 회상 및 듣기능력 평가에서 시간에 따른 내용 질문 및 피드백의 효과를 살펴보기 위해 반복측정분산분석을 사용하여 분석한 결과, 실험집단이 비교집단에 비해 시간에 따른 효과를 보였으며 특히 실험집단의 중급 수준이 동일 집단의 상급 수준과 하급 수준보다 두드러지진 효과를 보였다. 넷째, 피어슨 상관계수를 통해 예측, 회상, 및 듣기능력 평가 사이에 양의 상관관계가 존재한다는 것을 파악할 수 있었으며, 회귀분석을 통해서 예측 및 회상이 듣기능력 평가에 미치는 영향이 거의 비슷하다는 것을 파악할 수 있었다. 다섯째, 중국 대학생을 상대로 실시한 설문결과 45% 이상의 학습자들이 영어듣기에서 사전지식과 관련된 문항에 긍정적인 반응을 보였다. 본 연구 결과를 통해 영어 듣기 학습에 있어서 내용 질문 및 피드백이 학습자들의 사전지식 활성화를 위한 효율적인 교수기법이며 또한 영어 학습자의 듣기이해 신장에 주요한 역할이 됨을 확인하였다. 또한 이러한 교수기법을 통해서 학습자의 선행지식구조가 형성되어 사전지식과 듣기자료를 연관 시키는데 주요한 역할이 됨을 확인되었다.

Physical and Cyber-Physical Security Enhancement for Wireless Communications : 무선통신 시스템 보안성 향상을 위한 물리계층보안 및 사이버물리보안 기술 연구

트란틴토안 Soongsil university 2013 국내석사

This thesis investigates security aspects of wireless communication systems, and it is comprised of two parts. The first part of this thesis is related to physical-layer security (PHY security). Transmitted messages can archive secrecy by applying a proposed scheme based on the extension of constellations in modulation process. Since this solution can work without additional help of relays, it is advantageous compared to previous solutions relying on relays. In the second part, security against replay attacks is studied in a smart grid system, on the ground that security protocols that can cover the whole smart grid system are still not complete yet. A new improved solution is proposed based on the original solution developed for a control system. The proposed scheme is shown to substantially reduce the waste of power, while providing adjustable detection capability for replay attacks. 본 논문은 무선통신 시스템의 보안성 향상을 위한 두 가기 접근 방법을 통하여 효과적인 방법을 제안하였다. 먼저, 데이터를 변조함에 있어서 부호어를 확장하고 원 부호어와 매핑을 통해 전송 신호를 생성하는 물리계층보안 기술을 제안하여 성능을 분석하였다. 제안한 기술은 일반적으로 물리계층보안을 위해 도입하는 릴레이의 도움 없이도 우수한 보안성 개선 효과를 얻을 수 있음을 검증하였다. 또한, 스마트그리드 시스템에서 사이버물리보안 성능 개선을 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 제어 신호에 인위적으로 랜덤 신호를 더하여 인증원 역할을 하도록 하는 것이고, 기존에 제안된 기법에 비해 전력 소모를 줄일 수 있는 장점을 갖는다.

Design of management solution for android containers in OpenStack

Pham Nguyen Xuan, Nam Soongsil University 2017 국내석사

클라우드 컴퓨팅에서 OpenStack은 IaaS(Infrastructure-as-a-Service)를 배포하기 위해 널리 사용되는 오픈 소스 클라우드 플랫폼이다. 본 논문에서는 OpenStack에서 안드로이드 컨테이너 관리 솔루션의 새로운 디자인과 구현을 제안한다. 제안된 시스템은 새로운 안드로이드 컨테이너를 배포하고, ARM 디바이스의 안드로이드 컨테이너를 획득하여 컨테이너의 시작, 중지, 재부팅, 삭제 등의 작업을 원격에서 수행하며 컨테이너 모니터링과 시스템 정보의 통계를 만들어 주는 관리 기능들을 제공한다. 또한 ARM 디바이스들과 안드로이드 버전별 템플릿 관리를 제안한다. 완전한 관리 프로세스를 구축하기 위해 Back-end API, REST API 그리고 Openstack Horizon으로 구성된 3 계층을 포함하는 플랫폼을 설계했다. Back-end API는 하드웨어 디바이스와 상호작용하는 첫번째 계층이며, REST API는 Back-end API와 Openstack Horizon간의 중계 역할을 하는 두번째 계층이다. 세번째 계층은 관리자를 위해 GUI(Graphic User Interface)를 제공하는 Openstack Horizon이다. In the cloud computing, OpenStack is a big popular open-source cloud platform for deploying Infrastructure-as-a-service (IaaS). In this paper, we propose a new design and implementation of management solution for Android Containers in OpenStack. The proposed system provides management functions for Android containers such as: deploy a new Android container, get all of existing Android containers from ARM devices, carry out remote actions like: stop, start, reboot, destroy Android containers, making the statistic of system information for containers and monitoring containers. Furthermore, we also propose the management for Android version templates and ARM devices. In order to build the completed management processes, we design our platform including three layers: Back-end APIs, REST APIs, OpenStack Horizon. Back-end APIs is the first layer interacting with ARM devices, REST APIs is the second layer working as a mediate part between back-end APIs and OpenStack Horizon. The third layer is OpenStack Horizon providing Graphic User Interface (GUI) orchestration functions for the administrator.

Design and Implementation of a Real-time Audio Surveillance System for an IP Network Camera : PTZ 카메라를 위한 실시간 오디오 감시 시스템 설계 및 구현

응웬비쿡 Soongsil university 2014 국내석사

본 논문에서, 실시간으로 위험 소리를 파악하고 위험 소리 방향을 찾아내어 PTZ 카메라를 해당 위험 소리 방향으로 움직여 해당 소리 방향의 영상을 획득할 수 있는 오디오 감시 시스템을 제안한다. 제안된 오디오 감시 시스템은 먼저 적응 혼합 가운시안 배경음 모델(Adaptive Gaussian Mixture model ; AGMM)에 기반하여 전경음을 검출하고 검출된 전경음이 AGMM 에 의해 기훈련된 전경음 종류의 하나로 분류한다. 이후, 분류된 전경음이 위험 소리 그룹의 하나로 판별되면 Dual delay-line 방법 기반 음원 방향 추정 알고리즘을 적용하여 위험 소리 방향 (원점에서 음원의 패닝 각도 및 틸팅 각도)을 계산하고 위험 소리 방량으로 PTZ 카메라를 회전하여 해당 위험 소리 방향의 영상을 획득한다. 실험 결과를 통해서, 본 논문이 제안한 위험 소리 검출율은 79% 정도의 정확성을 보이며, 위험 소리 방향 검출은 매우 적은 에러로 수행됨을 확인하였다. 또한, 제안된 오디오 감시 시스템은 DM814x 플랫폼에 구현하여 실시간으로 동작함을 확인하였다. In this thesis, we propose an audio surveillance system to detect and localize suspicious sound in real-time so as to be able to direct a PTZ camera to catch a snapshot image about the location of sound source instantly. The proposed audio surveillance system firstly detects foreground sound based on Adaptive Gaussian Mixture background sound model(AGMM), and classifies it into one of pre-trained classes of foreground sounds based on AGMM model. Next, it decides whether the detected audio belongs to dangerous class group or not. If it does, then a sound source localization algorithm based on Dual delay-line algorithm is applied to localize the sound source. Then, the proposed system uses the sound source location information to pan and tilt the PTZ camera towards the orientation of the suspicious sound source, and take a snapshot against over the sound source region. Experiment results show that the proposed system can detect foreground sound stably and recognize suspicious sounds with a precision of 79% while the sound source localization can estimate orientation of the sound source with acceptably small error. It is also verified that the proposed system works successfully in real-time on our implemented PTZ camera based on DM814x platform.

A study on military corruption and corruptin perception level : a focus on the empirical analysis of 8th U.S. army soldiers

Cierpial, Edwin C Soongsil University 2006 국내박사

Influence maximization and trust based information filter in Social networks : 소셜 네트워크의 효과 극대화 및 신뢰 기반의 정보 필터 솔루션

NGUYEN DUY LINH Soongsil University 2014 국내석사

현재, 사회관계망서비스(SNS)는 우리 사회에서 정보 방송 및 수집 등 중요한 소통역할을 하고 있다. SNS는 사용자들이 서로의 활동을 공유하고, 다른 웹사이트 상의 정치, 스포츠 등의 유용한 정보를 나눌 수 있게 하고 있으며, 이러한 상호적인 관계는 수많은 정보를 널리 퍼뜨리고 있다. 사회관계망서비스(SNS) 연구자들 앞에 놓여 있는 과제는 사회관계망서비스의 2가지 특징인 다양한 정보 및 고속도의 전달을 바탕으로 해서 SNS를 더욱더 효과적으로 이용할 수 있는 방법을 찾아내야 한다는 것이다. 본 논문은 다음과 같은 2가지의 내용을 해결한다. 첫 번째, 정보를 고속도로 전달하는 SNS는 광고의 플랫폼이 되었다. 정해진 투자액으로 제품에 대해서 더 많은 사람들한테 알리고 싶어하는 광고인들이 자기 제품 홍보 효과를 극대화할 수 있는 SNS에 관심을 많이 가지게 되어 다양한 방법(solutions)이 제기되었다. 그 중에 주어진 조건내에서 최적의 방법을 탐색하는 Greedy method 및 Heuristic method가 있다. 그러나 같은 정보량을 전달하는 경우에 Greedy Method는 시간의 제한이 있고 Heuristic method는 정확성의 제한이 있다. 본 논문에서는 실제 실험을 통해서 확인된 Heuristic method로 서로 다른 정보량을 전달하는 경우에 더 정확한 방법을 제안한다. 두 번째, 최근 SNS의 발전으로 사용자들이 접촉하는 정보량이 점점 많아지고 있다. 일반적으로 이 정보들은 시간, 발신자 또는 종류로 분류되는데 사용자한테 어떤 정보가 더 중요한지를 알 수 없다. 본 논문은 다른 정보 필터를 제안한다. 이 필터는 신뢰를 기반으로 정보들을 분류하는 Trust based Filter라고 하며 사용자에게서 들어온 정보들을 신뢰도(trust score)로 필터링한다. 여기의 신뢰도(trust score)는 보내는 이의 신뢰도와 정보의 특징을 근거해서 산출된다. At present, social networks (SNS) play important roles as powerful media for broadcasting and collecting information. SNS services allow users to share their activities and interesting news from other websites with the friends, as well as communicating directly, to discuss sports, politics, etc. The mutual relationships between members of online SNs allow contents to spread from one point throughout the network, to reach a wider audience. The challenge to SNS researchers is how to leverage SNS efficiently based on the characteristics of rapid dispersion and large amounts of information in SNS. This dissertation deals with two main problems. First, rapid spreading information make SNs a perfect platform for advertising. Advertisers always want their products can reach as many as possible users with the minimum budget. That is problem of influence maximization. As the influence maximization issue for social networks has received increased attention, many solutions have been developed, including greedy- or heuristics-based algorithms. However, greedy-based approaches have problems with their long computational time requirement; while, heuristics-based approaches are limited by the propagation probabilities between users, which are assumed to be uniform. In this study, we propose a heuristics-based method that addresses the limitations mentioned above. Similar to other heuristic methods, our approach has a rapid calculation rate. In addition, the network model used in our study is closer to a real SN because the propagation probabilities between users are not uniform. The proposed method was simulated using real-world databases, and the results showed that our algorithm outperformed existing methods in terms of information dissemination capability. Second, with the development of Social Network in recent years, the volume of information that Social network users have to receive everyday become more and more bigger. This information is normally classified by the category such as: time, senders, types, etc. The problem is that those values do not fully represent characteristics and importance of information. In this study, we propose the novel information filter named as Trust based Filter that ranks received information according to its trust score. The important information with high trust score will be recommended to users. The trust score is calculated by the trust of sender and the characteristic of information.

Study on the HEVC Computation-Scalable Motion Estimation : HEVC 연사량 스케일러블 움직임 추정 기법에 관한 연구

DANG DUC TON Soongsil University 2014 국내석사

근래에, 이미지 및 영상 코딩은 중요한 역할을 해왔고 인간의 오락적 요구를 충족시키는 다양한 모바일 어플리케이션이나 텔레비전 방송 서비스의 중요 요소 중 하나가 되었다. 이미지 및 영상 코딩은 디지털 텔레비전, DVD, 영상 스트리밍, 디지털 사진 또는 개인용 컴퓨터의 간단한 영상파일을 포함하는 많은 멀티미디어 어플리케이션에 부분적으로 나타난다. 21세기 초, 다수의 뛰어난 영상 압축 표준이 제안되었고 그 중 상당수가 멀티미디어 산업의 모든 측면에서 여전히 사용되고 있다. 가장 최신 표준이자 가장 뛰어난 표준인 HEVC 영상 압축 표준은 최근에 구성되었고 여전히 개발 단계에 있으며 System-on-Chip (SoC) 플랫폼에 비디오 코덱을 사용하는 데에도 많은 문제점이 나타나고 있다. 그 문제점들은 사용자의 요구와 제한된 하드웨어 리소스 간의 트레이드 오프(trade-off)를 충족시키는 것이다. 게다가, 움직임 추정 (Motion Estimation - ME)은 항상 인코더에서 많은 연산 시간을 점유하고 있으며 허용 가능한 PSNR에서 복원 된 영상의 성능을 유지하면서 ME 시간을 줄이기 위해 모든 노력을 기울이고 있으며 그 결과, ME를 실시간 SoC에 효과적으로 이식하기 위해 많은 아키텍처들과 알고리듬들을 설계하는 많은 연구들이 있었다. 본 논문에서는 실시간 HEVC 영상 코덱 SoC를 위한 Computation-Scalable Motion Estimation (CSME)를 제안한다. 연산을 수행하는 동안, CSME는 실시간을 보장하면서 미리 정의된 계산 한계에서 적응적으로 최적의 하위 알고리듬을 선택한다. 안정적으로 완전한 실시간 동작을 제공함으로써, 제안된 CSME는 여유시간(slack time)을 최대한 사용할 수 있으며 그리하여 CSME는 다른 많은 알고리듬들과 비교하여 상당히 적은 연산량으로 높은 성능을 발휘할 수 있다. 또 다른 눈에 띄는 점은 worst-case연산은 사용자에 의해 쉽게 설정될 수 있는 임의의 한계까지 확장할 수 있다는 것이다. 이는 다양한 하드웨어 플렛폼에서 성능과 연산량 사이의 트레이드 오프(trade-off)가 적응적으로 변경될 수 있다는 것을 의미한다. 또한 CSME는 상대적으로 일반 데이터 구조와 상대적으로 작은 오버헤드를 갖기 때문에 실시간 영상 코텍 SoC에 매우 적합하다. From many recent years till now, video coding has often played an significant role as one of the key elements in all the aspect of either television broadcasting services or mobile applications to serve human entertainment demands. Video coding is partly composed in a lot of multimedia applications including DVD, digital television, video conferencing, video streaming or simply media files on a laptop or personal computer. First years of twentieth one century witness plenty of distinction video compression standards were invented and most of them has still been consuming in a lot of field of multimedia industry. HEVC – The nearest video compression standard was composed a short time ago and it has been still on the development stage. Additionally, it has been increasing a lot of challenges of how to deploy Video Codec effectively on a System-on-Chip (SoC) platform. The existing issues are to balance the trade-off between the limited hardware resources and user’s demand. Besides, the Motion Estimation (ME) always occupies a large of calculating time in an encoder and all the effort is to decline the total ME time but still maintaining the reconstructed frames at acceptable PSNR. Consequently, there are many researches trying to design algorithms and architectures to implement efficiently ME in real time SoC. As an effort to cope with such above problems, this thesis fully proposed Computation Scalable Motion Estimation (CSME) for real time HEVC video codec SoC. In ME process, the algorithm adaptively chooses the most optimum sub algorithms with corresponding predefined limitation of worst case computation while still guaranteeing real time operation. By reliably supplying hard real time operations, the proposed CSME utilize fully slack time so that high performance of video can be still possibly achieved at a very low computation cost in comparison to other algorithms. Another impressive point is that the worst case computation is able to be scaled up and down to an arbitrary value which is possible to be set easily by users. This means in various hardware platforms, the trade-off between quality and complexity could be adaptively changeable. Also, CSME is quite reasonable to deploy in real time video codec SoC because of its similar structure of sub algorithm inside and small control cost.