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조송현(Song Hyun Jo),김영남(Youngnam Kim),송용호(Yong Ho Song) 대한전자공학회 2014 전자공학회논문지 Vol.51 No.5
HEVC는 JCT-VC에 의해 개발된 최신 비디오 코딩 표준이다. HEVC는 H.264/AVC에 비해 약 2배의 주관적 코딩효율을 제공한다. HEVC 개발의 주요목표 중 하나는 UHD급 비디오를 효율적으로 코딩하는 것이기 때문에, HEVC는 UHD급 비디오를 코딩하는데 널리 사용될 것으로 예측된다. 이러한 고해상도 비디오의 복호화는 많은 양의 메모리 접근을 발생시키기 때문에 복호화 시스템은 고대역폭의 메모리 시스템 및 내부 통신 아키텍처가 필요하다. 이러한 요구사항을 파악하기 위해서 본 논문은 HEVC 복호화기의 메모리 접근 복잡도를 분석한다. 우리는 먼저 임베디드 프로세서와 데스크탑에서 동작하는 소프트웨어 HEVC 복호화기의 메모리 접근량을 측정하였다. 또한 우리는 HEVC 복호화기의 데이터흐름을 분석하여 HEVC 복호화기의 메모리 대역폭 모델을 만들었다. 측정결과, 소프트웨어 복호화기는 6.9∼40.5GB/s의 DRAM 접근을 하였다. 또한 분석결과에 따르면 하드웨어 복호화기는 2.4GB/s의 DRAM 대역폭을 요구하는 것으로 파악된다. HEVC is a state-of-the-art video coding standard developed by JCT-VC. HEVC provides about 2 times higher subjective coding efficiency than H.264/AVC. One of the main goal of HEVC development is to efficiently coding UHD resolution video so that HEVC is expected to be widely used for coding UHD resolution video. Decoding such high resolution video generates a large number of memory accesses, so a decoding system needs high-bandwidth for memory system and/or internal communication architecture. In order to determine such requirements, this paper presents an analysis of the memory access complexity for HEVC decoder. we first estimate the amount of memory access performed by software HEVC decoder on an embedded system and a desktop computer. Then, we present the memory bandwidth models for HEVC decoder by analyzing the data flow of HEVC decoding tools. Experimental results show the software decoder produce 6.9-40.5 GB/s of DRAM accesses. also, the analysis reveals the hardware decoder requires 2.4 GB/s of DRAM bandwidth.
편광 상이 루프 구조 기반 Lyot형 고차 광섬유 빗살 필터
조송현(Song-Hyun Jo),김영호(Young-Ho Kim),이용욱(Yong-Wook Lee) 한국조명·전기설비학회 2013 조명·전기설비학회논문지 Vol.27 No.12
In this paper, we propose a Lyot-type optical fiber comb filter based on a polarization-diversity loop structure (PDLS), which has flat-top pass bands and multiwavelength switching capability. Generally, the PDLS can remove the dependency of the filter on input polarization. The proposed filter is composed of a polarization beam splitter, two half-wave plates (HWPs), and two polarization-maintaining fiber loops concatenated with a 60° offset between their principal axes. By controlling two HWPs, it can operate in a flat-top band mode or a lossy flat-top band mode with an inherent insertion loss of ∼3.49dB. In particular, flat-top bands can be interleaved in both modes, which cannot be realized in a Lyot-Sagnac comb filter based on a fiber coupler. Compared with Solc-type high-order comb filters with the same order, the proposed filter shows sharper transition between pass and stop bands.
모빌리티와 소셜 미디어 텍스트에서 사용자 프로파일 식별
송현제(Hyun-Je Song),박성배(Seong-Bae Park),이상조(Sang-Jo Lee) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.7
본 논문에서는 모빌리티 정보와 소셜 네트워크 서비스에 작성한 텍스트로부터 사용자의 프로파일을 식별한다. 모빌리티 기반 프로파일 식별에서는 거점 방문 횟수 뿐만 아니라 시간 정보가 반영된 자질들로 모빌리티 정보를 표현하고 모빌리티의 유사성에 기반하여 프로파일을 식별한다. 텍스트 기반 프로파일 식별 모델에서는 사용자가 작성한 텍스트 전체를 하나의 학습 단위로 처리하는 다중 인스턴스 학습을 사용하여 프로파일을 식별한다. 하나의 프로파일로 식별하기 위해 서로 다른 특징을 가진 개별 모델들의 프로파일을 선형 모델로 결합한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법들이 비교모델들에 비해 프로파일을 식별함에 유의미함을 보인다. This paper focuses on user profiles identification from mobility behaviors and social media texts. We regard the user profiles identification as a classification problem, that user information is classified to predefined profile labels. The mobility model identifies user profiles from mobility behaviors by measuring the similarity of mobility patterns. In this model, the mobility patterns are represented as several proposed features in order to reflect the mobility behavior. The social media text model adopts a multi-instance learning to predict user profile from social media texts. Multi-instance learning regards a set of texts by a user as a bag and learns user profiles identification with such bag. Finally, we present a combined model to incorporate the advantage of both models. Our experiments on 3 attributes in gender, age and marital status show that the proposed method achieves higher performance than mobility model and social media text model respectively.
멀티코어 프로세서에서의 H.264/AVC 디코더를 위한 데이터 레벨 병렬화 성능 예측 및 분석
조한욱(Han Wook Cho),조송현(Song Hyun Jo),송용호(Yong Ho Song) 大韓電子工學會 2009 電子工學會論文誌-SD (Semiconductor and devices) Vol.46 No.8
최근 멀티코어 프로세서의 이용이 증가함에 따라, 멀티코어환경에서 고성능 H.264/AVC 코덱을 구현하기 위한 다양한 병렬화 기법들이 제안되고 있다. 이러한 기법들은 병렬화 기법 적용 방식에 따라 태스크 레벨 병렬화 기법과 데이터 레벨 병렬화 기법으로 구분된다. 태스크 레벨 병렬화 기법을 이용한 파이프라인 병렬화 기법은 H.264 알고리즘을 파이프라인 단계로 나누어 구현하며, 일반적으로 화면 사이즈가 작고 복잡도가 낮은 비트스트림에 유리하다. 그러나 프로세싱 모듈별 수행시간 차이가 커서 로드밸런싱이 좋지 않고, 파이프라인 단계의 수가 제한적이라 성능 확장성에 제한이 있어 HD 비디오같이 해상도가 큰 비트스트림 처리에는 적합하지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 로드밸런싱 및 성능 확장성을 고려하여 매크로블록 라인 단위로 쓰레드를 할당하는 수평적 데이터 레벨 병렬화 기법을 제안하고, 이에 대한 성능 예측 수식 모델을 통하여 성능을 예상한다. 또한 성능 예측의 정확성을 검증하기 위해 JM 13.2 레퍼런스 디코더에 대한 데이터 레벨 병렬화 기법을 ARM11 MPCore 환경에서 구현하고 이에 대한 성능 검증을 수행하였다. SoCDesigner를 이용한 사이클 단위의 성능 측정 결과, 본 논문에서 제시하는 쓰레드 증가에 대한 병렬화 기법의 성능 변화를 비교적 높은 수준의 정확도로 예측 가능하였다. There have been lots of researches for H.264/AVC performance enhancement on a multi-core processor. The enhancement has been performed through parallelization methods. Parallelization methods can be classified into a task-level parallelization method and a data level parallelization method. A task-level parallelization method for H.264/AVC decoder is implemented by dividing H.264/AVC decoder algorithms into pipeline stages. However, it is not suitable for complex and large bitstreams due to poor load-balancing. Considering load-balancing and performance scalability, we propose a horizontal data level parallelization method for H.264/AVC decoder in such a way that threads are assigned to macroblock lines. We develop a mathematical performance expectation model for the proposed parallelization methods. For evaluation of the mathematical performance expectation, we measured the performance with JM 13.2 reference software on ARM11 MPCore Evaluation Board. The cycle-accurate measurement with SoCDesigner Co-verification Environment showed that expected performance and performance scalability of the proposed parallelization method was accurate in relatively high level.