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박두열,Park, Doo-Youl 한국컴퓨터산업학회 2008 컴퓨터産業敎育學會論文誌 Vol.9 No.4
본 연구에서는 메사츄세츄공과대학 마이크로전자 연구소에서 개발된 프로세서 PARWAN(PAR-1)으로 불리우는 줄여진 프로세서(a reduced processor)를 VHDL을 이용하여 Behavioral Leve에서 기술하고 Dataflow Level에서 상호 연결하여 기술하였고, VHDL로 설계된 CPU의 동작을 확인하고 시뮬레이션하기 위하여 Test-bench 방식을 이용하였다. <중략> 제시된 방식은 설계의 정보교환이 용이하고 동작의 표현이 정확하고 간결하였으며, 설계의 문서화가 용이하며, 구성된 프로세서의 동작을 확인하기가 용이하였다. VHDL의 Behavioral 기술은 설계자에게 설계된 시스템을 확인할 때 많은 도움을 주었으며 Dataflow 기술은 설계의 버스연결과 레지스터 구조를 확인할 때 유용하게 사용할 수 있었다. In this paper, we described the Parwan(PAR-1) CPU that be developed as a reduced processor at Messachusetts Microelectronics Center using a VHDL at the behavioral level and then described by connecting CPU components at the dataflow level. Finally, we used Test-bench method to simulate and verify execution of CPU processor that was designed using a VHDL <중략> Here, Presented method was to enable information exchange of design and representation of operation were very exact and simple. Also, a documentation of design was available and it was easy that verify a operation of designed processor. The behavioral description of VHDL aids designer as we verify our understanding of the designed system, thus the dataflow description can be used to verify the bussing and register structure of the design.
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LANDSAT-5 TM 영상의 대기보정에 따른 클래스별 화소값 분포 변화 비교
정태웅 ( Tae Woong Jung ),어양담 ( Yang Dam Eo ),김태렬 ( Tai Lie Jin ),임상범 ( Sang Boem Lim ),박두열 ( Doo Youl Park ),박황수 ( Hwang Soo Park ),박명학 ( Ming He Piao ),박완용 ( Wan Yong Park ) 大韓遠隔探査學會 2009 大韓遠隔探査學會誌 Vol.25 No.1
우리나라는 황사발생 빈도가 증가하고 특히 하절기에 강우 및 구름 발생이 잦아 위성원격탐사영상의 대기보정처리를 필요로 한다. 본 연구에서는 대기보정 전후의 클래스별 화소값 분포 변화를 비교하여 대기보정이 영상화소분류에 미치는 영향을 분석하였다. 실험에 사용된 영상은 LANDSAT-5 TM이고, 대기보정 모듈로는 상용 소프트웨어인 ATCOR, FLMSH와 인터넷에 공개된 COST 모델 3가지를 적용하였다. 실험 결과, 건물밀집지역 영역에서 클래스 분리도가 향상되는 것으로 나타났다. Due to increasing frequency of yellow dust, not to mention high rate of precipitation and cloud formation in summer season of Korea, atmospheric correction of satellite remote sensing is necessary. This research analyzes the effect of atmospheric correction has on imagery classification by comparing DN distribution before and after atmospheric correction. The image used in the research is LANDSAT-5 TM. As for atmospheric correction module, commercial product ATCOR, FLAASH as well as COST model released on the internet, were used. The result of experiment shows that class separability increased in building areas.
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