본 논문은 저전력 움직임 추정장치를 구현하기 위한 전역 탐색 및 고속 탐색용 데이터 재사용 스캔 방법을 제안한다. 제안하는 최적화된 소 구역 분할방법은 탐색 영역을 여러 개의 소 구역으로 나누어 기존의 smart snake scan 방법과 비교 하였을때 같은 양의 데이터 재사용에 필요한 재구성 가능한 레지스터 어레이를 반으로 줄일 수 있다. 또한 제안하는 중심 편향 탐색 스캔방법은 다양한 고속탐색 알고리즘의 데이터 재사용 가능성을 향상 시킬 수 있다. 제안하는 탐색 순서는 기존의 래스터 스캔과 snake scan 방법에 비해 평균적으로 각각 26%와 16.1%의 반복된 데이터 로딩을 줄일 수 있다. 따라서 제안하는 스캔 방법은 메모리의 접근 횟수를 줄일 수 있기 때문에 저전력과 고성능의 움직임 추정 구현에 적합하다.
This paper proposes the data reusable search scan methods for full search and fast search to implement low power Motion Estimation (ME). The proposed Optimized Sub-region Partitioning (OSP) method which divide search region into several sub-region can reduce the number of the required Reconfigurable Register Array (RRA) by half compared to the existing smart snake scan method for the same data reusability. In addition, the proposed Center Biased Search Scan method (CBSS) for various fast search algorithms can improve the data reusability. The performance comparisons show that the proposed search scan methods can reduce the average redundant data loading about 26.9% and 16.1% compared with the existing rater scan and snake scan methods, respectively. Due to the reduction of memory accesses, the proposed search scan methods are quite suitable for low power and high performance ME implementation.
