• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.7
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• pp.558-567
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• 2010

There is a large body of ongoing research to develop efficient prediction methods for data streams. These methods provide single prediction with a fixed time interval. It is necessary to develop a method for multi-interval prediction (MIP) because different prediction results may be obtained based on different intervals in many cases. In this paper, we propose a solution for MIP based on the Hierarchical Temporal Memory (HTM) model. In order to solve the problem of MIP with HTM, we present an Integrated Hierarchical Temporal Memory (IHTM) network by introducing a new node type Zeta1LastNode to the original HTM network. Using the hierarchical characteristic of the IHTM network, different levels in the network learn and model the features of a data stream with different intervals and generate prediction results for different intervals. Performance evaluation shows that the IHTM is efficient in the memory and time consumption compared with the original HTM network in MIP.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.1 no.1
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• pp.11-20
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• 2012

Stream data shows a sequence of values changing continuously over time. Due to the nature of stream data, its trend is continuously changing according to various time intervals. Therefore the prediction of stream data must be carried out simultaneously with respect to multiple intervals, i.e. Continuous Multiple Prediction(CMP). In this paper, we propose a Continuous Integrated Hierarchical Temporal Memory (CIHTM) network for CMP based on the Hierarchical Temporal Memory (HTM) model which is a neocortex leraning algorithm. To develop the CIHTM network, we created three kinds of new modules: Shift Vector Senor, Spatio-Temporal Classifier and Multiple Integrator. And also we developed learning and inferencing algorithm of CIHTM network.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.11 no.6
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• pp.477-487
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• 2005

As embedded system grows in size and complexity, the importance of the technique for dynamic memory allocation has increased. The objective of this paper is to measure the performance of dynamic memory allocation by varying both hardware and software design parameters for embedded systems. Unlike torrent performance evaluation studies that have presumed the single threaded system with single address spate without OS support, our study adopts realistic environment where the embedded system runs on Linux OS. This paper contains the experimental performance analyses of dynamic memory allocation method by investigating the effects of each software layer and some hardware design parameters. Our quantitative results tan be used to help system designers design high performance, low power embedded systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.183-185
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• 1999

주행 경로 안내는 최근 국내에서도 활발히 연구되고 있는 지능형 교통 시스템(ITS)의 주요 기능 중 하나이다. 주행 경로 안내를 위해서는 대규모 도로망에서 신속하게 경로를 찾는 방법과 찾은 경로를 음성 또는 기호로 운전자에게 효율적으로 안내하는 방법등이 필요하다. 본 논문에서는 도로망의 계층성을 휴리스틱 정보로 활용하여 최단시간 경로를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고속국도, 국도 등의 고속 주행용 도로만으로 소규모 상위 계층 도로망을 만들고 이를 기존 도로망에 덧붙이는 방식으로 통합한다. 이 통합망에 상위 계층 도로망을 우선적으로 찾도록 구성한 A* 알고리즘을 수행하여 최단시간 경로를 찾는다. 또 경로 탐색용 그래프가 디스크에 저장된 경우에, 디스크 접근을 최적화하기 위한 데이터베이스 설계 및 디스크 접근 방법을 기술한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 서울시 도로망 데이터를 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법을 통해 경로 탐색 소요 시간, 디스크 입출력 회수, 메모리 사용량 등을 75%이상 줄일 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.8
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• pp.23-30
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• 2010

Flash memory is non-volatile and can retain data even after system is powered off. Besides, it has many other features such as fast access speed, low power consumption, attractive shock resistance, small size, and light-weight. As its price decreases and capacity increases, the flash memory is expected to be widely used in consumer electronics, embedded systems, and mobile devices. Flash storage systems generally adopt a software layer, called FTL. In this research, we proposed a new FTL mechanism for overcoming the major drawback of conventional block mapping algorithm. In addition to the block mapping table, a index block mapping table with a small size is used to indicate sector location. The proposed indexed block mapping algorithm by adding a small size. By the simulation result, the proposed FTL provides an enhanced speed than a conventional hybrid mapping algorithm by around 45% in average, and the requirement of mapping memory is also reduced by around 12%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.92-92
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• 2023

본 연구에서는 대한민국 도시 유역에 대하여 딥러닝 네트워크 기반의 분산형 수문 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 완전연결계층(Fully Connected Layer)으로 연결된 여러 개의 장단기 메모리(LSTM-Long Short-Term Memory) 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 구성되었다. 개발된 모형을 사용하여 연구 지역인 중랑천 유역을 분석하기 위해 1km² 해상도의 239개 모델 격자 셀에서 10분 단위 레이더-지상 합성 강수량과 10분 단위 기온의 시계열을 입력으로 사용하여 10분 단위 하도 유량을 모의하였다. 모형은 보정과(2013~2016년)과 검증 기간(2017~2019년)에 대한 NSE 계수는각각 0.99와 0.67로 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 모형을 추가적으로 심층 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다: (1) 모형을 기반으로 생성된 유출-강수 비율 지도는 토지 피복 데이터에서 얻은 연구 지역의 불투수율 지도와 유사하며, 이는 모형이 수문학에 대한 선험적 정보에 의존하지 않고 입력 및 출력 데이터만으로 강우-유출 분할과정을 성공적으로 학습하였음을 의미한다. (2) 모형은 연속 수문 모형의 필수 전제 조건인 토양 수분 의존 유출 프로세스를 성공적으로 재현하였다; (3) 각 LSTM 은닉 유닛은 강수 자극에 대한 시간적 민감도가 다르며, 응답이 빠른 LSTM 은닉 유닛은 유역 출구 근처에서 더 큰 출력 가중치 계수를 가졌는데, 이는 모형이 강수 입력에 대한 직접 유출과 지하수가 주도하는 기저 흐름과 같이 응답 시간의 차이가 뚜렷한 수문순환의 구성 요소를 별도로 고려하는 메커니즘을 가지고 있음을 의미한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.147-150
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• 2017

지능형 로봇의 사용자 품질을 결정하는 주요 요소들 중 하나는 짧은 부트 시간이다. 로봇 시스템에서는 부팅 과정 중에 침입자인지, 자택 순찰, 개인 비서, 엔터테인먼트와 같은 다수의 응용들이 동시에 초기화되는데, 고품질의 사용자 경험을 제공하기 위해서는 사용자 응답성이 중요한 응용들이 우선적으로 초기화되어야한다. 이를 위해 리눅스 기반 로봇 시스템에서 부트 시간을 단축하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 하지만 이들은 단일 응용 각각에 대한 초기화 시간을 단축하는 연구들이며, 응용들 간에 CPU, 메모리, I/O와 같은 자원 경쟁에 의한 지연 요소를 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 응용들 간의 각종 자원경쟁들을 고려하여 사용자 응답성이 중요한 응용을 우선적으로 초기화하기 위한 외부 컨텍스트 기반 선별적 자원 사용률 조정기법을 제안한다. 이를 리눅스 기반 시스템 상에 구현하여 검증한 결과 응용의 부트 시간이 기존 대비 33.02% 단축됨을 확인했다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.2
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• pp.77-88
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• 2009

According to the size of NAND flash memory as the storage system of mobile device becomes large, the performance of address translation and life cycle management in FTL (Flash Translation Layer) to interact with file system becomes very important. In this paper, we propose the continuity counters, which represent the number of continuous physical blocks whose logical addresses are consecutive, to reduce the number of address translation. Furthermore we propose the prefetching method which preloads frequently accessed pages into main memory to enhance I/O performance of flash memory. Besides, we use the 2-bit write prediction and asynchronous writing method to predict addresses repeatedly referenced from host and prevent from writing overhead. The experiments show that the proposed method improves the I/O performance and extends the life cycle of flash memory. As a result, proposed CFTL (Clustered Flash Translation Layer)'s performance of address translation is faster 20% than conventional FTLs. Furthermore, CFTL is reduced about 50% writing time than that of conventional FTLs.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.7
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• pp.1006-1015
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• 2009

This paper developed FRESH(Face image REcognition System for intelligent Home), proposed by Hopkins, which was to recognize the face of family members applying for HTM system that integrates a principal movement of human brain's neocortex with computers. For the purpose of confirming a result of the works, we took real photographs of both clear and distorted images, but the result produced higher accuracy about the distorted images providing by a real environment as well as clear images. In addition, the existing studies were focused on the recognition of facial zone that it was difficult to adapt for System for intelligent home. However, this thesis developed a system suitable for intelligent home which corresponds a facial image to his or her name.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.970-972
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• 2005

J2EE 어플리케이션에서 영속성을 관리하기 위한 데이터 계층에 많은 기술들이 제공되고 있다. 특히 ORM(Object Relation Mapping)을 위해 비영리적이면서도 성숙도가 높은 기술들이 많은 관심을 받고 있다. 그러나 중대형 규모의 어플리케이션에서는 아직 활발하게 적용되고 있지 못한 것이 현실이다. 이것은 새로운 기술 적용에 대한 위험 부담과 기술 자체에 대한 신뢰성이 아직 따라 주지 못하고 있기 때문이다. 논문에서는 대표적인 오픈 소스 ORM 기술인 iBatis와 Hibernate에 대해 알아보고, 적용 전략과 가능성을 살펴본다. 이를 위해 몇 가지 시나리오를 가지고 반응 시간과 메모리 활용을 측정하기 위한 테스팅을 수행하고, 이를 통해 각 기술들이 가지는 장단점을 연구한다.