• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.6
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• pp.703-709
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• 2019

This paper proposes speech recognition systems employing Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short Term Memory (LSTM) structures combined with Hidden Markov Moldel (HMM) to effectively recognize the speech of VeloPharyngeal Insufficiency (VPI) patients, and compares the recognition performance of the systems to the Gaussian Mixture Model (GMM-HMM) and fully-connected Deep Neural Network (DNNHMM) based speech recognition systems. In this paper, the initial model is trained using normal speakers' speech and simulated VPI speech is used for generating a prior model for speaker adaptation. For VPI speaker adaptation, selected layers are trained in the CNN-HMM based model, and dropout regulatory technique is applied in the LSTM-HMM based model, showing 3.68 % improvement in recognition accuracy. The experimental results demonstrate that the proposed LSTM-HMM-based speech recognition system is effective for VPI speech with small-sized speech data, compared to conventional GMM-HMM and fully-connected DNN-HMM system.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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• v.9 no.4
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• pp.11-16
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• 2002

In this study, the dry etching characteristics of $SrBi_2Ta_2O_9$ (SBT) thin films were investigated by using ICP-RIE (inductively coupled plasma-reactive ion etching). The etching damage and degradation were analyzed with XPS (X-ray photoelectron spectroscopy) and C-V (Capacitance-Voltage) measurement. The etching rate increased with increasing the ICP power and the capacitively coupled plasma (CCP) power. The etch rate of 900$\AA$/min was obtained with 700 W of ICP power and 200 W of CCP power. The main problem of dry etching is the degradation of the ferroelectric material. The damage-free etching characteristics were obtained with the $Ar/C1_2/CHF_3$ gas mixture of 20/14/2 when the ICP power and CCP power were biased at 700 W and 200 W, respectively. The experimental results show that the dry etching process with ICP-RIE is applicable to the fabrication of the single transistor type ferroelectric memory device.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.2B
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• pp.36-43
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• 2005

This paper suggests a method to effectively apply an application model of fuzzy-neural network to the optimal load distribution algorithm, considering the complication and non-linearity of the web server environment. We use the clustering web server in the linux system and it consists of a load balancer that distributes the network loads and some of real servers that processes the load and responses to the client. The previous works considered only with the scrappy decision information such as the connections. That is, since the distribution algorithm depends on the input of the whole network throughput, it was proved inefficient in terms of performance improvement of the web server. With the proposed algorithm, it monitors the whole states of both network input and output. Then, it infers CPU and memory states of each real server and effectively distributes the requests of the clients. In this paper, the proposed model is compared with the previous method through simulations and we analysis the results to develop the optimal and intelligent load balancing model.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2007.06a
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• pp.257-257
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• 2007

고밀도 FeRAM (Ferroe!ectric Random Access Memory) 소자를 개발하기 위해서는 강유전체 물질을 이용한 안정적인 스텍형의 커패시터 개발이 필수적이다. 특히 $(Bi,La)_4Ti_3O_{12}$ (BLT) 강유전체 물질을 이용하는 경우에는 낮은 열처리 온도에서도 균질하고 높은 값의 잔류 분극 값을 확보하는 것이 가장 중요한 과제 중의 하나이다. 불행히도, BLT 물질은 a-축으로는 약 $50\;{\mu}C/cm^2$ 정도의 높은 잔류 분극 값을 갖지만, c-축 방향으로는 $4\;{\mu}C/cm^2$ 정도의 낮은 잔류 분극 값을 나타내는 동의 강한 비등방성 특성을 보인다. 따라서 BLT 박막에서 각각 입자들의 크기 및 결정 방향성을 세밀하게 제어하는 것은 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 16 Mb의 1T/1C (1-transistor/1-capacitor) 형의 FeRAM 소자를 BLT 박막을 적용하여 제작하였다. 솔-젤 (sol-gel) 용액을 이용하여 스핀코팅법으로 BLT 박막을 증착하고, 후속 열처리 공정을 RTP (rapid thermal process) 공정을 이용하여 수행하였다. 커패시터의 하부 전극 및 상부 전극은 각각 Pt/IrOx/lr 및 Pt을 적용하였다. 반응성 이온 에칭 (RIE: reactive ion etching) 공정을 이용하여 커패시터를 형성시킨 후, 32k-array (unit capacitor: $0.68\;{\mu}m$) 패턴에서 측정한 스위칭 분극 (dP=P*-P^) 값은 약 $16\;{\mu}C/cm^2$ 정도이고, 웨이퍼 내에서의 균일도도 2.8% 정도로 매우 우수한 특성을 보였다. 그러나 단위 셀들의 특성을 평가하기 위하여 bit-line의 전압을 측정한 결과, 약 10% 정도의 커패시터에서 불량이 발생하였다. 그리고 이러한 불량 젤들은 매우 불규칙적으로 분포함을 확인할 수 있었다. 이러한 불량 원인을 파악하기 위하여 양호한 젤과 불량이 발생한 셀에서의 BLT 박막의 미세구조를 분석하였다. 양호한 셀의 BLT 박막 입자들은 불량한 셀에 비하여 작고 비교적 균일한 크기를 갖고 있었다. 이에 비하여 불량한 셀에서의 BLT 박막에는 과대 성장한 입자들이 존재하고 이에 따라서 입자 크기가 매우 불균질한 것으로 확인되었다. 또 이러한 과대 성장한 입자들은 거의 모두 c-축 배향성을 나타내었다. 이상의 실험 결과들로부터, BLT 박막을 이용하여 제작한 FeRAM 소자에서 발생하는 불규칙한 셀 불량의 주된 원인은 c-축 배향성을 갖는 과대 성장한 입자의 생성임을 알 수 있었다. 즉 BLT 박막을 이용하여 FeRAM 소자를 제작하는 경우, 균일한 크기의 입자 및 c-축 배향성의 입자 억제가 매우 중요한 기술적 요소임을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.27 no.3
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• pp.348-359
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• 2000

Most of the important real time multimedia applications require multipoint transmissions. To support these applications in ATM based Intermet environments, it is important to provide efficient IP multicast transportations over ATM networks. IETF proposed MARS(Multicast Address Resolution Server) as the service architecture to transport connectionless IP multicast flows over connection oriented ATM VCs. MARS assumes UNI3.0/3.1 signalling. Since UNI3.0/3.1 does not provide any means for receivers to request a join for a multicast ATM VC, MARS provides overlay service to relay join request from IP multicast group members to the sources of the multicast group. Later on, ATM Forum standardized UNI4.0 signalling which is provisioned with a new signalling mechanism called LIJ(Leaf Initiated Join). LIJ enables receivers to directly signal the source of an ATM VC to join. In this paper, we propose a new service architecture providing IP multicast flow transportation over ATM networks deploying UNI4.0 signalling. The proposed architecture is named UNI4MARS. It comprises service components same as those of the MARS. The main functionality provided by the UNI4MARS is to provide source information to the receivers so that the receivers may exploit LIJ to join multicast ATM VCs dynamically. The implementation overhead of UNI4MARS and that of MARS are compared by a course of simulations. The simulation results show that the UNI4MARS supports the dynamic IP multicast group changes more efficiently with respect to processing, memory and bandwidth overhead.

• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.17 no.3
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• pp.124-127
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• 2007

Magnetic tunnel junctions (MTJs), which consisted of amorphous CoFeSiB layers, were investigated. The CoFeSiB layers were used to substitute for the traditionally used CoFe and/or NiFe layers with an emphasis given on understanding the effect of the amorphous free layer on the switching characteristics of the MTJs. CoFeSiB has a lower saturation magnetization ($M_s\;:\;560\;emu/cm^3$) and a higher anisotropy constant ($K_u\;:\;2800\;erg/cm^3$) than CoFe and NiFe, respectively. An exchange coupling energy ($J_{ex}$) of $-0.003\;erg/cm^2$ was observed by inserting a 1.0 nm Ru layer in between CoFeSiB layers. In the Si/$SiO_2$/Ta 45/Ru 9.5/IrMn 10/CoFe 7/$AlO_x$/CoFeSiB 7 or CoFeSiB (t)/Ru 1.0/CoFeSiB (7-t)/Ru 60 (in nm) MTJs structure, it was found that the size dependence of the switching field originated in the lower $J_{ex}$ using the experimental and simulation results. The CoFeSiB synthetic antiferromagnet structures were proved to be beneficial for the switching characteristics such as reducing the coercivity ($H_c$) and increasing the sensitivity in micrometer size, even in submicrometer sized elements.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.15 no.2
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• pp.39-49
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• 2019

Recently, CPU-GPU integrated heterogeneous multicore processors have been widely used for improving the performance of computing systems. Heterogeneous multicore processors integrate CPUs and GPUs on a single chip where CPUs and GPUs share the LLC(Last Level Cache). This causes a serious cache contention problem inside the processor, resulting in significant performance degradation. In this paper, we propose the partitioned LLC architecture to solve the cache contention problem in heterogeneous multicore processors. We analyze the performance impact varying the LLC size of CPUs and GPUs, respectively. According to our simulation results, the bigger the LLC size of the CPU, the CPU performance improves by up to 21%. However, the GPU shows negligible performance difference when the assigned LLC size increases. In other words, the GPU is less likely to lose the performance when the LLC size decreases. Because the performance degradation due to the LLC size reduction in GPU is much smaller than the performance improvement due to the increase of the LLC size of the CPU, the overall performance of heterogeneous multicore processors is expected to be improved by applying partitioned LLC to CPUs and GPUs. In addition, if we develop a memory management technique that can maximize the performance of each core in the future, we can greatly improve the performance of heterogeneous multicore processors.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.168-168
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• 2017

ICT 융합 스마트팜 내의 환경계측 센서, 영상 및 사양관리 시스템의 증가에도 불구하고 이들 장비에서 확보되는 데이터를 적절히 유효하게 활용하는 기술이 미흡한 실정이다. 돈사의 경우 가축의 복지수준, 성장 변화를 실시간으로 모니터링 및 예측할 수 있는 데이터 분석 및 모델링 기술 확보가 필요하다. 이를 위해선 가축의 생리적 변화 및 행동적 변화를 조기에 감지하고 가축의 복지수준을 실시간으로 감시하고 분석 및 예측 기술이 필요한데 이를 위한 대표적인 정보 통신 공학적 접근법 중에 하나가 Data mining 이다. Data mining에 대한 연구 수행에 필요한 다양한 소프트웨어 중에서 Open source로 제공이 되는 4가지 도구를 비교 분석하였다. 스마트 돈사 내에서 열환경 모델링을 목표로 한 데이터 분석에서 고려해야할 요인으로 데이터 분석 알고리즘 도출 시간, 시각화 기능, 타 라이브러리와 연계 기능 등을 중점 적으로 분석하였다. 선정된 4가지 분석 도구는 1) R(https://cran.r-project.org), 2) OpenCV(http://opencv.org), 3) OpenNN (http://www.opennn.net), 4) Orange(http://orange.biolab.si) 이다. 비교 분석을 수행한 운영체제는 Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS(X64)이며, CPU의 클럭속도는 3.6 Ghz, 메모리는 64 Gb를 설치하였다. 개발언어 측면에서 살펴보면 1) R 스크립트, 2) C/C++, Python, Java, 3) C++, 4) C/C++, Python, Cython을 지원하여 C/C++ 언어와 Python 개발 언어가 상대적으로 유리하였다. 데이터 분석 알고리즘의 경우 소스코드 범위에서 라이브러리를 제공하는 경우 Cross-Platform 개발이 가능하여 여러 운영체제에서 개발한 결과를 별도의 Porting 과정을 거치지 않고 사용할 수 있었다. 빌트인 라이브러리 경우 순서대로 R 의 경우 가장 많은 수의 Data mining 알고리즘을 제공하고 있다. 이는 R 운영 환경 자체가 개방형으로 되어 있어 온라인에서 추가되는 새로운 라이브러리를 클라우드를 통하여 공유하기 때문인 것으로 판단되었다. OpenCV의 경우 영상 처리에 강점이 있었으며, OpenNN은 신경망학습과 관련된 라이브러리를 소스코드 레벨에서 공개한 것이 강점이라 할 수 있다. Orage의 경우 라이브러리 집합을 제공하는 것에 중점을 둔 다른 패키지와 달리 시각화 기능 및 망 구성 등 사용자 인터페이스를 통합하여 운영한 것이 강점이라 할 수 있다. 열환경 모델링에 요구되는 시간 복잡도에 대응하기 위한 부가 정보 처리 기술에 대한 연구를 수행하여 스마트팜 열환경 모델링을 실시간으로 구현할 수 있는 방안 연구를 수행할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.169-169
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• 2017

스마트 돈사 내의 열환경 분석에 필수적으로 고려되어야 인자는 가축의 복사 에너지 변화로 볼 수 있다. 열환경 제어의 대상이기도 하지만 회귀적으로 열환경 변화의 인자이기도 하다. 이러한 가축의 복사 에너지 분석을 위하여 시설 내에 용이하게 배포가 가능한 열화상 계측 시스템을 개발하였다. 초소형 마이크로 열화상 계측 시스템에 부가적으로 IOT(Internet of Thing) 기반 기술을 이용한 모듈화 개발을 병행하였다. 열화상 계측 센서로 LWIR(Longwave infrared)영역에 해당하는 $8{\mu}m{\sim}4{\mu}m$의 영역에서 $0.05^{\circ}C$의 분해능을 보이는 $Lepton^{TM}$ (500-0690-00, FLIR, Goleta, CA)모델을 사용하였다. SPI(Serial Peripheral Interface) 속도 2 Mhz로 마이크로프로세서(NanoPi NEO Air, FrendlyArm, CA, USA)와 고속 통신을 수행하여 9 Hz의 계측이 가능하다. 열화상 센서와 마이컴으로 구성되는 단위 계측 시스템의 통신 기능 확장을 위하여 다음과 같이 세 단계의 정보 전달 시나리오를 설계하였다. 1) 단독적으로 열화상을 계측 하고 내장된 메모리에 저장하는 형식 2) 인접한 사용자 인터페이스에서 1번 단독 모듈에 접속하여 열화상을 실시간으로 전송하여 화면에 도시하는 형식 3) 2번 사용자 도시모듈과 병행적으로 Local WI-FI 통신을 이용한 모바일 기기에 화면을 도시하는 형식. 이와 같은 계층적이며 모듈화된 계측 시스템을 구성하기 위해서 1번 모듈에 공개 소프트웨어인 Hostapd 2.5(http://w1.fi/hostapd)버전을 설치하였다. 외부 인터넷 환경이 없는 상황에 1번 모듈 단독으로 AP(Access Point) 기능을 제공하여 지근 거리에 있는 2번 모듈과 3번 모바일 기기의 접속을 관리할 수 있다. 2번 모듈의 경우 화면 다수의 1번 모듈에 접속을 교차적으로 수행하는 방식과 2번 모듈 자체가 AP가 되어 1번 모듈의 접속을 허용하는 형태로 구성되어 있다. 계측 시스템의 계측 매트릭스 구성에 따라 선택적으로 결정할 수 있다. 1번 2번 모듈 공통적으로 TCP/IP Listener와 Client 서비스를 병렬적으로 수행할 수 있도록 개발을 하였다. 3번 모바일 기기에서 사용자 인터페이스 구현을 위하여 범용 Android 기반 GUI 프로그램과 Socket 통신을 연동시켰다. 1개의 열화상 Frame의 전송량은 9,600 Byte ($=80{\times}60{\times}2Byte$) 로 WI-FI 통신 전송 시 2회 ~ 6회 정도 내외로 가변적인 통신 수행 횟수를 나타내었다. 센서 계측 시스템과 정보 전송 시스템을 병렬적으로 구성한 모듈화 된 계측시스템의 전 요소에서 센서에서 제공하는 최대 계측 주기인 9 Hz 구현이 일반적으로 가능하였다. 이를 이용한 추후 연구를 통해 가축 객체의 열복사 정보와 돈사 내 열환경 간의 역학성을 연구할 것이다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.2
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• pp.200-207
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• 2020

Recently, deep neural networks such as CNN are showing excellent performance in various fields such as image classification, object recognition, visual quality enhancement, etc. However, as the model size and computational complexity of deep learning models for most applications increases, it is hard to apply neural networks to IoT and mobile environments. Therefore, neural network compression algorithms for reducing the model size while keeping the performance have been being studied. In this paper, we apply few compression methods to CNN models and evaluate their performances in the embedded environment. For evaluate the performance, the classification performance and inference time of the original CNN models and the compressed CNN models on the image inputted by the camera are evaluated in the embedded board equipped with QCS605, which is a customized AI chip. In this paper, a few CNN models of MobileNetV2, ResNet50, and VGG-16 are compressed by applying the methods of pruning and matrix decomposition. The experimental results show that the compressed models give not only the model size reduction of 1.3~11.2 times at a classification performance loss of less than 2% compared to the original model, but also the inference time reduction of 1.2~2.21 times, and the memory reduction of 1.2~3.8 times in the embedded board.