Oh, Gi Hwan;Kim, Jae Myung;Kang, Woon Hak;Lee, Sang Won
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.1131-1133
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2012
메모리 가격이 저렴해 짐에 따라 대용량의 데이터베이스 연산이 메모리 안에서 처리될 수 있다. 그에 반해 메모리의 접근속도는 과거에 비해 크게 향상되지 않았기 때문에, 효율적인 캐시 활용이 전체 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 멀티코어 환경에서 효율적 캐시와 높은 동시성을 모두 만족시키기는 쉽지 않다. 이 논문에서는 알려진 메모리 기반 해시 알고리즘을 비교하고, 각각에 대해 탐색 단계에서 조인 키를 기준으로 정렬 알고리즘을 적용하여 수행 시간과 캐시 미스 감소를 비교한다.
To alleviate the size and bandwidth requirement in JPEG2000 system, a new Embedded Compression(EC) algorithm with minor image quality drop is proposed. For both random accessibility and low latency, very simple and efficient hadamard transform based compression algorithm is devised. We reduced LL intermediate memory and code-block memory to about half size and achieved significant memory bandwidth reductions(about 52~73%) through proposed multi-mode algorithms, without requiring any modification in JPEG2000 standard algorithm.
We study the problem of finding the maximum suffix of a string on the external memory model of computation with one disk. In this model, we are primarily interested in designing algorithms that reduce the number of I/Os between the disk and the internal memory. A string of length N has N suffixes and among these, the lexicographically largest one is called the maximum suffix of the string. Finding the maximum suffix of a string plays a crucial role in solving some string problems. In this paper, we present an external memory algorithm for computing the maximum suffix of a string of length N. The algorithm uses four blocks in the internal memory and performs at most 4(N/L) disk I/Os, where L is the size of a block.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.333-336
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2006
플래시 메모리는 휴대폰과 PDA 와 같은 이동 기기에서 저장 장치로 널리 사용되고 있다. 또한 기가바이트(GB) 단위의 대용량화로 인해 노트북과 개인용 컴퓨터에서 보조기억장치로 사용되고 있다. 요즘에는 대용량의 데이터를 효율적으로 다루기 위한 B+트리와 같은 자료구조를 플래시 메모리상에서 저비용의로 구현하려는 연구들이 이루어지고 있다. 지금까지의 연구에서는 플래시 메모리에서 B+트리를 구축할 때 노드 크기를 플래시 메모리의 섹터(sector) 크기로 사용해왔다. 본 논문에서는 노드 크기가 플래시 메모리의 섹터 크기보다 더 커졌을 경우, 플래시 메모리에서 구현되는 B+트리의 구축성능과 검색성능 그리고 저장 공간 사용량을 비교 분석한다. 키 삽입 시 정렬 알고리즘과 비정렬 알고리즘을 각각 사용해 구축비용을 측정하였으며 효율적인 노드 검색을 위해 인덱스 노드 헤드 구조를 사용한다. 그리고 이러한 실험결과는 B+트리 노드 크기를 섹터 크기보다 블록 크기로 할당할 때 B+트리 성능의 우수성을 보인다.
Flash memory offers attractive features, such as non-volatile, shock resistance, fast access, and low power consumption for data storage. However, it has one main drawback of requiring an erase before updating the contents. Furthermore, flash memory can only be erased limited number of times. To overcome limitations, flash memory needs a software layer called flash translation layer (FTL). The basic function of FTL is to translate the logical address from the file system like file allocation table (FAT) to the physical address in flash memory. In this paper, a new FTL algorithm called an efficient and advanced space-management technique (EAST) is proposed. EAST improves the performance by optimizing the number of log blocks, by applying the state transition, and by using reallocation blocks. The results of experiments show that EAST outperforms FAST, which is an enhanced log block scheme, particularly when the usage of flash memory is not full.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.1
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pp.54-61
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2009
This paper presents a new electromyogram (EMG) pattern recognition method based on the Hierarchical Temporal Memory (HTM) algorithm which is originally devised for image pattern recognition. In the modified HTM algorithm, a simplified two-level structure with spatial pooler, temporal pooler, and supervised mapper is proposed for efficient learning and classification of the EMG signals. To enhance the recognition performance, the category information is utilized not only in the supervised mapper but also in the temporal pooler. The experimental results show that the ten kinds of hand motion are successfully recognized.
제로트리 부호화 알고리즘 중 효율적이며 잘 알려진 SPIHT는 높은 메모리 요구로 인해 하드웨어 구현에 큰 어려움을 가지고 있다. 이 논문에서는 저 메모리 사용과 빠른 제로트리 부호화 알고리즘을 제안한다. 메모리를 줄이고 빠른 코딩을 위한 방법으로 다음 3가지를 사용한다. 첫 번째, 리프팅을 이용한 웨이블릿 변환은 기존의 필터뱅크 방식의 변환보다 저 메모리와 계산량의 감소를 가진다. 두 번째, 웨이블릿 변환된 계수들은 블럭으로 나누어져 각각 코딩된다. 여기서 블록은 제로트리 구조가 유지되는 STB(spatial tree-based block)이다. 세 번째, Wheeler 와 Pearlman이 제안한 NLS (no list SPIHT)를 이용한 부호화이다. NLS는 효율성에서 SPIHT와 거의 같으며 작고 고정된 메모리와 빠른 부호화 속도를 보여준다.
상위단계 합성에서 데이터 저장을 위한 메모리 할당 문제는 중요하게 다루어지는 영역의 하나이다. 이 논문에서는, 다중포트(multiport)메모리 할당 문제에 대한 새로운 방법을 제안한다. 문제의 복잡도를 줄이기 위해, 기존의 연구들은 요약하면, 두 단계의 과정으로 이루어지고 있다. 첫 번째 단계에서는 변수들을 몇 개씩 묶어서 하나의 메모리를 형성한다. (즉 메모리 최적화 문제를 푼다.) 두 번째 단계에서는 메모리들과 기능모듈들 간의 연결선을 최적화시킨다. (즉, 연결선 최적화 문제를 푼다) 이 경우 심각한 단점은 연결선의 비용을 최소화하는 데는 한계가 있다는 것이다. 다시 말해, 연결선의 비중이 점점 중요하게 되어지는 설계 추세에서 기존의 방법은 다중포트 메모리 사용을 통해 얻을 수 있는 연결선 최소화를 극대화하는데 한계가 있음을 뜻한다. 이를 극복하기 위해, 우리는 새로운 할당 방법을 제시한다. 구체적으로 먼저, 연결선 최소화를 해결하고, 그 다음에, 메모리 최적화를 시도한다. 또한 제안한 알고리즘은 연결선 최소화 과정 동안 다음 단계에서 결정될 메모리 비용도 적절히 고려한다. 우리는 다양한 실험을 통해, 우리의 제안한 방법이 기존의 연구보다 상당히 효율적인 것임을 보인다.
SPIHT algorithm is a wavelet based fast and effective technique for image compression. It uses a list structure to store status information which is generated during set-partitioning of zero-tree. Usually, this requires lots of additional memory depending on how high the bit-rate is. Therefore, in this paper, we propose a new technique called MZP-DFS, which needs no additional memory when running SPIHT algorithm. It traverses a spatial-tree according to DFS and eliminates additional memory as it uses test-functions for encoding and LSB bits of coefficients for decoding respectively. This method yields nearly the same performance as SPIHT. This may be desirable in hardware implementation because no additional memory is required. Moreover. it exploits parallelism to process each spatial-tree that it can be applied well in real-time image compression.
Recently, flash memory is widely used in embedded applications since it has strong points: non-volatility, fast access speed, shock resistance, and low power consumption. However, due to its hardware characteristics, it requires a software layer called FTL(flash translation layer). The main functionality of FTL is to convert logical addresses from the host to physical addresses of flash memory We present a new FTL algorithm called STAFF(State Transition Applied Fast Flash Translation Layer). Compared to the previous FTL algorithms, STAFF shows five times higher performance than basic block mapping scheme and requires less memory. We provide performance results based on our implementation of STAFF and previous FTL algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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