• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.396-403
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• 1999

본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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• pp.339-339
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• 2011

기존의 광학리소그래피방법으로는 나노크기의 패턴을 형성하는데에 있어서 많은 제약이 있으며, 사실상 수십나노크기의 패턴을 형성하는데에는 전자빔리소그래피등 새로운 패턴형성 방법이 요구되고 있다. 블록 공중합체를 이용한 나노 패턴은 서로 다른 화학적 구조를 가지는 고분자들이 공유결합으로 연결되어 있는 분자구조를 이용하여, 하나의 분자 내에 서로 다른 블록들이 상분리를 일으키려는 것과 동시에 이들의 공유결합으로 인해 그 정도가 제한되는 것을 이용하여 라멜라, 실린더, 구 등의 주기적으로 배열된 형태의 구조물을 형성하는 패터닝 기술이다. 블록 공중합체를 이용한 나노크기의 패턴 형성은 열역학적으로 안정적인 구조이며, 대면적으로 구현 할 수 있어서 차세대 소자제작을 위한 제작기술로 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 블록공중합체를 이용한 나노패턴 기술은 선행적으로 나노구조체를 결함이 없고, 원하는 형태로 제작 할 수 있는 공정의 확립이 필요하다. 따라서 본 연구에서는, 이러한 블록 공중합체을 이용한 나노패턴을 제조하는 공정에서, 폴리스틸렌과 실리콘 산화물 박막과의 표면반응을 막기 위한 Self-Assembly Monolayers (SAMs) 처리 공정이 패턴 형성에 미치는 영향을 알아보기 위하여 MPTS의 농도 및 처리시간을 변화시켰다. 나노패턴을 분석, 확인하기 위하여 Atomic Force Microscopic (AFM)과 Field Emission Scanning Electron Microscope (FESEM)을 이용하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권9호
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• pp.1083-1095
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• 1999

최근 처리기와 입출력 시스템의 속도 차이가 점점 커짐에 따라 버퍼 캐쉬의 효율적인 관리가 더욱 중요해지고 있다. 버퍼 캐쉬는 블록 교체 정책과 선반입 정책에 의해 관리되며, 각 정책은 버퍼 캐쉬에서 블록의 가치 즉 어떤 블록이 더 가까운 미래에 참조될 것인가를 결정해야 한다. 블록의 가치는 응용들의 블록 참조 패턴의 특성에 기반하며, 블록 참조 패턴의 특성에 대한 정확한 분석은 올바른 결정을 가능하게 하여 버퍼 캐쉬의 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 각 응용들의 블록 참조 패턴에 대한 특성을 분석하고 이를 자동으로 발견하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 블록의 속성과 미래 참조 거리간의 관계를 이용해 블록 참조 패턴을 발견한다. 이 기법은 2 단계 파이프라인 방법을 이용하여 온라인으로 참조 패턴을 발견할 수 있으며, 참조 패턴의 변화가 발생하면 이를 인식할 수 있다. 본 논문에서는 8개의 실제 응용 트레이스를 이용해 블록 참조 패턴의 발견을 실험하였으며, 제안된 기법이 각 응용의 블록 참조 패턴을 정확히 발견함을 확인하였다. 그리고 발견된 참조 패턴 정보를 블록 교체 정책에 적용해 보았으며, 실험 결과 기존의 대표적인 블록 교체 정책인 LRU에 비해 최대 57%까지 디스크 입출력 횟수를 줄일 수 있었다.Abstract As the speed gap between processors and disks continues to increase, the role of the buffer cache located in main memory is becoming increasingly important. The buffer cache is managed by block replacement policies and prefetching policies and each policy should decide the value of block, that is which block will be accessed in the near future. The value of block is based on the characteristics of block reference patterns of applications, hence accurate characterization of block reference patterns may improve the performance of the buffer cache. In this paper, we study the characteristics of block reference behavior of applications and propose a scheme that automatically detects the block reference patterns. The detection is made by associating block attributes of a block with the forward distance of the block. With the periodic detection using a two-stage pipeline technique, the scheme can make on-line detection of block reference patterns and monitor the changes of block reference patterns. We measured the detection capability of the proposed scheme using 8 real workload traces and found that the scheme accurately detects the block reference patterns of applications. Also, we apply the detected block reference patterns into the block replacement policy and show that replacement policies appropriate for the detected block reference patterns decreases the number of DISK I/Os by up to 57%, compared with the traditional LRU policy.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권2호
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• pp.73-78
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• 2004

본 논문에서는 블록정합 알고리즘을 영상 블록들의 상관도 함수로 모델링하여, 고속 블록정합 방법을 위한 탐색 패턴을 유도하였으며, 이는 고속 블록정합 방법에서 주로 사용되는 다이아몬드 형태의 탐색 패턴에 대한 이론적인 기반을 제공한다. 이와 더불어, 능동적인 탐색 패턴과 물체의 움직임에 따른 통계적인 특성을 사용하여 새로운 고속 블록정합 움직임 예측방법을 제안하였다. 적절한 움직임 탐색 패턴을 얻기 위해 움직임 벡터와 영상간 블록들의 차이값 사이의 통계적인 관계를 이용하였다. 제안한 방법을 움직임 탐색 패턴을 능동적으로 변화시키면서 다른 고속 블록정합 방법들과 비교해 보면, 요구되는 탐색점의 개수를 감소시키면서 움직임 예측성능을 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.331-333
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• 2004

본 연구는 Haplotype 데이터에서 나타나는 별개의 Haplotype의 수를 최소화하는 블록으로 분할하는 방법을 제안한다. Multi-population case인 Haplotype 데이터를 분석하기 위해 패턴의 개수를 최소한으로 줄이는 볼록 분할 방법은 전산학적인 최적해의 의미를 가지게 되며, 이와 더불어 생물학적인 의미를 가지는 블록 경계를 찾기 위해 ｜D'｜ 을 계산하고 LD를 분석하였다 분석된 LD는 블록 분할 알고리즘에서 블록 결정 함수로 사용하였으며, 이에 대한 검정은 X$^2$-test를 통해 이루어졌다. 많은 Sample로 구성된 Haplotype 데이터로부터 평균 패턴의 개수를 최소화하고 긴 블록 길이를 가지는 블록 분할의 결과를 얻었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2998-3000
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• 2000

본 논문에서는 BNN, 블록기반 신경망 모델을 재구성가능 하드웨어(FPGA)로 설계한다. 블록기 반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬 수 있다. 블록기반 신경망의 구조와 가중치를 표현하는 바이너리 스트링을 오프라인으로 진화시킨 후, 재구성가능 하드웨어로 구현한다. FPGA로 구현된 블록기반 신경망의 성능을 확인하기 위하여 간단한 성능시험에 사용되는 대표적인 패턴들을 사용하여 블록기반 신경망의 패턴분류 성능을 알아본다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.223-223
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• 2018

취수원에서 정수장과 배수지를 거쳐 수용가에 이르기까지 공급되는 급수량을 결정하는데 있어 각 수용가별 물 사용 패턴은 수요량을 예측하여 취수량을 결정하는데 있어 매우 중요한 지표이다. 생활용수 추정은 용도별(가정용, 상업용, 공업용 등)로 분류하여 경향성이 나타날 수 있도록 과거 사용실적을 바탕으로 장래 용도별 사용량을 추정한다. 이는 경험을 바탕으로 한 것으로 일반적으로 시계열 모형을 이용하는데 수요예측의 실패 가능성이 높으며 효율적인 방법이라 할 수 없다. 이에 본 연구에서는 최근 통신기술의 발달로 양방향 통신이 가능한 AMI(Advanced Metering Infrastructure, 원격검침인프라)센서를 영종도 112블록의 528개의 수용가에 설치하였다. AMI는 스마트 미터에서 측정한 데이터를 원격 검침기를 통해 물 사용량을 자동으로 계측할 수 있다. AMI 데이터를 이용하여 영종도 112블록의 운북동과 운서동의 각 용도별, 요일별, 그리고 도심지와 농가의 실시간 물 사용 패턴을 분석하였다. 분석 결과 운북동과 운서동의 물 사용 패턴은 비슷한 경향을 보이는 것으로 보이나 도시화된 운서동에 비해 운북동의 물사용량이 상대적으로 적고 첨두사용량의 발생시간 또한 빠른 것으로 나타났다. 또한 가정용과 공공용의 경우 시간별 물 사용량이 요일에 따라 일정한 경향이 있으나 상업용과 공업용은 일정한 사용량을 보였다. 향후 112블록의 관망해석에 실시간 물사용 패턴을 적용하여 효율적으로 급수량 결정을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.185-186
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• 2018

현재 우리사회에서 보 차도용 콘크리트 블록은 흔하게 볼 수 있는 토목 자재중 하나이다. 보 차도용 블록의 패턴은 흔히 2가지에서 5가지 색상을 배치하며 미적 효과를 위하여 디자인된다. 그러나 바닥에 적용되는 보 차도용 블록은 색상 배치를 통한 조경미 창출 외에도 패턴디자인을 통해 방향을 제시하거나 홍보성, 경고성 등의 문구를 담을 수 있고 그 시각적 효과가 뛰어나 기능적인 면에 대한 관심도 커져 가고 있다. 또한 특정한 장소를 필요로 하지 않고 한번 설치되면 외부요인에 의해 디자인이 변하지 않는 특성에 따라 그 효과가 경제적이며 적용성이 뛰어나다. 이러한 패턴디자인을 통한 효과를 분석하여 국내패턴디자인의 개선 방향을 모색하고 더 나은 부가가치를 창출하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.119-126
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• 2005

본 논문에서는 영상의 블록 분류 특성에 적응적인 대표 컬러 히스토그램 (representative color histogram)과 방향성 패턴 히스토그램 (directional pattern histogram)을 이용한 새로운 내용 기반 영상 검색 방법 (content-based image retrieval)을 제안한다. 제안한 방법에서는 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누고, 분할된 블록의 분류 특성에 따라 컬러와 패턴 특징 벡터를 추출한다. 먼저 분할된 블록을 채도 (saturation)에 따라 휘도 블록 또는 컬러 블록으로 분류한 후, 휘도 블록에 대해서는 블록 평균휘도 쌍의 히스토그램을 구하고, 컬러 블록에 대해서는 블록 평균 컬러 쌍 히스토그램을 구함으로써 블록 분류 특징에 따라 컬러 특징 벡터를 추출한다. 또한 블록 휘도 변화의 기울기 (gradient)를 계산하여 방향성 분류를 행한 후 히스토그램을 계산함으로써 블록 방향성 패턴 특징을 추출한다. 본 논문에서 제안한 영상 검색 방법의 성능을 평가하기 위해서 컴퓨터 모의실험을 행한 결과 제안한 방법이 기존의 방법들보다 정확도 (precision) 및 특징 벡터 차원 (feature vector dimension) 크기 등의 객관적인 측면에서 우수함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.811-814
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• 2003

본 논문에서는 십자패턴과 육각패턴을 이용한 고속 블록 정합 동작 예측 기법을 제안한다. 블록 기반 탐색에서 전역 탐색방법이 가장 좋은 동작벡터를 찾지만, 탐색영역 내의 모든 전을 검색하기 때문에 많은 시간을 필요로 하게 된다. 본 방법은 대부분의 동영상에서 동작벡터가 블록의 중심 부근에 집중적으로 분포함을 착안하여 십자패턴으로 중앙을 우선 탐색한 다음 움직임이 큰 동작벡터를 육각패턴을 사용하여 찾는다. 실험결과, 본 방법은 기존의 탐색방법보다 화질과 탐색시간에서 대부분의 경우에 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.