• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.32 no.3
• /
• pp.227-235
• /
• 2005

In the embedded system domain, both memory requirement and energy consumption are great concerns. To save memory and energy, the 32 bit ARM processor supports the 16 bit Thumb instruction set. For a given program, the Thumb code is typically smaller than the ARM code. However, the limitations of the Thumb instruction set can often lead to generation of poorer quality code. To generate codes with smaller size but a little slower execution speed, Krishnaswarmy suggests a profiling guided selection algorithm at module level for generating mixed ARM and Thumb codes for application programs. The resulting codes of the algorithm give significant code size reductions with a little loss in performance. When the instruction set is selected at module level, some functions, which should be compiled in Thumb mode to reduce code size, are compiled to ARM code. It means we have additional code size reduction chance. In this paper, we propose a profile guided selection algorithm at function level for generating mixed ARM and Thumb codes for application programs so that the resulting codes give additional code size reductions without loss in performance compared to the module level algorithm. We can reduce 2.7％ code size additionally with no performance penalty

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.610-613
• /
• 2022

센서 데이터의 중요성이 커지면서 센서 데이터 처리 연구의 수요가 증가하고 있다. 센서 데이터 기반의 딥러닝 모델 개발 시, 센서 데이터 단일 값에 의한 출력이 아닌 시계열적인 특성을 반영하여 연속적인 데이터 간의 연관성을 파악할 수 있는 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 효율적으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있다. 하지만, 기존의 방법들은 학습 성능(학습 시간 및 모델 성능)에 미치는 영향을 평가하는 기준 없이 입력 데이터의 윈도우 사이즈를 임의로 설정하여 데이터를 처리해 왔다. 따라서, 본 논문은 학습 시간과 모델 성능을 기준으로 센서 데이터의 윈도우 사이즈 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 전류를 이용하여 스위치와 다이오드 온도를 추정하는 가상 센서(virtual sensor) 실험 테스트베드에 적용하여, 학습 시간 중심으로는 5%의 윈도우 사이즈를, 모델 성능 중심으로는 R2 SCORE 의 값을 0.9295 로 갖는 8%의 윈도우 사이즈가 최적으로 도출되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.79-80
• /
• 2023

동기식 분산 딥러닝 기법은 그래디언트 계산 작업을 다수의 워커가 나누어 병렬 처리함으로써 모델 학습 과정을 효율적으로 단축시킨다. 배치 사이즈는 이터레이션 단위로 처리하는 데이터 개수를 의미하며, 학습 속도 및 학습 모델의 품질에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 멀티 GPU 환경에서 작동하는 분산 학습의 경우, 가용 GPU 메모리 용량이 커짐에 따라 선택 가능한 배치 사이즈의 상한이 증가한다. 하지만 배치 사이즈가 학습 속도 및 학습 모델 품질에 미치는 영향은 GPU 활용률, 총 에포크 수, 모델 파라미터 개수 등 다양한 변수에 영향을 받으므로 최적값을 찾기 쉽지 않다. 본 연구는 동기식 분산 딥러닝 환경에서 실험을 통해 최적의 배치 사이즈 선택에 영향을 미치는 주요 요인을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.175-175
• /
• 2015

기후변화로 인한 환경문제가 심각하게 대두되고 있는 상황에 하천으로 유입되는 토사에 대한 저감공법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 토사 유출양을 산정하기 위해서는 여러 수문모형을 사용하고 있으며 이에 따른 입력자료에 대한 정확성을 요구하고 있는 실정이다. 하지만 입력 자료 중 DEM의 규격에 따른 특별한 규제가 없어 정량화된 규격을 사용하지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 수문모형의 입력자료인 DEM의 셀 사이즈 크기 변화에 따른 토사유출 모의 결과의 변화를 확인하고자 한다. DEM의 셀 사이즈의 크기 변화에 따른 토사유출 모의를 위해 선정된 지역은 미국 위스콘신 주의 산악지형을 가지는 소유역 2곳과 평지지역을 가지는 소유역 2곳을 선정하여 연구를 진행했다. 토사유출량을 산정하기 위해 사용된 모형은 미국 농무성에서 개발되어 공급하고 있는 Arc SWAT을 사용하여 모의하였으며 사용된 DEM의 셀 사이즈는 10m, 30m, 50m, 100m의 규격으로 진행하였다. 모의된 결과를 대표적인 보정 및 검증 모형인 SWAT-CUP을 사용하여 보정 및 검증을 진행하였다. SWAT-CUP을 이용하여 추출해낸 Best parameter를 모든 조건에 동일하게 적용한 뒤 검정을 진행한 결과 DEM의 셀 사이즈 변화에 따른 토사 유출량에 많은 차이가 나타났으며 셀 사이즈크기가 작아질수록 좀 더 많은 양의 토사 유출량을 산정하는 것으로 확인하였다. 본 연구를 통해 DEM 셀 사이즈의 정량화의 필요성을 확인하였으며, 앞으로 진행될 토사 유출 관리를 위한 연구에 많은 도움을 줄 것이라 판단된다.

• Korea Trade Review
• /
• v.43 no.3
• /
• pp.125-145
• /
• 2018

The Baltic Shipping Exchange is reporting the Baltic Dry Index (BDI) which represents the average charter rate for bulk carriers transporting major cargoes such as iron ore, coal, grain, and so on. And the current BDI index is reflected in the proportion of capesize 40%, panamax 30% and spramax 30%. Like mentioned above, the capesize plays a major role among the various sizes of bulk carriers and this study is to analyze the influence of the factors influencing on charter rate of capesize carriers which transport iron ore and coal as the major cargoes. For this purpose, this study verified causality between variables using Vector Error Correction Model (VECM) and tried to derive a long-run equilibrium model between the dependent variable and independent variables. Regression analysis showed that every six independent variable has a significant effect on the capesize charter rate, even at the 1% level of significance. Charter rate decreases by 0.08% when capesize total fleet increases by 1%, charter rate increases by 0.04% when bunker oil price increases by 1%, and charter rate decreases by 0.01% when Yen/Dollar rate increases by 1%. And charter rate increases by 0.02% when global GDP increases by one unit (1%). In addition, the increase in cargo volume of iron ore and coal which are major transportation items of capesize carriers has also been shown to increase charter rates. Charter rate increases by 0.11% in case of 1% increase in iron ore cargo volume, and 0.09% in case of 1% increase in coal cargo volume. Although there have been some studies to analyze the influence of factors affecting the charterage of bulk carriers in the past, there have been few studies on the analysis of specific size vessels. At present moment when ship size is getting bigger, this study carried out research on capesize vessels, which are biggest among bulk carriers, and whose utilization is continuously increasing. This study is also expected to contribute to the establishment of trade policies for specific cargoes such as iron ore and coal.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.12 no.7
• /
• pp.7-17
• /
• 2021

This study investigated the effect of size recommendation technology convergence on purchase intention mediated by information credibility and satisfaction. The survey for this study was conducted on Amazon Mechanical Turk targeting U. S. residing women aged 18 to 60 years old who have never used size recommendation technology. They experienced the size recommendation technology in the provided web page and returned to the survey to answer the questionnaire. The analysis was done with 213 surveys using SPSS 27.0 and Process Macro (model 6, 5,000 Bootstrapping sample). The dimensions of service quality were found to be responsiveness and ease of use, and both have a significant effect on purchase intention through information credibility and satisfaction.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.26 no.2
• /
• pp.69-74
• /
• 2007

In signal processing applications with highly correlated input signals, subband affine projection algorithm and step size controlling is a good solution for improving the slow convergence rate and large computational complexity of LMS-type algorithms. This paper proposes a subband affine projection algorithm using a variable step size. The proposed method achieves fast convergence rate and small steady-state error with a small computational complexity by combining the SAP and step size controlling in a subband structure. Experimental results on highly correlated input signal show that the proposed method is superior to the conventional methods.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2010.07a
• /
• pp.131-132
• /
• 2010

본 논문에서는 작은 필터 사이즈를 갖는 영전압 스위칭이 가능한 PWM 3레벨 컨버터를 제안한다. 제안하는 컨버터의 모든 스위치의 전압 스트레스는 입력 전압의 반으로 제한되고, 2차측의 필터 앞단 전압이 3레벨 형태로 나타나 기존보다 작은 출력 필터 사이즈가 필요하다는 장점을 갖는다. 또한 두 개의 변압기로 전류를 분할함으로써 도통 손실을 줄일 수 있다. 효과를 확인하기 위해 500-600V 의 입력 전압과 60V 의 출력 전압을 갖는 500W 컨버터를 제작하여 실험하였다.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
• /
• 2003.09a
• /
• pp.334-343
• /
• 2003

본 논문의 목적은 스팅베어링의 기존교량과 납-고무베어링(Lead-Rubber Bearing)으로 내진 보강된 교량에 대해서 갭(Gap)의 크기가 교량의 지진 취약도에 미치는 영향에 대해서 평가하였다. 이를 위해서 다경간 단순교(Multi-Span Simply Supported Bridge)와 다경간 연속교(Muti-Span Continuous Bridge)를 대상으로 취약도 분석을 실시하였다 또한 다양한 크기의 갭사이즈를 도입하여 해석을 실시하였다. 이를 통해서 갭사이즈의 변화가 각 교량의 구성품에 미치는 영향을 확률적으로 평가할 수 있었고, 합성된 취약도 곡선을 이용하여 최적의 갭사이즈를 확정할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06b
• /
• pp.338-341
• /
• 2011

프로그램 코드 사이즈는 내장형시스템 구성에 있어서 고려해야 할 핵심 요소중의 하나이다. 프로그램 사이즈는 해당 시스템의 메모리 크기, 전력소모, 성능, 가격 등에 영향을 미치기 때문이다. 프로그램 코드 사이즈를 최적화하기 위하여 활용할 수 있는 시스템 자원 중에서 효과적인 것 중 하나가 복수 로드/스토어 명령어(Multiple Load/Store Instruction, MLS)이다. MLS 명령어는 하나의 명령어로 하나이상의 메모리 값을 레지스터로 블록 전송 (block transfer)하는 것이 가능하기 때문이다. 본 연구에서는 MLS명령어를 기존보다 효과적으로 생성함으로써 코드 크기를 감소시키는 최적화 기법에 대해 논의한다. 실험을 통하여 Mediabench와 DSPStone 벤치마크에서 본 연구에서 제안하는 기법을 통하여 평균 메모리 접근 코드사이즈가 10.3% 감소하였다.