• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.12
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• pp.1199-1203
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• 2010

Data transfer between host system and storage device is based on the data unit called sector, which can be varied depending on computer systems. If NAND flash memory is used as a storage device, the variant sector size can affect storage system performance since its operation is much related to sector size and page size. In this paper, we propose an efficient FTL mapping management scheme to support multiple sector size within one NAND flash memory based storage device, and analyze the performance effect and management overhead. According to the proposed scheme, the management overhead of proposed FTL management is lower than conventional scheme when various sector sizes are configured in computer systems, while performance is less degraded in comparison with single sector size support system.

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

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.3
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• pp.407-413
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• 2022

Existing clothing recommendation systems remain at the level of showing appropriate photos when a user selects a type of clothing he or she likes after entering his or her own body size or body size. When a user purchases clothing using such recommendation systems, there are many cases in which it does not fit or does not fit the user's body size. In this study, to solve these problems of existing clothing recommendation systems, a system was implemented in which the user receives not only size but also skin tone and recommends clothing suitable for the user's body size as well as skin tone. In this system, clothing size information obtained through web crawling was periodically stored in a database for eight male tops to recommend clothing, and the entire pixel of the clothing image was analyzed to extract color text values. In order to confirm the performance of this system, a survey was conducted on 100 male college students, and the satisfaction level was 70%. Most of the reasons for not being satisfied are that the recommended clothing is limited, so it is judged that it is necessary to expand the target clothing in the future.

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

• Smart Media Journal
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• v.12 no.9
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• pp.89-94
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• 2023

Recommender systems provide users with the most favorable items by analyzing explicit or implicit feedback of users on items. Recently, as the size of deep-learning-based models employed in recommender systems has increased, many studies have focused on reducing inference time while maintaining high recommendation accuracy. As one of them, a study on recommender systems with a knowledge distillation (KD) technique is actively conducted. By KD, a small-sized model (i.e., student) is trained through knowledge extracted from a large-sized model (i.e., teacher), and then the trained student is used as a recommendation model. Existing studies on KD for recommender systems have been mainly performed only for implicit feedback settings. Thus, in this paper, we try to investigate the performance and accuracy when applied to explicit feedback settings. To this end, we leveraged a total of five state-of-the-art KD methods and three real-world datasets for recommender systems.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.342-345
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• 2004

자바는 임베디드 시스템을 프로그램 하기에 매력적인 언어와 플랫폼으로 인식되어져 왔다. 그러나 잉베디드 자바의 메모리와 프로세서 한계점을 가지고 임베디드 자바에 표준 자바 클래스 파일을 적용하기에는 적당하지 않다. 본 논문에서는 타겟디바이스에서 바이트 코드를 수행하기 전에 심볼레퍼런스 정보를 실제 주소로 바꾸기 위해 프리레졸루션을 사용하여 실행시간을 줄일 수 있는 효율적인 메소드를 제안하였다. 클래스 파일에서 컨스턴트풀의 사이즈를 알기 위해서 13개의 클래스 파일들을 시험하였다. 본 프리레졸루션은 원래 사이즈의 92% 정도 전체적인 메모리 footprint를 줄였다. 또한, 메모리 참조 횟수도 감소시켰다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.21 no.3
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• pp.1-6
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• 2016

As the convergence speed of time domain adaptive algorithm on the LMS(Least Mean Square) becomes slow when eigen value distribution width is spread, So variable step size algorithm is used widely. But it needs a lot of calculation load. In this paper we consider new algorithm, which can reduce calculations and improve convergence speed, uses instantaneous absolute value of average noise signal adapting the exponential function. For the performance of proposed algorithm is tested and simulated to system generator. As the result we show the variable step size adaptive algorithm in proportion to instantaneous absolute value is more stable and efficient than others.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.707-714
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• 2005

최근 개별 제품의 가격이 상승하고 품질의 중요성이 강조됨에 따라, 생산현장에서 제품의 불량을 검사하고, 불량품을 즉시 재작업하는 공정이 많아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 불량품의 재작업 과정을 고려하여 생산라인에서 비용을 최소화 하는 최적 배치사이즈와 재작업 정책을 결정하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 다수의 기계가 연속적으로 연결된 다단계생산시스템을 가정하고 있으며, 검사 공정의 위치 변화에 따른 두 가지 재작업 정책과 두 정책으로부터 변형된 정책을 반영할 수 있다. 제안된 모델을 통해 생산 환경에 따라 비용을 최소화하는 재작업 정책과 최적의 생산 배치사이즈를 결정할 수 있으며, 생산 환경요인들의 변화에 따른 배치사이즈와 비용의 변화를 정책 별로 비교 분석할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.193-197
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• 2005

점진적 개념 학습 알고리즘인 COBWEB은 클래스 정보가 주어지지 않은 사례들(instances)을 분류하기 위하여 사례의 속성과 값에 근거하여 학습하며 각 노드가 유사한 사례들의 집합인 클래스에 해당하는 분류 트리를 생성하는 알고리즘이다. 유사한 사례들을 같은 클래스로 분류하기 위한 기준으로 category utility가 사용되며 이는 클래스 내부의 유사도와 클래스간의 차이점을 최대화하는 방향으로 클래스를 분류한다 기존의 COBWEB에 사용되는 category utility는 클래스 사이즈와 예측 정확성 사이의 tradeoff 관계로 볼 수 있으며, 이로 인하여 예측 정확성은 약간 감소하나 클래스 사이즈가 커지는 방향으로 학습이 진행 될 수 있는 편향성(bias)를 가지고 있다. 이는 분류 트리에 불필요한 클래스 노드들(spurious nodes)을 생성하게 하여 학습 결과인 클래스 개념을 이해하는뎨 어렵게 한다. 본 논문에서는 클래스와 그에 속하는 사례들의 속성-값 분포를 고려하여 클래스와 속성의 연관성에 비례한 가충치를 더한 변형된 category utility를 제안하고, dataset에 대한 실험을 통하여 제안된 category utility가 기존의 큰 클래스 사이즈를 선호하는 bias를 완화시킴을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.288-290
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• 2015

사이버 쇼핑몰에서 옷을 구매하는 경우에 사이버 쇼핑몰의 옷의 사이즈가 명시되어 있지만, 그 수치만으로는 옷을 선택하기가 어렵다. 사이버 쇼핑몰의 단점중 하나는 옷을 직접 입어보지 못한다는 점에 있다. 옷을 직접 입어보지 못함으로써 자신에게 사이즈가 맞는지 맞지 않는지 알기 어렵다. 이러한 문제를 해결하고자 사용자와 비슷한 몸매를 가상 모델을 생성하여 가상의 옷을 입혀보고 사이즈가 맞는지 아닌지를 미리 예상 할 수 있도록 도와 줄 수 있다. 이러한 시스템을 생성하기 위하여 Poser Pro라는 3차원 입체 신체 모델링 프로그램을 이용하여 사용자에게 가상 모델을 제공하여 사용자가 자신과 비슷한 신체를 가진 가상의 모델을 통해 옷을 선택하게 한다.