• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.232-234
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• 2003

자바가상기계는 힙 영역과 자바 스택 영역에 객체와 스택 프레임을 할당할 공간이 없을 때 가비지 콜렉션과 함께 이미 해제된 힙과 자바 스택 영역을 재사용 가능하도록 메모리 공간을 재구성하게 된다. 한편 메모리 단편화로 인해 객체 또는 스택 프레임을 더 이상 할당하지 못하는 경우 자바가상기계는 컴펙션을 수행하여 메모리 단편화를 제거하면서 메모리를 재구성한다. 하지만 자바가상기계에서 메모리 재구성은 가비지 콜렉션및 컴펙션과 함께 길고 예측할 수 없는 지연시간에 의해 내장형 자바가상기계의 성능을 저하시키는 단점을 가진다. 본 논문은 소규모 내장형 자바가상기계의 성능을 개선하기 위한 방안으로, 가변 크기를 가지는 객체와 스택 프레임을 고정 크기로 변환하여 메모리를 할당하는 고정 크기 메모리 할당에 대해 기술하고 있다. 고정 크기 메모리 할당은 메모리 전체 사용율은 떨어지지만 외부 단편화가 발생하지 않기 때문에 회수된 메모리 공간을 재구성하지 않고도 힙 영역과 자바 스택 영역에 객체와 스택 프레임을 할당 가능하다. 본 논문에서 기술한 고정 크기 메모리 할당 방식으로 객체와 스택 프레임을 할당하게 되면 가변 크기 메모리 할당 보다 약 10% ~ 30% 효율향상을 보였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.35 no.1
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• pp.53-59
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• 2008

In spite of increasing complexity of wireless sensor network applications, most of the sensor node platforms still have severe resource constraints. Especially a small amount of memory and absence of a memory management unit (MMU) cause many problems in managing application thread stacks. Hence, a shared-stack was proposed, which allows several threads to share one single stack for minimizing the amount of memory wasted by fixed-size stacks. In this paper, we present the memory usage models for thread stacks by deriving the overflow probability of the fixed-size stack and the shared-stack and also show that the shared-stack is more reliable than the fixed-size stack.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.11
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• pp.572-580
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• 2007

Wireless sensor networks are sensing, computing and communication infrastructures that allow us to monitor, instrument, observe, and respond to phenomena in the harsh environment. Generally, the wireless sensor networks are composed of many deployed sensor nodes that were designed to be very cost-efficient in terms of production cost. For example, UC Berkeley's MICA motes have only 8-bit CPU, 4KB RAM, and 128KB FLASH memory space. Therefore, sensor operating systems that run on the sensor nodes should be able to operate efficiently in terms of the resource management. In this paper, we present a dynamic threads stack management scheme for space-constrained and multi-threaded sensor operating systems. In this scheme, the necessary stack space of each function is measured on compile-time. Then, the information is used to dynamically allocate and release each function's stack space on run-time. It was implemented in Nano-Qplus sensor operating system. Our experimental results show that the proposed scheme outperforms the existing fixed-size stack allocation mechanism.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.253-255
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• 2006

무선 센서 네트워크는 수백 혹은 수천 개의 무선 센서 노드들로 이루어지고 센서 노드의 플랫폼은 비용 효율성 때문에 매우 제한적인 메모리 공간을 지닌다. 이러한 센서 노드들은 자연의 정보를 수집하고, 이웃 노드들끼리 통신하며, 정보를 가공하여 사용자에게 실시간으로 전달하는 기능을 담당한다. 따라서 무선 센서 네트워크를 위한 센서 운영체제는 공간 효율적이고 다수의 작업들을 실시간으로 처리할 수 있는 멀티 쓰레드 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 제약적인 센서 운영체제를 위한 스택리스 쓰레드 기법을 제안한다. 제안한 기법을 사용하면, 기존의 스택기반 쓰레드를 사용하는 것보다 메모리 공간의 사용량을 절감지킬 수 있다. 본 논문의 비교 실험 결과를 통하여, 제안한 기법을 사용하는 것이 기존의 방법보다 메모리 사용량을 상당히 줄일 수 있음을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.7
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• pp.81-89
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• 1999

Image obtained by incomplete communication always include noise, blur and distortion, etc. In this paper, we propose and apply the new spatial filter algorithm, called an optimal adaptive generalized stack filter(AGSF), which optimizes adaptive generalized stack filter(AGSF) using neural network weight learning algorithm of back-propagation learning algorithm for improving noise removal and edge preservation rate. AGSF divides into two parts: generalized stack filter(GSF) and adaptive multistage median filter(AMMF), GSF improves the ability of stack filter algorithm and AMMF proposes the improved algorithm for reserving the sharp edge. Applied to neural network theory, the proposed algorithm improves the performance of the AGSF using two weight learning algorithms, such as the least mean absolute(LAM) and least mean square (LMS) algorithms. Simulation results of the proposed filter algorithm are presented and discussed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.940-942
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• 2004

자바가상기계의 메모리 할당에서 서로 다른 크기의 메모리 할당과 해제는 힙 영역과 자바 스택 영역에 심각한 외부 단편화를 발생시킨다. 자바가상기계에서 외부 단편화는 가비지 콜렉션의 발생을 증가시키고 메모리를 할당하기 위한 메모리 접근이 증가되는 고비용의 동작이 발생하므로 소규모 메모리에서 동작하는 임베디드 자바가상기계에서 성능저하가 발생하게 된다. 본 논문에서는 임베디드 자바가상기계에서 외부 단편화를 최소화하고 메모리를 효율적으로 관리하기 위한 한 가지 방안으로 고정크기 메모리 할당 방법에 대한 연구이다. 고정크기 메모리 할당 기법은 자바가상기계의 힙 영역에 가장 큰 객체의 크기를 기준으로 할당하고 자바 스택 영역에 가장 큰 스택 프레임을 기준으로 할당하도록 하여, 힙 영역과 자바 스택 영역에 외부 단편화를 최소화하도록 하는 메모리 할당 정책이다. 고정 크기 메모리 할당은 내부 단편화에 따른 메모리 낭비가 발생될 수 있지만, 외부 단편화는 최소화되기 때문에 가비지 콜렉션 발생 횟수를 감소시킬 수 있으며, 회수된 메모리 공간을 재구성하는 고비용을 제거 할 수 있다. 또한 할당 해제된 영역들은 Free-List로 연결되어 메모리 할당을 위한 메모리 접근을 최소화시키는 장점을 가진다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.42 no.6
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• pp.445-452
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• 2014

This paper discusses the multifrontal direct solution method with out of core storage for large scale structural analysis in a limited computing resource. Large scale structural analysis requires huge amount of memory space and computation, so out of core solution method is needed in limited computing resource. In this research, out of core multifrontal solution algorithm which utilize the small size of physical memory and minimize the amount of access of low speed out of core storage is introduced. Three ideas, which are stack space in lower trianglar part of square factorization matrix, inverse stack data structure and selective data caching and recovery by data block size, are proposed.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.175-176
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• 2020

본 논문에서는 가상 현실 기기를 이용하여 스택, 큐, 트리 등과 같은 복잡한 자료구조에 대한 학습을 도와주는 학습 지원 시스템을 제안한다. 컴퓨터 프로그래밍에서 적절한 자료구조를 선택함으로써 보다 효율적인 알고리즘을 구현할 수 있으며 프로그램 실행시간, 메모리 용량과 같은 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 EZ 학습 시스템은 비전공자의 자료구조 학습에 도움을 주며 특히, 스마트 폰 기반의 가상 현실 기기를 사용하여 학습자의 흥미를 유발하고자 한다. 학습자는 가상공간을 통해 정보를 보다 쉽게 받아들이고, 게임적인 요소를 통해 학습에 대한 집중도를 높일 수 있을 것으로 기대된다. EZ 학습 시스템은 스택 자료형에 대한 개념 설명, 스택 연산자 학습, 미로 탐색을 통한 스택 응용 사례를 제공한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.41 no.11
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• pp.735-742
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• 2017

In this study, an effective model-based sensor fault detection methodology that can detect and isolate PEM temperature sensors fault is introduced. In fuel cell vehicle operation process, the stack temperature affects durability of a fuel cell. Thus, it is important for fault algorithm to detect the fault signals. The major objective of sensor fault detection is to guarantee the healthy operations of the fuel cell system and to prevent the stack from high temperature and low temperature. For the residual implementation, parity equation based on the state space is used to detect the sensors fault as stack temperature and coolant inlet temperature, and residual is compared with the healthy temperature signals. Then the residuals are evaluated by various fault scenarios that detect the presence of the sensor fault. In the result, the designed in this study fault algorithm can detect the fault signal.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.2
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• pp.177-185
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• 2010

Ray-object intersection is an important element in ray tracing that takes up a substantial amount of computing time. In general, such spatial data structure as kd-tree has been frequently used for static scenes to accelerate the intersection computation. Recently, a few variants of kd-tree traversal have been proposed suitable for the GPU that has a relatively restricted computing architecture compared to the CPU. In this article, we propose yet another two implementation techniques that can improve those previous ones. First, we present a cached stack method that is aimed to reduce the costly global memory access time needed when the stack is allocated to global memory. Secondly, we present a rope-with-short-stack method that eases the substantial memory requirement, often necessary for the previous rope method. In order to show the effectiveness of our techniques, we compare their performances with those of the previous GPU traversal methods. The experimental results will provide prospective GPU ray tracer developers with valuable information, helping them choose a proper kd-tree traversal method.