• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권3호
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• pp.21-32
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• 2006

본 논문에서는 누설전력 소비뿐만 아니라 스위칭 전력 소비를 동시에 줄일 수 있는 새로운 저전력 SRAM 회로를 제안한다. 제안된 저전력 SRAM은 대기모드와 쓰기동작에서는 셀의 소스라인 전압을 $V_{SSH}$로 증가시키고 읽기동작에서만 소스라인 전압을 다시 $V_{SS}$가 되도록 동적으로 조절한다. SRAM 셀의 소스라인 전압을 동적으로 조절하면 reverse body-bias 효과, DIBL 효과, 음의 $V_{GS}$ 효과를 이용하여 셀 어레이의 누설전류를 1/100 까지 감소시킬 수 있다. 또한 누설전류를 억제하기 위해 사용된 소스라인 드라이버를 이용하여 SRAM의 쓰기동작에서 비트라인 전압의 스윙 폭을 $V_{DD}-to-V_{SSH}$로 감소시킴으로써 SRAM의 write power를 대폭 감소시킬 수 있고 쓰기동작 중에 있는 셀들의 누설 전류 소비도 동시에 줄일 수 있다. 이를 위해 새로운 write driver를 사용하여 low-swing 쓰기동작 시 성능 감소를 최소화하였다. 누설전력 소비 감소 기법과 스위칭 전력 소비 감소 기법을 동시에 사용함으로써 제안된 SRAM은 특히 미래의 큰 누설전류가 예상되는 70-nm 이하 급 초미세 공정에서 유용할 것으로 예측된다. 70-nm 공정 파라미터를 이용해서 시뮬레이션한 결과 누설전력 소비의 93%와 스위칭 전력 소비의 43%를 줄일 수 있을 것으로 보인다. 본 논문에서 제안된 저전력 SRAM의 유용성과 신뢰성을 검증하기 위해서 $0.35-{\mu}m$ CMOS 공정에서 32x128 bit SRAM이 제작 및 측정되었다. 측정 결과 기존의 SRAM에 비해 스위칭 전력이 30% 적게 소비됨을 확인하였고 사용된 메탈 차폐 레이어로 인해서 $V_{DD}-to-V_{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.133-140
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• 2022

우리는 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 문제에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델의 예측 성능을 조사한다. 이를 위해 총 304편의 답안지로 구성된 실험 데이터 세트를 구축하였는데, 답안지의 주제는 직업 선택의 기준('직업'), 행복한 삶의 조건('행복'), 돈과 행복('경제'), 성공의 정의('성공')로 다양하다. 이들 답안지는 네 개의 점수 구간으로 구분되어 평어 레이블(A, B, C, D)이 매겨졌고, 총 11건의 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 구체적으로는 5개의 '직업' 답안지 점수 구간(평어) 예측 실험, 5개의 '행복' 답안지 점수 구간 예측 실험, 1개의 혼합 답안지 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 이들 실험에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델(KoBERT, KcBERT, KR-BERT)이 다양한 훈련 데이터로 미세조정되었다. 또 두 개의 전통적인 확률적 기계학습 분류기(나이브 베이즈와 로지스틱 회귀)도 그 성능이 분석되었다. 실험 결과 딥러닝 기반 한국어 언어모델이 전통적인 기계학습 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 KR-BERT는 전반적인 평균 예측 정확도가 55.83%로 가장 우수한 성능을 보였다. 그 다음은 KcBERT(55.77%)였고 KoBERT(54.91%)가 뒤를 이었다. 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀 분류기의 성능은 각각 52.52%와 50.28%였다. 학습된 분류기 모두 훈련 데이터의 부족과 데이터 분포의 불균형 때문에 예측 성능이 별로 높지 않았고, 분류기의 어휘가 글쓰기 답안지의 오류를 제대로 포착하지 못하는 한계가 있었다. 이 두 가지 한계를 극복하면 분류기의 성능이 향상될 것으로 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1355-1362
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• 2011

본 논문에서는 IEEE 802.11n 무선 랜 표준에 규정된 3가지 블록길이(648, 1296, 1944)와 4가지 부호율(1/2, 2/3, 3/4, 5/6)을 지원하는 LDPC 복호기를 최소합 알고리듬과 layered 복호방식을 적용하여 설계하였다. 검사노드 값과 패리티 검사 행렬 정보의 효율적인 저장방법을 통해 메모리 용량을 최소화하였으며, 또한 효율적인 검사노드 메모리 어드레싱 방법을 적용하여 stall 없이 메모리 읽기/쓰기가 가능하도록 하였다. 설계된 회로는 FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였으며, $0.18-{\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 219,100 게이트와 45,036 비트의 메모리로 구현되었고, 50 MHz@2.5V로 동작하여 164～212 Mbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권7호
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• pp.571-582
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• 2005

NAND 플래시 메모리는 저전력 소비, 비휘발성, 읽기 속도의 항상 등의 장점이 있다. 그러나 제자리 덮어쓰기(in-place-update)가 불가능하고 지우는 횟수에 제한이 있으며 페이지 단위로 연산이 수행되는 단점이 있다. 이러한 NAND 플래시 메모리를 위한 전용 파일 시스템으로 YAFFS가 개발되었지만 여러 가지 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 빠른 복구를 위한 기법, 효율적인 데이터 갱신 기법 그리고 균등한 메모리 사용을 위한 플레인 지움 정책을 사용하는 파일 시스템을 제안한다 전원 오류 발생시, 로그 정보를 사용하여 빠른 복구를 지원한다. 그리고 플래시 메모리의 효율적인 사용을 위해 데이터 쓰기 양을 최소화하고 이를 위해 새로운 메타 데이터 구조를 제안한다. 또한 플레인 지움 정책은 플래시의 균등 사용과 임베디드 시스템의 제한된 자원을 고려하여 연산을 최소화한다. 제안된 기법들의 성능을 실험을 통해 증명하고 그 결과를 분석한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.33-45
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• 2013

본 연구는 고등학생이 컴퓨터 프로그래밍을 사용하여 문제를 해결할 때 아이디어를 어떻게 포착하며 아이디어를 어떻게 구체화시키면서 코딩을 해 나가는지를 살펴봄으로써 다양한 논리적 사고력의 발현과 오류 수정을 통해 정보과학적 사고와 관련된 능력이 펼쳐지는 양상을 탐구하였다. 연구참여자 K를 대상으로 2011년 10월부터 5회에 걸쳐 비디오 기반 회상 면담과 심층면담을 혼합하여 하노이탑 과제에 대한 C 프로그래밍을 하는 경험을 데이터로 수집하였다. K는 컴퓨터 프로그래밍을 할 때 '처음에 문제를 천천히, 차근차근 읽어보고 직접 노트에 쓰기도 하고, 그 문제를 분석해서 패턴들을 찾아내고 생각을 구체화하여 알고리즘을 적용하고 컴퓨터로 구현해 나가는 것' 방식을 드러내 보였다. 이러한 과정에서 '자기만의 생각을 실험해 보는 것에' 재미를 느끼면서 과학적 사고에 가까운 사고 패턴을 보여주었으며 일상생활에서 알고리즘적 사고를 적용하는 등 사고력의 향상에 관련되는 부분을 드러내 보여 주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1-12
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• 2021

본 논문은 GPU 프로그램의 메모리의 상태 및 접근사건과 배리어 위치 정보를 감시하고, 실제 메모리 쓰기를 배리어 영역 종료 직전에 발생시키거나 배리어 영역을 재수행시켜 원자성 위배를 수행 중에 수리하는 도구인 ARCAV (Atomatic Recovery of CUDA Atomicity violation)를 제시한다. 기존의 연구들은 Lock과 Sleep 명령어를 사용하여 원자성 위배를 진단 및 수리하도록 구현되었기 때문에 지원되는 명령어와 동기화 기법이 CPU (Central Processing Unit) 프로그램과 다른 GPU (Graphics Processing Unit) 프로그램에는 적용될 수 없었고, GPU 프로그램에서는 원자성 위배의 탐지에 대한 연구만 수행되었다. 제안하는 ARCAV는 GPU 프로그램의 실행모델에서 수행될 수 있도록 설계되어 스레드 구성과 메모리 계층에 무관하게 실세계에서 발생한 원자성 위배를 대표하는 네 가지 패턴의 원자성 위배를 실시간으로 탐지하고 수리할 수 있다. 실험 결과 동시에 실행되는 스레드 개수와 구성에 무관하게 일정한 오버헤드를 보였다. 원자성 위배를 프로그램 수행 중에 실시간으로 탐지하고 수리하기 위해 소요되는 오버헤드는 네 개의 실세계 GPU 커널에서 실험되었고, 원본 프로그램 대비 평균 2.1배의 수행시간으로 동작하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.637-646
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• 2022

본 논문은 한국어의 겹받침 발음에 대하여 베트남인 한국어 학습자와 한국인을 비교 연구하였다. 언어학적인 연구를 통하여 조사하고 분석한 겹받침 발음에 관한 여러 오류와 제시한 교육 방법에 대하여 공학적 특히 음성 신호처리의 분석 방법을 활용하여서 이런 연구 결과를 확인하였고 이에 우리는 본 논문에서 새로운 교육 방법을 제시하였다. 인공지능의 기계 학습에 많이 활용되고 있는 서포팅 벡터 머신 (supporting vector machine, SVM)을 사용하여서 베트남인 학습자의 발음과 한국인의 발음을 비교하였다. SVM의 초결정 평면을 구할 수 있다는 것은 베트남인 학습자의 겹받침 발음이 한국인의 발음과 차이를 보인다는 것이고, 그 반대라면 발음을 잘하고 있다는 것이다. 본 논문에서 우리가 제시한 새로운 교육 방법은 쓰기와 듣기로만 구성하는 것이 아닌 음성 신호의 시간 영역에서 파형과 그것에 대응하는 신호의 에너지 등과 같은 피교육자에게 보일 수 있는 것들을 포함하는 효율적인 발음 교육 방법이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제30권1호
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• pp.5-27
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• 2019

본 연구는 소수의 이주배경 청소년이 연구자와 함께 6개월간 10권의 만화책을 읽고 그에 관하여 토론하는 독서 프로그램을 진행하면서, 독서 프로그램의 참여가 이들의 한국어 능력과 문화 적응에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 학교도서관저널 도서추천위원회에서 엮은 <어린이와 청소년에게 권하는 주제별 좋은 만화책 365권> 중 이주배경 청소년의 삶과 연관 있는 주제를 다루거나 이주배경 청소년이 높은 흥미를 보이는 만화책 열 권이 독서 프로그램의 읽기 자료로 선정되었다. 독서 프로그램 전후로 실시한 독서 능력 평가 결과, 연구 참가자들의 한국어 능력은 대체로 향상되었으며, 특히 추론력과 어휘력 부문에서 큰 상승폭을 보였다. 쓰기 영역에서는 전반적으로 비문이 줄고 문장 내에서 문법적 오류가 줄었다. 연구 참가자들은 대체로 한국 문화에 안정적으로 적응하고 있었으나, 통합적 민족정체성을 획득하지 못한 참가자의 경우 작품 속 인물과 정서적 공감대를 형성하며 문화적응의 어려움을 털어놓을 수 있었다. 본 연구의 참가자들은 만화책을 통하여 독서의 즐거움을 상기하였으며, 독서 프로그램이 끝날 때 쯤에는 이미지 없이 텍스트만으로 구성된 소설 형태의 읽기자료에까지 관심을 확장하게 되었다.