• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 2013.02a
• /
• pp.185-185
• /
• 2013

반도체 트랜지스터의 집적화 기술이 발달하고 소자가 나노미터 크기로 집적화 됨에 따라 문턱 전압의 변동, 높은 누설 전류, 문턱전압 이하에서의 기울기의 열화와 같은 단 채널 효과가 문제되고 있다. 이러한 문제점들은 비 휘발성 플래시 메모리에서 메모리 윈도우의 감소에 따른 retention 특성을 저하시킨다. 이중 게이트 구조의 metal-oxide-semiconductor field-effect-transistors (MOSFETs)은 이러한 단 채널 효과 중에서도 특히 문턱 전압의 변동을 억제하기 위해 제안되었다. 이중 게이트 MOSFETs는 상부 게이트와 하부 게이트 사이의 capacitive coupling을 이용하여 문턱전압의 변동의 제어가 용이하다는 장점을 가진다.기존의 플래시 메모리는 쓰기 및 지우기 (P/E) 동작, 그리고 읽기 동작이 채널 상부의 컨트롤 게이트에 의하여 이루어지며, 메모리 윈도우 및 신뢰성은 플로팅 게이트의 전하량의 변화에 크게 의존한다. 이에 따라 메모리 윈도우의 크기가 결정되고, 높은 P/E 전압이 요구되며, 터널링 산화막에 인가되는 높은 전계에 의하여 retention에서의 메모리 윈도우의 감소와 산화막의 물리적 손상을 초래하기 때문에 신뢰성 및 수명을 열화시키는 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는, 상부 게이트 산화막과 하부 게이트 산화막 사이의 capacitive coupling 효과에 의하여 하부 게이트로 읽기 동작을 수행하면 메모리 윈도우를 크게 증폭시킬 수 있고, 이에 따라 동작 전압을 감소시킬 수 있는 이중 게이트 구조의 플래시 메모리를 제작하였다. 그 결과, capacitive coupling 효과에 의하여 크게 증폭된 메모리 윈도우를 얻을 수 있음을 확인하였고, 저전압 구동 및 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.184-186
• /
• 2001

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 서브시퀸스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 본 논문에서는 먼저, 기존의 이원성 기반 서브시퀸스 매칭 기법에서 발생하는 성능상의 문제점들을 지적하고, 이들을 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 제안된 기법은 서브시퀸스 매칭 시 요구되는 인덱스 검색을 윈도우-조인이라는 일종의 공간 조인 문제로 새롭게 해석하는 것에서 출발한다. 제안된 기법에서는 효과적인 윈도우-조인의 처리를 위하여 질의 윈도우 점들을 위한 R＊-트리를 주기억장치 내에 on-the-fly로 구성하는 방법을 사용한다. 또한, 데이터 윈도우 점들을 위한 디스크 상의 R*-트리와 질 윈도우 점들을 위한 주기억장치 상의 R＊-트리를 효과적으로 조인할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 R＊-트리 페이지들을 착오 채택 없이 단 한번만 디스크로부터 액세스 측면에서 이원성 기반 서브시퀸스 매칭을 위한 최적의 기법이다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.14 no.5
• /
• pp.53-59
• /
• 2009

In this paper, we describe the problems which can happen during multi-tasking process in the Windows operating system (OS) environment. To cope with the problems, multiple-windows manager program is proposed in this paper. If we use the proposed multiple-windows manager program with three virtual screen, we can obtain the effect like using four Windows OS and thus we can improve the tardy speed and the high complexity for multi-tasking process.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.8 no.4
• /
• pp.48-54
• /
• 2008

This paper analyzes cost tradeoffs between memory usage and computation for window-based operators in data stream environments. It identifies generic operator network constructs, and sets up a cost model for the estimation of the expected memory reduction and the computation overheads when window memory relocations are applied to each operator network construct. This cost model helps to identify the utility of window memory relocations. It also helps to apply window memory relocation to improve a query execution plan to save memory usage. The proposed approach contributes to expand the scope of query processing and optimization in data stream environments. It also provides a basis to develop a cost estimation model for the query optimization using window memory relocations.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.27 no.4
• /
• pp.538-547
• /
• 2022

Recently introduced image classification methods using Transformers show remarkable performance improvements over conventional neural network-based methods. In order to effectively consider regional features, research has been actively conducted on how to apply transformers by dividing image areas into multiple window areas, but learning of inter-window relationships is still insufficient. In this paper, to overcome this problem, we propose a transformer structure that can reflect the relationship between windows in learning. The proposed method computes the importance of each window region through compression and a fully connected layer based on self-attention operations for each window region. The calculated importance is scaled to each window area as a learned weight of the relationship between the window areas to re-calibrate the feature value. Experimental results show that the proposed method can effectively improve the performance of existing transformer-based methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.199-202
• /
• 2006

본 논문에서는 적응적 관심윈도우에 기반한 세포영상 세그먼테이션 기법을 제안한다. 명암지도를 이용하여 초기 관심윈도우를 생성하고, 초기 관심윈도우를 쿼드-트리 분할을 통해 실제 관심영역과 유사한 크기가 될 때까지 축소한다. 이렇게 생성된 적응적 관심윈도우는 세포영상에서 배경을 제거하고 관심영역 추출의 처리시간을 줄일 수 있다. 그리고 세그먼테이션과 관심영역의 분리를 위한 영역 병합 및 제거를 수행하여 최종적으로 정밀한 관심영역을 얻어낸다. 실험에서 제안된 기법은 세포영상의 관심영역을 효과적으로 분리하여 인간 시각과 유사한 향상된 세그먼테이션 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07a
• /
• pp.568-570
• /
• 2005

광대역 망에서 범용 TCP를 사용하는 경우 최대 전송 윈도우의 크기가 제한되어 가용한 망 자원이 낭비된다. 이를 해결하는 일반적인 방법은 윈도우 스케일 옵션을 사용하는 것인데 이 경우 송신측의 응용를 수정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 송신측을 수정하지 않고 전송 윈도우의 크기를 증가시키는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 송수신측 사이에 있는 Snoop 게이트웨이가 망의 상태와 수신측의 처리 능력을 동적으로 파악하여 최적의 윈도우 확대 계수를 결정하고, 이 계수에 상응하는 수의 응답 패킷을 송신측에 전송하여 전송 윈도우 크기가 확대된 효과를 얻는다. 특히, 이 방법은 서로 다른 특성을 갖는 망이 snoop 게이트웨이를 사용하여 2-way 세그먼트 방식으로 연동된 환경에서 부가적인 비용없이 단대단 시맨틱을 유지하면서 성능을 향상시킬 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.117-124
• /
• 1998

As window sized increases, the throughput input-buffered packet switch with a window scheme improves on random traffic condition. However, the improvement diminishes quickly under bursty traffic. In this paper, we propose Burst Head Addressable FIFO mechanism and memory structure having search capability in unit of burst header to compensate the sensitiveness of the windowed scheme to bursty traffic. The performance of a input-buffered switch using the proposed Burst Header Addressable FIFO input buffer was analyzed using computer simulations. The maximum throughput of the conventional FIFO scheme approaches an asymptotic value 0.5 as mean burst length increases. The maximum throughput of the proposed scheme is greater than that of the conventional scheme for any mean burst length and window size.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.28 no.3
• /
• pp.357-372
• /
• 2001

In this paper, we present the concept of generalization in constructing windows for subsequence matching and propose a new subsequence matching method. GeneralMatch, based on the generalization. The earlier work of Faloutsos et al.(FRM in short) causes a lot of false alarms due to lack of the point-filtering effect. DualMatch, which has been proposed by the authors, improves performance significantly over FRM by exploiting the point filtering effect, but it has the problem of having a smaller maximum window size (half that FRM) given the minimum query length. GeneralMatch, an improvement of DualMatch, offers advantages of both methods: it can use large windows like FRM and, at the same time, can exploit the point-filtering effect like DualMatch. GeneralMatch divides data sequences into J-sliding windows (generalized sliding windows) and the query sequence into J-disjoint windows (generalized disjoint windows). We formally prove that our GeneralMatch is correct, i.e., it incurs no false dismissal. We also prove that, given the minimum query length, there is a maximum bound of the window size to guarantee correctness of GeneralMatch. We then propose a method of determining the value of J that minimizes the number of page accesses, Experimental results for real stock data show that, for low selectivities ($10^{-6}~10^{-4}$), GeneralMatch improves performance by 114% over DualMatch and by 998% iver FRM on the average; for high selectivities ($10^{-6}~10^{-4}$), by 46% over DualMatch and by 65% over FRM on the average.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.371-374
• /
• 2003

서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 기존에 제안된 서브시퀀스 매칭 기법인 FRM과 Dual-Match를 대상으로 다양한 실험을 통하여 윈도우 크기 효과를 정량적으로 분석한다. 또한, 이러한 분석 결과를 기반으로 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 개선을 위한 향후의 연구 방향을 제시한다.