• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2012.05a
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• pp.78.2-78.2
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• 2012

최근 PRAM의 집적도 향상 및 3차원 적층에 의한 메모리 용량 향상을 위해 셀 선택 스위치로서 박막형 Ovonic Threshold Switching (OTS) 소자를 적용한 Cross bar 구조의 PRAM이 제안된 바 있다. OTS 소자는 비정질 칼코지나이드를 핵심층으로 하는 2단자 소자로서 고저항의 Off 상태에 특정 값 (문턱스위칭 전압) 이상의 전압을 가해주면 저저항의 On 상태로 바뀌고 다시 특정 값 (유지전압) 이하로 전압을 감소시킴에 따라 고저항의 Off 상태로 복원하는 특성을 갖는다. 셀 선택용 스위치로 적용되기 위해서는 핵심적으로 On-Off 상태간의 가역적인 변화 중에도 재료가 비정질 구조를 안정하게 유지해야 하며 전기적으로는 Off 상탱의 저항이 크고 또한 전류값의 점멸비가 커야 한다. GeSe는 이원계 재료로서 단수한 구성에도 불구하고 OTS 소자가 갖추어야할 기본적인 특성을 가지는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 GeSe로 구성된 OTS 재료에 경원소인 질소를 첨가하여 비정질 상태의 안정성과 소자특성의 개선 효과를 조사하였다. RF-puttering 시 Ar과 $N_2$의 혼합 Gas를 사용하여 조성이 $Ge_{62}Se_{38}$ ($N_2$ : 3%)인 박막을 제작하여 DSC를 통해 결정화온도(Tx)를 확인하였고, $N_2$ gas의 함유량이 각각 1 %, 2 %, 3 %인 $Ge_{62}Se_{38}$인 박막을 전극의 접촉 부 면적이 $10{\times}10\;{\mu}m^2$인 cross-bar 구조의 소자로 제작하여 Threshold switching voltage ($V_{th}$), Delay time ($t_d$), $I_{on}/I_{off}$ 그리고 Endurance 특성을 평가하였다. DSC 분석 결과 $N_2$ 가 3 % 첨가된 GeSe 박막은 Tx가 $371^{\circ}C$에서 $399^{\circ}C$로 증가되었다. $N_2$가 1% 첨가된 GeSe 소자를 측정한 결과 $V_{th}$의 변화 없는 가운데 $I_{on}/I_{off}$이 약 $2{\times}10^3$에서 $5{\times}10^4$로 향상되었다. Endurance 특성 역시 $10^4$에서 $10^5$번으로 향상되었다. $t_d$의 경우 비정질 상태의 저항 증가로 인해 약 50% 증가되었다. 이러한 $N_2$의 첨가로 인한 비정질 GeSe 박막의 변화 원인에 대한 분석 결과를 소개할 예정이다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.9
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• pp.564-571
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• 2017

The burst loading of a pre-created cache-image is an effective method to reduce the instruction cache misses in the early stage of the program execution. It is useful to alleviate the performance degradation as well as the energy inefficiency, which is induced by the concentrated cold misses at the instruction cache. However, there are some defects, including software overhead on the compiler and installer. Furthermore, there are several mismatches as a result of the dynamic properties for specific applications. This paper addresses these issues and proposes a cache-image maintenance/recreation policy that can conduct dynamic management using a hardware-assisted method. The results of the simulation show that the proposed method can maintain the cache-image with a proper size and validity.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.24 no.3
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• pp.105-112
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• 2018

As data size increase, a single database is not enough to serve current volume of tasks. Since data is partitioned and stored into multiple databases, analysis should also support parallelism in order to increase efficiency. However, traditional analysis requires data to be transferred out of database into nodes where analytic service is performed and user is required to know both database and analytic framework. In this paper, we propose an efficient way to perform K-means clustering algorithm inside the distributed column-based database and relational database. We also suggest an efficient way to optimize K-means algorithm within relational database.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.12A
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• pp.1333-1339
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• 2004

In IS-95 and IMT-2000 systems using variable code rates and constraint lengths, this paper limits code rate 1/2 and constraint length 3 and states the effective reduction of PM(Path Metric) and BM(Branch Metric) memories and arithmetic comparative calculations with appling PVSL(Prototype Vector Selecting Logic) and LVQ(Learning Vector Quantization) in neural network to simplify systems and to decode forwardly. Regardless of extension of constraint length, this paper presents the new Vierbi decoder and the appied algorithm because new structure and algorithm can apply to the existing Viterbi decoder using only uncomplicated application and verifies the rationality of the proposed Viterbi decoder through VHDL simulation and compares the performance between the proposed Viterbi decoder and the existing.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.15-16
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• 2017

IoT 시대가 도래함에 따라 실시간으로 대규모 데이터가 발생하고 있으며 이를 효율적으로 처리하고 활용하기 위한 분산 처리 및 기계 학습에 대한 관심이 높아지고 있다. 아파치 스파크는 RDD 기반의 인 메모리 처리 방식을 지원하는 분산 처리 플랫폼으로 다양한 기계 학습 라이브러리와의 연동을 지원하여 최근 차세대 빅 데이터 분석 엔진으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 아파치 스파크 기반 기계 학습 라이브러리 성능 비교를 통해 아파치 스파크와 연동 가능한 기계 학습라이브러리인 MLlib와 아파치 머하웃, SparkR의 데이터 처리 성능을 비교한다. 이를 위해, 대표적인 기계 학습 알고리즘인 나이브 베이즈 알고리즘을 사용했으며 학습 시간 및 예측 시간을 비교하여 아파치 스파크 기반에서 실시간 데이터 처리에 적합한 기계 학습 라이브러리를 확인한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• v.12 no.1
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• pp.12-25
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• 1987

A basic multichannel analyser (MCA) system have been designed and constructed with the successive approximation type ADC (Analog to Digital Converter). Linear Gate, window, and palse stretcher consist of mainly linear and logic IC's, and are properly combined together to achieve short dead time and good linearity of the system. ADC 1211 (analysing time: $120{\mu}sec$) and S-RAM (static random acess memory) 6264 are used in ADC module. Two 6264 memories are connected in parallel in order to-provide enough counting capacity ($2^{16}-1$). Interfaced microcomputer Apple II controls this system and analizes the counted data. The system is tested by input pulses between 0V to 10V from oscillator.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.24 no.4
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• pp.217-223
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• 2005

In this paper, we propose a predictive block constrained trellis coded quantization (BC-TCQ) to quantize cepstral coefficients for the distributed speech recognition. For Prediction of the cepstral coefficients. the 1st order auto-regressive (AR) predictor is used. To quantize the prediction error signal effectively. we use a BC-TCQ. The performance is compared to the split vector quantizers used in the ETSI standard, demonstrating reduction in the cepstral distance and computational complexity.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.7 no.2
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• pp.95-100
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• 2002

By feedback channel, the decoder reports the addresses of corrupted macroblocks induced by transmission errors back to the encoder With these negative acknowledgements, the encoder can make the next frame having propagated errors by using forward dependency based on GOBs and MBs of the frame happening transmission errors. The encoder can precisely calculate and track the propagated errors by examining the backward motion dependency for each of four comer pixels in the current encoding frame until before-mentioned the next frame. The error-propagation effects can be terminated completely by INTRA refreshing the affected macroblocks. Such a fast algorithm further reduce the computation and memory requirements. The advantages of the low computation complexity and the low memory requirement are Particularly suitable for real-time implementation.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.4
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• pp.14-22
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• 1998

본 연구에서는 Texas Instruments 사의 저가형 부동소수점 디지털 신호 처리기 (Digital Singnal Processor, DSP)인 TMS320C32를 이용하여 실시간 화자종속 음성인식 하 드웨어 모듈(VR32)을 개발하였다. 하드웨어 모듈의 구성은 40MHz의 TMS320C32 DSP, 14bit 코덱인 TLC32044(또는 8bit μ-law PCM 코덱), EPROM과 SRAM 등의 메모리와 호 스트 인터페이스를 위한 로직 회로로 이루어졌다. 뿐만 아니라 이 하드웨어 모듈을 PC사에 서 평가해보기 위한 PC 인터페이스용 보드 및 소프트웨어도 개발하였다. 음성인식 알고리 즘의 구성은 에너지와 ZCR을 기반으로 한 끝점검출(Endpoint Detection) 침 10차 가중 LPC 켑스터럼(Weighted LPC Cepstrum) 분석이 실시간으로 이루어지며 이후 Dynamic Time Warping(DTW)를 통하여 최고 유사 단어를 결정하고 다시 검증과정을 거쳐 최종 인식을 수행한다. 끝점검출의 경우 적응 문턱값(Adaptive threshold)을 이용하여 잡음에 강인한 끝 점검출이 가능하며 DTW 알고리즘의 경우 C 및 어셈블리를 이용한 최적화를 통하여 계산 속도를 대폭 개선하였다. 현재 인식률은 일반 사무실 환경에서 통상 단축다이얼 용도로 사 용할 수 있는 30 단어에 대하여 95% 이상으로 매우 높은 편이며, 특히 배경음악이나 자동 차 소음과 같은 잡음환경에서도 잘 동작한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.2
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• pp.411-425
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• 2000

Information retrieval systems for structured documents which are written in SGML or XML support partial retrieval of document. In order to efficiently process queries based on document structures, low memory overhead for indexing, quick response time for queries, supports to powerful types of user queries, and minimal updates of index structure for document updates are required. This paper suggests the Global Document Instance Tree(GDIT) and proposes an effective indexing scheme and query processing algorithms based on the GDIT. The indexing scheme keeps up indexing and retrieval effciency and also guarantees minimal updates of the index structure when document structures are updated.