• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제27권2호
• /
• pp.381-394
• /
• 2016

그래피컬 모형은 변수들 사이의 조건부 종속성을 노드와 연결선을 통하여 그래프로 나타낸다. 변수들 사이의 복잡한 연관성을 표현하기 위하여 그래피컬 모형은 물리학, 경제학, 생물학을 포함하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 조건부 종속성은 공분산 행렬의 역행렬의 비대각 성분이 0인 것과 대응하는 두 변수의 조건부 독립이 동치임에 기반하여 공분산 행렬의 역행렬로부터 추정될 수 있다. 본 논문은 공분산 행렬의 역행렬을 희박하게 추정하는 유사가능도 기반의 CONCORD (convex correlation selection method) 방법에 대하여 기존의 BCD (block coordinate descent) 알고리즘을 랜덤 치환을 활용한 갱신 규칙과 그래픽 처리 장치 (graphics processing unit)의 병렬 연산을 활용하여 고차원 자료에 대하여 보다 효율적인 BCDR (block coordinate descent with random permutation) 알고리즘을 제안하였다. 두 종류의 네트워크 구조를 고려한 모의실험에서 제안하는 알고리즘의 효율성을 수렴까지의 계산 시간을 비교하여 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
• /
• pp.225-228
• /
• 2004

This paper presents a hybrid decimal division algorithm to improve division speed. In a binary number system, non-restoring algorithm has a smaller number of operations than restoring algorithm. In decimal number system, however, the number of operations differs with respect to quotient values. Since one digit ranges 0 to 9 in decimal, the proposed hybrid algorithm employ either non-restoring or restoring algorithm on each digit to reduce iterative operations. The selection of the algorithm is based on the remainder values. The proposed algorithm improves computation speed substantially over conventional algorithms by decreasing the number of operations.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
• /
• pp.532-533
• /
• 2008

연계지역 전력시장 간의 에너지 거래는 전체 전력시장의 사회적 편익을 향상시키기 위해 이루어진다. 기존의 연계지역 전력시장 간시장 최적화 문제를 다루는 중앙처리 접근방식은 경쟁적 전력시장 환경하에서 적합한 모델이 아니다. 본 논문은 연계지역 전력시장 문제를 다루기 위해 보완 라그랑지안 승수 기법(Augmented Lagrangian Relaxation) 기반의 분산처리 최적화 방법을 제시한다. Block Coordinate Descent(BCD) 분산처리 기법이 보완 라그랑지안 승수의 최적화 문제를 분리하기 위해 적용된다. 연계시장 모델을 구현한 사례연구를 통해 제시된 알고리즘의 효용성을 입증한다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
• /
• 제25권3호
• /
• pp.107-116
• /
• 2021

We introduce optimization algorithms using Bregman Divergence for solving non-negative matrix factorization (NMF) problems. Bregman divergence is known a generalization of some divergences such as Frobenius norm and KL divergence and etc. Some algorithms can be applicable to not only NMF with Frobenius norm but also NMF with more general Bregman divergence. Matrix Factorization is a popular non-convex optimization problem, for which alternating minimization schemes are mostly used. We develop the Bregman proximal gradient method applicable for all NMF formulated in any Bregman divergences. In the derivation of NMF algorithm for Bregman divergence, we need to use majorization/minimization(MM) for a proper auxiliary function. We present algorithmic aspects of NMF for Bregman divergence by using MM of auxiliary function.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.161-169
• /
• 2020

무선충전기, USB 타입-C 등의 응용에 사용되는 MCU 칩은 제조 원가를 줄이기 위해 3~5개의 추가 공정 마스크가 필요한 DP-EEPROM(Double Poly EEPROM)보다는 추가 마스크가 한 장 이내이면서 메모리 셀 사이즈가 작은 MTP(Multi-Time Programmable) 메모리가 요구된다. 그리고 E/P(Erase/Program) cycling에 따른 MTP 메모리 셀의 endurance 특성과 데이터 retention 특성을 좋게 하기 위해서 V_TP(Program Threshold Voltage)와 V_TE(Erase Threshold Voltage)의 산포는 좁은 것이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 short pulse의 erase와 program pulse를 여러 번 수행하면서 목표 전류와 비교한 뒤 전류스펙을 만족하면 더 이상 program이나 erase 동작을 수행하지 않게 하므로 program V_T 산포나 erase V_T 산포를 줄이는 알고리즘과 current-type BL S/A(Bit-Line Sense Amplifier) 회로, WM(Write Mask) 회로, BLD(BL Driver) 회로를 제안하였다. 매그나칩반도체 0.13㎛ 공정으로 제작된 256Kb MTP 메모리 웨이퍼에서 동작 모드에 맞게 정상적으로 동작하는 것을 확인할 수 있다.