Construction equipment cost is critical to estimate the total construction costs, particularly in large and complicated projects. Despite its importance, the construction equipment cost may not reflect the current market value since the equipment database is being updated every 6 years at most. To keep construction equipment cost up to date, it is highly recommended to use the standard market price that is reported each year by the Ministry of Security and Public Administration (MOSPA). However, there is still a gap to adopt the standard market price system for the construction equipment cost computing system. Therefore, this paper suggests an effective way to develop a construction equipment cost estimation system.
The advent of very large scale integration(VLSI) has had a tremendous impact on the design of fault-tolerant circuits and systems. The increasing density, decreasing power consumption, and decreasing costs of integrated circuits, due in part to VLSI, have made it possible and practical to implement the redundancy approaches used in fault-tolerant computing. The purpose of this paper is to study the many aspects of designing fault-tolerant systems in a VLSI environment. First, we expound upon the opportunities and problems presented by VLSI technology. Second, we consider in detail the importance of design mistakes, common-mode failures, and transient faults in VLSI. Finally, we examine the techniques available to implement redundancy using VLSI and the promlems associated with these techniques.
IP기반의 패킷망을 통해 음성 데이터를 전송하는 기술인 VoIP 기술은 PSTN 기반의 통신 방식과 달리 음성 데이터 뿐만 아니라 텍스트 데이터, 이미지 데이터, 멀티미디어 데이터 등도 전송할 수 있으므로 서비스 통합화, 비용절감 등의 장점을 가지고 있다. 또한, VoIP 단말기는 인터넷이 연결된 곳에서는 어디든 통신이 가능하므로 모바일 단말기와 유사한 이동성을 제공한다. 따라서, 부정사용자를 방지하기 위한 인증 서비스를 제공하는 것은 필수적이다. 본 논문에서는 VoIP 사용 환경에서 사용자 인증의 신뢰를 높이는 서비스 방안을 제안한다.
This paper presents a low-cost two-stage approximate multiplier for bfloat16 (brain floating-point) data processing. For cost-efficient approximate multiplication, the first stage implements Mitchell's algorithm that performs the approximate multiplication using only two adders. The second stage adopts the exact multiplication to compensate for the error from the first stage by multiplying error terms and adding its truncated result to the final output. In our design, the low-cost multiplications in both stages can reduce hardware costs significantly and provide low relative errors by compensating for the error from the first stage. We apply our approximate multiplier to the convolutional neural network (CNN) inferences, which shows small accuracy drops with well-known pre-trained models for the ImageNet database. Therefore, our design allows low-cost CNN inference systems with high test accuracy.
Khalil, Md Ibrahim;Kim, R. Young Chul;Seo, ChaeYun
Journal of Platform Technology
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제8권2호
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pp.3-9
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2020
Big Data is a new concept in the global and local area. This field has gained tremendous momentum in the recent years and has attracted attention of several researchers. Big Data is a data analysis methodology enabled by recent advances in information and communications technology. However, big data analysis requires a huge amount of computing resources making adoption costs of big data technology. Therefore, it is not affordable for many small and medium enterprises. We survey the concepts and characteristics of Big Data along with a number of tools like HADOOP, HPCC for managing Big Data. It also presents an overview of big data like Characteristics of Big data, big data technology, big data management tools etc. We have also highlighted on some challenges and opportunities related to the fields of big data.
한국마이크로전자및패키징학회 2000년도 Proceedings of 5th International Joint Symposium on Microeletronics and Packaging
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pp.35-40
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2000
MCM technology languished troughout most of the 1990's due to high costs resulting from low yields and issues with known god die. During the last five years of the decade new developments in chip scale packages and high density, build up multi-layer printed wiring boards created new opportunities to design and produce ultra miniaturized modules using conventional surface mount manufacturing capabilities. Focus on the miniaturization of substrate based packages such as ball grid arrays (BGAs) resulted in chip scale packages (CSPs) offering many of the benefits of flip chip along with the handling, testing, manufacturing and reliability capabilities of packaged deviced. New developments in the PWB industry sought to reduce the size, weight, thickness and cost of high density interconnect (HDI) substrates. Shrinking geometries of vias and new constructions significantly increased the interconnect density available for MCM-L applications. This paper describes the most promising CSP and HDI technologies for portable products, high performance computing and dense multi-chip modules.
고령화로 인해 증가하는 노인 비율만큼이나 치매를 앓는 노인 수 또한 빠르게 늘고 있는데 이는 사회적, 경제적 부담을 발생시킨다. 특히, 간병인의 근무 시간 손실 및 간호 부담으로 인한 의료 비용 증가와 같은 간접비용을 포함하는 치매 관리 비용은 수년에 걸쳐 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 비용을 줄이기 위해 치매 환자를 돌보기 위한 관리 시스템 도입이 시급하다. 따라서 본 연구는 항상 치매 환자를 돌볼 수 없는 환경이나 독거노인을 관리하기 위한 센서 기반 이상 행동 탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구들은 단지 행동을 인지하거나 정상 행동 여부를 평가하는 정도였고 센서로부터 받은 데이터가 아닌 이미지를 처리하여 행동을 인지한 연구도 있었다. 본 연구에서는 실데이터 수집에 한계가 있음을 인지하여 비지도 학습 모델인 오토인코더와 지도 학습 모델인 장·단기 기억 모형을 동시에 사용했다. 비지도 학습 모델인 오토인코더는 정상 행동 데이터를 학습하여 정상적인 행동에 대한 패턴을 학습시켰고 장·단기 기억 모형은 센서로 인지 가능한 행동을 학습시켜 분류를 좀 더 세분화했다. 테스트 결과 각각의 모델은 약 96%, 98% 이상의 정확도를 도출하였고 오토인코더의 이상치가 3% 이상을 갖는 경우 장·단기 기억 모형을 통과하도록 설계했다. 이 시스템을 통해 혼자 사는 노인이나 치매 환자를 효율적으로 관리할 수 있으며 돌보기 위한 비용 또한 절감할 수 있을 것으로 전망된다.
최근 한국에서는 클라우드 컴퓨팅, CPS, 빅데이터, 5G, IIoT, VR/AR, 복화 운송 AI 알고리즘 등의 신기술을 활용한 다양한 CIPs(Connected Industrial Parks) 아키텍쳐가 제안되고 있다. 한국의 중소기업들은 미국, 유럽, 일본 등의 해외 선진국 기업들 보다 기술 경쟁력에서 앞서 있지 않은 면들이 많다. 이러한 이유로 한국의 중소기업들은 기술연구 개발에 많은 비용을 투자해야 하는 필요성이 있다. 후발 주자로서 한국의 중소기업들이 지속 가능한 성장을 위해서 수익성을 개선할 필요가 있다. 재무적으로 한국의 중소기업들이 수익성을 증대시키기 위해서는 비용을 절감하는 것이 매출을 증대시키는 것 보다 레버리지 효과성이 높다. 본 논문은 한국 CIPs에 위치한 중소기업들의 비용 절감을 통한 수익성 개선을 주요 과제로 하였다. 한국 CIPs에 위치한 중소기업들의 비용 절감을 위한 방안으로서 VJP(Vehicle Junction Problem)를 주목하였다. 한국형 CIPs 결제 시스템을 통한 중소기업의 최소 물류 비용 달성 방법을 분석하였다. 새로운 한국형 CIPs결제 시스템의 세부 항목을 크게 4가지 "업무(Business)", "데이터(Data)", "기술(Technology)", "자금(Finance)"로 구분하여 정리한다. CIPs 결제 시스템의 성과 분석 방법으로 CBA(Cost Benefit Analysis)을 사용한다.
본 논문에서는 브리징 스케일 분해를 기반으로 멀티스케일 문제에 대한 설계민감도 해석법을 개발하였다. 나노 기술의 급속한 발전으로 인해 나노 수준의 해석의 필요성이 지속적으로 증가하고 있다. 최근 분자동역학과 연속체역학의 연성문제에서 많은 해석 방법들이 개발되었다. 본 논문에서는 연성시스템 해석을 위해 브리징 스케일 기법을 사용한다. 전체 영역의 분자동역학 시스템의 해석은 많은 양의 계산 비용이 들기때문에 분자동역학과 연속체 시뮬레이션의 연성시스템을 선호한다. 분자동역학과 연속체 수준 사이의 정보 교환은 분자동역학과 연속체의 경계에서 일어난다. 브리징 스케일 법에서 일반화된 랑지벵 방정식은 축소된 영역의 분자동역학 시스템 해석을 위하여 요구되고, 시간이력 커널을 사용하여 구한 GLE 힘은 분자동역학 시스템에서 경계에 있는 원자들에 작용한다. 그러므로 분자동역학과 연속체 수준의 시뮬레이션을 분리해서 해석할 수 있으며 계산 과정을 가속시킬 수 있다. 연성문제의 시뮬레이션 이후에는 설계의 최적화를 위해 설계민감도 해석의 필요성이 자연스럽게 나타나며 전체 시스템의 성능은 나노 스케일의 효과를 고려해서 최적화된다. 설계구배 기반 최적화에서 설계민감도가 요구되지만 유한차분법으로 구한 민감도는 문제가 대형화될 때 계산비용의 제한때문에 비실용적이나 해석적 설계민감도는 효율적인 강점을 갖는다. 본 연구에서는 연성된 분자동역학-연속체 멀티스케일 문제에서 해석적 설계민감도를 유도하여 정확성과 향후 최적설계로의 활용 가능성을 확인하였다.
전자투표는 정해진 장소에서의 키오스크 투표, 정해지지 않은 장소에서의 인터넷 투표 등의 행위를 포함한 개념으로, 오프라인 투표 수행 시 많은 자원과 비용이 소모되는 문제를 완화하기 위해 등장했다. 전자투표를 사용하면 투표 및 개표 업무의 효율성 증대, 비용 감소, 투표율 상승, 오류 감소 등 기존 투표시스템에 비해 많은 이점을 가진다. 하지만 중앙집중식 전자투표는 타인에 의한 데이터 위·변조 및 해킹 우려로 투표 결과를 신뢰할 수 없어 공적 선거 및 기업 안건 투표에 주목받지 못했다. 이를 해결하기 위해 최근에는 블록체인 기술을 활용한 전자투표 시스템을 설계하여 투표정보의 신뢰성 증가, 투명성 확보 등 기존의 전자투표에서 부족한 개념을 보완하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 본 논문에서는 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인을 융합하여 사용하는 하이브리드 블록체인 기술을 도입한 전자투표 시스템을 제안하였다. 하이브리드 블록체 인은 프라이빗 블록체인을 이용해 느린 트랜잭션 처리 속도와 수수료 문제를 해결하고, 퍼블릭 블록체인을 통해 거래의 투명성과 데이터 무결성 부족 문제를 보완할 수 있다. 또한, 설계한 시스템을 BaaS로 구현하여 블록체인의 타입 변환 용이성 및 확장성을 확보하고 강력한 연산력을 제공할 수 있도록 한다. BaaS란, Blockchain as a Service의 약어로 클라우드 컴퓨팅 기술 중 하나이며 인터넷을 통해 블록체인 플랫폼 및 소프트웨어를 제공하는 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 타당성을 평가하기 위해 제안시스템과 국내외에서 진행한 전자투표 관련 연구를 블록체인 타입, 익명성, 검증 프로세스, 스마트 계약, 성능, 확장성 측면에서 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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