The development of technology provides and increases security as well as convenience for humans. The development of new technology directly affects the standard of life thanks to smart home automatic control systems. This paper describes a door control, automatic curtain, home security (CCTV, fire, gas, safe, etc.), home control (energy, light, ventilation, etc.) and web-based smart home automatic controller. It also describes the use of ARM (Advanced RISC Machines) for automatic control of home equipment, a Multi-Axes Servo Controller using FPGA (Field Programmable Gate Array) and PLC (programmable logic controller). Additionally, it describes the development of a HTML editor using web auto control software. The tab loading time (7 seconds) is faster when using ARM-based web browser software instead of Chrome and Firefox is used because the browser has a small memory footprint (300M). This system is realized by web auto controller language which controls and uses PLCs that are easier than existing devices. This smart home automatic control technology can control smart home equipment anywhere and anytime and provides a remote interface through mobile equipment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.5
no.3
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pp.483-491
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2001
In this paper, we design and implement of the remote method connection system using Java RMI in the distributed computing system. In pursuing this goal, we implement the dynamic method connection interface and API. And then we describe the dynamic memory management routine.
This paper describes a CMOS sub-bandgap reference using Pseudo-Resistors which can be widely used in flash memory, DRAM, ADC and Power management circuits. Bandgap reference circuit operates weak inversion for reducing power consumption and uses Pseudo-Resistors for reducing the chip area, instead of big resistor. It is implemented in 0.35um Standard 1P4M CMOS process. The temperature coefficient is 5ppm/$^{\circ}C$ from $40^{\circ}C$ to $100^{\circ}C$ and minimum power supply voltage is 1.2V The core area is 1177um${\times}$617um. Total current is below 2.8uA and output voltage is 0.598V at $27^{\circ}C$.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.1285-1289
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2004
Elman Discrete Recurrent Neural Networks Model(EDRNNM) was used to be a suitable short-term hydrological forecasting tool yielding a very high degree of flood stage forecasting accuracy at Musung station of Wi-stream one of IHP representative basins in South Korea. A relative new approach method has recurrent feedback nodes and virtual small memory in the structure. EDRNNM was trained by using two algorithms, namely, LMBP and RBP The model parameters, optimal connection weights and biases, were estimated during training procedure. They were applied to evaluate model validation. Sensitivity analysis test was also performed to account for the uncertainty of input nodes information. The sensitivity analysis approach could suggest a reduction of one from five initially chosen input nodes. Because the uncertainty of input nodes information always result in uncertainty in model results, it can help to reduce the uncertainty of EDRNNM application and management in small catchment.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.61-63
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2001
가상 메모리 시스템은 다중 프로그래밍의 정도를 높이고 효율적으로 주기억 장치를 관리하는 장점을 제공해 주지만 예측할 수 없는 지연을 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 따라서 가상 메모리 시스템은 시간 제약이 엄격한 경성 실시간 시스템에서 사용하기에 부적합하며, 시간 제약이 완화된 멀티미디어 분야에서도 태스크의 제한 시간 실패율을 높이는 원인을 제공함으로써 멀티미디어 서비스 품질을 저하시키고 있다. 본 논문에서는 동적으로 태스크가 유입되는 범용 시스템 환경에서 가상 메모리 시스템이 멀티미디어 태스크에 미치는 영향을 분석하고. 멀티미디어 태스크의 제한 시간 실패율을 최소화할 수 있는 메모리 관리 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 동적으로 유입되는 태스크의 페이지 폴트를 제한된 비율로 유지시키는 기법을 사용하며. 이를 통해서 부하를 분산시키고. 결과적으로 멀티미디어 응용이 원활히 수행될 수 있도록 하였다.
The aim of this study was to develop a model for teaching-teaming by applying Ubiquitous at a learning experience field, in which connect characteristics of both ubiquitous application learning and experience teaming, making use of them. A literature survey of concepts was conducted, with the main areas to find out relationships between ubiquitous application learning and experience learning. Experience learning by applying ubiquitous learning methods maximizes its efficiency of experience learning in considering ubiquitous learning methods's characteristics of dynamic, interaction, sharing. Also it makes communications through positive participation and active interaction, and leads to a process of internal examination. The research data suggests that critical factors of experiencing learning applying ubiquitous are acquiring information and memory, information integration and exquisiteness, emotional and social activity, producing activity, help activity.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.805-807
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2004
최근 IT 산업의 발전과 더불어, 리소스가 제한된 소형 기기들의 사용이 비약적으로 증가하고 있는 추세이다. 자바는 플랫폼 독립성(Platform Independency), 보안성(Security), 네트워크 이동성(Network Mobility) 등의 장점을 가지고 있어, 이러한 소형 기기들에 자바 환경을 적용하게 되면 여러 가지 이점을 가지게 된다. 임베디드 장치나 모바일 같은 제한된 리소스를 사용하는 기기들에는 SUN 사의 CLDC(Connected, Limited Device Configuration)에서 정의하고 있는 K 가상 머신(K Virtual Machine: KVM)을 탑재하여 사용하게 된다. 본 논문에서는 실시간 운영체제 iRTOS$^{TM}$와 KVM 을 탑재한 소형 기기에서 좀더 효율적으로 KVM 의 메모리를 관리하기 위한 Garbage Collection기법을 설계하고 구현한 내용을 설명한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.682-684
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2004
IT 산업이 발전하고, 제한된 리소스를 탑재한 소형 기기들의 사용이 증가함에 따라, 이러한 소형 기기들의 성능을 극대화하고 안정된 서비스를 제공하기 위한 다양한 핵심 소프트웨어 플랫폼들이 제안되고 있다. 자바는 플랫폼 독립성(Platform Independency), 보안성(Security), 네트워크 이동성(Network Mobility) 둥의 장점을 가지고 있어, 많은 분야의 소형 기기들에서 핵심 소프트웨어 플랫폼으로 채택되고 있다. 임베디드 장치나 모바일 같은 제한된 리소스를 사용하는 기기들은 자바의 소프트웨어 플랫폼중의 하나인 K 가상 머신(K Virtual Machine: KVM)을 탑재하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 제한된 리소스를 사용하는 소형 기기의 KVM 에서 좀 더 효율적으로 힙 메모리 관리를 하기 위한 MCCL(Mark-Compact-Compress-Lazy Allocate) 가비지 콜렉션 기법을 설계하고 구현한 내용을 설명한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.778-781
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2018
본 논문에서는 실생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇의 효과적인 상황 관리를 위한 에피소딕 메모리의 설계와 구현을 제안한다. 지능형 서비스 로봇은 실시간 센서 데이터로부터 상황 정보를 끊임없이 생성, 갱신해야 할 뿐만 아니라, 추후 참조와 학습을 위해 상황 정보들을 데이터베이스나 파일과 같은 비휘발성 장기 메모리에 저장, 관리할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부응하여, 지능형 서비스 로봇의 실시간 상황 정보 관리에 효과적인 에피소딕 메모리의 구조와 기능들을 설계하고 구현하였다. 정량적 실험을 통해, 본 본문에서 제안한 에피소딕 메모리의 높은 성능과 유용성을 확인하였다.
Low-end IoT devices do not have enough computation and memory resources for DNN learning and inference. Integer quantization of real-type neural network models can reduce model size, hardware computational burden, and power consumption. This paper describes the design and implementation of a web-based quantization platform for CNN deep learning accelerator chips. In the web service platform, we implemented visualization of the model through a convenient UI, analysis of each step of inference, and detailed editing of the model. Additionally, a data augmentation function and a management function of files that store models and inference intermediate results are provided. The implemented functions were verified using three YOLO models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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