• 제목/요약/키워드: Hardware Resources

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ERP시스템 구현의 핵심성공요인과 활용 성과에 관한 실증적 연구: 중소기업을 중심으로 (An Empirical Study on Critical Success Factors and User Performance of ERP Systems: Small and Medium Firms)

  • 이석준
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제11권4호
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    • pp.155-173
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    • 2001
  • This study identified CSFs(Critical Success Factors) for successful ERP system implementation in small and medium firms, and empirically tested relationship between CSFs and user performance. Survey questionnaires were distributed via email & fax to 142 firms that have implemented ERP systems. Out of 52 responded questionnaires, 46 data sets were available for statistical analysis with SPSSWin8.0. CEO's participation, vendor support & service, securing human resources, effective use of software, and hardware capacity were identified as CSFs from factor analysis. Among those factors, vendor support & service and effective use of software were related to user performance, and the relationship was shown to be statistically significant. Study results also showed that user performance of ERP system was significantly different among those surveyed firms when ERP system package products were used as a simple proxy measure of independent variable.

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CNN 모델의 최적 양자화를 위한 웹 서비스 플랫폼 (Web Service Platform for Optimal Quantization of CNN Models)

  • 노재원;임채민;조상영
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.151-156
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    • 2021
  • 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.

Novel FFT Acquisition Scheme with Baseband Resampling for Multi-GNSS Receivers

  • Jinseok, Kim;Sunyong, Lee;Hung Seok, Seo
    • Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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    • 제12권1호
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    • pp.59-65
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    • 2023
  • A GNSS receiver must perform signal acquisition to estimate the code phase and Doppler frequency of the incoming satellite signals, which are essential information for baseband signal processing. Modernized GNSS signals have different modulation schemes and long PRN code lengths from legacy signals, which makes it difficult to acquire the signals and increases the computational complexity and time. This paper proposes a novel FFT/Inverse-FFT with baseband resampling to resolve the aforementioned challenges. The suggested algorithm uses a single block only for the FFT and thereby requires less hardware resources than conventional structures such as Double Block Zero Padding (DBZP). Experimental results based on a MATLAB simulation show this algorithm can successfully acquire GPS L1C/A, GPS L2C, Galileo E1OS, and GPS L5.

Detecting A Crypto-mining Malware By Deep Learning Analysis

  • Aljehani, Shahad;Alsuwat, Hatim
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권6호
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    • pp.172-180
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    • 2022
  • Crypto-mining malware (known as crypto-jacking) is a novel cyber-attack that exploits the victim's computing resources such as CPU and GPU to generate illegal cryptocurrency. The attacker get benefit from crypto-jacking by using someone else's mining hardware and their electricity power. This research focused on the possibility of detecting the potential crypto-mining malware in an environment by analyzing both static and dynamic approaches of deep learning. The Program Executable (PE) files were utilized with deep learning methods which are Long Short-Term Memory (LSTM). The finding revealed that LTSM outperformed both SVM and RF in static and dynamic approaches with percentage of 98% and 96%, respectively. Future studies will focus on detecting the malware using larger dataset to have more accurate and realistic results.

클라우드-IP 기반의 방송 미디어 제작 기술 동향 (Cloud-IP based Broadcasting Media Production Technology)

  • 오혜주;이재영;김순철;최동준
    • 전자통신동향분석
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    • 제37권6호
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    • pp.64-73
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    • 2022
  • This document describes the technologies related to internet protocol (IP)-based media production systems. As high-capacity, high-quality data transmission increases, broadcast production platforms are shifting to IP. The IP-based production system uses the network by sharing resources and is easy to control centrally. It also facilitates software-based cloud production. A cloud IP-based media production platform can work regardless of dedicated hardware and can easily collaborate. Associations and industrial groups have created common standards related to production, and manufacturers are developing solutions with their technologies based on their product competitiveness. This study investigates the open standard technologies used for IP-based media production and technology trends in the ProAV industry and describes the production in the cloud environment and cloud AI-based production technology trends.

클라이언트 중심의 음악 장르 분류 프레임워크 (Client-driven Music Genre Classification Framework)

  • 굴람무즈타바;박은수;김승환;류은석
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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    • pp.714-716
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    • 2020
  • We propose a unique client-driven music genre classification solution, that can identify the music genre using a deep convolutional neural network operating on the time-domain signal. The proposed method uses the client device (Jetson TX2) computational resources to identify the music genre. We use the industry famous GTZAN genre collection dataset to get reliable benchmarking performance. HTTP live streaming (HLS) client and server sides are designed locally to validate the effectiveness of the proposed method. HTTP persistent broadcast connection is adapted to reduce corresponding responses and network bandwidth. The proposed model can identify the genre of music files with 97% accuracy. Due to simplicity and it can support a wide range of client hardware.

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Diffserv 지원 VOQ-PHB방식의 MPLS 스위치의 구현에 관한 연구 (Study on Implementation of an MPLS Switch Supporting Diffserv with VOQ-PHB)

  • 이태원;김영철
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제41권5호
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    • pp.133-142
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    • 2004
  • 인터넷 트래픽의 급격한 증가에 따라, 새로운 멀티미디어 서비스의 요구를 수용하기 위해서 MPLS가 제안되었으며, MPLS는 QoS 를 보장하는 Differentiated Service를 제공하는 방향으로 진화되고 있다. 본 논문에서는 Diffserv를 지원하며, 고속의 스위칭이 가능한 MPLS 스위치의 구조를 제안한다. 트래픽 제어기는 분류, 측정, 기록 둥의 기능을 수행하도록 구성되었다. 스위치는 입력 큐잉 방식으로 QoS를 보장하도록 VOQ와 PHB별 큐를 확장한 방식이며, 이의 스케줄링 알고리즘으로는 Priority-iSLIP 알고리즘을 사용하였다. 제안한 구조는 NS-2 시뮬레이터로 모델링하여 검증하였고, VHDL을 이용하여 모델링하여 합성한 후, SYNOPSYS사의 VSS analyzer를 이용하여 그 타당성을 검증하였다. 또한 Apollo tool을 이용하여 layout을 수행하였다.

IPM기반 곡선 차선 검출기 하드웨어 구조 설계 및 구현 (Hardware Architecture Design and Implementation of IPM-based Curved Lane Detector)

  • 손행선;이선영;민경원;서성진
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.304-310
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    • 2017
  • 본 논문은 자율주행자동차가 곡선 주행 차로를 따라 주행 경로를 인지하고 경로 제어가 가능하도록 하기 위한 IPM 기반의 차선 검출기 구조에 대해 제안하고 RTL (Register Transfer Level) 기반의 회로 구현 결과에 대해 설명한다. 제안한 회로 구조는 곡률이 심한 차선에 대해 높은 정확도를 보장하기 위해 역투영 정합 영상을 Near/Far 영역으로 구분하여 허프 변환과 차선의 후보 영역 검출 연산을 적용한다. 자율주행자동차의 경우 다양한 알고리즘을 탑재해야 하므로 임베디드 시스템에서 차선 인식기의 시스템 자원 사용량을 줄이기 위해 차선 인식에 사용하는 영상 데이터 및 각종 파라미터 데이터에 대해 메모리 접근 회수를 최소화하는 방법을 제안하였다. 제안한 회로는 Xilinx Zynq XC7Z020에서 LUT 16%, FF 5.9%, BRAM 29%의 FPGA 자원 점유율을 보였으며 100MHz 클럭에서 Full-HD ($1920{\times}1080$) 영상을 초당 42장 처리 가능한 성능을 갖고 약 96% 차선 인식률을 보인다.

64비트 블록암호 알고리듬 HIGHT의 효율적인 하드웨어 구현 (An efficient hardware implementation of 64-bit block cipher algorithm HIGHT)

  • 박해원;신경욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권9호
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    • pp.1993-1999
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    • 2011
  • 한국기술표준원(KATS)과 국제표준화기구(ISO/IEC)에 의해 표준으로 채택된 블록암호 알고리듬 HIGHT용 저면적/저전력 암호/복호 코어를 설계하였다. HIGHT 알고리듬은 USN, RFID와 같은 유비쿼터스 환경에 적합하도록 개발되었으며, 128 비트 마스터 키를 사용하여 64 비트 평문을 64 비트 암호문으로, 또는 그 역으로 변환한다. 저면적과 저전력 구현을 위해 암호화 및 복호화를 위한 라운드 변환 블록과 키 스케줄러의 하드웨어 자원이 공유되도록 설계를 최적화하였다. 0.35-${\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용한 합성결과, HIGHT64 코어는 3,226 게이트로 구현되었으며, 80-MHz@2.5-V로 동작하여 150-Mbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.

실시간 Dense Disparity Map 추출을 위한 고성능 가속기 구조 설계 (High Performance Coprocessor Architecture for Real-Time Dense Disparity Map)

  • 김정길;;김신덕
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제14A권5호
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    • pp.301-308
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    • 2007
  • 본 논문에서는 위상기반 양안스테레오정합 알고리즘을 이용, 실시간으로 dense disparity map을 추출 가능한 고성능 가속기 구조를 설계하였다. 채택된 알고리즘은 웨이블릿 기반의 위상차 기법의 강건성과 위상상관 기법의 기본적인 control 기법을 결합한 Local Weighted Phase Correlation(LWPC) 스테레오정합 알고리즘으로서 4개의 주요 단계로 구성이 되어 있다. 해당 알고리즘의 효율적인 병렬 하드웨어의 설계를 위하여, 제안된 가속기는 각 단계의 기능블록은 SIMD(Single Instruction Multiple Data Stream) 모드로 동작하게 되며, 전체적으로 각 기능 블록은 파이프라인(pipeline) 모드로 실행된다. 그 결과 제안된 구조에서 제시된 파이프라인 동작 모드의 선형 배열 프로세서는 행렬 순차수행 방법에 의한 2차원 영상처리에서 전치메모리의 필요를 제거하면서도 연산의 일반성과 고효율을 유지하게 한다. 제안된 하드웨어 구조는 Xilinx HDL을 이용하여 필요한 하드웨어 자원을 look up table, flip flop, slice, memory의 소모량으로 표현하였으며, 그 결과 실시간 처리 성능의 단일 칩 구현 가능성을 보여주었다.