• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.126-130
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• 2006

PLC는 산업용 제어시스템에서 널리 사용되고 있으며, 중요한 역할을 하고 있다. PLC에서 사용되는 언어중 SFC는 이산 제어 프로그램에서 순차제어 논리의 기술에 적합한 그래픽 언어이며, SFC로 공정제어 시스템을 구현할 때는 분산제어 구조와 계층제어 구조로 구현하게 된다. 계층제어 구조에서는 서브시스템 간에 동기를 맞추기 위해서 서브시스템은 별도로 구성하고 동기신호만을 주고받게 된다. 그러면 메모리 효율 및 시스템 성능이 좋지 않게 된다. 본 논문에서는 계층제어 구조에서 메모리 효율을 향상시키는 방법을 제안하였고, 실례를 통해 그의 타당성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.22-32
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• 2014

병렬 연산에 최적화된 하드웨어를 가진 GPU를 그래픽스 작업 이외에 범용 작업에 활용하고자, 최근에 GPGPU 기술이 큰 관심을 받고 있다. GPU와 같은 대용량 병렬처리 장치에서는 메모리 시스템이 성능에 큰 영향을 미치게 된다. GPU에서는 메모리 시스템의 효율성을 향상시키기 위하여, 메모리 대역폭 사용률을 감소시켜주는 계층적 메모리 구조와 메모리를 요청하는 트랜잭션을 줄여주는 메모리 주소 접합과 메모리 요청 합병 등의 기술들을 사용한다. 본 논문에서는 메모리 시스템 효율성 향상을 위해 활용되는 기법들이 GPU 성능에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 분석하기 위해, 다양한 메모리 구조에 대한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, 캐쉬를 사용하지 않는 경우에 비해 8KB, 16KB, 32KB, 64KB의 L1 캐쉬를 추가하면 평균적으로 15.5%, 21.5%, 25.5%, 30.9%의 성능이 각각 향상된다. 하지만, 일부 벤치마크 프로그램에서는 데이터 일관성을 유지하기 위하여 메모리 트랜잭션이 증가함에 따라 오히려 성능이 감소하는 결과를 보이기도 한다. 그리고 메모리 요청에 대한 미스가 많이 발생하는 경우에는 캐쉬 레벨이 증가함에 따라 평균 메모리 접근 지연 시간이 증가하기도 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.694-698
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• 2004

In this paper, as one of these efforts for making the intelligent data mining system we propose the Associative frame of the memory according to the following three steps. First,the structured frame for performing the main brain function should be made. In this frame, the concepts of learning memory and episode memory are considered. Second,the learning mechanism for data acquisition and storing mechanism in the memory frame are provided. The obtained data are arranged and stored in the memory following the rules of the structured memory frame. Third, it is the last step of processing the inference and knowledge retrieval function using the stored knowledge in the associative memory frame. This system is applied to the area for estimating the purchasing degree from the type of customer's tastes, the pattern of commodities and the evaluation of a company.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.901-909
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• 1990

With a wide spread of 32 bit personal computers, a simple structure and high performance memory system have been highly required. In this paper, a memory block is constructed by using a modified hierarchical bit line in which the DRAM bit line and the latch which works as a SRAM cell are integrated by an interface gate. And the new architecture memory DSRAM(Dynamic Static RAM) is proposed by interleaving the 16 memory block. Because the DSRAM works with 16 page, the page is miss ratio becomes small and the RAS precharge time which is incurred by page miss is shortened. So the DSRAM can implement an optimum page interleaving and it has good compatibility to the existing DRAMs. The DSRAM can be widely used in small computers as well as a high performance memory system.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권9호
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• pp.14-24
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• 2009

System on panel 프레임 버퍼를 위한 메모리 셀 어레이와 주변회로가 설계되었다. 또한, system on panel 공정의 낮은 yield를 극복하기 위해, 블럭 단위의 parallel test 방안이 제안되었다. 기존의 메모리 테스트 보다 빠르게 fault detection이 가능하며, 다양한 embedded memory나 일반 SRAM 테스트 분야에도 적용 가능하다. 또한 기존의 다양한 test vector pattern이 그대로 적용될 수 있어 fault coverage가 높고, 최근의 추세인 hierarchical bit line과 divided word line 구조에도 적용될 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권1호
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• pp.33-38
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• 2014

소비전력 증가와 같은 문제점들로 인하여, 마이크로프로세서만으로는 컴퓨팅 시스템의 성능을 향상시키기 점점 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서, 대용량 병렬 연산에 특화된 그래픽 처리 장치를 활용하여 중앙 처리 장치가 담당하던 범용 작업을 수행하게 하는 범용 그래픽 처리 장치 기술이 컴퓨터 시스템의 성능을 개선시킬 수 있는 방안으로 주목을 받고 있다. 하지만, 그래픽스 관련 응용프로그램과 범용 응용프로그램의 특징은 매우 상이하기 때문에, 그래픽 처리 장치가 범용 응용프로그램을 수행하는 경우에는 많은 제약 사항으로 인하여 자신의 뛰어난 연산 자원을 활용하지 못하는 실정이다. 일반적으로 그래픽스 관련 응용프로그램에 비해 범용 응용프로그램은 메모리를 매우 많이 요청하기 때문에 범용 그래픽 처리 장치 기술을 효율적으로 활용하기 위해서는 메모리 설계가 매우 중요하다. 특히, 긴 접근 시간을 요구하는 외부 메모리 요청은 성능에 큰 오버헤드이다. 그러므로 외부 메모리로의 접근 횟수를 줄일 수 있는 다중 레벨 캐쉬 구조를 효율적으로 활용할 수 있다면, GPU의 성능은 크게 향상 될 것이 분명하다. 본 논문에서는 다중 레벨 캐쉬 구조에 따른 그래픽 처리 장치의 성능을 다양한 벤치마크 프로그램을 통하여 정량적으로 분석하고자 한다.

• 대한전기학회논문지
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• 제37권5호
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• pp.261-271
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• 1988

본 논문에서는 계통을 분할하여 측정시스템을 설계하는 계층적 알고리즘을 제시 하였다. 계통이 대규모화 함에 따라 최적측정시스템을 위한 기존의 알고리즘들은 과다한 컴퓨터 기억용량을 여구하게 되었다. 본 알고리즘은 이 문제점을 해결하기 위해 계통을 분할하여 계통 분할시 발생되는 경계측정점을 등가화하는 계층적 방법을 이용하였다. 이 방법을 측정 시스템 설계에 적용한 결과 계산시간과 컴퓨터 기억용량에서 상당한 감소 효과를 보았으며 대규모 계ㅖ통적용에 잇어서도 만족할 만한 정확도를 얻었다. 또한 제시된 알고리즘을 여러 계통에 적용하여 성계총 적용 가능성을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.207-215
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• 2004

계층버스 다중처리기 시스템에서 캐시 일관성 프로토콜은 시스템 성능에 영향을 준다. 특정 캐시 일관성 프로토콜 하에서 시스템의 성능은 버스의 대역폭 및 메모리크기, 메모리 블록의 크기에 따라 영향을 받는다. 따라서 시스템 성능에 영향을 미치는 요소들에 대한 민감도 분석이 필요하다. 본 논문에서는 계층버스 다중처리기에 캐시 일관성 프로토콜을 적용하고, 프로토콜에서 정의된 상태가 나타날 확률을 구하였다. 구해진 확률값을 분석적 모델에 적용하여 시뮬레이션을 하였다. 그리고 시뮬레이션 결과를 기반으로 시스템의 성능에 영향을 미치는 요소에 대한 민감도 분석을 하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1433-1442
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• 1996

자료 분산은 SPMD(Single Program Multiple Data)형태의 병렬성을 제공하는 HPF (High Performance Fortran)의 주기능으로 구현 방법에 따라 컴파일러 성능을 좌우한 다. 본 논문에서는 SPAX(Scalable Parallel Architecture computer based on X-bar network)상에 자료 분산 기능을 제공하기 위한 설계 주안점과 효율적인 모델에 관하 여 기술하였다. SPAX는 분산공유 메모리 (DSM:distributed shared memory)를 사용한 계층적 클러스터링 구조를 가진다. 이러한 메모리 구조에서는 분산 메모리 자료 분산 (DMDD:Distributed Memory Data Distribution)이나 공유 메모리 자료 분산(SMDD: Shared Memory Data Distribution)방법으로는 시스템 가용성을 만족할 수 없다. 그래 서 계층적 마스터-슬래브 형태의 분산공유 메모리 자료분산(DSMDD:Distributed Shared Memory Data Distribution)모델을 설계하였다. 이 모델은 각 노드에 원격 마 스터와 슬래브들을 할당하고 노드내에서는 공유 메모리를 그리고 노드간에는 메세지 전달 인터페이스를 사용한다. 시뮬레이션을 수행한 결과, 시스템 성능 저하를 최소화 하는 노드 크기로 DSMDD를 수행하였을 때 SMDD나 DMDD보다 훨씬 더 효율적이였다. 특 히, 논리적 프로세서 갯수가 많을수록, 분산된 자료들 간의 자료 종속성이 적을수록 성능이 우수하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.1718-1727
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• 2009

Traditional character recognition systems usually aim at characters with simple variation. With the development of multimedia technology, printed characters may appear more diversely. Existing recognition technologies can't deal with Hangul recognition effectively in diverse environments. This paper presents a recognition system for multi-form Korean characters called RSMFK, which is based on the model of Hierarchical Temporal Memory (HTM). Our system can effectively recognize the printed Korean characters of different fonts, scales, rotation, noise and background. HTM is a model which simulates the neocortex of human brain to recognize and memorize intelligently. Experimental results show that RSMFK performs a good recognition rate of 97.8% on average, which is proved to be obviously improved over the conventional methods.