컴퓨팅 환경이 무선과 휴대용 시스템으로 변화하면서, 전력효율이 점점 중요해지고 있다. 특히 내장형 시스템일 경우에 더욱 그러한데 이중 메모리에서 소모되는 전력이 전체 전력소모의 두 번째 큰 요소가 되고 있다. 메모리 시스템에서의 전력소모를 줄이기 위해서 DRAM의 저전력 모드인 냅모드(nap mode)를 활용할 수 있다. 냅모드는 액티브 모드(active mode)일 때의 $28\%$의 전력만을 소모한다. 하지만 하드웨어 컨트롤러는 운영체제가 협조하지 않으면 이 기능을 효율적으로 활용하지 못한다. 이 논문에서는 DRAM의 액티브 유닛(active unit)의 수를 최소화하는 방법에 초점을 맞춘다. 운영체제는 참조되지 않는 메모리를 냅모드에 놓음으로써 최소한의 유닛들만을 액티브 모드에 놓아 프로그램이 수행될 수 있도록 피지컬(physical) 페이지들을 할당한다. 이것은 PAVM(Power Aware Virtual Memory) 연구의 일반화된 시스템 전반에 대한 연구라고 할 수 있다. 우리는 모든 피지컬 메모리를 고려하고 있으며, 특히 평균적으로 전체 메모리의 절반을 사용하는 버퍼 캐시를 고려하고 있다. 버퍼 캐시의 용량과 그 중요성 때문에 PAVM 방식은 버퍼 캐시를 고려하지 않고는 완전한 해법이 되지 못한다. 이 논문에서 우리는 메모리의 사용처를 분석하고 저전력 페이지 할당 정책을 제안한다. 특히 프로세스의 주소공간에 매핑(mapping)된 페이지들과 버퍼 캐시가 고려된다. 이 두 종류의 페이지들간의 상호작용과 그 관계를 분석하고 저전력을 위해 이러한 관계를 이용한다.
We have designed the power control unit which belongs to the power cabinet and controls the power supplied to Control Rod Drive Mechanism(CRDM) as a digital system based on Digital Signal Processor(DSP). The power control unit dualized as the form of Master/Slave has had its increased reality. The Central Process Unit(CPU) board of a power control unit possesses two Digital Signal Processors(DSPs) of the control DSP for performing the tasks of power control and system monitoring and the communication of the Control DSP and the Communication DSP. To accomplish the functions requested in the power control unit effectively, we have installed Field Programmable Gate Arrays(FPGAS) on the CPU board and have FPGAs perform the memory mapping, the generation of each chip selection signal, the giving and receiving of the signals between the power controllers dualized, the fault detection and the generation of the firing signals.
Named entity recognition (NER) is a crucial task for NLP, which aims to extract information from texts. To build NER systems, deep learning (DL) models are learned with dictionary features by mapping each word in the dataset to dictionary features and generating a unique index. However, this technique might generate noisy labels, which pose significant challenges for the NER task. In this paper, we proposed DL-dictionary features, and evaluated them on two datasets, including the OntoNotes 5.0 dataset and our new infectious disease outbreak dataset named GFID. We used (1) a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) character and (2) pre-trained embedding to concatenate with (3) our proposed features, named the Convolutional Neural Network (CNN), BiLSTM, and self-attention dictionaries, respectively. The combined features (1-3) were fed through BiLSTM - Conditional Random Field (CRF) to predict named entity classes as outputs. We compared these outputs with other predictions of the BiLSTM character, pre-trained embedding, and dictionary features from previous research, which used the exact matching and partial matching dictionary technique. The findings showed that the model employing our dictionary features outperformed other models that used existing dictionary features. We also computed the F1 score with the GFID dataset to apply this technique to extract medical or healthcare information.
많은 게임 앱이나 금융 앱들의 경우, 동적 역공학 공격을 방어하기 위해 에뮬레이터 탐지 기능을 탑재하고 있다. 그러나 기존 안드로이드 에뮬레이터 탐지 방법들은, 실제 기기와 유사해진 최신 모바일 게임용 에뮬레이터를 탐지하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 Houdini 모듈과 라이브러리 문자열 기반으로 모바일 게임용 에뮬레이터를 효과적으로 탐지하는 기법을 제안한다. 구체적으로, bionic의 libc 라이브러리에 포함된 특정 문자열, Houdini 관련된 시스템 콜 수행과정 분석과 메모리 매핑을 통해, 잘 알려진 Nox와 LD Player 에뮬레이터를 탐지하는 기법을 제시한다.
본 논문에서는 2D DWT(Discrete Wavelet Transform)를 이용하여 디지털 영상압축기를 FPGA에서 실시간 동작이 가능하도록 설계하였다. 구현된 웨이블릿을 이용한 영상압축기는 필터링을 수행하는 커널부와 양자화 및 허프만 코딩을 수행하는 양자화/허프만 코더부, 외부 메모리와의 인터페이스를 위한 메모리 제어부, A/D 컨버터로부터 영상을 받아들이기 위한 입력 인터페이스부, 불규칙적인 길이의 허브만 코드값을 32비트의 일정길이로 구성하는 출력 인터페이스부, 메모리와 커널사이 데이터를 정렬하는 메모리 커널 버퍼부, PCI와의 연결을 위한 PCI 입/출력부 그리고 그 밖에 타이밍을 맞추기 위한 여러 작은 모듈들로 구성된다. 열방향 읽기 동작을 행방향 읽기 동작으로 수행하기 위한 메모리 사상방식을 사용하여 외부 메모리에 영상을 저장하고 열방향의 수직 필터링 시 효율적으로 데이터를 메모리로부터 읽을 수 있게 한다. 전체적인 동작은 A/D 컨버터의 필드 신호에 동기하여 전체 하드웨어는 필드 단위로 파이프라인 동작을 하고 필드 단위의 동작은 DWT의 웨이블릿 필터링 레벨에 따라서 동작이 구분된다. 구현된 하드웨어는 APEX2KC EP20K600CB652-7의 FPGA 디바이스에서 11119(45%)개의 LAB와 28352(9%)개의 ESB를 사용하여 하나의 FPGA내에 사상될 수 있었고 부가적인 외부 회로의 필요없이 단일 칩으로써 웨이블릿을 이용한 영상압축을 수행할 수 있었다. 또한 33MHz의 속도에서 초당 30 프레임의 영상을 압축할 수 있어 실시간 영상 압축이 가능하였다.
목적 : 운동, 감각, 단어형성 , 듣고이해하기, 기억력과제를주면서 기능적자기공명영상를 이용하여 부운동영역의 기능적 지도화를 한다. 대상 및 방법 : 16명의 오른손잡이 정상지원자를 대상으로 1.5 T자기공명영상기기를 사용하여 전뇌를 BOLD EPI를 기능적자기공명영상을 얻었다. 왼손가락운동, 고온감각, 단어형성 , 듣고이해하기 그리고 기억자극을 주면서 5번의 자극기와 휴식기를 반복하여 영상을 얻었다. p = 0.0001의 역치를 사용하여 활성화된 뇌의 지도화를 시행하였고 역치 이상의 뇌활성화가 보이는 부위를 MNI 공간으로 표시하여 각각의 자극에 대한 해부학적 위치와 활성화를 분석하였다. 결과 : 16명의 정상지원자 중 부운동영역의 활성화는 운동자극시 16명 모두에서, 감각자극시 11명, 단어형성자극시 15명, 듣고이해하기자극시 5명, 그리고 기억자극시 15명에서 보였다. 부운동영역중 앞부분의 활성화는 단어형성자극과 기억자극시 보였으며, 뒤부분의 활성화는 운동과 감각자극시 측정되었다. 운동과 감각자극시 자극부위와 반대편의 부운동영역에서 활성화, 그리고 단어형성자극과 기억자극시 왼쪽반구의 활성화가 주로 측정되었다. 결론 : 부운동영역은 운동과 감각 그리고 단어형성기능과 기억기능에 연관이 있는 뇌부위이며, 부운동영역중에서도 각각의 기능에 해당하는 부위가 존재한다.
캐시 선인출 기법은 메모리 참조에 따른 지연시간을 줄이는 효과적인 방법이다. 그러나 너무 적극적으로 선인출할 경우에 캐시 오염을 유발시켜 선인출에 의한 장점을 상쇄시킬 뿐만 아니라 버스 트래픽을 증가시켜 전체 성능의 저하를 가져 올 수 있다. 본 연구에서는 선인출로 인한 캐시의 오염을 줄이기 위해 필터 테이블을 참조하여 선인출 명령을 수행할 지의 여부를 동적으로 판단하는 선인출 필터링 기법을 제시한다. 본 논문에서는 먼저 기존 연구에서의 문제점을 분석하기 위해 선인출 해싱 테이블 lbitSC 기법을 보였는데, 이 기법은 기존 연구와 같이 N:1 매핑을 사용하는 반면, 각 엔트리의 값을 1비트로 하여 두 가지 상태값을 갖도록 하였다. 비교 연구를 위해 완전 블록주소 테이블 기법을 제시하여 비교 기준으로 사용하였다. 마지막으로 본 논문의 주 아이디어인 정교한 필터링을 위한 선인출 블록주소 참조 테이블 기법을 제안하였다. 이 구조는 선인출 해싱 테이블 1bitSC기법과 같은 테이블 길이를 가지며, 각 엔트리의 내용은 완전 블록주소 테이블 기법과 같은 항목을 가지도록 하여 최근에 미 사용된 데이터의 블록주소가 필터 테이블의 하나의 엔트리와 대응되도록 1:1 매핑을 하였다. 일반적으로 많이 사용되는 선인출 기법과, 일반 벤치마크 프로그램과 멀티미디어 벤치마크 프로그램들에 대하여 캐시의 매개변수들을 변화시켜가면서 실험을 하였다. PBALT기법은 필터링 하지 않은 경우에 비해 최대 22% 향상된 결과를 보이고, 기존 PHT2bSC 기법과 비교하여 캐시 미스율이 7.9% 감소하였다. 메모리 참조 지연 시간(MADT)은 제안하는 PBALT 기법이 기존 연구에 비해 6.1% 감소하여 전체 수행 시간에 있어서 성능이 향상되었다.
본 논문은 컬러 필터 어레이 (CFA) 영상에 대한 공동의 컬러보간(Demosaicking)과 임의 배율의 다운샘플링(arbitrary-ratio down sampling)알고리즘을 제시한다. 컬러보간은 단일 센서를 사용하는 다양한 영상 저장 시스템에서 영상 신호 처리 파이프 라인의 필수적인 부분이다. 또한, 스마트폰과 같은 소구경 카메라 시스템에서는 영상 센서에서 획득되는 고해상도 영상이 보다 작은 해상도의 영상으로 스크린에 다운샘플링되어 디스플레이 된다. 기존 방법에서는 이러한 과정들을 거치기 위해 "컬러보간 후 다운샘플링" 모듈의 순서대로 영상을 처리하게 된다. 하지만 이러한 독립적이고 순차적인 방법은 많은 메모리 소모와 계산량을 필요로 하게 되고, 또한 영상 처리 과정에서 아티팩트(artifact)가 발생하여 영상 디테일의 손상을 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 컬러보간과 다운샘플링을 동시에 동작하도록 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 입력되는 컬러 필터 영상으로부터 고주파 및 저주파 성분으로 신호를 분해하는 방법에 기초하여 임의의 배율에서 컬러 필터 영상으로 역 사상(inverse mapping)을 하고 컬러보간 및 다운샘플링을 동시에 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘은 종래의 기술보다 더 나은 영상 품질 성능을 나타내면서 동시에 보다 적은 계산량이 필요로 하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 프로그래밍 경험이 없는 사용자가 쉽게 제작할 수 있도록 하는 콘텐츠 제작 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크에서 사용자는 사용하는 제스처와 이에 반응하는 미디어의 효과를 번호로 정의하고, 텍스트 기반의 구성 파일에서 이를 연결한다. 제안 프레임워크에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 사용자의 위치를 추적하여 프로젝션 시키기 위하여 동적 프로젝션 맵핑 모듈과 연결하였다. 또한, 제스처 인식을 위한 처리 속도와 메모리 부담을 줄이기 위하여 사용자의 움직임을 그레이 스케일(gray scale)의 모션 히스토리 이미지(Motion history image)로 표현하고, 이를 입력 데이터로 사용하는 제스처 인식을 위한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 설계하였다. 5가지 제스처를 인식하는 실험을 통하여 합성곱 신경망 모델의 계층수와 하이퍼파라미터를 결정하고 이를 제안 프레임워크에 적용하였다. 제스처 인식 실험에서 97.96%의 인식률과 12.04 FPS의 처리속도를 획득하였고, 3가지 파티클 효과와 연결한 실험에서 사용자의 움직임에 따라 의도하는 적절한 미디어 효과가 실시간으로 보임을 확인하였다.
SMS 960(Seafloor Mapping System) Side Scan Sonar에 자기테이프기록계 (Kennedy 900)를 연결하여 해저면 탐사자료를 수치적으로 처리할 수 있는 시스템을 개발, 이를 제주도 성산포 근해에서 시험적으로 적용하여 그 결과를 검토 하였다. 처리시스템은 주로 VAX 11/780 (4MB)를 사용하여 FORTRAN-77로 작성 되었으며 자료의 변환, 보정, 수치분석 및 도면제작 (cartography)을 주요기능으로 가지고 있다. SMS960에 의해 얻어진 수치자료는 특수한 형태를 가지고 있으므로 독자적으로 제작한 자료선별 계수기(Data Selecting Counter와 개인용 컴퓨터 personar computer을 사용하여 주처리 전산시스템에서 처리할 수 있도록 그 형태를 변환시켰으며, 경사거리(slant range)의 보정과 자료의 질적 개선을 위한 전처리 과 정을 거친 다음, 색상표현 으로 해저면 영상도면을 제작하였다. 후방산란 (backscattering) 음파자료를 통계처리하여 4가지 색상으로 제작된 영상도면을, 해저 퇴적물의 물성분포도와 비교해 본 결과 주로 평균입도와 분급도에 잘 대비되었다. 따라서 Side Scan Sonar에 의한 해저면 후 방상란 음향특성을 적절히 분석하므로 써 해저퇴적물의 퇴적상분포연구에 상당한 응용 효과가 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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