• 제목/요약/키워드: Memory reduction

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가변 CSD 계수를 이용한 저전력 디지털 필터의 설계 (Design of a Low Power Digital Filter Using Variable Canonic Signed Digit Coefficients)

  • 김영우;유재택;김수원
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제38권7호
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    • pp.455-463
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    • 2001
  • 본 논문에서는 많은 연산을 필요로 하는 디지털 필터의 저전력화를 위한 새로운 저전력 기법을 제안한다. 제안된 저전력 기법에서는 CSD (canonic signed digit)숫자의 유효 표현 범위를 결정하는 nonzero digit 와 ternary digit의 값에 따른 필터의 차단대역 특성 변화를 이용하여, 다단계의 필터 차단 대역 특성을 가지는 가변 CSD 계수를 얻고 이를 approximate processing 기법에 적용하였다. 제안된 저전력 필터 설계기법의 성능을 확인하기 위하여 4개의 필터 차단대역 특성을 사용하는 AC '97 과표본화 ADC용 decimation 필터의 설계에 적용하였다. Decimation필터 중 제안된 저전력 기법을 적용한 두 half-band 필터의 연산량은 제안된 기법을 적용하지 않은 경우에 비해 각각의 근사화 수준에서 단위 출력 샘플 당 63.5, 35.7, 13.9 %의 덧셈 연산만을 수행하여 필터의 출력을 얻을 수 있었다. Decimation 필터는 0.6㎛ CMOS SOG 라이브러리를 사용하여 제작·실험하였으며, 실험결과 입력 신호의 attenuation에 따라 전체 소모전력의 약 3.8 %에서 9 %의 소모전력이 감소되었음을 확인하였다. 제안된 가변 CSD 계수를 이용한 approximate processing 방식은 특히 음성 대역 및 오디오 대역의 신호처리와 과표본화 ADC/DAC의 decimation/interpolation과 같은 multirate 시스템에 적합하다.

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클러스터 상에서 다중 코어 인지 부하 균등화를 위한 Chapel 데이터 분산 구현 (Implementation of Multicore-Aware Load Balancing on Clusters through Data Distribution in Chapel)

  • 구본근
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제19A권3호
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    • pp.129-138
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    • 2012
  • 클러스터와 같은 분산 메모리 구조에서 각 노드는 전체 데이터의 일부분을 저장하고 있다. 이러한 구조에서는 데이터를 각 노드에 분산시키는 방법이 성능에 영향을 준다. 데이터 분산 정책은 데이터를 노드들에게 분산시켜 병렬 데이터 처리를 실현하는 정책이다. 클러스터 관리, 확장, 업그레이드 등 다양한 요인으로 인해 클러스터의 각 노드 성능이 동일하지 않을 수 있다. 이러한 클러스터에서 노드의 성능을 고려하지 않은 데이터 분산 정책은 데이터를 각 노드에 효율적으로 분산시키지 못할 수 있다. 본 논문에서는 각 노드의 성능을 나타내는 인자로 노드에 장착되어 있는 프로세서의 코어 수를 이용하고, 이를 고려한 데이터 분산 정책을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 데이터 분산 정책에서는 전체 코어 수 대비 노드에 장착된 코어 수에 비례하여 데이터를 노드에 분산 저장하도록 할당을 한다. 또, 본 논문에서 제안하는 데이터 분산 정책을 Chapel 언어를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 데이터 분산 정책이 효과적임을 입증하기 위해 이 정책을 이용하여 Mandelbrot 집합과 원주율을 계산하는 병렬 프로그램을 작성하고, 클러스터에서 실행하여 실행 시간을 비교한다. 8-코어와 16-코어로 구성되어 있는 클러스터에서 수행한 결과에 의하면 노드의 코어 수를 기반으로 한 데이터 분산 정책이 병렬 프로그램의 수행 시간 감소에 기여하였다.

컴퓨터 의한 Fletcher-Suit Colpostat 주변의 Cs-137의 선량분포에 관한 연구 (A Study on Dose Distribution around Fletcher-Suit Colpostat Containing Cs-137 Source by a Computer)

  • 강위생
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제7권2호
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    • pp.305-311
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    • 1989
  • fletcher-Sult 콜포스타트는 방광과 직장의 선량을 줄이기 위해 내부에 차폐물을 포함하고 있다. Cs-137튜브가 내장된 콜포스타트 주변의 물에서 임의점의 선량을 계산한 후 내부 구조에 의한 차폐효과를 구하고, 등선량곡선과 등차폐율 곡선을 그리기 위한 프로그램을 개발하였다. EGA카드를 가진 IBM호환기종 AT 컴퓨터로 MS-Basic V6.0을 이용하여 프로그램을 만들었다. 선량 계간용 알고리듬에 내부구조, 튜브, 콜포스타트의 물질, 형태 및 위치까지 고려되었다. 한 프로그램에 의해 계산된 물에서의 단위 mg. Ra eq당 선량율을 보조기억장치에 저장해 두고, 다른 프로그램에서 필요할 때 불러 쓰도록 하였다. 콜포스타트의 내측 선량이 감소되었으며, 상하의 선량분포가 대칭이 아님을 볼 수 있었다. 선량의 감소는 하부에 비해서 상부에서 더 현저하였으며, 차폐효과도 하부에 비해 상부에서 더 높았으며 내측 거의 전 영역에 차폐효과가 있었다. =1와같은 결과는 콜포스타트 내부에서 튜브가 한쪽으로 이동되어 있고, 튜브내에 선원의 위치가 비대칭인 점과 관련이 있었다. 최대 차폐율은 콜포스타트 상부에서 $49\%$ 하부에서 $44\%$였으며, 등차폐율 곡선은 대체로 선원을 중심으로 하여 방사상이었다. 치료계획에서 방광 및 직장등의 정확한 선량을 구하기 위해서는 콜포스타트 내부구조에 의한 차폐 효과가 고려되어야 할 것이다.

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사물 인터넷 기반 기기 간 통신 무선 환경에서 향상된 RPL 기반 경량화 라우팅 프로토콜 (eRPL : An Enhanced RPL Based Light-Weight Routing Protocol in a IoT Capable Infra-Less Wireless Networks)

  • 오하영
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제3권10호
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    • pp.357-364
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    • 2014
  • 사물 인터넷 기반 초연결성 통신을 위한 일차적인 과제는 액서스 포인트, 기지국 등의 인프라를 거치지 않는 저전력, 손실 무선 네트워크 환경에서 사물 인터넷 기기들 간의 직접 통신 기법을 개발하는 것이다. 저전력 그리고 손실 네트워크 환경에서 사물 인터넷 디바이스들은 물론 라우터가 한정된 메모리를 사용하는 제한 조건을 가지고 있기 때문에 목적지 경로 정보를 지속적으로 유지할 수 없으며 다만 적은 수의 디폴트 라우터 정보만을 유지한다. IPv6주소를 그대로 활용하고 단순히 제어 메시지들의 양만 줄이는 데 초점을 둔 기존 경량화 라우팅 기법들과 달리 본 연구에서는 블룸필터 및 향상된 랭크개념을 활용하여 경량화 자동 주소 설정을 포함한 IPv6 이웃노드탐색 기법 및 경량화된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 또한, 처음으로 사물 인터넷 기반 기기 간 손실 있는 무선 환경을 다양한 확률분포함수를 따르면서 에러가 발생하도록 모델링하여 성능평가를 수행했다. 특히, 제안하는 기법은 동적으로 무선 링크가 변하여 데이터 손실이 발생해도 향상된 랭크 정보를 바탕으로 다중 경로 정보를 지역적으로 활용하여 견고성을 높였다. 성능평가 결과 제안하는 기법은 RPL 기반 라우팅 프로토콜에 비해서 최대 40%까지 성능향상을 보일 수 있었다.

이종 멀티코어 프로세서에서 분할된 공유 LLC가 성능에 미치는 영향 분석 (Analysis on the Performance Impact of Partitioned LLC for Heterogeneous Multicore Processors)

  • 문민구;김철홍
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.39-49
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    • 2019
  • 컴퓨팅 성능을 향상시키기 위해 다양한 구조적 설계 기법들이 제안되고 있는데 그중에서도 CPU-GPU 융합형 이종 멀티코어 프로세서가 많은 관심을 받고 있다. CPU-GPU 융합형 이종 멀티코어 프로세서는 단일 칩에 CPU와 GPU를 집적하기 때문에 일반적으로 CPU와 GPU가 Last Level Cache(LLC)를 공유하게 된다. LLC 공유는 CPU와 GPU 코어 사이에 심각한 캐쉬 경합이 발생하는 경우 각각의 코어 활용도가 저하되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU 사이의 캐쉬 경합 문제를 해결하기 위해 단일 LLC를 CPU와 GPU 각각의 공간으로 분할하고, 분할된 공간의 크기 변화가 전체 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 모의실험 결과에 따르면, CPU는 사용하는 LLC 크기가 커질수록 성능이 최대 21%까지 향상되지만 GPU는 사용하는 LLC 크기가 커져도 큰 성능변화를 보이지 않는다. 즉, GPU는 LLC 크기가 감소하더라도 CPU에 비하여 성능이 적게 하락함을 알 수 있다. GPU에서의 LLC 크기 감소에 의한 성능하락이 CPU에서의 LLC 크기 증가에 따른 성능향상보다 훨씬 작기 때문에 실험결과를 기반으로 각각의 코어에 LLC를 분할하여 할당한다면 전체적인 이종 멀티코어 프로세서의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 이러한 분석을 통해 향후 각 코어의 성능을 최대한 높일 수 있는 메모리 관리기법을 개발한다면 이종 멀티코어 프로세서의 성능을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

UHD 영상의 실시간 처리를 위한 고성능 HEVC SAO 부호화기 하드웨어 설계 (Hardware Design of High-Performance SAO in HEVC Encoder for Ultra HD Video Processing in Real Time)

  • 조현표;박승용;류광기
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.271-274
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    • 2014
  • 본 논문에서는 UHD급 영상의 실시간 처리를 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) SAO(Sample Adaptive Offset) 부호화기의 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. SAO는 HEVC에서 새롭게 채택된 루프 내 필터 기술 중 하나이다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 메모리 접근 최소화 및 화소들의 처리를 간소화하기 위해 three-layered buffer를 사용한다. 또한 연산시간 및 연산량을 줄이기 위해서 4개의 화소들을 병렬적으로 에지 오프셋과 밴드 오프셋으로 분류하며, 화소들의 분류와 SAO 파라메터 적용을 2단계 파이프라인 구조로 구현하고, 하드웨어 면적을 줄이기 위해서 덧셈과 뺄셈, 쉬프트 연산, 그리고 재귀 비교기만을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 180k개의 게이트로 구현되었다. 또한, 110MHz의 동작주파수에서 4K UHD급 해상도인 $4096{\times}2160@30fps$의 실시간 처리가 가능하다.

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전기향로를 이용한 침향 흡입이 스트레스와 뇌파에 미치는 영향 (The effect of agarwood inhalation using an electric incense burner on stress and brain waves)

  • 박현덕;원희욱
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.536-545
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    • 2021
  • 본 연구는 전기향로를 이용한 침향 흡입이 스트레스와 뇌파에 미치는 영향을 파악하기 위해 시행되었다. 'H' 발달센터 공고로 모집한 성인 남녀 16명 대상으로 2019년도 09월부터 2020년 4월까지 실시하였다. 전기향로에 침향편(沈香片)을 올려놓고 침향 흡입 전과 후의 스트레스 반응과 뇌파 측정을 비교 분석하여 침향 흡입이 스트레스 대처자원의 가능성을 알아보고자 하는 것이다. 뇌파 측정은 19 Channel, Brainmaster Discovery로 하였으며, 분석은 NeuroGuide와 LORETA를 사용하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 21.0 프로그램으로 기술 통계, Wilcoxon 부호 순위 검정을 하였다. 결과는 첫째, 침향 흡입 후 스트레스 반응 지수는 분노, 우울, 신체화 모든 항목에서 유의수준 0.01로 유의미한 차이로 감소하였다. 둘째, 침향 흡입 후 뇌파에서 측정 부위 19곳 중에서 FP1 1곳을 제외한 18곳에서 Alpha Wave가 증가하였고, 유의수준 0.05에서 확인되었다. 감정에 영향을 주는 영역(우측 측두엽, T6)에서 침향 흡입 전과 후의 차이가 가장 크게 나타났다. 셋째, LORETA 분석 결과 침향 흡입 후 기억과 정서적 활동에 중요한 뇌 영역(BA40)에서 Alpha Wave가 증가하였다. 이러한 결과로 전기향로를 이용한 침향 흡입이 스트레스와 뇌파에 긍정적인 영향을 미쳐 스트레스 대처 자원이 될 가능성을 확인하였다.

MPTP로 유도된 Parkinson's disease 동물 모델에서 열다한소탕 가감방 (MYH)의 신경 세포 보호 효과 (Neuroprotective Effects of Modified Yuldahanso-tang (MYH) in a Parkinson's Disease Mouse Model)

  • 고가연;김윤하;안택원
    • 사상체질의학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.270-287
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    • 2015
  • Objectives To evaluate the neuroprotective effects of modified Yuldahanso-tang (MYH) in a Parkinson's disease mouse model. Methods 1) Four groups (each of 8 rats per group) were used in this study. 2) The neuroprotective effect of MYH was examined in a Parkinson's disease mouse model. C57BL/6 mice treated with 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP, 30 mg/kg/day), intraperitoneal (i.p.) for 5 days. 3) The brains of 2 mice per group were removed and frozen at $-20^{\circ}C$, and the striatum-substantia nigra part was seperated. The protein volume was measured by Bradford method following Bio-Rad protein analyzing kit. Using mouse/Rat Dopamine ELISA Assay Kit. 4) The brains of 2 mice per group were separated and removed. TH-immunohistochemical was examined in the MPTP-induced Parkinson's disease mice to evaluate the neuroprotective effects of MYH on ST and SNpc. 5) Two mice out of each group were anesthetized and skulls were opened from occipital to frontal direction to take out the brains. The brains added TTC solution for 20 minutes for staining. 6) The water tank used for morris water maze test was filled with $28^{\circ}C$ water, and a round platform of 10cm in diameter was installed for mice to step on. The study was carried out once a day within 30 seconds, keep exercising to step on the platform in the pool. 7) The brains of two mice out of each group were fixed in 10% formaldehyde solution and paraphillin substance was infiltrated. They were fragmented by microtome, and observed under an optical microscope after Hematoxylin & Eosin staining. 8) A round acrylic cylinder with its upper side open was filled with clean water and depressive mouse models were forced to swim for 15 minutes. After 24 hours the animals were put in the same equipment for 5 minutes and were forced to swim. 9) The convenient, simple, and accurate high-performance liquid chromatography (HPLC) method was established for simultaneous determination of Neurotransmitters in MPTP-MYH group. Results 1) MYH possess Dopamine cell protective effect on MPTP-induced injury in striatum and substantia nigra pars compacta. 2) MYH inhibits the loss of tyrosine hydroxylase-immunoreacitive (TH-IR) cells in the striatum and substantia nigra pars compacta on MPTP-induced injury in C57BL/6 mice. 3) MYH possesses improvement effect on MPTP-induced memory deterioration in C57BL/6 mice through the reduction of prolongated Sort of lost time by MPTP injection using the Morris water maze test. 4) MYH possesses hippocampal neuron protective effect on MPTP-induced injury in C57BL/6 mice. 5) MYH possesses improvement effect on MPTP-induced motor behaviour deficits and depression in C57BL/6 mice through the reduction of prolongated losing motion by MPTP injection using the Forced swimming test. 6) MYH increases serotonin product amount on MPTP-induced injury in C57BL/6 mice. Conclusions This experiment suggests that the neuroprotective effect of MYH is mediated by the increase in Dopamin, TH-ir cell, Hippocampus and Serotonin. Furthermore, MYH essential oil may serve as a potential preventive or therapeutic agent regarding Parkinson's disease.

XGBoost를 활용한 리스크패리티 자산배분 모형에 관한 연구 (A Study on Risk Parity Asset Allocation Model with XGBoos)

  • 김영훈;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.135-149
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    • 2020
  • 인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.