본 논문에서는 다중분광 영상의 분류를 위하여 퍼지 G-K(Gustafson- Kessel) 알고리즘과 PCM 알고리즘을 융합한 분류방법을 제안하였다. 제안된 방법은 학습데이타를 이용하여 퍼지 G-K 알고리즘을 수행한 후 그 결과를 이용하여 PCM 알고리즘을 수행한다 PCM 알고리즘과 퍼지 G-K 알고리즘 분류결과를 비교하여 그 결과가 일치하면 해당 항목으로 분류항목을 결정한다. 일치하지 않는 화소는 PCM 알고리즘의 평균내부거리 안쪽에 있는 화소들을 새로운 학습데이타로 하여 베이시안 최대우도 분류를 수행하여 분류항목을 결정한다. 평균내부거리 안쪽에 있는 화소 데이타는 정규분포형태를 보여준다. 다차원 다중분광 영상인 IKONOS와 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한 결과 퍼지 G-K 알고리즘과 PCM 알고리즘 그리고 전통적인 분류 방법인 최대우도 분류 알고리즘보다 전체 정확도가 더 높은 결과를 얻을 수 있었다
DRAM은 빠른 쓰기/읽기 속도와 무한한 쓰기 횟수로 인해 컴퓨터 시스템에서 주로 메인 메모리로 사용되지만 저장된 데이터를 유지하기 위해 지속적인 전원공급이 필요하다. 반면, PCM은 비휘발성 메모리로 전원공급 없이 저장된 데이터를 유지할 수 있으며 DRAM과 같이 바이트 단위의 접근과 덮어쓰기가 가능하다는 점에서 DRAM을 대체할 수 있는 메모리로 주목받고 있다. 하지만 PCM은 느린 쓰기/읽기 속도와 제한된 쓰기 횟수로 인해 메인 메모리로 사용되기 어렵다. 이런 이유로 DRAM과 PCM의 장점을 모두 활용하기 위한 하이브리드 메인 메모리가 제안되었고 이에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 DRAM과 PCM으로 구성된 하이브리드 메인 메모리를 위한 새로운 페이지 교체 기법을 제안한다. PCM의 단점을 보완하기 위해 제안 기법은 PCM 쓰기 횟수를 줄이는 것을 목표로 하며 실험결과에서 알 수 있듯이 본 논문의 제안 기법은 다른 페이지 교체 기법에 비해 PCM 쓰기 횟수를 80.5% 줄인다.
To replace conventional DRAM, many researches have been done on nonvolatile memories. The DRAM&PCM hybrid memory is one of the effective structure because it can utilize an advantage of DRAM and PCM. However, in order to use this characteristics, pages can be replaced frequently between DRAM and PCM. Therefore, PCM still has major problem that has write-limits. Therefore, it needs an effective page management method for exploiting each memory characteristics dynamically and adaptively. So we aim reducing an average access time and write count of PCM by utilizing two locality for an effective page replacement. We proposed a page selection algorithm which is recently requested to write in DRAM and an algorithm witch uses two locality in PCM. According to our simulation, the proposed algorithm for the DRAM&PCM hybrid can reduce the PCM write count by around 22% and the average access time by 31% given the same PCM size, compared with CLOCK-DWF algorithm.
Phase Change Memory(PCM) with low power consumption and high integration attracts attention as a next generation nonvolatile memory replacing DRAM. However, there is a problem that PCM has long latency and high energy consumption due to the writing operation. The PCM & DRAM hybrid memory structure is a fruitful structure that can overcome the disadvantages of such PCM. However, the page replacement algorithm is important, because these structures use two memory of different characteristics. The purpose of this document is to effectively manage pages that can be referenced in memory, taking into account the characteristics of DRAM and PCM. In order to manage these pages, this paper proposes an page replacement algorithm based on frequently accessed and recently paged. According to our simulation, the proposed algorithm for the DRAM&PCM hybrid can reduce the energy-delay product by around 10%, compared with Clock-DWF and CLOCK-HM.
Fuzzy C-Means(FCM)의 단점을 극복하기 위해 제안되었던 PCM은 잡음에는 강하지만 초기 파라미터 값에 민감하고, 상대적으로 가까이에 위치한 prototype들을 형성하는 패턴들의 경우에는 최종 prototype의 위치가 겹치는(동일한) 결과가 나올 수 있다는 단점이 있다. 이러한 PCM의 단점을 극복하기 위해 여러 방법이 제안되었지만, 본 논문에서는 PCM 알고리즘에 Interval Type 2 Fuzzy 접근 방법을 적용하여 PCM 알고리즘의 파라미터에 존재하는 uncertainty를 제어함으로써 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
In general, PCM (Phase Change Memory) is unsuitable as a main memory because it has limitations: high read/write latency and low endurance. However, the DRAM&PCM hybrid memory with the same level is one of the effective structures for a next generation main memory because it can utilize an advantage of both DRAM and PCM. Therefore, it needs an effective page management method for exploiting each memory characteristics dynamically and adaptively. So we aim reducing an access time and write count of PCM by using an effective page replacement. According to our simulation, the proposed algorithm for the DRAM&PCM hybrid can reduce the PCM access count by around 60% and the PCM write count by 42% given the same PCM size, compared with Clock-DWF algorithm.
This paper describes $\mu$-law PCM/ADPCM Code Conversion System. The system algorithm is computer-simulated, and with the result of simulation the system is designed by using the Am 2900 family's Bit-Slice Microprocessors which have a high-speed processing power. The ADPCM algorithm is based on Jayant's model and the converting algorithm between $\mu$-law PCM and linear PCM is developed according to the CCITT Recommendation G. 711.
본 논문에서는 비동기 WCDMA 시스템의 빠른 셀 탐색을 위해 제안된 극성변조(PCM. Polarization Code Modulation) 셀 탐색 기법의 성능을 분석하고자 한다. 극성변조 셀 탐색 기법은 비동기 WCDMA 시스템의 표준 셀 탐색 알고리즘의 셀 탐색 시간을 단축하고 또한 수신기의 복잡도를 줄일 수 있는 기법으로, 홀드 코드를 이용하여 생성된 새로운 그룹 코드를 정의하고 이를 WCDMA P-SCH에 극성 변조하여, 기존 WCDMA의 2단계에서 사용되던 S-SCH의 그룹 코드(RS code)를 대체한다. 따라서 WCDMA 표준에 정의된 2개의 동기 채널을 하나로 줄일 수 있기 때문에 기존 WCDMA 셀 탐색 알고리즘에 비해 기지국 신호의 이득을 얻을 수 있는 기법이다. 본 논문에서는 극성변조 셀 탐색 알고리즘의 성능을 평가하기 긴하여 수학적 모델을 정의하고, 이를 통해 셀 탐색 성공 확률과 평균 탐색 시간을 이론적으로 분석하였다. 그 결과 극성변조 셀 탐색 알고리즘은 WCDMA 표준 셀 탐색 알고리즘의 성능에 비해 수신기 복잡도 측면과 셀 탐색 시간 측면에서 장점을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 Digital Audio Compression(AC-3) Standard 인 A-52를 기반으로 하였으며 Borland C++3.1 Compiler를 사용하여 AC-3 Decoding Algorithm 구현하였다. Input Stream은 DVD VOB File에서 AC-3 Stream만을 분리하여 사용하며 최종 출력은 16 Bit PCM File이다. AC-3의 Frame구조는 Synchronization Information, Bit Stream Information, Audio Block, Auxiliary Data, Error Check로 구성된다. Aduio Block 은 모두 6개의 Block으로 나뉘어져 있다. BSI와 Side Information을 참조하여 Exponent를 추출하여 Exponent Strategy에 따라 Exponent를 복원한다. 복원된 Exponent 정보를 이용하여 Bit Allocation을 수행하여 각각의 Mantissa에 할당된 Bit수를 계산하고 Stream으로부터 Mantissa를 추출한다. Coupling Parameter를 참조하ㅕ Coupling Channel을 Original Channel로 복원시킨다. Stereo Mode에 대해서는 Rematrixing을 수행한다. Dynamic Range는 Mantissa와 Exponent의 Magnitude를 바꾸는 것으로 선택적으로 사용할 수 있다. Mantissa와 Exponent를 결합하여 Floating Point coefficient로 만든 후 Inverse Transform을 수행하면 PCM Data를 얻을 수 있다. PC에서 듣기 위해서는 Multi Channel을 Stereo나 Mono로 Downmix를 수행한다. 이렇게 만들어진 PCM data는 PCM Data를 재생하는 프로그램으로 재생할 수 있다.
Image segmentation is teh important step in image infromation extraction for computer vison sytems. Fuzzy clustering methods have been used extensively in color image segmentation. Most analytic fuzzy clustering approaches are derived from the fuzzy c-means (FCM) algorithm. The FCM algorithm uses th eprobabilistic constraint that the memberships of a data point across classes sum to 1. However, the memberships resulting from the FCM do not always correspond to the intuitive concept of degree of belongingor compatibility. moreover, the FCM algorithm has considerable trouble above under noisy environments in the feature space. Recently, the possibilistic C-mean (PCM) for solving growing for color image segmentation. In the PCM, the membersip values may be interpreted as degrees of possibility of the data points belonging to the classes. So, the problems in the FCM can be solved by the PCM. The clustering results by just PCM are not smoothly bounded, and they often have holes. So, the region growing was used as a postprocessing. In our experiments, we illustrated that the proposed method is reasonable than the FCM in noisy enviironments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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