• 제목/요약/키워드: WordCount

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$Excalibur^{TM}$ 상에서의 DMAC 구현 (DMAC implementation On $Excalibur^{TM}$)

  • 황인기
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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    • pp.959-961
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    • 2003
  • In this paper, we describe implemented DMAC (Direct Memory Access Controller) architecture on Altera's $Excalibur^{TM}$ that includes industry-standard $ARM922T^{TM}$ 32-bit RISC processor core operating at 200 MHz. We implemented DMAC based on AMBA (Advanced Micro-controller Bus Architecture) AHB (Advanced Micro-performance Bus) interface. Implemented DMAC has 8-channel and can extend supportable channel count according to user application. We used round-robin method for priority selection. Implemented DMAC supports data transfer between Memory-to-Memory, Memory-to-Peripheral and Peripheral-to-Memory. The max transfer count is 1024 per a time and it can support byte, half-word and word transfer according to AHB protocol (HSIZE signals). We implemented with VHDL and functional verification using $ModelSim^{TM}$. Then, we synthesized using $LeonardoSpectrum^{TM}$ with Altera $Excalibur^{TM}$ library. We did FPGA P&R and targeting using $Quartus^{TM}$. We can use implemented DMAC module at any system that needs high speed and broad bandwidth data transfers.

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다양한 임베딩 모델들의 하이퍼 파라미터 변화에 따른 성능 분석 (Performance analysis of Various Embedding Models Based on Hyper Parameters)

  • 이상아;박재성;강상우;이정엄;김선아
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.510-513
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    • 2018
  • 본 논문은 다양한 워드 임베딩 모델(word embedding model)들과 하이퍼 파라미터(hyper parameter)들을 조합하였을 때 특정 영역에 어떠한 성능을 보여주는지에 대한 연구이다. 3 가지의 워드 임베딩 모델인 Word2Vec, FastText, Glove의 차원(dimension)과 윈도우 사이즈(window size), 최소 횟수(min count)를 각기 달리하여 총 36개의 임베딩 벡터(embedding vector)를 만들었다. 각 임베딩 벡터를 Fast and Accurate Dependency Parser 모델에 적용하여 각 모들의 성능을 측정하였다. 모든 모델에서 차원이 높을수록 성능이 개선되었으며, FastText가 대부분의 경우에서 높은 성능을 내는 것을 알 수 있었다.

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통계적 단어 대조를 이용한 음식점 추천 챗봇 애플리케이션 구현 (Implementation of a Chatbot Application for Restaurant recommendation using Statistical Word Comparison Method)

  • 민동희;이우범
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.31-36
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    • 2019
  • 사용자로부터 입력되는 비정형 데이터를 대화 형태로 이해하여 사용자가 원하는 정보에 대한 맞춤 서비스를 제공하는 챗봇은 모바일 서비스의 중요한 분야로서 주목받고 있다. 그러나 사용자의 자연 언어 형태의 질의 대화를 완전하게 이해하여 서비스할 수 있는 방법은 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 음식점 추천을 위하여 입력하는 대화 문장으로부터 지역, 음식분류, 음식점명 등의 의미 단어를 추출하고, 추출된 단어를 SNS의 음식점 추천 관련 해시태그를 기반으로 구축된 지식 데이터베이스의 내용과 대조하여 통계적으로 단어 유사성이 가장 큰 사용자 목적 정보를 제공한다. 본 논문에서 구현한 음식점 추천 챗봇 시스템의 성능 평가를 위해서 웹 기반의 모바일 환경을 구축하여 다양한 사용자 질의 정보에 대한 접근 편의성을 측정한 결과, 기존 유사 서비스와 비교하여 터치 횟수와 화면 전환 횟수에서 각각 37.2%와 73.3%의 감소함을 보였다.

A Low Power Design of H.264 Codec Based on Hardware and Software Co-design

  • Park, Seong-Mo;Lee, Suk-Ho;Shin, Kyoung-Seon;Lee, Jae-Jin;Chung, Moo-Kyoung;Lee, Jun-Young;Eum, Nak-Woong
    • 정보와 통신
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    • 제25권12호
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    • pp.10-18
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    • 2008
  • In this paper, we present a low-power design of H.264 codec based on dedicated hardware and software solution on EMP(ETRI Multi-core platform). The dedicated hardware scheme has reducing computation using motion estimation skip and reducing memory access for motion estimation. The design reduces data transfer load to 66% compared to conventional method. The gate count of H.264 encoder and the performance is about 455k and 43Mhz@30fps with D1(720x480) for H.264 encoder. The software solution is with ASIP(Application Specific Instruction Processor) that it is SIMD(Single Instruction Multiple Data), Dual Issue VLIW(Very Long Instruction Word) core, specified register file for SIMD, internal memory and data memory access for memory controller, 6 step pipeline, and 32 bits bus width. Performance and gate count is 400MHz@30fps with CIF(Common Intermediated format) and about 100k per core for H.264 decoder.

Building Hybrid Stop-Words Technique with Normalization for Pre-Processing Arabic Text

  • Atwan, Jaffar
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권7호
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    • pp.65-74
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    • 2022
  • In natural language processing, commonly used words such as prepositions are referred to as stop-words; they have no inherent meaning and are therefore ignored in indexing and retrieval tasks. The removal of stop-words from Arabic text has a significant impact in terms of reducing the size of a cor- pus text, which leads to an improvement in the effectiveness and performance of Arabic-language processing systems. This study investigated the effectiveness of applying a stop-word lists elimination with normalization as a preprocessing step. The idea was to merge statistical method with the linguistic method to attain the best efficacy, and comparing the effects of this two-pronged approach in reducing corpus size for Ara- bic natural language processing systems. Three stop-word lists were considered: an Arabic Text Lookup Stop-list, Frequency- based Stop-list using Zipf's law, and Combined Stop-list. An experiment was conducted using a selected file from the Arabic Newswire data set. In the experiment, the size of the cor- pus was compared after removing the words contained in each list. The results showed that the best reduction in size was achieved by using the Combined Stop-list with normalization, with a word count reduction of 452930 and a compression rate of 30%.

From Counting to Mathematical Structure

  • Cheng, Chun Chor Litwin
    • 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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    • 제12권2호
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    • pp.127-142
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    • 2008
  • The most important aim of mathematics education is to promote mathematical thinking. In the Hong Kong primary school, mathematical thinking is usually conducted through the use of formula and working on "application problem" or "word problems". However, there are many other ways that can promote mathematical thinking, and investigation on mathematical structure by using counting is one important source for promoting mathematical thinking for primary school children, as every children can count and hence a well designed question that can be solved by counting can enable children of different abilities to work together and obtain different results.

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'인공지능', '기계학습', '딥 러닝' 분야의 국내 논문 동향 분석 (Trend Analysis of Korea Papers in the Fields of 'Artificial Intelligence', 'Machine Learning' and 'Deep Learning')

  • 박홍진
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.283-292
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    • 2020
  • 4차 산업혁명의 대표적인 이미지 중 하나인 인공지능은 2016년 알파고 이후에 인공지능 인식이 매우 높아져 있다. 본 논문은 학국교육학술정보원에서 제공하는 국내 논문 중 '인공지능', '기계학습', '딥 러닝'으로 검색된 국내 발표 논문에 대해서 분석하였다. 검색된 논문은 약 1만여건이며 논문 동향을 파악하기 위해 빈도분석과 토픽 모델링, 의미 연결망을 이용하였다. 추출된 논문을 분석한 결과, 2015년에 비해 2016년에는 인공지능 분야는 600%, 기계학습은 176%, 딥 러닝 분야는 316% 증가하여 알파고 이후에 인공지능 분야의 연구가 활발히 진행됨을 확인할 수 있었다. 또한, 2018년 부터는 기계학습보다 딥 러닝 분야가 더 많이 연구 발표되고 있다. 기계학습에서는 서포트 벡터 머신 모델이, 딥 러닝에서는 텐서플로우를 이용한 컨볼루션 신경망이 많이 활용되고 있음을 알 수 있었다. 본 논문은 '인공지능', '기계학습', '딥 러닝' 분야의 향후 연구 방향을 설정하는 도움을 제공할 수 있다.

주관적 삶의 질과 언어 사용의 관계성 분석 (Preliminary Analysis of the Relationship between Language Use and Subjective Well-being)

  • 김경일;배진희;김영진;김동근
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권11호
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    • pp.4875-4880
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    • 2011
  • 개인의 언어 사용 경향성은 그 개인의 심리적 측면을 분석할 수 있는 유용한 도구로 생각되어 왔으며 따라서 언어분석은 심리적 특성의 분석을 위해 중요하게 사용되어 왔다. 본 연구에서는 주관적 삶의 질을 구성하는 두 지표에 해당하는 삶에 대한 느낌과 삶에 대한 만족도가 언어와 어떤 관련성을 지니는가를 알아보고자 하였다. 이를 위해 126명의 남녀 대학생들을 대상으로 추출한 글쓰기 자료를 사용하여 KLIWC (Korean Linguistic Inquiry and Word Count)를 통해 언어 분석을 시도하였으며 주관적 삶의 질의 상 하위 집단 간에 어떤 차이가 있는지를 살펴보았다. 또한 KLIWC 변인들과 주관적 삶의 질을 구성하는 두 하위변인들 간의 개별적 관계성들이 분석되었으며, 그 결과, 다양한 차이점들과 연관성들이 관찰되었다. 이러한 결과들은 주관적 삶의 질과 언어 사용의 연관성에 대한 이후 연구들에 대해 예비적이고 기초적인 자료를 제공할 것으로 기대된다.

영어 수업을 위한 교수 활동: 시범수업에 대한 학생들의 인식과 동료 피드백을 중심으로 (Teaching Practices for English Language: Exploring Students' Perceptions and Peer Feedback about Practicum)

  • 이영화
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권10호
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    • pp.669-678
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    • 2015
  • 본 연구의 목적은 국내 한 대학 영어학과에서 실시된 시범수업에 대한 학생들의 인식과 동료피드백을 통해 학생들의 교수 활동을 살펴보는 것이다. 참여자는 영어교수법 수업을 수강한 42명의 학생들이며, 설문지, 12팀의 시범수업, 그리고 시범수업에 관한 15편의 동료피드백이 주된 데이터이다. 동료피드백의 내용 분석을 위해 '단어측정시스템(WCS)'이 사용되었다. 학생들은 시범수업(52.4%)이 강의(42.8%)보다 더 중요하다고 여겼으며, 80%의 학생들은 시범수업에 자신의 교안을 70% 이상 적용한 것으로 자평하였다. 또한 학생들은 시범수업을 통해 교사로서의 경험, 자신감 향상, 부족함 인식, 그리고 가르치는 일의 가치를 깨달았다. 한편, 동료 시범수업에서의 장점으로는 '교수방법과 기술', '멀티미디어 사용', 그리고 '교수자료' 등이 언급된 반면, '상호작용', '교수방법과 기술' 그리고 '칠판사용'등에 관한 부족함이 지적되었다. 전체적으로 칭찬의 내용이 보완되어야 할 요소보다 1.8배 많았다. 이러한 결과는 효과적인 교수활동에 관한 학생들의 안목과 긍정적인 동료피드백의 특성을 보여주는 것이라 할 수 있다.

다수 혹은 긴 워드 연산을 위한 레지스터 파일 확장을 통한 대칭 및 비대칭 암호화 알고리즘의 가속화 (Accelerating Symmetric and Asymmetric Cryptographic Algorithms with Register File Extension for Multi-words or Long-word Operation)

  • 이상훈;최린
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제43권2호
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    • pp.1-11
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    • 2006
  • 본 연구에서는 대칭 및 비대칭 암호화 알고리즘을 가속화하기 위해, 다수 혹은 긴 워드 연산을 위한 레지스터 파일 확장 구조 (Register File Extension for Multi-words or Long-word Operation: RFEMLO)라는 새로운 레지스터 파일 구조를 제안한다. 암호화 알고리즘은 긴 워드 피연산자에 대한 명령어를 통하여 가속화 할 수 있다는 점에 착안하여, RFEMLO는 하나의 레지스터 명을 통해 여러 개의 레지스터에 접근할 수 있도록 하여 여러 연산자에 대해 동일한 연산을 수행할 수 있도록 하거나, 여러 개의 레지스터를 하나의 데이터로 사용할 수 있게 한다. RFEMLO는 긴 워드 피연산자에 대한 명령어 집합의 추가와 이를 지원하는 기능 유닛을 추가함으로서 범용 프로세서에 적용할 수 있다. 제안된 하드웨어 구조와 명령어 집합의 효율성을 평가하기 위해 Simplescalar/ARM 3.0을 사용하여 대칭 및 비대칭의 다양한 암호화 알고리즘에 적용하였다. 실험 결과, RFEMLO을 적용한 순차적 파이프라인을 가진 프로세서에서 대칭 암호화 알고리즘의 경우 $40%{\sim}160%$의 성능 향상을, 비대칭 암호화 알고리즘의 경우 $150%{\sim}230%$의 높은 성능향상을 얻을 수 있었다. RFEMLO의 적용을 통한 성능 항상은 이슈 폭의 증가를 이용한 슈퍼스칼라 구현에 따른 성능 향상과 비교할 때, 훨씬 적은 하드웨어 비용으로 효과적인 성능 향상을 얻을 수 있음을 확인하였으며 슈퍼스칼라 프로세서에 RFEMLO를 적용하는 경우에도 대칭 암호화 알고리즘에서는 최대 83.6%, 비대칭 암호화 알고리즘에서는 최대 138.6%의 추가적인 성능향상을 얻을 수 있었다.