• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.63-69
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• 2019

Recently, ultra-low latency flash storage devices such as Z-SSD and Optane SSD were introduced with the significant technological improvement in the storage devices which provide much faster response time than today's other NVMe SSDs. With such ultra-low latency, $10{\mu}s$, storage devices the cost of context switch could be an overhead during interrupt-driven I/O completion process. As an interrupt-driven I/O completion process could bring an interrupt handling overhead, polling or hybrid-polling for the I/O completion is known to perform better. In this paper, we analyze tail latency problem in a polling process caused by process scheduling in data center environment where multiple applications run simultaneously under one system and we introduce our adaptive polling selection technique which dynamically selects efficient processing method between two techniques according to the system's conditions.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권4호
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• pp.50-56
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• 1997

In this paper, efficient quantization methods of line spectrum pairs (LSP) which has good performances and low complexity and memory are proosed for vocoder of mobile communication system. The adaptive quantization method utilizing the ordering property of LSP parameters is used in a scalar quantizer and a vector-scalar hybrid quantizer. The proposed scalar quantization algorithm needs 31 bits/frame to maintain the transparent quality of speech. The improved vector-scalar quantizer achieves an average spectral distortion of 1dB using 26 bits/frame. The proposed methods are evaluated in the channel errors and changed the predictor structure to maintain the robustness to channel errors.

• 대한전기학회논문지
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• 제40권2호
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• pp.207-216
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• 1991

In the case that the robot manipulator should respond to the variance and uncertainty of the environment in performing preforming precision tasks, it is indispensable that the robot utilizes the various sensors for intrlligence. In this paper, the robot force control method is implemented with a force/torque sensor, two personal computers, and a PUMA 560 manipulator for performing the various application tadks. The hybrid position/force control method is used to control the force and position axis separately. An interface board is designed to read the force/torque sensor output into the computer. Since the two computers should exchange the information quickly, a common memory board is designed. Before the algorithms of application tasks are developed, the basic force commands must be supplied. Thus, the MOVE-UNTIL command is used at the discrete time instant and, the MOVE-COMPLY is used at the continuous time instant for receiving the force feedback information. Using the two basic force commands, three application algorithms are developed and implemented for edge-following, insertion, and grinding tasks.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권6호
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• pp.308-314
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• 2010

최근 들어, 플래시메모리의 가격이 지속적으로 낮춰지고, 플래시메모리 기반 SSD 컨트롤러 기술이 급격하게 발전하면서 중저가의 고성능 플래시 SSD가 시장에 널리 보급되고 있다. 하지만, 데이터베이스 분야에서 가격 동의 이유로 당분간 플래시 SSD가 하드디스크를 완전히 대체하기는 쉽지 않을 것이다. 대신 플래시 SSD의 빠른 성능을 캐시 용도로 활용하는 접근법이 현실적이고, 실제로 하드디스크와 플래시메모리를 하이브리드 형태로 사용하는 접근법들이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 접근법들과는 달리, 플래시 SSD를 데이터베이스의 버퍼에서 밀려나는 페이지들을 순차적으로 저장하고, 재 참조될 때 하드디스크 대신 플래시 SSD에서 읽혀지도록 하는 확장 버퍼 아키텍처를 제안한다. 플래시 SSD를 저장장치 레벨에서 캐시로 사용하는 기존 방법들에 비해, 플래시 SSD를 호스트 시스템에서 확장 버퍼로 사용함으로써 원기 측면에서 주 버퍼에서 밀려나는 웹 페이지(warm page)들에 대해 상당한 성능 개선을 이룰 수 있다. TPC-C 트레이스를 사용한 시뮬레이션 결과, 주 버퍼에 없는 페이지들이 확장 버퍼에서 찾아지는 적중률이 60%를 넘는 사실을 알 수 있었다. 이 확장 버퍼 아키텍처는, 동일한 비용을 지불하는 다른 접근법, 즉 DRAM을 버퍼로 추가하는 기법과 하드디스크를 추가하는 기법에 비해 가격 대비 성능 개선 효과가 높다.

• International Journal of Railway
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• 제1권1호
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• pp.6-11
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• 2008

This paper presents a performance characteristic analysis methodology for a linear induction motor used for a lightweight train. In general, an analytical method cannot provide accurate results in a linear motor because of large airgap, end effect, transverse edge effect, 3-dimensional configurations, large leakage, and so on. Besides, a numerical method requires lots of memory and solving time for transient analysis. However, the suggested methodology which is a kind of hybrid solution with an analytical method and a numerical method is very fast and accurate. Based on the methodology, 3-D FEM analyses for various design schemes of the secondary reaction plate have been done and from the analysis results, the best configuration for an urban railway transit is chosen.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.935-938
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• 1999

메모리 테스트는 Built-In Self Test(BIST)와 같이 메모리에 내장된 회로를 통하여 자체 점검하는 방법과 테스터를 통하여 생성된 패턴을 주입하는 방법이 있다. 테스트 패턴 생성방법으로는 각각의 고장모델에 대한 테스트 패턴을 deterministic하게 생성해주는 방법과 Pseudo Random Pattern Generator(PRPG)를 이용하여 생성하는 경우로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 PRPG를 패턴 생성기로 사용하여 여러 가지 메모리의 결함을 대표한다고 볼 수 있는 Static 및 Dynamic Neighborhood Pattern Sensitive Fault(NPSF) 등 다양한 종류의 고장을 점검할 수 있도록 메모리 BIST를 구성하였다. 기존의 Linear Feedback Shift Register(LFSR)보다 본 연구에서 제안하는 Linear Hybrid Cellular Automata(LHCA)를 이용한 PRPG가 높고 안정된 고장 점검도를 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.352-359
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• 1988

학습제어 시스템은 제어대상 시스템의 파라미터를 모르는 경우에 파라미터 적응의 개념을 도입해서, 일종의 hybrid형 적응제어 시스템으로 간주하여 설계될 수 있다. 이러한 파라미터 적응형 학습제어 시스템은 이미 보고되었으나 연속시간 시스템에만 적용될 수 있었다. 본 논문에서는 메모리소자를 반드시 포함하여야 하는 학습시스템에 대하여, 위의 제어알고리즘을 이산화 함으로써 디지탈기술의 발전에 비추어 실제의 적용을 용이하도록 하였으며, 그 타당성을 시뮬레이션으 통하여 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제49권2호
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• pp.70-77
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• 2000

This paper proposes a method of solving a unit commitment problem using tabu search (TS) which is heuristic algorithm. Ts is a local search method that starts from any initial solution and attempts to determine a better solution using memory structures. In this paper, to reduce the computation time for finding the optimal solution, changing tabu list size as intensification strategy and path relinking method as diversification strategy are proposed. To show the usefulness of the proposed method, we simulated for 10 units system and 110 units system. Numerical results show improvements in the generation costs and the computation time compared with priority list, genetic algorithm(GA), and hybrid GA.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.9-16
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• 2023

The natural language on social network platforms has a certain front-to-back dependency in structure, and the direct conversion of Chinese text into a vector makes the dimensionality very high, thereby resulting in the low accuracy of existing text classification methods. To this end, this study establishes a deep learning model that combines a big data ultra-deep convolutional neural network (UDCNN) and long short-term memory network (LSTM). The deep structure of UDCNN is used to extract the features of text vector classification. The LSTM stores historical information to extract the context dependency of long texts, and word embedding is introduced to convert the text into low-dimensional vectors. Experiments are conducted on the social network platforms Sogou corpus and the University HowNet Chinese corpus. The research results show that compared with CNN + rand, LSTM, and other models, the neural network deep learning hybrid model can effectively improve the accuracy of text classification.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.660-663
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• 2003

This paper proposes a systematic approach for an accurate control of the Terfenol-D actuator taking into account hysteresis, modeled by applying the classical Preisach operator with memory curve. A desired input displacement is calculated by using the hysteresis inverter, which is fed into the actuator. Then the PI compensator corrects the error between the commanded and actual displacements. Experiments with the step responses show that the PI controller settles in 70 ms and the hybrid controller in 20 ms. It means that the concurrent application of two control schemes is effective to control the actuator.