메모리 기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 RPA(Recursive Partition Averaging)알고리즘은 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 구성된 초월 평면상에서 단순히 대표패턴을 추출하여 분류 성능 저하의 원인이 되는 단점을 가지고 있었다. 여기에서는 기존 RPA의 단점을 보완하기 위해 FPD (Feature-based Population Densimeter)를 이용한 OHC (Optimized Hyperrectangle Calving) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 RPA분할 종료 후 OHC를 이용하여 초월 평면을 최적화한 후 패턴 평균 기법을 적용하여 학습 결과를 산출한다. 제안된 알고리즘은 k-NN분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며 분류에 있어서도 RPA보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다. 또한 저장된 패턴의 감소로 인하여, 실제 분류에 소요되는 시간비교에 있어서도 k-NN보다 월등히 우수한 성능을 보이고 있다.
분산 공유 메모리(Distributed Shared Memory) 시스템에서 데이타 참조의 지역성은 시스템 성능에 중요한 영향을 미친다. 데이타 참조의 지역성을 고려하여 적절하게 데이타를 배치할 경우 전체적인 시스템 성능 향상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 데이타 배치 방식을 효과적으로 적용할 수 있는 동적제한 디렉터리 기법에서 성능을 평가한다. 데이타 배치 방식 정보는 동적 제한 디렉터리 기법에서 존재 비트를 효과적으로 이용할 수 있다. 그리고 적절한 존재 비트의 사용은 메모리 오버헤드를 줄이고 디렉터리 풀을 효율적으로 사용하므로 성능을 향상시킬 수 있다. 성능 평가를 위해 서로 다른 공유 특성을 가진 3개의 응용 프로그램으로 모의 실험하였다. 모의 실험 결과 최적 배치 방식은 3.6 배의 성능을 향상시킬 수 있다.
Low power consuming operation of phase-change random access memory (PRAM) can be achieved by confining the switching volume of phase change media into nanometer scale. Ge2Sb2Te5 (GST) is one of the best materials for the phase change random access memory (PRAM) because the GST has two stable states, namely, high and low resistance values, which correspond to the amorphous and crystalline phases of GST, respectively. However, achieving the fast operation speed at lower current requires an alternative chalcogenide material to replace the GST and shrinking the dimension of programmable volume. In this paper, we have fabricated nanoscale contact area on Ge2Sb2Te5 thin films with trimming process. The GST material was fabricated by melt quenching method and the GST thin films were deposited with thickness of 100 nm by the electron beam evaporation system. As a result, the reset current can be safely scaled down by reducing the device contact area and we could confirmed the phase-change characteristics by applying voltage pulses.
본 논문에서는 NVRAM과 DRAM으로 구성된 SSD의 쓰기 버퍼 구조 및 제안된 쓰기 버퍼 구조에 적합한 이중 쓰기 버퍼 알고리즘을 제안한다. 읽기/쓰기 작업이 혼합된 일반적인 워크로드에서 저장 장치의 성능을 향상시키기 위해서 읽기 작업에 의해 참조되는 페이지 또한 고려하였다. 그리고, NVRAM에 저장되는 쓰기 작업에 의해 참조된 페이지를 효율적으로 관리하여 낸드 플래시 메모리에서 발생하는 삭제 연산의 횟수를 감소시켜 SSD의 수명을 연장하였다. 우리는 실험을 통해 제안하는 쓰기 버퍼 알고리즘이 버퍼 적중률을 최대 116.51% 향상시켰으며, 낸드 플래시 메모리에서의 삭제 연산의 횟수를 최대 56.66% 감소시킬 수 있었다.
천공 부호를 지원하는 비터비 복호기는 하드웨어 복잡도를 유지하는 선에서 부호율을 효율적으로 높일 수 있지만 충분한 BER 성능을 얻기 위해 복호 지연 시간이 길어지고 생존자 메모리의 크기가 늘어나는 단점이 있다. 본 논문은 비터비 복호기의 메모리 소요량을 줄이는 파이프라인화 된 순방향 추적기를 포함하는 생존자 경로 계산기를 제안한다. 제안된 생존자 경로 계산기는 역추적에 필요한 초기 복호 지연을 없애고, 경로 계산을 위한 순방향 추적 과정을 가속함으로써 생존자 메모리의 사용량을 감소시킨다. 실험 결과, 제안된 비터비 복호기의 생존자 계산기는 기존의 혼성 생존자 경로 계산기에 비해 약 16% 면적이 감소함을 확인하였다.
It is hypothesized that a number of environmental factors affect animals' behavior. Without controlling these variables, it is very hard for researchers to get not only reliable, but replicable data from various behavioral experiments testing animals' cognitive as well as emotional functions. For example, laboratory mice which had restricted environment showed different synaptic potentiation properties with wild mice (Zhao MG et al., 2009). While performing behavioral experiments, however, it is sometimes inevitable that the researcher changes the animals' environments, as by switching the cages in which experimental animals are housed and separating animals raised together into small experimental groups. In this study, we investigated the effect of environmental changes on mice's emotional behaviors by socially isolating them or reducing the size of their cage. We found that social isolation selectively increases the animals' levels of anxiety, while leaving depression-like behaviors unchanged. On the other hand, alteration of the housing dimensions affected neither their anxiety levels nor their depression-like behaviors. These results suggest that environmental variables may have a prominent impact on experimental animals' emotional behaviors and possibly their psychological states, leading to bias in the behavioral data produced from experiments.
Event Data Recorder(Car Black-Box) with WiFi dongle have been released, and the platform of the majority is the Linux platform. This is because the platform development is possible in little investment cost by reducing the source licensing costs by taking advantage of the open source. But utilizing Linux platform has the limitations of boot-up time and consuming processing power due to the limitation of battery capacity, to be cost-competitive to minimize the use of memory. In this paper, the real-time operating system(RTOS) is utilized to optimize these portions. MP4 encoder and Muxer are developed to be about ten seconds boot up and minimized memory. It has the advantages of operating at lower power consumption than the Linux utilizing WiFi dongle. Utilizing a WiFi dongle is to provide a progressive download feature on smart phones to lower product prices. But RTOS has the weakness in WiFi. Porting TCP /IP, Web and DHCP server and combination with the USB OTG Host interface by implementing the protocol stack are developed for WiFi. And also SPI NOR flash memory is utilized for faster boot time and cost reductions, low processing power to be consume. As the results, the developed proved the 10 seconds booting time, 24 frame rate/sec. and 10% lower power consumption.
메모리 기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여, 재귀 분할 평균 기법을 제안하였다. 이 알고리즘은 패턴공간을 구성하는 각 초월 평면이 동일한 클래스소속으로 패턴으로 구성될 때까지 재귀적으로 분할한 후, 초월 평면별로 소속된 패턴들의 평균값을 계산하여 대표패턴을 추출한다. 또한 각 특징과 클래스간의 상호정보를 특징의 가중치로 사용하여 분류 성능의 향상을 시도하였다. 제안된 알고리즘은 k-NN(k-Nearest Neighbors) 분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 30~90%만을 사용하며, 분류에 있어서도 k-NN과 유사한 인식 성능을 보이고 있다. 또한 저장된 패턴 개수의 감소로 인하여, 실제 분류에 소요되는 시간에 있어서도 k-NN보다 월등히 우수한 성능을 보이고 있다.
레졸루션(resolution)에 근거한 자동화된 추론 방법은 실제로 결론 도출에 필요 하지 않은 중간 정보를 생산하고, 또한 이런 정보가 또 다른 불 필요 정보를 생산함으로써, 컴퓨터 주기억 공간 잠식이 문제점으로 나타난다. 주어진 문제의 상황을 설명하는 모든 입력절로부터, 실제로 결론의 도출에 참여할 가능성이 낮은 입력절을 추론에의 참여를 제한하여, 소모하는 기억공간과 추론 시간을 감소시키는 조절 전략을 제안한다. 주어진 입력절을 분석하여, 실제로 추론에 참여하는 정도의 우선 순위를 결정하는 도구로서 퍼지 관계 논리곱을 이용한다.
A novel approach of embedded systems for video coding is introduced with the main theme focused on logic-enhanced DRAM and configurable processor. This approach is aiming at reducing high computational costs and frequent memory accessing, which embedded systems are suffering with in the execution of video coding. According Co the software execution analysis, large size functions with intensive memory accesses are tuned to be executed by the logic-enhanced DRAM while small size functions repeatedly called are to be executed by dedicated instructions, which are newly introduced in the configurable processor. The proposed system can speed up H.263 video coding algorithm 7.4 times in comparison with the conventional embedded processor based system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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