• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권6호
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• pp.6-15
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• 2009

본 논문에서는 H.264 움직임추정의 고속처리를 위하여 2D PE 아키텍처의 메모리 대역폭을 개선할 수 있는 새로운 4-방향 검색윈도우를 설계 및 구현하였다. 기존의 2D PE 아키텍처는 메모리 대역폭을 줄이기 위하여 스캔경로 내에서 인접한 검색윈도우간 중복되는 데이터를 재사용하였으나, 본 연구에서는 재사용을 증대시키기 위하여 인접한 스캔경로 간의 검색윈도우에 대해서도 재사용할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 검색윈도우를 하나의 스캔경로 내에서 래스터 및 사행 스캐닝을 수행하는 기존 방식을 개선하여, 인접한 복수 스캔경로를 4방향(상, 하, 좌, 우)으로 스캐닝하면서 이동할 수 있는 검색윈도우를 설계하였다. 기존 검색윈도우가 제한적인 데이터 재사용으로 $7.7{\sim}11$회 정도의 중복적인 검색(redundancy access factor)을 요구하는데 비하여, 제안된 4-방향 검색윈도우는 3.1/1.4회 정도로 중복검색을 감소시킨 성능을 보인다. 이에 따라서 4-방향 검색윈도우는 기존의 1-방향 검색윈도우에 비하여 70%, 4-방향 검색윈도우에 비하여 60%/81%의 메모리 대역폭 개선 효과를 가져을 수 있게 된다. 제안된 4-방향 검색윈도우의 H.264 정수화소 움직임추정 아키텍처는 절대차분 연산을 위한 $16{\times}16$의 2D PE어레이와 인접 스캔경로 간 검색윈도우 데이터를 재사용하기 위한 $5{\times}16$의 RE어레이로 구성되어 있다. 2D PE어레이는 스캔방향에 따라 상/하 양방향으로 참조데이터를 입력받을 수 있으며, 인접한 복수 스캔경로들의 데이터 재사용을 위한 RE 어레이가 2D PE어레이와 함께 좌/우 양방향으로 로테이트가 가능하도록 구성되어 있다. 4방향 검색윈도우는 Magnachip 0.18um공정으로 구현되어 H.264 움직임추정 메모리대역폭을 개선하여 2D PE 아키텍처 사양 참조 프레임 1장, 검색영역 $48{\times}48$, 매크로 블록 $16{\times}16$의 HD영상($1280{\times}720$)을 149.25MHz에서 실시간처리하는 성능을 보였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.436-441
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• 1998

$Pt/SrTiO_3/Pb_x(Zr_{0.52}, Ti_{0.48})O_3/SrTiO_3/Si$ structure was prepared by rf-magnetron sputtering method for use in nondestructive read out ferroelectric RAM(NDRO-FEAM). PBx(Zr_{0.52}Ti_{0.48})O_3}$(PZT) and $SrTiO_3$(STO) films were deposited respectively at the temperatures of $300^{\circ}C and 500^{\circ}C$on p-Si(100) substrate. The role of the STO film as a buffer layer between the PZT film and the Si substrate was studied using X-ray diffraction (XRD), Auger electron spectroscopy (ASE), and scanning electron microscope(SEM). Structural analysis on the interfaces was carried out using a cross sectional transmission electron microscope(TEM). For PZT/Si structure, mostly Pb deficient pyrochlore phase was formed due to the serious diffusion of Pb into the Si substrate. On the other hand, for STO/PZT/STO/Si structure, the PZT film had perovskite phase and larger grain size with a little Pb interdiffusion. the interfaces of the PZT and the STO film, of the STO film and the interface layer and $SiO_2$, and of the $SiO_2$ and the Si substate had a good flatness. Across sectional TEM image showed the existence of an amorphous layer and $SiO_2$ with 7nm thickness between the STO film and the Si substrate. The electrical properties of MIFIS structure was characterized by C-V and I-V measurements. By 1MHz C-V characteristics Pt/STO(25nm)/PZT(160nm)/STO(25nm)/Si structure, memory window was about 1.2 V for and applied voltage of 5 V. Memory window increased by increasing the applied voltage and maximum voltage of memory window was 2 V for V applied. Memory window decreased by decreasing PZT film thickness to 110nm. Typical leakage current was abour $10{-8}$ A/cm for an applied voltage of 5 V.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1657-1662
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• 2014

본 연구에서는 다중게이트 구조인 n-채널 무접합(junctionless) MuGFET 의 기판 전압이 zero capacitor RAM(Z-RAM) 특성에 미치는 영향에 대하여 실험적으로 분석하였다. 핀 폭이 50nm 이고, 핀 수가 1인 무접합 트랜지스터의 드레인에 3.5V, 기판에 0V 가 인가된 경우, 메모리 윈도우는 0.34V 이며 센싱 마진 은 $1.8{\times}10^4$ 의 특성을 보였다. 양의 기판 전압이 인가되면 충격 이온화가 증가하여 메모리 윈도우와 센싱 마진 특성이 개선되었다. 기판 전압이 0V에서 10V로 증가함에 따라, 메모리 윈도우 값은 0.34V 에서 0.96V 로 증가하였고, 센싱 마진 또한 소폭 증가하였다. 기판 전압에 따른 무접합 트랜지스터의 메모리 윈도우 민감도가 반전 모드 트랜지스터 보다 큰 것을 알 수 있었다. Gate Induced Drain Leakage(GIDL) 전류가 작은 무접합 소자의 경우 반전모드 소자에 비해서 보유시간 특성이 좋을 것으로 사료된다. Z-RAM의 동작 신뢰도 평가를 위해서 셋/리셋 전압 및 전류의 변화를 측정하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2004년도 제22회 춘계학술대회논문집
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• pp.15-25
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• 2004

This paper outlines a new convergence acceleration de-signed to solve scramjet flowfields with zones of re-circulation. Named the “marching-window”, the algorithm consists of performing pseudo-time iterations on a minimal width subdomain composed of a sequence of cross-stream planes of nodes. The upstream boundary of the subdomain is positioned such that all nodes upstream exhibit a residual smaller than the user-specified convergence threshold. The advancement of the downstream boundary follows the advancement of the upstream boundary, except in zones of significant streamwise ellipticity where a streamwise ellipticity sensor ensures its continuous progress. Compared to the standard pseudo-time marching approach, the march-ing-window is here seen to decrease the work required for convergence by up to 24 times for supersonic flows with little streamwise ellipticity and by up to 8 times for supersonic flows with large streamwise separated regions. The memory requirements are observed to be reduced sixfold by not allocating memory to the nodes not included in the computational subdomain. The marching-window satisfies the same convergence criterion as the standard pseudo-time stepping methods, hence resulting in the same converged solution within the tolerance of the user-specified convergence threshold. The extension of the marching-window to the weakly-ionized Navier-Stokes equations is also discussed.

• 한국해양공학회지
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• 제35권5호
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• pp.336-346
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• 2021

The prediction of wave conditions is crucial in the field of marine and ocean engineering. Hence, this study aims to predict the significant wave height through machine learning (ML), a soft computing method. The adopted metocean data, collected from 2012 to 2020, were obtained from the Korea Institute of Ocean Science and Technology. We adopted the feedforward neural network (FNN) and long-short term memory (LSTM) models to predict significant wave height. Input parameters for the input layer were selected by Pearson correlation coefficients. To obtain the optimized hyperparameter, we conducted a sensitivity study on the window size, node, layer, and activation function. Finally, the significant wave height was predicted using the FNN and LSTM models, by varying the three input parameters and three window sizes. Accordingly, FNN (W48) (i.e., FNN with window size 48) and LSTM (W48) (i.e., LSTM with window size 48) were superior outcomes. The most suitable model for predicting the significant wave height was FNN(W48) owing to its accuracy and calculation time. If the metocean data were further accumulated, the accuracy of the ML model would have improved, and it will be beneficial to predict added resistance by waves when conducting a sea trial test.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.601-612
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• 2006

본 연구는 방대한 크기 원격 탐사 영상 자료의 효율적인 분석을 위한 RAG (Region Adjancency Graph) 기반 영상 분할 기법을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성을 위하여 CN-chain 연결과 저장 기억의 효율성을 위하여 sliding 다중 창을 사용한다. RAG에 의한 지역 합병은 최선의 결합을 위한 edge을 발견과 합병에 따른 graph의 갱신의 과정이다. CN-chain 연결법은 가장 유사한 인접 지역의 연결을 형성하면서 최선의 edge를 발견하여 합병을 해 나가는 과정으로 영상 자료 크기의 증가에 따라 단지 증가 배수만큼만 분석 시간을 증가시킨다. 합병에 의해 변하는 RAG의 효율적인 갱신을 위하여 RNV(Regional Neighbor Vector)를 사용하였다. 방대한 크기 자료 분석은 막대한 기억 용량의 시스템을 필요로 한다. 제안된 수평적인 구조의 sliding 다중 창 작업은 필요한 기억 용량을 현저히 감소시켜 가능한 분석 자료의 크기를 증대시켰을 뿐 아니라 계산 시간의 감소를 초래하였다. 본 연구는 simulation 자료를 사용하여 광범위하게 제안된 알고리즘의 성능을 실험하였으며 실험 결과는 알고리즘의 효율성을 입증하였다.

• 한국세라믹학회지
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• 제47권5호
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• pp.461-466
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• 2010

In this study, $Al_2O_3/TaAlO_4/SiO_2$ (A/TAlO/S) structures with tantalum aluminate charge trap layer were fabricated for Nand flash memory device. We evaluated the memory window and retention characteristic as the thickness of the tunnel oxide was varied among 3 nm, 4 nm, and 5 nm. All tunnel oxide thicknesses were measured by ellipsometer and TEM (Transmission Electron Microscope). The A/TAlO/S multi-layer film consisted of 5 nm tunnel oxide showed the best result of memory window of 1.57 V and retention characteristics. After annealing the 5 nm tunnel oxide A/TAlO/S multi-layer film at $900^{\circ}C$. The memory window decreased to 1.32 V. Moreover, the TEM images confirmed that the thickness of multi-layer structure decreased 14.3% after annealing and the program conditions of A/TAlO/S multi-layer film decreased from 13 V to 11 V for 100 ms. Retention properties of both as-deposited and annealed films stably maintained until to $10^4$ cycles.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.583-593
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• 2007

본 논문에서는 플래시 메모리 기반의 가상 메모리 시스템에서 페이지 부재를 처리하는 과정에 있어서 플래시 메모리에 대한 삭제연산을 줄여 시스템에서의 전력 소모를 줄일 수 있고 플래시 메모리를 균등하게 사용함으로써 플래시 메모리의 마모도 평준화 정도를 좋게 할 수 있는 CFLRU/C, CFLRU/E, DL-CFLRU/E 페이지 교체 알고리즘을 연구하였다. 제안한 기법은 메인 메모리의 페이지를 클린 페이지와 더티 페이지로 구분하고 가장 오랫동안 사용되지 않았던 페이지들 중에서 클린 페이지를 빅팀으로 선택한다. 이때, 클린 페이지가 없다면 CFLRU/C 기법은 정해진 윈도우 내에서 참조 횟수가 가장 적은 더티 페이지를 빅팀으로 선택하고, CFLRU/E 기법은 페이지가 속한 블록의 삭제 연산 횟수가 적은 더티 페이지를 빅팀으로 선택한다. DL-CFLRU/E 기법은 클린 페이지 리스트와 더티 페이지 리스트를 따로 관리하며 페이지 부재가 발생할 때 우선 클린 페이지 리스트에서 클린 페이지를 선택하며, 클린 페이지 리스트가 빈 경우, 더티 페이지 리스트에서 블록 삭제 연산 횟수가 적은 페이지를 선택한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해서 제안한 기법이 기존 기법들(LRU, CFLRU)보다 플래시 메모리의 삭제 연산을 줄일 수 있었고, 마모도 평준화 정도를 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.269-275
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• 2003

저전압 프로그래밍이 가능한 플래시메모리를 실현하기 위하여 0.35$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정 기술을 이용하여 터널링산화막, 질화막 그리고 블로킹산화막의 두께가 각각 2.4nm, 4.0nm, 2.5nm인 SONOS 트랜지스터를 제작하였으며, SONOS 메모리 셀의 면적은 1.32$\mu$$m^2$이었다. 질화막의 두께를 스케일링한 결과, 10V의 동작 전압에서 소거상태로부터 프로그램상태로, 반대로 프로그램상태에서 소거상태로 스위칭 하는데 50ms의 시간이 필요하였으며, 최대 메모리윈도우는 1.76V이었다. 그리고 질화막의 두께를 스케일링함에도 불구하고 10년 후에도 0.5V의 메모리 윈도우를 유지하였으며, 105회 이상의 프로그램/소거 반복동작이 가능함을 확인하였다. 마지막으로 부유게이트 소자에서 심각하게 발생하고있는 과도소거현상이 SONOS 소자에서는 나타나지 않았다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권4호
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• pp.268-273
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• 2017

최근 감정 분류 분야에서 딥러닝 인코더 기반의 접근 방법이 활발히 적용되고 있다. 딥러닝 인코더 기반의 접근 방법은 가변 길이 문장을 고정 길이 문서 벡터로 압축하여 표현한다. 하지만 딥러닝 인코더에 흔히 사용되는 구조인 장 단기 기억망(Long Short-Term Memory network) 딥러닝 인코더는 문서가 길어지는 경우, 문서 벡터 표현의 품질이 저하된다고 알려져 있다. 본 논문에서는 효과적인 감정 문서의 분류를 위해, 장 단기 기억망의 출력을 중요도에 따라 가중합하여 문서 벡터 표현을 생성하는 주목방법 기반의 딥러닝 인코더를 사용하는 것을 제안한다. 또한, 주목 방법 기반의 딥러닝 인코더를 문서의 감정 분류 영역에 맞게 수정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 윈도우 주목 방법(Window Attention Method)을 적용한 단계와 주목 가중치 재조정(Weight Adjustment) 단계로 구성된다. 윈도우 주목 방법은 한 단어 이상으로 구성된 감정 자질을 효과적으로 인식하기 위해, 윈도우 단위로 가중치를 학습한다. 주목 가중치 재조정에서는 학습된 가중치를 평활화(Smoothing) 한다, 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법은 정확도 기준으로 89.67%의 성능을 나타내어 장 단기 기억망 인코더보다 높은 성능을 보였다.