• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.41 no.7
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• pp.784-792
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• 1992

In this paper we design and implement a method for application programs to allow handling of large data files in DOS environment. In this method we use extended memory and hard disk as a data buffer. And we use a part of the conventional DOS memory as a buffer cache which allows the application program to use extended memory and hard disks transparently. Using buffer cache also allows us some speed improvement for the application program.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.314-316
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• 2012

대용량 지형 데이터를 실시간에 렌더링 하기 위해 여러 가지 연속상세단계 기법들이 연구되었다. 하지만 이러한 방법을 적용해도 지형 데이터가 하드웨어에서 처리할 수 있는 크기보다 클 경우 과도한 간략화로 인한 기하오차가 발생하거나 프레임률이 저하된다. 또한 기존 연속상세단계 기법을 수행하기 위해 만들어진 자료구조들 또한 지형 데이터의 크기에 비례하여 커지므로 메모리와 전처리 시간이 많이 소요된다. 본 논문에서는 적은 개수의 정점으로 효과적인 지형 렌더링이 가능한 편향맵을 다해상도로 확장하여 별도의 자료구조가 따로 필요 없는 간단한 연속상세단계 기법을 제안한다. 이 방법은 적은 메모리 용량으로 높은 정확도의 지형을 실시간에 렌더링 할 수 있다. 연속상세단계 선택은 보다 빠른 처리를 위해 GPU에서 패치 단위의 테셀레이션을 통해서 단일 패스로 수행된다. 상세단계가 선택으로 세분화 된 지형의 각 정점들은 화면 공간상의 오차를 참조하여 각각의 상세단계를 선택한 후 해당되는 편향맵에 저장된 이동벡터만큼 이동하여 최종 지형 메쉬를 생성한다. 제안한 방법은 전처리 단계를 포함한 모든 처리가 GPU에서 수행되므로 속도가 빠르고 적은 정점으로 보다 정확한 지형을 렌더링 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.614-616
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• 2003

기존의 비디오 코딩에서는 연속된 프레임의 시간적인 상관성을 제거하기 위한 방법으로 이전 프레임의 정보를 이용하여 현재 프레임을 예측하는 움직임 예측기법을 많이 사용하고 있다. 정지 화상에 비해서 대용량의 특성을 지니는 비디오 데이터는 이런 움직임 예측을 통해서 대부분의 압축이 일어나게 된다. 하지만 움직임 예측기법은 않은 계산과정을 요구하므로, 전체적인 부호기 복잡도를 높이는 단점을 지닌다. 반면 30-WT는 움직임 예측을 하지 않으므로, 부호기의 복잡도를 줄일 수 있다. 하지만. 기존의 30-WT기법들은 부호화를 위한 메모리 요구사항과 복호를 위한 수신측의 지연시간이 가장 큰 단점으로 지적되었다. 따라서, 본 논문에서는 메모리 요구사항과 수신측의 지연시간을 최소로 할 수 있는 효율적이고, 확장가능한 3D-WT 기법을 소개한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.1 no.1
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• pp.11-20
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• 2012

Stream data shows a sequence of values changing continuously over time. Due to the nature of stream data, its trend is continuously changing according to various time intervals. Therefore the prediction of stream data must be carried out simultaneously with respect to multiple intervals, i.e. Continuous Multiple Prediction(CMP). In this paper, we propose a Continuous Integrated Hierarchical Temporal Memory (CIHTM) network for CMP based on the Hierarchical Temporal Memory (HTM) model which is a neocortex leraning algorithm. To develop the CIHTM network, we created three kinds of new modules: Shift Vector Senor, Spatio-Temporal Classifier and Multiple Integrator. And also we developed learning and inferencing algorithm of CIHTM network.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.129-134
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• 2003

이동체란 시간 변화에 따라 연속적으로 위치가 변화하는 객체를 말한다. 이러한 이동체는 기존의 공간 데이터와는 달리 이동체의 위치변경 보고에 따라 지속적인 갱신연산을 발생시키는 특징을 가지고 있다. 이동체의 현재 색인에 있어 트리 기반의 색인 구조는 빈번한 갱신에 대한 색인의 변경 비용이 크므로 부적합하다. 확장 해쉬 기반의 그리드 파일 색인은 갱신연산의 비용이 적고, 그리드를 동적으로 구성하므로 공간 활용도가 높으며 영역 질의에 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 빈번한 갱신연산으로 인하여 해당 색인의 반복적인 분할/합병 비용을 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 메인 메모리 기반의 그리드 파일을 구성하고, 빈번한 갱신연산에 따른 색인의 반복적인 분할/합병 비용을 제거하기 위한 합병정책을 제안한다. 특히 시간에 따라 해당 이동체의 수가 지역에 따라 변화하므로 이동체의 이동을 고려한 합병정책을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.320-320
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• 2019

유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.5 s.102
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• pp.413-420
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• 2006

Most vendors of digital signal processors (DSPs) support a Harvard architecture, which has two or more memory buses, one for program and one or more for data and allow the processor to access multiple words of data from memory in a single instruction cycle. We already addressed how to efficiently assign data to multi-memory banks in our previous work. This paper reports on our recent attempt to optimize run-time memory. The run-time environment for dual data memory banks (DBMBs) requires two run-time stacks to control activation records located in two memory banks corresponding to calling procedures. However, activation records of two memory banks for a procedure are able to have different size. As a consequence, dual run-time stacks can be unbalanced whenever a procedure is called. This unbalance between two memory banks causes that usage of one memory bank can exceed the extent of on-chip memory area although there is free area in the other memory bank. We attempt balancing dual run-time slacks to enhance efficiently utilization of on-chip memory in this paper. The experimental results have revealed that although our algorithm is relatively quite simple, it still can utilize run-time memories efficiently; thus enabling our compiler to run extremely fast, yet minimizing the usage of un-time memory in the target code.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.1141-1144
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• 2005

일반 컴퓨터에서 중앙처리장치와 메모리 사이의 병목 현상인 "Von Neumann Bottleneck"을 보이는데 본 논문에서는 이러한 문제점을 해소하고 검색위주의 응용분야에서 우수한 성능을 보이는 확장 가능한 범용 Associative Processor(AP) 구조를 제안하였다. 본 연구에서는 Associative computing을 효율적으로 수행할 수 있는 명령어 세트를 제안하였으며 다양하고 대용량 응용분야에도 적용할 수 있도록 구조를 확장 가능하게 설계함으로써 유연한 구조를 갖는다. 12 가지의 명령어가 정의되었으며 프로그램이 효율적으로 수행될 수 있도록 명령어 셋을 구성하고 연속된 명령어를 하나의 명령어로 구현함으로써 처리시간을 단축하였다. 제안된 프로세서는 bit-serial, word-parallel로 동작하며 대용량 병렬 SIMD 구조를 갖는 32 비트 범용 병렬 프로세서로 동작한다. 포괄적인 검증을 위하여 명령어 단위의 검증 뿐 아니라 최대/최소 검색, 이상/이하 검색, 병렬 덧셈 등의 기본적인 병렬 알고리즘을 검증하였으며 알고리즘은 처리 데이터의 개수와는 무관한 상수의 복잡도 O(k)를 갖으며 데이터의 비트 수만큼의 이터레이션을 갖는다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.43 no.2 s.344
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• pp.51-59
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• 2006

Von Neumann architecture suffers from the interface between the central processing unit and the memory, which is called 'Von Neumann bottleneck' In this paper, we propose a scalable general-purpose associative processor (AP) based on content-addressable memory (CAM) which solves this problem and is suitable for the search-oriented applications. We propose an efficient instruction set and a structural scalability to extend for larger applications. We define twelve instructions and provide some reduced instructions to speed up which execute two instructions in a single instruction cycle. The proposed AP performs in a bit-serial, word-parallel fashion and can be considered as a 32-bit general-purpose parallel processor with a massively parallel SIMD structure. We design and simulate a maximum/minumum search greater-than/less-than search, and parallel addition to verify the proposed architecture. The algorithms are executed in a constant time O(k) regardless of the number of input data.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.6A
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• pp.618-627
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• 2002

In processing images using 2 dimensional Discrete Wavelet Transform(2D-DWT), the method to process the pixels around the image boundary may affect the quality of image and the cost to implement in hardware and software. This paper proposed an effective method to treat the boundary pixels, which is apt to implement in hardware and software without losing the quality of the image costly. This method processes the 2-D image as 1-D array so that 2-D DWT is performed by considering the image with the serial-sequential data structure (Serial-Sequential Processing). To show the performance and easiness in implementation of the proposed method, an image compression codec which compresses image and reconstructs it has been implemented and experimented. It included log-scale fried quantizer, but the entropy coder was not implemented. From the experimental results, the proposed method showed the SNR of almost the same SNR(Signal to Noise Ratio) to the Periodic Expansion(PE) method when the compression ratio(excluding entropy coding) of 2:1, 15.3% higher than Symmetric Expansion(SE) method, and 9.3% higher than 0-pixel Padding Expansion(ZPE) method. Also PE method needed 12.99% more memory space than the proposed method. By considering only the compression process, SE and ZPE methods needed additional operations than the proposed one. In hardware implementation, the proposed method in this paper had 5.92% of overall circuit as the control circuit, while SE, PE, and ZPE method has 22%, 21,2%, and 11.9% as the control circuit, respectively. Consequently, the proposed method can be thought more effective in implementing software and hardware without losing any image quality in the usual image processing applications.