In this paper, we proposed low power algorithm for a task. The task means the inside of a necessary processor and external resources to work accomplishment of a system. Each task analyzes a life time and a number of called for implement a low power circuit. First of all, reduce power consumption of a task have maximum power consumption for low power circuit implementation. Therefore, first selecting a task had maximum power consumption. The task had a maximum power consumption ranking consider a life time and a number of called for each task. While a life time of task is long, top priority ranking to decrease power consumption to the task that the number of call generates the power consumption how a disguise is large in case of a lot of task becomes. Frequency decision to have minimum power consumption, and decrease power consumption all the circuit by a change of frequency of the task which the minimum task that a wasting past record is the maximum becomes. Also, keep continuously minimum power consumption, with every effort task until last life time in opening life time, and decrease gets total power consumption. Experiments results show reduction in the power consumption by 5.43% comparing with that [7] algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.5A
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pp.503-509
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2007
Low-power motion estimation is required for video coding in portable information devices. In this paper, we propose a low-power motion estimation algorithm and 1-D systolic may VLSI architecture using full search block matching algorithm (FSBMA). Main power dissipation sources of FSBMA are complex computations and frequent memory accesses for data in the search area. In the proposed algorithm, memory accesses and computations are reduced by using 1D PE (processing array) array architecture performing motion estimation of two neighboring blocks in parallel and by skipping unnecessary computations during motion estimation. The VLSI implementation results of the algorithm show that the proposed VLSI architecture can save 9.3% power dissipation and can operate two times faster than an existing low-power motion estimator.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.10a
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pp.20-25
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1998
본 논문은 자바의 성능을 분석하기 위한 것이다. 실행 중인 자바의 프로그램의 메쏘드에서 메쏘드가 속한 클래스, 바이트코드 정보와 메쏘드의 호출관계, 호출 횟수, 실행 시간, 메모리 사용에 관한 정보를 분석하여 시각화 도구를 통하여 그 결과를 쉽게 알 수 있도록 구현하였다. 자바 성능 분석기의 분석을 통하여 프로그램 개발자는 프로그램의 성능에 문제를 일으키는 부분을 개선시켜 보다 나은 성능의 프로그램 개발할 수 있다.
수요 반응 프로그램은 크게 인센티브 기반 수요 반응 프로그램과 가격 기반 수요 반응 프로그램으로 나눌 수 있다. 인센티브 기반 수요 반응 프로그램은 용량 요금 형태의 보상금을 지급하고 전력 시스템의 안정적 운영을 위해 긴급 상황 시, 이벤트를 통해 호출 됨으로써 중요성이 더욱 부각되고 있다. 신뢰도 수요 반응 자원들은 운영주체와의 사전 계약 시, 자신의 월 또는 연간 사용 한도를 정하고 계약을 하게 된다. 이는 빈번한 수요 자원 호출로 인해 수요 자원 보유자가 효과적으로 반응하지 못하게 됨을 방지하기 위함이다. 본 논문에서는 이러한 수요자원의 최대 사용 횟수를 고려하여 신뢰도 수요 반응 프로그램의 스케줄링 방법을 제안하였다. 본 스케줄링 방법은 각 이벤트별 필요 수요 자원량과 각 수요 자원들의 비용을 고려하여 특정 기간동안의 계획을 수립하는 것으로써, 현재 널리 이용되는 단기 스케줄링과 비교하였을 때, 운영주체의 비용을 절감할 수 있게 된다.
In video conferencing system using H.263 encoding and decoding time is as important as compression rate is. To reduce encoding time, a number of methods were proposed. We use a method of them that reduces the computational complexity in motion estimation. The complexity is determined by three factors, such as a cost function, a search range parameter, and a motion search algorithm. In fact, it takes a lot of time to encode the video data on account of the cost function factor. That's the reason that we use the factor to reduce encoding time. In this paper, we tried to reduce total encoding time by reducing the number of calling the cost function. In case of a little moving, our algorithm enabled faster motion searching than TSS(Three Step Search) and NTSS(New TSS). Here, we called the algorithm by an ITSS(Improved TSS) that improves a shortcoming of NTSS requiring more checkpoints than TSS. For an experimentation, our algorithm was compared to other algorithms using PSNR, file size and SAD call times.
Software classification has several applications such as copyright infringement detection, malware classification, and software automatic categorization in software repositories. It can be also employed by software filtering systems to prevent the transmission of illegal software. If illegal software is identified by measuring software similarity in software filtering systems, the average number of comparisons can be reduced by shrinking the search space. In this study, we focused on the classification of Windows executables using API call information and machine learning. We evaluated the classification performance of machine learning-based classifier according to the refinement method for API information and machine learning algorithm. The results showed that the classification success rate of SVM (Support Vector Machine) with PolyKernel was higher than other algorithms. Since the API call information can be extracted from binary executables and machine learning-based classifier can identify tampered executables, API call information and machine learning-based software classifiers are suitable for software filtering systems.
본 논문에서는 다양한 설계변수와 목적함수를 동시에 고려해야하는 전기기기 설계에 적용하기에 적합한 대리 모델을 이용한 새로운 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 적은 함수호출 횟수만으로도 정확하고 고르게 분포한 Pareto front set을 구현 할 수 있어 유한요소 해석을 이용하는 전기기기 설계에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 제안한 알고리즘의 뛰어난 성능을 기존 알고리즘들과의 비교를 통해 입증하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.4
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pp.1-9
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2007
in this paper, we propose the Adaptive Decision Algorithm for RFID Tag Anti-Collision. We study the RFID Tag anti-collision technique of ALOHA and the anti-collision algorithm of binary search. The existing technique is several problems; the transmitted data rate included of data, the recognition time and energy efficiency. For distinction of all tags, the Adaptive Decision algorithm identify smaller one ,each Tag_ID bit's sum of bit '1'. In other words, Adaptive Decision algorithm had standard of selection by actively, the algorithm can reduce unnecessary number of search even than the exisiting algorithm. The Adaptive Decision algorithm had performance test that criterions were reader's number of repetition and number of transmitted bits for understanding tag. We showed the good performance of Adaptive Decision algorithm better than exisiting algorithm.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.11
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pp.25-32
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2007
In this paper, we propose the Group Separation Algorithm for RFID Tag Anti-Collision. We study the RFID Tag anti-collision technique of ALOHA and the anti-collision algorithm of binary search. The existing technique is several problems; the transmitted data rate included of data, the recognition time and energy efficiency. For distinction of all tags, the Group Separation algorithm identify each Tag_ID bit#s sum of bit #1#. In other words, Group Separation algorithm had standard of selection by collision table, the algorithm can reduce unnecessary number of search even than the exisiting algorithm. The Group Separation algorithm had performance test that criterions were reader#s number of repetition and number of transmitted bits for understanding tag. We showed the good performance of Group Separation algorithm better than exisiting algorithm.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.157-159
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2004
시맨틱 웹 기술을 활용한 시맨틱 검색은 문서의 의미를 온톨로지의 메타데이터로 생성하여 이를 바탕으로 검색을 수행하게 된다. 이와같은 온톨로지 기반의 시맨틱 검색은 논리를 바탕으로 추론을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 적용한 시맨틱 검색 시스템을 언급하고 시맨틱 검색 시스템에서의 성능향상을 위해 추론엔진의 작업메모리 영역의 부하를 줄여 기존의 시스템보다 빠른 성능의 시맨틱 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 시맨틱 검색 시스템의 성능향상을 위한 방법론으로는 다음과 같다 첫째, 추론엔진이 검색 도메인내의 전체 메타데이터를 가지고 추론을 수행하지 않고 메타데이터의 온톨로지부분 만을 사용하여 사용자가 원하는 질의문을 추론하여 검색에 사용하게 한다. 둘째, 시맨틱 검색 방법에서 Dirtectly 매칭 검색과 시맨틱 추론검색을 병행하여 수행하게 한다. 이를 위해 본 논문에서는 메타데이터의 온톨로지부분과 인스턴스부분을 분리하는 단계와 분리된 온톨로지부분에서 사용자가 원하는 질의를 추론하는 단계, 추론된 질의문을 검색시스템에서 매칭하는 단계를 수행하게 된다. 이러한 방법은 메타데이터의 양이 증가하여도 온톨로지부분은 증가하지 않으므로 추론엔진에서 전 방향 추론단계의 수행시간을 단축과 추론엔진의 호출 횟수를 단축시키는 결과를 가져온다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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