• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.802-810
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• 1997

본 논문에서는 n-way Set Associative Cache와 Fully Associative Cache의 유용성 검증을 위하여 direct mapping,2_,4_,16_way set associative mapping 뿐만 아니라 32_, 64_,128_,256_,512_,1024_,2048_,그리고4096_way set assiciative mapping을 사용하는 캐취 의 성능을 제안된 시뮬레이터 프로그램을 실행시켜 분석한다. 일반적으로 캐쉬 메모리 내에있는 하나의 라인보호 내에 수용 가능한 주기억장치의 라인 수 n이 커짐에 따라 그 성능 선형적으로 개선될 것으로 기대되지만, 본 논문의 분석에 따르면 512K 이상의 대용량 캐쉬에서는 n의 변화에 따른 성능 개선이 거의 없는 상태였고 소용량 캐쉬의 경우에도 사용된 라이사이즈가 작은 경우 그 성능개선이 미미하였으며 라인사이즈가 비교적 큰 캐쉬에서는 괄목할 만한 성능개선이 있음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.43.5-43
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• 2001

This paper considers a new synthesis of the optimally performing brain-state-in-a-box (BSB) neural associative memory given a set of prototype patterns to be stored as asymptotically stable equilibrium points with the large and uniform size of the domain of attraction (DOA). First, we propose a new theorem that will be used to provide a guideline in design of the BSB neural associative memory. Finally, a design example is given to illustrate the proposed approach and to compare with existing synthesis methods.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.936-939
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• 1996

In this paper, two specially designed associative mapping memories, called Associative Mapping Elements(AME) and Multiple-Digit Overlapping AME(MDO-AME), are presented for learning of nonlinear functions including kinematics and dynamics of robot manipulators. The proposed associative mapping memories consist of associative mapping rules(AMR) and weight update rules(WUR) which guarantee generalization and specialization of input-output relationship of learned nonlinear functions. Two simulation results, one for supervised learning and the other for unsupervised learning, are given to demonstrate the effectiveness of the proposed associative mapping memories.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1991년도 광학 및 양자전자학 워크샵
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• pp.33-39
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• 1991

We have developed a new holographic associative memory(HAN) based on an adaptive learning which uses learning pattern method (LPM). The LPM utilizes the simple optical implementation of outer-product learning, performance of adapitive learning. simulation are represented.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1990년도 제5회 파동 및 레이저 학술발표회 5th Conference on Waves and lasers 논문집 - 한국광학회
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• pp.102-111
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• 1990

In this thesis, an optical bidirectional inner-product associative memory model using liquid crystal television is proposed and analyzed theoretically and realized experimentally. The LCTV is used as a SLM(spatial light modulator), which is more practical than conventional SLMs, to produce image vector in terms of computer and CCD camera. Memory and input vectors are recorded into each LCTV through the video input connectors of it by using the image board. Two multi-focus hololenses are constructed in order to perform optical inner-product process. In forward process, the analog values of inner-products are measured by photodetectors and are converted to digital values which are enable to control the weighting values of the stored vectors by changing the gray levels of the pixels of the LCTV. In backward process, changed stored vectors are used to produce output image vector which is used again for input vector after thresholding. After some iterations, one of the stored vectors is retrieved which is most similar to input vector in other words, has the nearest hamming distance. The experimental results show that the proposed inner-product associative memory model can be realized optically and coincide well with the computer simulation.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.353-359
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• 2016

In this paper, we propose a high performance L1 cache structure for the high clock CPU. The proposed cache memory consists of three parts, i.e., a direct-mapped cache to support fast access time, a two-way set associative buffer to reduce miss ratio, and a way-select table. The most recently accessed data is stored in the direct-mapped cache. If a data has a high probability of a repeated reference, when the data is replaced from the direct-mapped cache, the data is stored into the two-way set associative buffer. For the high performance and fast access time, we propose an one way among two ways set associative buffer is selectively accessed based on the way-select table (WST). According to simulation results, access time can be reduced by about 7% and 40% comparing with a direct cache and Intel i7-6700 with two times more space respectively.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.125-131
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• 2018

STT-RAM is attracting as a next generation Non-volatile memory for replacing cache memory with low leakage energy, high integration and memory access performance similar to SRAM. However, there is problem of write operations as the other Non_volatile memory. Hybrid cache memory using SRAM and STT-RAM is attracting attention as a cache memory structure with lowe power consumption. Despite this, reducing the leakage energy consumption by the STT-RAM is still lacking access to the Dynamic energy. In this paper, we proposed as energy management method such as a way-selection approach for hybrid L2 cache fo SRAM and STT-RAM and memory selection method of write/read operation. According to the simulation results, the proposed hybrid cache memory reduced the average energy consumption by 40% on SPEC CPU 2006, compared with SRAM cache memory.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.449-456
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• 2004

본 논문에서는 모호성을 포함하고 있는 시계열 패턴인식을 위한 새로운 인식모델인 순환퍼지기억장치를 제안한다. 순환퍼지기억장치는 기존의 퍼지기억장치에 순차적인 입력패턴를 처리하고 시간적 관련성을 표현할 수 있는 순환층을 추가함으로써 확장된 모델이다. 본 논문에서 제안하는 순환퍼지기억장치는 입력과 출력사이의 관련정도를 설정하기 위해 헤비안 방식의 학습알고리즘을 사용한다. 그리고 순환퍼지기억장치의 순환층에 필요한 가중치를 학습하기 위해서 오류역전파 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서는 제안하는 모델을 음성신호의 경계를 추출하는 문제에 적용하여 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.154-162
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• 2003

셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1989년도 제4회 파동 및 레이저 학술발표회 4th Conference on Waves and lasers 논문집 - 한국광학회
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• pp.89-94
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• 1989

In this paper, we propose a hybrid optical/digital version of the associative memory which improve hardware efficiency and increase convergence rates. Multifocus hololens are used as space-varient optical element for performing inner product and summation function. The real-time input and the stored states of memory matrix is formated using LCTV. One method of adaptively changing the weights of stored vectors during each iteration is implemented electronically. A design for a optical implementation scheme is discussed and the proposed architecture is demonstrated the ability of retrieving with computer simmulation.