• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.25-32
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• 2014

In this paper, we proposed a partial-way set associative cache memory with an effective memory access time and low energy consumption. In the proposed set-associative cache memory, it is allowed to access only a 2-ways among 4-way at a time. Choosing ways to be accessed is made dynamically via the least significant two bits of the tag. The chosen 2 ways are sequentially accessed by the way selection bits that indicate the most recently referred way. Therefore, each entry in the way has an additional bit, that is, the way selection bit. In addition, instead of the 4-way LRU or FIFO algorithm, we can utilize a simple 2-way replacement policy. Simulation results show that the energy*delay product can be reduced by about 78%, 14%, 39%, and 15% compared with a 4-way set associative cache, a sequential-way cache, a way-tracking cache, and a way cache respectively.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권1호
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• pp.1-10
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• 2012

본 논문은 레벨1 캐시에서 가장 우수한 수준의 에너지 효율을 제공하는 웨이룩업캐시와 레벨2 캐시에서 가장 높은 에너지 효율을 제공하는 웨이추적캐시의 장점을 결합하여, 모든 레벨의 캐시에서 가장 높은 수준의 에너지 효율을 제공하는 이중웨이선택캐시를 제안한다. Alpha 21264 프로세서의 예를 이용한 시뮬레이션 결과에 따르면, 이중웨이선택캐시는 레벨1 명령어캐시에서 일반적인 연관사상캐시에 비해 27.57%의 에너지를 소비하여, 웨이룩업캐시와 같은 수준의 에너지 효율을 제공한다. 그리고 이중웨이선택캐시는 레벨1 데이터 캐시에서 일반적인 연관사상캐시에 비해 28.42%의 에너지를 소비하며, 이는 웨이룩업캐시에 비해 에너지 소비가 15.54% 감소한 것이다. 또한 이중웨이선택캐시는 레벨2 캐시에서 일반적인 연관사상캐시에 비해 15.41%의 에너지를 소비하며, 이는 웨이추적캐시에 비해 에너지 소비가 16.16% 감소한 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.90-94
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• 2010

본 논문에서는 지능형 교통정보 시스템에서 활용할 수 있는 차량의 연관 추적 방법에 관하여 제안한다. 차량의 연관 추적과정에서 발생하는 차량 간 겹침 문제를 해결하기 위하여 위치 평균값과 시공간 연관 정보를 이용한 연관 추적 방법을 제안하였고 배경영상의 신뢰도를 향상시키기 위하여 배경영상 갱신 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 다양한 위치의 교통 정보 수집 CCTV에서 촬영된 영상을 사용하였고 평균 96% 이상의 추적 성공률을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.199-219
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• 2018

인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.