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.
트랜잭셔널 메모리는 트랜잭션 처리를 위한 병렬 프로그래밍 패러다임을 크게 바꾸었으며, 하드웨어 및 소프트웨어 방식에 따라 STM, HTM, HyTM으로 구분된다. 그러나, 기존 연구들은 모든 워크로드에 대해 획일적인 재시도 정책을 제공하는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 멀티코어 환경에서 샘플링 기반 유연한 재시도 정책을 이용한 하이브리드 트랜잭셔널 메모리 기법을 제안한다. 첫째, 제안하는 기법은 트랜잭션의 특성을 파악하여 HTM 혹은 STM을 선택하여 수행하거나, 블룸필터를 이용하여 동시에 HTM과 STM을 수행한다. 둘째, 제안하는 기법은 각 워크로드 내의 트랜잭션의 특성을 반영한 유연한 HTM 재시도 정책을 제공한다. 마지막으로 STAMP를 이용한 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 10~20%의 성능 향상이 있음을 보인다.
As artificial intelligence technology advances, it is being applied to various application fields. Artificial intelligence is performing well in the field of image recognition and classification. Chip design specialized in this field is also actively being studied. Artificial intelligence-specific chips are designed to provide optimal performance for the applications. At the design task, memory component optimization is becoming an important issue. In this study, the optimal algorithm for the memory size exploration is presented, and the optimal memory size is becoming as a important factor in providing a proper design that meets the requirements of performance, cost, and power consumption.
Long Short Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Network (RNN)를 이용한 hybrid 방법은 음성 인식률을 크게 향상시켰다. Hybrid 방법에 기반한 음향모델을 학습하기 위해서는 Gaussian Mixture Model (GMM)-Hidden Markov Model (HMM)로부터 forced align된 HMM state sequence가 필요하다. 그러나, GMM-HMM을 학습하기 위해서 많은 연산 시간이 요구되고 있다. 본 논문에서는 학습 속도를 향상하기 위해, LSTM RNN 기반 한국어 음성인식을 위한 end-to-end 방법을 제안한다. 이를 구현하기 위해, Connectionist Temporal Classification (CTC) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 방법과 비슷한 인식률을 보였지만, 학습 속도는 1.27 배 더 빨라진 성능을 보였다.
본 논문에서는 SLC와 MLC를 모두 가진 하이브리드 플래시 메모리를 효율적으로 사용하기 위한 적응적 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 하이브리드 플래시 메모리는 속도가 빠른 SLC 영역과 용량대비가격이 저렴한 MLC 영역으로 이루어져 있기 때문에 SLC 영역을 로그 버퍼로, MLC 영역을 데이터 블록으로 사용하는 것이 효율적이다. 제안하는 가비지 컬렉션 기법은 MLC 영역의 쓰기 속도가 매우 느리다는 점을 고려하여 SLC 로그버퍼에 기록된 데이터 중에서 더 이상 갱신되지 않으며 MLC 영역으로의 이동 비용이 적은 데이터를 MLC 영역의 데이터 블록으로 이동시키고, 자주 갱신될 데이터는 SLC 내부에서 이동시킴으로써 SLC 영역의 빈 공간을 확보한다. 또한 적응적 기법을 사용하여 입출력의 패턴을 관찰하여 가비지 컬렉션의 기준 값을 변화시킨다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 기법은 기존에 소개된 플래시 메모리 관리 기법에 비하여 하이브리드 플래시 메모리의 특징을 효율적으로 사용하여 성능을 향상시켰으며 워크로드에 따라서 최적에 가까운 가비지 컬렉션 기준 값을 찾아내는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서 높은 에러 정정 성능을 갖는 디지털 홀로그래픽 광메모리 시스템을 구현하였다. 에러 정정 성능을 높이기 위해서, 비트에러 정정 능력을 갖고 있는 Hamming(12, 8, 1)코드와 산발 및 연집에러 정정 능력이 뛰어난 Reed-Sokomon 코드로 구성된 hydrid 코딩기법을 채용하였다. 입력 데이터로는 Lena 영상 (256$\times$256bytes)을 책택하였으며, 영상압축기법(JPEG)을 도입하였다. Hybrid 코딩과 영상압축기법을 조합한 광메모리 시스템의 시험결과가 제시되었다.
The most effective material in the shape memory alloy(SMA) is the TiNi alloy, because its shape recovery characteristics are very excellent. We molded the composite material with shape memory function. The fiber of it is $Ti_{50}-Ni_{50}$ shape memory alloy and matrix of it is epoxy resin(Araldite B41, Hardner HT903. Ciba Geigy), its adhesive and optical sensitivity are very excellent. It was assured that the composite material could be used as model material of photoelastic experiment for intelligent materials or structures. In this research, the composite material with shape memory function is used as model material of photoelastic experiment. Photoelastic experimental hybrid method is developed in this research, it is assured that it is useful on the obtaining stress intensity factor and the separation of stress components from only isochromatic data. The measuring method of stress intensity factor of intelligent material by photoelastic experiment is introduced. In the mode I state, we can know that stress intensity factors are decreased more than 50% of stress intensity factor of room temperature when temperature of fiber is greater than 4$0^{\circ}C$, prestrain greater than 5% and fiber volume ratio greater than 0.42% and that stress intensity factors are decreased by 100% when fiber volume ratio is greater than 0.84%, prestrain greater than 5% and temperature greater than 60 $^{\circ}C$.
최근 낸드 플래시 메모리가 하드디스크 수준으로 읽기 성능이 향상되고, 전력소비가 훨씬 적음에 따라, 플래시메모리와 하드디스크를 같이 사용하는 하이브리드 하드디스크와 같은 이기종 저장장치들이 출시되고 있다. 하지만 낸드 플래시 메모리의 쓰기 및 삭제 속도가 기존 자기디스크의 쓰기 성능에 비해 매우 느릴 뿐 아니라, 사용자 층에서 쓰기 요청이 집중될 경우 CPU, 메인 메모리에 심각한 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 비휘발성 캐시의 역할을 하는 낸드 플래시 메모리의 성능을 향상시키기 위해 읽기의 참조 빈도는 낮고, 쓰기의 갱신 빈도가 높은 데이터 블록들을 교체하는 LFU(Least Frequently Used)-Hot 기법을 제시하고, 교체 될 데이터 블록들을 재배치하여 자기디스크로 플러싱하는 기법을 제시한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 LFU-Hot 블록 교체 기법과 멀티존 기반의 데이터 블록 재배치기법 실행시간이 기존 LRU, LFU 블록 교체 기법들보다 입출력 성능 면에서 최대 38% 빠르고, 비휘발성 캐시의 수명을 약 40% 이상 향상 시킴을 증명하였다.
This paper presents a proof-concept investigation on the active vibration control of two hybrid smart structures (HSSs). The first one is consisting of a piezoelectric film (PF) actuator and an electro-rheological fluid(ERF) actuator, and the other is featured by a piezoceramic (PZT) actuator and a shape memory alloy (SMA) actuator. For the PF/ERF hybrid smart structure, both the increment of the damping ratios and the suppression of the tip deflections are evaluated in order to demonstrate control effectiveness of the PF actuator and ERF actuator and the hybrid actuation. For the PZT/SMA hybrid smart structure, the PZT actuator takes account of the high frequency excitation, while the SMA actuator exerts large vibration control force. The experimental results exhibit superior abilities of the hybrid actuation systems to tailor elastodynamic responses of the HSS rather than a single class of actuation system alone.
Kim, Sungho;Hwang, Sang-Ho;Lee, Myungsub;Kwak, Jong Wook;Park, Chang-Hyeon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제24권7호
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pp.1-8
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2019
Recently, an SSD with hybrid buffer memories is actively researching to reduce the overall latency in server computing systems. However, existing hybrid buffer policies caused many swapping operations in pages because it did not consider the overall latency such as read/write operations of flash chips in the SSD. This paper proposes the clock with hybrid buffer memories (CLOCK-HBM) for a new hybrid buffer policy in the SSD with server computing systems. The CLOCK-HBM constructs new policies based on unique characteristics in both DRAM buffer and NVMs buffer for reducing the number of swapping operations in the SSD. In experimental results, the CLOCK-HBM reduced the number of swapping operations in the SSD by 43.5% on average, compared with LRU, CLOCK, and CLOCK-DNV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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