Investment in research and development (R&D) is critical in the information technology (IT) firms, where newer and better technology is a quintessential goal that directly affects innovation and competitive advantage. This study investigates how R&D investment influences firm performance and value, and how the effect of R&D investment differs between IT hardware and software firms. We also analyze the relationship between firm age and R&D investment in order to identify learning effects on continuous R&D investment. The empirical investigation in this study, based on longitudinal archival data from 2001 to 2010, found a significant effect of R&D investment on firm performance in IT firms. Further, this study demonstrates causal relationship between firm age, and verifies that learning effects are present in R&D investment. Moreover, the results are found to differ between IT hardware and IT software firms.
본 논문은 진화 하드웨어 시스템에 적용하기 위해서 유전알고리즘을 하드웨어 기술언어를 사용하여 구현하였다. 진화 하드웨어는 응용에 따라 동작되어지는 환경에 적응하여 동적이면서 자동적으로 자기의 구조를 바꿀 수 있는 능력을 가진 하드웨어를 의미한다. 따라서 정확한 하드웨어 사양이 주어지지 않는 응용에 있어서도 동작을 수행할 수 됐다. 진화 하드웨어는 재구성 가능한 하드웨어 부분과 유전알고리즘과 같은 진화 연산을 하는 부분으로 구성되어 있다. 유전알고리즘을 소프트웨어로 구현하는 것 보다 실시간 응용 부분 등에 있어서 하드웨어로 유전알고리즘을 구현하는 것이 유리하다. 하드웨어로 처리하는 것이 병렬성, 파이프라인 처리, 그리고 함수 사용 부분 등에 있어 소프트웨어의 단점을 보완하여 속도 면에서 이득이 있기 때문이다. 논문에서는 진화 하드웨어를 임베디드 시스템으로 구현하기 위하여 유전알고리즘을 하드웨어로 구현하였고, 몇 가지 예제에 대하여 검증을 수행하였다.
GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화를 모방한 계산 알고리즘으로서 단순하고 응용이 쉽기 때문에 여러 분야에 전역적 최적해 탐색에 많이 사용되고 있다. 최근에는 하드웨어를 구성하는 방법의 하나로서 사용되어 진화하드웨어라는 분야를 탄생시켰다. 이와 함께 GA의 연산자체를 하드웨어로 구현하는 GA processor(GAP)의 필요성도 증가하고 있다. 특히 진화하드웨어를 소프트웨어에서 진화시키는 것이 아닌 GAP에 의해 진화시키는 것은 독립된 구조의 진정한 EHW 설계에 필수적이 될 것이다. 본 논문에서는 진화하드웨어의 빠른 재구성을 위한 유전자 알고리즘 프로세서를 설계한다.
In general, for specific applications, customized hardware showed better performance than general processor in terms of processing time and power consumption. However, customized hardware systems have lacks of flexibility in nature and it leads the difficulties for debugging and architecture level revision for performance enhancement. To solve this problem, reconfigurable hardware is developed. Proposed reconfigurable hardware architecture for FIR filter system can easily change the architecture of filter blocks including filter tap size and their signal path. Proposed FIR filter architecture was implemented on FPGA using several MUXs and registers and it showed the reconfigurablility and reusability in several examples.
A number of studies have recently been made on hardware for a biological neuron f3r application with information processing functions of neural networks. We have been trying to produce hardware from the viewpoint that development of a new hardware neuron model is one of the important problems in the study of neural networks. In this paper, we first discuss the circuit structure of a pulse-type hardware neuron model with the enhancement-mode MOSFETs (E-MOSFETs). And we construct a pulse-type hardware neuron model using I-MOSFETs. As a result, it is shown that our proposed new model can exhibit firing phenomena even if the power supply voltage becomes less than 1.5[V]. So it is verified that our model is profitable for IC.
This paper is implementation of cellular automata neural network system which is a living creatures' brain using evolving hardware concept. Cellular automata neural network system is based on the development and the evolution, in other words, it is modeled on the ontogeny and phylogeny of natural living things. The proposed system developes each cell's state in neural network by CA. And it regards code of CA rule as individual of genetic algorithm, and evolved by genetic algorithm. In this paper we implement this system using evolving hardware concept Evolving hardware is reconfigurable hardware whose configuration is under the control of an evolutionary algorithm. We design genetic algorithm process for evolutionary algorithm and cells in cellular automata neural network for the construction of reconfigurable system. The effectiveness of the proposed system is verified by applying it to time-series prediction.
임베디드 소프트웨어(embedded software)에서 디바이스 드라이버(device driver)는 하드웨어와 운영체제 및 응용 프로그램 사이의 연결고리 역할을 하는 핵심 구성 요소로서, 응용 프로그램이 하드웨어에서 제공하는 기능을 사용할 수 있도록 제어 및 상호동작을 위한 일관된 인터페이스를 제공하는 소프트웨어이다. 이러한 디바이스 드라이버는 하드웨어와 소프트웨어의 양쪽 측면에 모두 관련이 있어서 개발이 어렵기 때문에 하드웨어 플랫폼이 바뀔 때마다 새로 작성하는 것은 굉장한 손실이다. 따라서 본 논문에서는 이기종의 하드웨어에서도 쉽게 이식 가능한 디바이스 드라이버 개발방법에 대해 살펴보고 효율적인 디바이스 드라이버 모델 개발방법에 대해 제안한다.
The purposes of this study are to survey stereotypes of control-display relationships for seven principal controls in passenger cars using the paper-pencil and hardware tests, and to examine stereotype strength of the paper-pencil test through comparing the stereotypes for the controls derived by the two methods. Ninety two and 60 college-aged students participated in the paper-pencil test and the real car simulation of the hardware test, respectively. There are dominant motion-directions for all controls in the paper-pencil test, while in the hardware test, there are dominant motion-directions for six controls including head light, high beam, door window, ignition key, door key and door lock controls. The stereotypes of motion-directions for six controls obtained by the paper-pencil test were the same as or similar to those by the hardware test. It was inferred from this that the congruence of the stereotypes by the two methods might be attributed to two simple motion-direction principles of 'clockwise for increase' and 'upward for increase.' Although it is known that the hardware test would be best for obtaining accurate stereotypes between controls and displays, this study implies that if the paper-pencil test is well designed, the paper-pencil test can produce the same results as the hardware test at low cost and without consuming time.
An area of research called evolvable hardware (EHW) has recently emerged which combines aspects of evolutionary computation with hardware design and synthesis. The features that can be used to identify and classify evolvable hardware are the evolutionary algorithm, the implementation and the genotype representation. This paper gives an introduction to the field. It continues by including classifying the EHW and the applications of the area.
Hardware sizing is determinated by an increasing rate of operated business and characteristic of adapted technology which are imported systems. Because it is very difficult for intuitive decision of hardware sizing's appropriateness. But in sprite of difficulty, for maximizing the utilization of information resource and the effect of information investment in public sector are need to correctness hardware sizing. In this paper, we proposed hardware sizing method for OLTP server that is make up It's faults of proper proposal method. Our study certainly will act as a catalyst for higher investment-efficiency of future information systems in public sector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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