• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.125-134
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• 2016

NAND flash memory has unique characteristics like as 'out-place-update' and limited lifetime compared with traditional storage systems. According to out-of-place update scheme, a number of invalid (or called dead) pages can be generated. In this case, garbage collection is needed to reclaim invalid pages. Because garbage collection results in not only erase operations but also copy operations of valid (or called live) pages to other blocks, many garbage collection techniques have proposed to reduce the overhead and to increase the lifetime of NAND Flash systems. This techniques sometimes select victim blocks including cold data for the wear leveling. However, most of them overlook the cost of selecting victim blocks including cold data. In this paper, we propose a garbage collection technique named CAPi (Cost Age with Proportion of invalid pages). Considering the additional overhead of what to select victim blocks including cold data, CAPi improves the response time in garbage collection and increase the lifetime in memory systems. Additionally, the proposed scheme also improves the efficiency of garbage collection by separating cold data from hot data in valid pages. In experimental evaluation, we showed that CAPi yields up to, at maximum, 73% improvement in lifetime compared with existing garbage collections.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.149-155
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• 2007

본 논문에서는 ARM9 프로세서를 위한 실시간 JPEG 2000 코덱을 구현하였다. 구현된 코덱은 프로세서, 메모리와 같은 시스템의 리소스를 효율적으로 사용할 수 있도록 제어 코드와 데이터 관리 코드를 분리하여 설계하였다. 특히 이동전화와 같은 임베디드 환경에서는 제한된 프로세서와 내부메모리를 이용하여 양질의 서비스를 제공하는 것이 매우 중요하다. ARM9계열의 프로세서는 부동소수점을 제공하지 않기 때문에 DWT와 같이 아주 반복적으로 부동소수점 연산을 필요로 하는 동작을 실행하기 위해서는 많은 연산시간이 필요하다. 제안된 코덱은 이러한 단점을 극복하기 위해 고정소수점을 이용하여 프로그램을 하였다. 또한 캐시 메모리를 고려한 코드 최적화 방법을 적용하여 연산속도를 더욱 향상시켰다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.17-20
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• 2001

Nonvolatile semiconductor memory devices with reoxidized nitrided oxide(RONO) gate dielectric were fabricated, and nitrogen distribution and bonding species which contributing memory characteristics were analyzed. Also, memory characteristics of devices according to anneal temperatures were investigated. The devices were fabricated by 0.35$\mu\textrm{m}$ retrograde twin well CMOS processes. The processes could be simple by in-situ process of nitridation anneal and reoxidation. The nitrogen distribution and bonding state of gate dielectric were investigated by Dynamic Secondary Ion Mass Spectrometry(D-SIMS), Time-of-Flight Secondary ton Mass Spectrometry(ToF-SIMS), and X-ray Photoelectron Spectroscopy(XPS). Nitrogen concentrations are proportional to nitridation anneal temperatures and the more time was required to form the same reoxidized layer thickness. ToF-SIMS results show that SiON species are detected at the initial oxide interface and Si$_2$NO species near the new Si-SiO$_2$ interface that formed after reoxidation. As the anneal temperatures increased, the device showed worse retention and degradation properties. These could be said that nitrogen concentration near initial interface is limited to a certain quantity, so excess nitrogen are redistributed near the Si-SiO$_2$ interface and contributed to electron trap generation.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.183-183
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• 2020

Accurate quantitative precipitation estimation plays an important role in hydrological modelling and prediction. Instantaneous quantitative precipitation estimation (QPE) by utilizing the weather radar data is a great applicability for operational hydrology in a catchment. Previously, regression technique performed between reflectivity (Z) and rain intensity (R) is used commonly to obtain radar QPEs. A novel, recent approaching method which might be applied in hydrological area for QPE is Long Short-Term Memory (LSTM) Networks. LSTM networks is a development and evolution of Recurrent Neuron Networks (RNNs) method that overcomes the limited memory capacity of RNNs and allows learning of long-term input-output dependencies. The advantages of LSTM compare to RNN technique is proven by previous works. In this study, LSTM networks is used to estimate the quantitative precipitation from weather radar for an urban catchment in South Korea. Radar information and rain-gauge data are used to evaluate and verify the estimation. The estimation results figure out that LSTM approaching method shows the accuracy and outperformance compared to Z-R relationship method. This study gives us the high potential of LSTM and its applications in urban hydrology.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권11호
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• pp.2667-2677
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• 2020

A domain decomposition (DD) scheme for GPU-based Monte Carlo (MC) calculation which is essential for whole-core depletion is introduced within the framework of the modified history-based tracking algorithm. Since GPU-offloaded MC calculations suffer from limited memory capacity, employing DDMC is inevitable for the simulation of depleted cores which require large storage to save hundreds of newly generated isotopes. First, an automated domain decomposition algorithm named wheel clustering is devised such that each subdomain contains nearly the same number of fuel assemblies. Second, an innerouter iteration algorithm allowing overlapped computation and communication is introduced which enables boundary neutron transactions during the tracking of interior neutrons. Third, a bank update scheme which is to include the boundary sources in a way to be adequate to the peculiar data structures of the GPU-based neutron tracking algorithm is presented. The verification and demonstration of the DDMC method are done for 3D full-core problems: APR1400 fresh core and a mock-up depleted core. It is confirmed that the DDMC method performs comparably with the standard MC method, and that the domain decomposition scheme is essential to carry out full 3D MC depletion calculations with limited GPU memory capacities.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권3호
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• pp.147-160
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• 2010

최근 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 이 시스템 가상화 기술을 통하여 보다 효과적으로 시스템 자원을 활용하고 가상화 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있는 방안이 다양하게 연구되고 있다. 이러한 연구들은 CPU 측면에서 동적으로 가상머신에 할당된 양을 조절하거나 마이그레이션 기능을 활용하여 머신 간 자원 관리 등의 다양한 측면에서 활발하게 진행되고 있으나 메모리 측면에서는 그 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 서버 통합에서의 메모리 자원의 이용은 가상머신 탑재 시에 정적으로 할당된 메모리를 사용하는 수준에서 머물고 있다. 하지만 본 논문의 성능 비교 환경인 Xen 가상화에서 가상머신에 정적으로 메모리를 할당하는 방식은 유휴메모리를 다량 발생시켜 메모리 이용률을 낮추게 된다. 메모리 이용률을 높이기 위하여 가상머신에 할당하는 메모리양을 줄일 경우 다른 시스템 자원에도 영향을 미치게 되며 가상머신에서 운영되는 서비스의 성능 저하를 유발하게 된다. 본 논문에서는 가상머신 사이의 메모리 할당량을 조절하여 가상머신의 서비스에 성능저하가 없으면서 이용률을 향상시킬 수 있는 메모리의 동적 할당을 제안한다. 메모리 사용량 예측을 위한 AR 모델과 메모리 이용률 최적화를 위한 개미 군집 알고리즘을 사용하여 구현한 메모리의 동적 할당 시스템을 통하여 정적 할당의 경우에 비하여 더 많은 수의 가상머신을 운영할 수 있게 되고 서버로 운영되는 가상머신의 서비스 성능 저하 없이 약 1.4배의 이용률 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2004년도 Asia Display / IMID 04
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• pp.37-40
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• 2004

Electrochromic displays offer the possibility of providing high brightness in reflective mode due to the fact that no polarization of the incident or reflected light is required. The use of appropriately roughened reflective layers can enable the diffuse or Lambertian reflection of light. truly imitating the optical nature of paper as a reading medium. Furthermore, the use of an electrochromic system, essentially an electrochemical device, allows for the integration of charge storage layers, endowing such devices with an on-state memory and associated low power consumption. In this paper we describe the $NanoChromics^{TM}$ system and overview the several strategies employed towards the migration of this technology to flexible display formats.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권4호
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• pp.480-488
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• 2022

Images of tobacco retail licenses have complex unstructured characteristics, which is an urgent technical problem in the robot process automation of tobacco marketing. In this paper, a novel recognition approach using a double attention mechanism is presented to realize the automatic recognition and information extraction from such images. First, we utilized a DenseNet network to extract the license information from the input tobacco retail license data. Second, bi-directional long short-term memory was used for coding and decoding using a continuous decoder integrating dual attention to realize the recognition and information extraction of tobacco retail license images without segmentation. Finally, several performance experiments were conducted using a largescale dataset of tobacco retail licenses. The experimental results show that the proposed approach achieves a correction accuracy of 98.36% on the ZY-LQ dataset, outperforming most existing methods.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.819-833
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• 2005

하나의 instruction으로 여러 메모리 블록을 읽거나 쓰는 MLS(Multiple Load/store) 명령어를 사용하면 전체 코드에서 메모리 명령어의 수를 최소화해서 코드 사이즈를 축소할 수 있다. 이러한 장점 때문에 많은 마이크로 프로세서에서 이 명령어를 지원하고 있으나 현재까지 개발되어 있는 컴파일러들은 MLS 명령어의 장점을 효과적으로 이용하고 있지 못하고 있고 오직 제한적인 용도로 MLS 명령어를 사용하고 있다. 기존의 컴파일러에서 MLS 명령어를 효율적으로 지원하지 못하는 것은 일반적으로 MLS 명령어를 효과적으로 이용하기 위해서 해결해야 할 문제가 NP-hard의 범주에 속하기 때문이다. 이것은 stack frame에서 변수들에 대한 최적의 메모리 옵셋을 찾는 문제와 레지스터 할당에 관련된 복합적인 문제이다. 본 논문에서는 heuristic 기법을 효율적으로 이용하여 위에 언급된 문제를 polynomial time bound에 해결할 수 있는 기법을 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.23-28
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• 2018

최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 장문의 텍스트에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 전역적 개체 관계를 파악하지 못한다. 그리고 이러한 높은 수준의 관계를 정의하지 못하는 것은 데이터의 올바른 정형화를 막는 중대한 문제이다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 전역적 관계를 추출하기 위하여 외부 메모리 신경망 모델을 이용하는 새로운 방식의 전역관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 1차적으로는 단편적인 관계 추출을 실행한 뒤, 외부메모리 신경망을 이용하여 단편적인 관계들을 분석 및 종합하여 텍스트 전체로부터 전역적 관계들을 추출한다. 또한 제안된 모델은 외부 메모리를 통하여 전역적 관계 추출 외에도 주어와 목적어 생략이 잦은 한국어 관계 추출에도 뛰어난 성능을 보인다.