Turbo code를 비롯한 concatenated code를 복호하기 위한 알고리즘 중에서 SOVA(soft output Viterbi algorithm)는 최적의 MAP(maximum a posteriori) 알고리즘이나 준최적인 Max-Log-MAP 알고리즘에 비해서 성능은 다소 떨어지는 반면에 계산량이 가장 적은 알고리즘이다. 본 논문에서는 SOVA 구현을 위한 soft decision 값을 갖는 출력 계산과 trace-back 연산을 모든 competing path에 대해서 동시에 진행함으로써 복호 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 또한 전체 블록을 부블럭으로 나누어서 제안하는 알고리즘을 적용하여 memory를 효율적으로 사용하는 기법을 제안한다. 3GPP 표준에서 사용되는 turbo code를 이용한 성능분석 결과 제안하는 알고리즘이 기존의 SOVA 구현 기법과 동일한 결과를 보이면서 65%∼75% 정도의 계산량 만을 필요로 하는 것을 알 수 있었다.
Objectives : This study investigated the protective effects of the water extracts of Chongmyung-tang, Polygalae Radix, and Acori Graminei Rhizoma in an in vivo Alzheimer's disease (AD) mouse model. Methods : Memory impairment was induced by an intraventricular injection of $A{\beta}25-35$ peptides and subsequently Chongmyung-tang, Polygalae Radix, or Acori Graminei Rhizoma extract were administered orally for 14days. Results : In the water maze task, Chongmyung-tang, Polygalae Radix, and Acori Graminei Rhizoma extracts improved learning ability during the acquisition period and significantly increased memory scores during the retention period versus $A{\beta}-injected$ controls. Furthermore, the toxicity of $A{\beta}25-35$ on hippocampus was assessed immunohistochemically (Tau, MAP2, TUNEL, Bax) and by in vitro study. Chongmyung-tang, Polygalae Radix, and Acori Graminei Rhizoma demonstrated significant neuroprotective effects against oxidative damage and apoptotic cell death of hippocampal neurons damaged by $A{\beta}25-35$. Conclusions : These results suggested that Chongmyung-tang, Polygalae Radix and Acori Graminei Rhizoma extract improve memory impairment and reduce Alzheimer's dementia via anti-apoptotic effects and by modulating the expressions of Tau and MAP2 protein in the hippocampus.
본 논문에서는 위상기반 양안스테레오정합 알고리즘을 이용, 실시간으로 dense disparity map을 추출 가능한 고성능 가속기 구조를 설계하였다. 채택된 알고리즘은 웨이블릿 기반의 위상차 기법의 강건성과 위상상관 기법의 기본적인 control 기법을 결합한 Local Weighted Phase Correlation(LWPC) 스테레오정합 알고리즘으로서 4개의 주요 단계로 구성이 되어 있다. 해당 알고리즘의 효율적인 병렬 하드웨어의 설계를 위하여, 제안된 가속기는 각 단계의 기능블록은 SIMD(Single Instruction Multiple Data Stream) 모드로 동작하게 되며, 전체적으로 각 기능 블록은 파이프라인(pipeline) 모드로 실행된다. 그 결과 제안된 구조에서 제시된 파이프라인 동작 모드의 선형 배열 프로세서는 행렬 순차수행 방법에 의한 2차원 영상처리에서 전치메모리의 필요를 제거하면서도 연산의 일반성과 고효율을 유지하게 한다. 제안된 하드웨어 구조는 Xilinx HDL을 이용하여 필요한 하드웨어 자원을 look up table, flip flop, slice, memory의 소모량으로 표현하였으며, 그 결과 실시간 처리 성능의 단일 칩 구현 가능성을 보여주었다.
소형 USB 저장장치에서부터 대용량 데이터베이스 서버에 이르기까지 플래시 메모리의 활용범위가 더욱 확장되어 감에 따라 저장된 데이터의 호환성은 플래시 메모리 관리 소프트웨어의 중요한 고려사항이다. 이를 위해 FTL(Flash Translation Layer)과 FAT 파일시스템이 플래시 메모리 관리를 위한 사실상 표준 소프트웨어로써 사용되고 있다. 그러나 동일한 FTL과 FAT 파일시스템을 다양한 하드웨어로 구성된 시스템에서 구동하는 경우 각각의 요구조건을 만족할 수 없는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 재구성 가능하며 FAT 표준 데이터의 호환성 및 향상된 기능을 제공하는 통합 플래시 메모리 관리 소프트웨어인 INFLAWARE(INtegrated FLAsh softWARE)를 제안한다. 제안된 기법은 실제 플래시 메모리가 장착된 시스템에 구현되었으며, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존 기법 대비 최대 27%, 평균 19%의 메모리 사용량 감소 효과를 가져 올 수 있으며 또한 map_destroy 기법의 적용을 통해 최대 21%, 평균 10%의 성능 향상이 있음을 보인다.
Several methods exist for detecting hacking programs operating within online games. However, a significant amount of computational power is required to detect the illegal access of a hacking program in game clients. In this study, we propose a novel detection method that analyzes the protected memory area and the hacking program's process in real time. Our proposed method is composed of a three-step process: the collection of information from each PC, separation of the collected information according to OS and version, and analysis of the separated memory information. As a result, we successfully detect malicious injected dynamic link libraries in the normal memory space.
An accurate and compact map is essential to an autonomous mobile robot system. For navigation, it is efficient to use an occupancy grid map because the environment is represented by probability distribution. But it is difficult to apply it to the large environment since it needs a large amount of memory proportional to the environment size. As an alternative, a topological map can be used to represent it in terms of the discrete nodes with edges connecting them. It is usually constructed by the Voronoi-like graphs, but in this paper the topological map is incrementally built based on the local grid map using the thinning algorithm. This algorithm can extract only meaningful topological information by using the C-obstacle concept in real-time and is robust to the environment change, because its underlying local grid map is constructed based on the Bayesian update formula. In this paper, the position probability is defined to evaluate the quantitative reliability of the end nodes of this thinning-based topological map (TTM). The global TTM can be constructed by merging each local TTM by matching the reliable end nodes determined by the position probability. It is shown that the proposed TTM can represent the environment accurately in real-time and it is readily extended to the global TTM.
In this thesis, we represent the study on the design and implementation of the hangul graphic board which generate bit map font data from the boundary information of korean or chines fonts. The implemented graphic board consists of a TMS34010 Graphic System Processor (GSP) and two TMS320C25 Digital Signal Processor (DSP), and there is shared memory which consists of two memory blocks with same address for which is possible parallel processing between two processors. And in using DSP, we propose an efficient algorithm for calculation of Bezier curve which require much times to calculate bit map data font from the boundary information.
본 논문에서는 P2P 네트워크에서 높은 스트리밍 QoS를 제공하기 위한 Sequential Download System(SDS)을 제안하였다. SDS는 Download Manager를 이용하여 여러 피어로부터 파일을 수신하고, 파일 수신시에 피어의 갑작스런 이탈에 대처할 수 있다. 또한 스트리밍 시 발생하는 버퍼링 시간을 최소화하여 안정된 스트리밍을 제공하며, Memory Map을 이용하여 다운로드 중에도 다른 피어의 요청에 대처할 수 있다.
To meet the scalability and performance requirements of data analyses, which often involve voluminous data, efficient parallel or concurrent algorithms and frameworks are essential. We present a high-performance Korean morphological analyzer which employs the MapReduce framework on the graphics processing unit (GPU). MapReduce is a programming framework introduced by Google to aid the development of web search applications on a large number of central processing units (CPUs). GPUs are designed as a special-purpose co-processor. Their programming interfaces are typically formulated for graphics applications. Compared to CPUs, GPUs have greater computation power and memory bandwidth; however, GPUs are more difficult to program because of the design of their architectures. The performance of the Korean morphological analyzer using the MapReduce framework on the GPU is evaluated in comparison with the CPU-based model. The proposed Korean Morphological analyzer shows promising scalable performance on distributed computing with the GPU.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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