• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.93-101
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• 2010

현재, 두 스키마 속성 사이의 효율적인 스키마 매핑 방법을 통해 메타데이터간의 상호운용성을 확보하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 스키마 매핑 연구의 대부분은 몇몇 유사도 값들을 단순히 계산하여 매핑을 선택하기 때문에 정확률이 비교적 낮아 문서변환이나 시스템 통합을 위한 스키마 매핑에 적합하지 않다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 빈발패턴탐사 방법을 이용하여 대화식으로 스키마 매핑을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 메타데이터 표준을 이루는 각 스키마 요소에 정의된 의미 부분을 이용하기 때문에 그 스키마 요소가 어떤 정보를 나타내는지를 알 수 있기 때문에 대화식으로 더 정교한 매핑 처리가 가능하게 된다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 메타데이터 표준들을 이용하여 정확도에 대한 성능평가를 수행한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권5호
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• pp.15-24
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• 2009

본 논문은 유사랜덤 방식의 BIST를 기반으로 하여 스캔 shifting시의 transition을 획기적으로 줄여 주었던 transition freezing 기법과 새롭게 제안하는 고장검출율 100%를 위한 pattern mapping 기법을 결합한 효과적인 저전력 BIST구조에 대해 제안한다. Transition freezing 기법으로 생성된 고연관의 저전력 패턴은 패턴 인가 초기에는 많은 수의 고장을 검출해 내지만, 패턴의 수가 점점 늘어날수록 랜덤 저항 고장의 증가로 인해 추가적인 고장 검출에는 한계가 있었다. 이러한 비검출 고장에 대해 ATPG를 통한 테스트 패턴을 생성하여, 고장을 검출하지 못하는 frozen pattern과 mapping을 함으로써 기 생성된 패턴을 재활용하여 인가되는 패턴의 수와 테스트 시간을 줄임으로써 전력 소모량을 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권5_6호
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• pp.213-222
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• 2003

일반적으로 하이퍼볼릭 공간상에서 대칭 패턴을 생성하는 알고리즘은 벡터표현 방식에 기반한 포워드 매핑 알고리즘을 사용한다. 기존의 알고리즘에서는 복사한 대칭 패턴을 표현하는 레이어의 증가에 따라 메모리의 사용이 기하급수적으로 증가한다 이러한 문제점으로 인해 전체 패턴의 정밀한 표현이 불가능하다. 또한 기본 패턴으로 비트맵 이미지를 사용하기 어렵고 벡터형태의 결과를 이미지로 변환하는 추가의 처리를 필요로 한다. 본 논문에서는 하이퍼볼릭 공간에서 대칭 패턴을 생성하는데 있어 정밀하고도 효율적인 계산 방법인 백워드 매핑 알고리즘을 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.787-790
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• 1998

In this paper, we presents a method for multi-level logic mainmization which is suitable for the minimization of look-up table type FPGAs. A pattern extraction algorithm is minimized AND/XOR multi-level circuits. The circuits apply to Roth-Karp decomposition which is most commonly used technique in the FPGA technology mapping. We tested the FPGA synthesis method using pattern extraction on a set of benchmark. The proposed method achieved reductions on the number of LUTs in mapping soultion as compared with MISII(or SIS) or previous results〔5〕

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제3권3호
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• pp.342-347
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• 1998

An OptiNeural system is developed for optical pattern classification. It is a novel hybrid system which consists of an optical processor and a multilayer neural network. It takes advantages of two dimensional processing capability of an optical processor and nonlinear mapping capability of a neural network. The optical processor with a binary phase only filter is used as a preprocessor for feature extraction and the neural network is used as a decision system through mapping. OptiNeural system is trained for optical pattern classification by use of a simulated annealing algorithm. Its classification performance for grey tone texture patterns is excellent, while a conventional optical system shows poor classification performance.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.918-922
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• 2009

본 논문에서는 참조 패턴에 따라 페이지 사상 정책과 블록 사상 정책을 선택적으로 사용하는 Janus-FTL을 제안한다. 일반적으로 플래시 메모리의 특성에 따르면, 순차 참조의 경우 블록 사상 FTL이 적당하고, 비 순차적인 참조의 경우 페이지 사상 FTL이 적당하다. 따라서 실용적인 FTL은 데이터의 특성에 따라 플래시 메모리 블록을 블록 사상 또는 페이지 사상 정책으로 선택적으로 사용하면서, 블록 사상 영역과 페이지 사상 영역의 크기를 참조 패턴에 따라 효율적으로 변화하여 할당하는 관리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 저장된 데이터가 블록 사상 영역에서 페이지 사상 영역으로 이동하는 퓨전(Fusion) 연산과 반대로 이동하는 디퓨전(Defusion) 연산을 통해, 블록 사상과 페이지 사상 기법을 동시에 활용하는 Janus-FTL을 설명한다. 또한 Janus-FTL을 구현하여 성능을 측정하였으면, 성능 측정 결과에 따르면 기존의 FTL에 비해 최대 50%의 우수한 성능을 보였다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제14권4호
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• pp.391-406
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• 2014

The performance of General-Purpose computation on Graphics Processing Units (GPGPU) is heavily dependent on the memory access behavior. This sensitivity is due to a combination of the underlying Massively Parallel Processing (MPP) execution model present on GPUs and the lack of architectural support to handle irregular memory access patterns. Application performance can be significantly improved by applying memory-access-pattern-aware optimizations that can exploit knowledge of the characteristics of each access pattern. In this paper, we present an algorithmic methodology to semi-automatically find the best mapping of memory accesses present in serial loop nest to underlying data-parallel architectures based on a comprehensive static memory access pattern analysis. To that end we present a simple, yet powerful, mathematical model that captures all memory access pattern information present in serial data-parallel loop nests. We then show how this model is used in practice to select the most appropriate memory space for data and to search for an appropriate thread mapping and work group size from a large design space. To evaluate the effectiveness of our methodology, we report on execution speedup using selected benchmark kernels that cover a wide range of memory access patterns commonly found in GPGPU workloads. Our experimental results are reported using the industry standard heterogeneous programming language, OpenCL, targeting the NVIDIA GT200 architecture.

• 터널과지하공간
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• 제21권6호
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• pp.439-449
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• 2011

터널의 페이스매핑(face mapping)을 신속하고 신뢰성 있게 수행하기 위하여 디지털 사진으로부터 3차원 좌표의 점군(point cloud)을 생성하고 이로부터 절리면의 방향과 간격 및 암질지수(R.Q.D), 절리면 거칠기 등을 분석하였다. 분석결과를 공학적 암반분류 방법인 RMR(Rock Mass Rating)과 Q 시스템에 입력하여 보강방법을 결정하고 터널을 시공하였다. 그 결과 터널 페이스매핑 작업의 안전성을 높이면서, 분석부터 보강작업까지의 시간을 절약하였다. 또 터널 막장면의 디지털 영상과 공학적 암반분류용 정보를 객관적으로 평가하고 필요 시재분석이 가능하도록 보존함으로써 보강등급 결정과 터널보강 방법의 신뢰도를 높였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.105-112
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• 2016

In this paper, we propose a technique that can be mapped to the most appropriate type of health patterns, depending on the health status of health promotion measures to establish a body mass index (BMI). When used as a mapping scheme proposed in this paper it is possible to contribute to effective healthcare and health promotion. BMI is widely used as a simple way to assess obesity because body fat increases the status and relevance. Despite normal weight determined by this and because of the social atmosphere has increased prefer the skinny tend to try to excessive weight loss. Since health can affect the health maintenance and promotion of the rest of your life, depending on whether and how much weight perception and health can be considered as very important. Therefore, this paper identifies the differences in perception and in this respect for the body mass index (BMI). And physical, mental and map the appropriate type of pattern in the relationship between body mass index (BMI) in order to facilitate the social and health conditions. Proposal to give such a mapping technique provides the opportunity to increase the efficiency of health care and health promotion.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.842-847
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• 2005

This paper proposes a novel real-time EMG pattern recognition for the control of a multifunction myoelectric hand from four channel EMG signals. To cope with the nonstationary signal property of the EMG, features are extracted by wavelet packet transform. For dimensionality reduction and nonlinear mapping of the features, we also propose a linear-nonlinear feature projection composed of PCA and SOFM. The dimensionality reduction by PCA simplifies the structure of the classifier, and reduces processing time for the pattern recognition. The nonlinear mapping by SOFM transforms the PCA-reduced features to a new feature space with high class separability. Finally a multilayer neural network is employed as the pattern classifier. We implement a real-time control system for a multifunction virtual hand. From experimental results, we show that all processes, including virtual hand control, are completed within 125 msec, and the proposed method is applicable to real-time myoelectric hand control without an operation time delay.