• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.935-938
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• 1999

메모리 테스트는 Built-In Self Test(BIST)와 같이 메모리에 내장된 회로를 통하여 자체 점검하는 방법과 테스터를 통하여 생성된 패턴을 주입하는 방법이 있다. 테스트 패턴 생성방법으로는 각각의 고장모델에 대한 테스트 패턴을 deterministic하게 생성해주는 방법과 Pseudo Random Pattern Generator(PRPG)를 이용하여 생성하는 경우로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 PRPG를 패턴 생성기로 사용하여 여러 가지 메모리의 결함을 대표한다고 볼 수 있는 Static 및 Dynamic Neighborhood Pattern Sensitive Fault(NPSF) 등 다양한 종류의 고장을 점검할 수 있도록 메모리 BIST를 구성하였다. 기존의 Linear Feedback Shift Register(LFSR)보다 본 연구에서 제안하는 Linear Hybrid Cellular Automata(LHCA)를 이용한 PRPG가 높고 안정된 고장 점검도를 나타내었다.

• 성인간호학회지
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• 제29권3호
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• pp.266-277
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• 2017

Purpose: The purpose of this study was to design a mobile-application of a cognitive training program for people who have chemo-related cognitive complaints. Methods: The program was developed based on the network-based instructional system design proposed by Jung. The program consisted of several tasks centered on four cognitive domains: learning, memory, working memory, and attention. For memory learning, a target-image and all its elements (color, position, and number) were presented on the screen that had to be recognized among a number of distractor-figures. In working memory training, the previous learned target-figure according to the level of difficulty had to be remembered among many different figures. In attention training named "Find the same figure," two identical symbols in a grid-pattern filled with different images were presented on the screen, and these had to be simultaneously touched. In attention training named "Find the different figure," a different symbol in a grid pattern filled with same figures had to be selected. This program was developed to train for a minimum of 20 min/day, four days/week for six weeks. Results: This cognitive training revealed statistically significant improvement in subjective cognitive impairments (t=3.88, p=.006) at six weeks in eight cancer survivors. Conclusion: This cognitive training program is expected to offer individualized training opportunities for improving cognitive function and further research is needed to test the effect in various settings.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(2)
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• pp.59-62
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• 2000

As the density of memories increases, unwanted interference between cells and coupling noise between bit-lines are increased and testing high density memories for a high degree of fault coverage can require either a relatively large number of test vectors or a significant amount of additional test circuitry. From now on, conventional test algorithms have focused on faults between neighborhood cells, not neighborhood bit-lines. In this paper, a new algorithm for NPSFs, and neighborhood bit-line sensitive faults (NBLSFs) based on the NPSFs are proposed. Instead of the conventional five-cell and nine-cell physical neighborhood layouts to test memory cells, a three-cell layout which is minimum size for NBLSFs detection is used. To consider faults by maximum coupling noise by neighborhood bit-lines, we added refresh operation after write operation in the test procedure(i.e., write \longrightarrow refresh \longrightarrow read). Also, we present properties of the algorithm, such as its capability to detect stuck-at faults, transition faults, conventional pattern sensitive faults, and neighborhood bit-line sensitive faults.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.560-567
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• 2013

본 논문에서는 일반적으로 사용되고 있는 개발 및 분석용 프로그램을 이용하여 시험요구서가 개발되지 않은 ASIC을 대상으로 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 시험요구서가 없는 경우, 회로의 동작을 파악하기 힘들어 어떤 칩에서 결함이 발생하였는지 발견하기 어렵다. 따라서 ASIC의 로직 데이터를 분석하여 결함 검출을 위한 시험요구서를 작성하고, 시험요구서에 따라 제작된 Dynamic Pattern 신호를 이용하여 게이트 레벨에서 입출력 핀 신호 제어를 통해 고장진단을 한다. 실험결과 제안된 기법을 비메모리 회로에 적용하여 우수한 결함 검출능력을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.11-17
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• 2007

패턴 분류에 많이 사용되는 기법 중의 하나인 메모리 기반 추론 알고리즘은 단순히 메모리에 저장된 학습패턴 또는 초월평면과 테스트 패턴간의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 분류하기 때문에 테스트 패턴을 분류하는 기준을 설명할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여, 메모리 기반 학습 기법인 RPA를 기반으로 학습패턴들에 내재된 규칙성을 표현하는 IF-THEN 형태의 규칙을 생성하는 점진적 학습 알고리즘을 제안하였다. 하지만, RPA에 의해 생성된 규칙은 주어진 학습패턴 집합에만 충실히 학습되어 overfitting 현상을 보이게 되며, 또한 패턴 공간의 과도한 분할로 인하여 필요 이상으로 많은 개수의 규칙이 생성된다. 따라서, 본 논문에서는 생성된 규칙으로부터 불필요한 조건을 제거함으로써 ovefitting 현상을 해결함과 동시에 생성되는 규칙의 개수를 줄일 수 있는 점진적 규칙 추출 알고리즘을 제안하였으며, UCI Machine Learning Repository의 벤치마크 데이터를 이용하여 제안한 알고리즘의 성능을 입증하였다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.41-49
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• 2016

The purpose of this study is to analyze the change and to compare to the difference of 'selective elements' and 'space-memory' focusing on the theory, 'selective attention' through the survey results. In this study, In this study, the lighting is considered a important factor in the change of 'selective elements'. this survey is to find the selective elements of participants and to measure the spatial sensitivity of respondents through 'self- test'. The analysis in this study is conducted by descriptive statistics, t-test and one way ANOVA by SPSS program 22. The results of this study are as following; Firstly, 'attention-element' could be classified with 4 types, 'shape', 'material', 'contrast' and 'combination'. 'shape' could divide into 'structure' and' furniture and object'. In case of 'material', it could section with 'pattern' and 'color'. Secondly, through the results of study, 'attention-element' is different each space during the day in detail. But we could know that 'shape' is the important element of the 'attention-elements' during the day through comparison of this result. That means users consider this as a important factor when they evaluate the space. Therefore, it is effective way designers to consider 'shape' as the first element when they want to conduct the special sensitivity of users in the space through planning. On the other hand, what selective elements of users are different by the lighting situation should be acknowledged by designers. And they should think the kinds of selective elements are more various when lighting turns on than turns off.. Thirdly, through the results such as the meaningful difference of space-memory of users according to the change of 'attention-elements', designers should judge about which kind of feeling of users to the space do you want lead in the design process. For the effective feedback between spaces and users to induce the same emotion of users, designers need to consider the unified design and the individual design both. Also, we will regard the differences in the users' emotion to the space according to the lighting situation when we design the space.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.666-676
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• 1992

본 논문에서는 RAM에서 발생하는 모든 PSF(Pattern Sensitive Fault)를 검사하기 위한알고리즘과 테스트회로를 제안하였다. 기존의 테스트회로와 사용된 알고리즘은 RAM셀들을 연속적으로 테스트하거나 메모리의 2차원적 구조를 사용하지 못했기 때문에 많은 테스트 시간이 소요되었다. 본 논문에서는 기존의 RAM회로에 테스트를 위한 부가적인 회로를 첨가하여 병렬적으로 RAM을 테스트 하는 방법을 제안하였다. 부가적으로 첨가된 회로로는 병렬 비교기와 오류 검출기, 그룹 선택회로 이고 병렬 테스팅 위해서 수정된 디코더를 사용하였다. 또한, 효과적인 테스트 패턴을 구하기 위해 Eulerian경로의 구성방법에 대해서도 연구를 수행하였다. 결과적으로, 본 논문에서 사용한 알고리즘을 사용하면 b x w=n의 매트릭스 형태로 표현되는 RAM을 테스트하는데 325*워드라인 수 만큼의 동작이 필요하게 된다. 구현한 각 회로에 대해서 회로 시뮬레이션을 수행한 후 10 bit*32 word Testable RAM을 설계하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.454-457
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• 2005

Mining frequent patterns in transaction databases, time-series databases, and many other kinds of databases has been studied popularly in data mining research. Most of the previous studies adopt an Apriori-like candidate set generation-and-test approach. However, candidate set generation is still costly, especially when there exist prolific patterns and/or long patterns. And calendar based on temporal association rules proposes the discovery of association rules along with their temporal patterns in terms of calendar schemas, but this approach is also adopt an Apriori-like candidate set generation. In this paper, we propose an efficient temporal frequent pattern mining using TFP-tree (Temporal Frequent Pattern tree). This approach has three advantages: (1) this method separates many partitions by according to maximum size domain and only scans the transaction once for reducing the I/O cost. (2) This method maintains all of transactions using FP-trees. (3) We only have the FP-trees of I-star pattern and other star pattern nodes only link them step by step for efficient mining and the saving memory. Our performance study shows that the TFP-tree is efficient and scalable for mining, and is about an order of magnitude faster than the Apriori algorithm and also faster than calendar based on temporal frequent pattern mining methods.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권4호
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• pp.71-79
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• 2000

기존의 March 알고리즘으로는 내장된 메모리의 CMOS ADOFs(Address Decoder Open Faults)를 점검할 수 없다. 번지 생성 순서 및 데이터 생성을 달리 할 수 있다는 자유도(DOF: Degree of Freedom)에 근거한 수정된 March 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 번지생성기로 완전 CA(Cellular Automata)를, 데이터 생성기로 Rl-LFSRs(Randomly Inversed LFSRs)을 사용하여 수정된 March 알고리즘을 개선하였다. 본 알고리즘은 기존의 March 알고리즘에서 점검할 수 있었던 SAF, ADF, CF, TF, 및 CMOS ADOF의 완점점검은 물론, NPSFs(Neighborhood Pattern Sensitive Faults)도 추가로 점검할 수 있으며, 알고리즘의 복잡도는 O(n)을 유지한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권3호
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• pp.199-207
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• 2008

FP-tree(Frequency Pattern Tree) 연관 규칙 탐사 알고리즘은 DB 스캔에 대한 부담을 획기적으로 절감시킴으로써 전체적인 성능을 향상시키고자 제안되었고, 따라서 다른 기법에 기반하는 알고리즘보다 성능이 매우 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나, FP-tree 알고리즘은 기본적으로 DB에 저장된 거래 내용 중 빈발 항목을 포함하는 모든 거래를 트리에 저장해야 하기 때문에 그만큼 많은 메모리를 필요로 한다. 이 논문에서는 범용 운영체제인 유닉스 시스템 환경에서 FP-tree 알고리즘을 구현하여 소요 메모리와 실행시간 등 두 가지 성능 관점에서 해시 트리 및 직접 해시 테이블을 사용하는 DHP(Direct Hashing and Pruning) 알고리즘과 비교한다. 그 결과로서 알려진 바와는 크게 다르게 시스템 메모리가 충분한 상황에서도 대형 편의점 수준의 규모에 적용 가능한 거래 건수 100K, 전체 항목 개수 $1K{\sim}7K$, 평균 거래 길이 $5{\sim}10$, 평균 빈발 항목 집합 크기 $2{\sim}12$인 데이타에 대해서 FP-tree 알고리즘이 DHP 알고리즘보다 열등한 경우가 존재함을 보인다.