To improve the performance of wide-issue superscalar processors, it is essential to increase the width of instruction fetch and the issue rate. Removal of control hazard has been put forward as a significant new source of instruction-level parallelism for superscalar processors and the conditional branch prediction is an important technique for improving processor performance. Branch mispredictions, however, waste a large number of cycles, inhibit out-of-order execution, and waste electric power on mis-speculated instructions. Hence, the branch predictor with higher accuracy is necessary for good processor performance. In global-history-based predictors like gshare and GAg, many mispredictions come from commit update of the branch history. Some works on this subject have discussed the need for speculative update of the history and recovery mechanisms for branch mispredictions. In this paper, we present a new mechanism for recovering the branch history after a misprediction. The proposed mechanism adds an age_counter to the original predictor and doubles the size of the branch history register. The age_counter counts the number of outstanding branches and uses it to recover the branch history register. Simulation results on the SimpleScalar 3.0/PISA tool set and the SPECINT95 benchmarks show that gshare and GAg with the proposed recovery mechanism improved the average prediction accuracy by 2.14% and 9.21%, respectively and the average IPC by 8.75% and 18.08%, respectively over the original predictor.
This paper addresses nonnegative independent component analysis (NICA), with the aim to realize the blind separation of nonnegative well-grounded independent source signals, which arises in many practical applications but is hardly ever explored. Recently, Bertrand and Moonen presented a multiplicative NICA (M-NICA) algorithm using multiplicative update and subspace projection. Based on the principle of the mutual correlation minimization, we propose another novel cost function to evaluate the diagonalization level of the correlation matrix, and apply the multiplicative exponentiated gradient (EG) descent update to it to maintain nonnegativity. An efficient approach referred to as the EG-NICA algorithm is derived and its validity is confirmed by numerous simulations conducted on different types of source signals. Results show that the separation performance of the proposed EG-NICA algorithm is superior to that of the previous M-NICA algorithm, with a better unmixing accuracy. In addition, its convergence speed is adjustable by an appropriate user-defined learning rate.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.145-149
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1993
This paper considers the adaptive predictive control problem of a system characterized by a multiplexed measurements and multirate sampling mechanism. Plant outputs are measured in various sampling rates through a multiplexed measurement system where a single common instrument is shared by several controllers. In general, output measurement sampling rate is assumed to be slower that input update rate. An adaptive predictive control algorithm is developed for systems with multiplexed measurements.
슈퍼스칼라 프로세서는 성능향상을 위해 명령어 반입폭과 이슈율을 증가시키고 있다. 데이터 종속성은 ILP(Instruction-Level Parallelism)를 향상시키는데 주요 장애요소가 되고 있으며, 최근 여러 논문에서 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과값을 예상하는 메커니즘이 연구되었다. 그러나 이러한 예측기들은 예상한 명령어의 실제 결과값으로 예상 테이블을 갱신하기 전에 그 명령어를 다시 예상할 때 부적절(stale)한 데이터를 사용함으로써 예상 실패율이 증가하여 프로세서의 성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 부적절 데이터 사용을 줄여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 제안된 하이브리드 결과값 예측기는 예상 테이블을 모험적으로 갱신할 수 있기 때문에 부적절 데이터로 인해 잘못 예상되는 명령어의 수를 효과적으로 감소시킨다. 16-이슈폭 슈퍼스칼라 프로세서에서 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 모험적 갱신을 사용함으로써 모험적 갱신을 사용하지 않은 경우의 평균 예상 정확도 59%에 비해 평균 예상 정확도가 72%에 비해 평균 예상 정확도가 72%로 크게 향상되었다.
경제가 성장함에 따라 자동차는 현대인의 생활에 많은 영향을 끼치고 있다. 차량항법장치는 운전자에게 목적지까지의 경로를 안내해 주기 때문에 많은 편의를 제공하고 있다. 그러나 개인의 차량 소유가 대중화됨에 따라 교통혼잡이 발생하지만 차량항법장치는 환경을 고려하지 않는 일방적인 경로를 계획한다. 기존의 차량항법장치는 시간대와 상관없이 출발지와 목적지만 같으면 항상 동일한 경로와 소요시간을 제공하는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 누적된 과거의 주행정보를 퍼지이론과 베이지안 갱신에 적용하여 교통상황을 예측하고 경로 계획에 반영하는 방법을 제안한다. 퍼지 이론을 통해 과거 주행정보의 출발 시간대와 속도율로 분류하고 베이지안 갱신을 사용하여 각 시간대에서 벌어질 교통상황을 확률로 계산한다. 전자지도에서 출발지와 목적지를 포함한 타원관심영역을 설정하고 Dijkstra와 $A^*$ 알고리즘을 융합하여 교통상황을 고려한 최적의 경로를 계획한다. 제안한 알고리즘의 성능과 정확성은 계획된 경로를 실제 주행함으로써 예측된 소요시간과 실제 주행시간을 비교하여 검증하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.68-74
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2019
Along with the deeper architecture in the deep learning approaches, the need for the data becomes very big. In the real problem, to get huge data in some disciplines is very costly. Therefore, learning on limited data in the recent years turns to be a very appealing area. Meta-learning offers a new perspective to learn a model with this limitation. A state-of-the-art model that is made using a meta-learning framework, Meta-SGD, is proposed with a key idea of learning a hyperparameter or a learning rate of the fast adaptation stage in the outer update. However, this learning rate usually is set to be very small. In consequence, the objective function of SGD will give a little improvement to our weight parameters. In other words, the prior is being a key value of getting a good adaptation. As a goal of meta-learning approaches, learning using a single gradient step in the inner update may lead to a bad performance. Especially if the prior that we use is far from the expected one, or it works in the opposite way that it is very effective to adapt the model. By this reason, we propose to add a weight term to decrease, or increase in some conditions, the effect of this prior. The experiment on few-shot learning shows that emphasizing or weakening the prior can give better performance than using its original value.
In order for a service robot to perform several tasks, basically autonomous navigation technique such as localization, mapping, and path planning is required. The localization (estimation robot's pose) is fundamental ability for service robot to navigate autonomously. In this paper, we propose a new system for point pattern matching based visual global localization using spot lightings in ceiling. The proposed algorithm us suitable for system that demands high accuracy and fast update rate such a guide robot in the exhibition. A single camera looking upward direction (called ceiling vision system) is mounted on the head of the mobile robot and image features such as lightings are detected and tracked through the image sequence. For detecting more spot lightings, we choose wide FOV lens, and inevitably there is serious image distortion. But by applying correction calculation only for the position of spot lightings not whole image pixels, we can decrease the processing time. And then using point pattern matching and least square estimation, finally we can get the precise position and orientation of the mobile robot. Experimental results demonstrate the accuracy and update rate of the proposed algorithm in real environments.
본 논문에서는 기존에 제시된 QoS 라우팅의 링크 상태 갱신 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있는 플로우 유지 시간을 기반으로 한 LSU 알고리즘을 제안하였다. 기존에 제시된 LSU 알고리즘은 네트워크 트래픽의 통계 정보를 기반으로 하여 LSU 메시지 전송 여부를 결정하는 반면, 제안하는 알고리즘은 플로우 유지 시간을 기반으로 하여 LSU 메시지의 개수를 감소시킬 수 있기 때문에 기존에 제안된 알고리즘에 모두 적용하여 사용할 수 있다. 제안하는 알고리즘은 짧은 시간 안에 반복적으로 발생되는 LSU 메시지의 개수를 감소시키기 위해 플로우의 유지 시간에 대한 통계적 정보를 사용하였다. 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존에 제시된 다양한 LSU 알고리즘을 구현하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용하였고 실제 네트워크와 유사한 MCI 네트워크상에서 라우팅 Blocking 확률과 링크 당 평균 LSU 메시지의 개수를 성능 평가 항목으로 하여 시뮬레이션을 수행하여 제시하는 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 협업 가상 환경이 보다 더 높은 현실감을 제공하도록 고해상도 tiled-display 에 기반을 둔 촉감 협업 시스템의 구조 및 구현 방법을 제안한다. 또한 이 시스템에서 QoE (quality of experience)의 수준을 높일 수 있는 기법을 제안한다. 촉각 기반 시스템과 고해상도 tiled-display를 위한 시스템은 각각 컴퓨터의 자원에 대한 요구조건이 있다. 촉각 시스템의 요구조건은 햅틱 디바이스의 햅틱 렌더링 반복 속도이다. 1kHz 이상의 렌더링 속도를 만족시키지 못하면 햅틱 장비는 불안정해지며 촉감 기반 협업을 방해한다. 그리고 tiled-display는 동영상을 디스플레이하기 위해서 일정 속도 이상으로 새로운 화면을 갱신 시켜야 한다. 일반적으로 햅틱 시스템과 tiled-display 시스템을 각각 사용하면 각각의 요구들을 만족시킬 수 있지만 두 시스템을 함께 사용하면 컴퓨터의 지원 부족에 의해 전체 시스템 성능이 저하되고 사용자의 QoE를 만족시키기 어려워진다. 따라서 본 논문에서는 QoE 를 높일 수 있는 구조로 tiled-display 기반 햅틱 협업 시스템을 구현하고 또한 상황에 따른 사용자의 감각적 우선순위를 파악하여 디스플레이 업데이트 주기와 햅틱 렌더링 주기를 선택적으로 조율함으로써 제한된 지원을 효율적으로 이용하고 시스템 전체의 QoE를 높일 수 있는 기법을 제안한다.
선박의 운항 상태를 재현하기 위한 시뮬레이터의 가시화 프로그램은 컴퓨터 그래픽 기법을 이용하여 사용자에게 실제로 선박을 운항하는 현실감을 제공하는 기능을 가져야 한다. 시뮬레이터를 위한 3차원 그래픽의 특성은 실제 상황을 실시간(real-time)으로 재현(15∼30Hz Update rates)해야 하는 기능이 요구되기 때문에 시점 변화에 빠른 그래픽 관련 계산 및 화면 표시에 필요한 시간 제약이 비교적 적은 CAD나 Animation용 3차원 그래픽 시스템과 달리, 시뮬레이션 대상 물체의 운동 상태를 정확히 표현하기 위한 빠른 3차원 그래픽 재현 기능이 매우 중요한 요소가 된다. 그러나 현실감 재현의 관점에서 광고 및 영화용 Animation시스템에서와 같은 Poto-Realistic한 현실감 재현 기능도 무시할 수 없는 요소이고, 현재 최신 컴퓨터 그래픽 기술의 발전과 고성능 그래픽 장비의 개발로 빠른 update rate의 현실감 있는 화면 재현이 가능해 지고 있고 이러한 기능의 요구가 점차 높아지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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