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.
Recently, it has been activated the software education or coding education for the improvement of the Computational Thinking (CT) ability at home and abroad. Also the CT has influence on courses of Computer Science in the college levels. It has been introduced and the number of cases of using it to general K12 education has increased. However, the research on the software education's influence on the CT was still lacking. So In this paper, we proposed this study has been conducted on how Scratch education in the elementary school level influenced the ability of the CT. And we proposed software education can improve the ability of CT. First, we provided the theoretical base of the software education and evaluation process through analysis of computational thinking ability. A core analysis content of the CT is broader than algorithmic thinking and can be achieved without using computer. It includes abstract, algorithmic, logical, and measurable thinking. Second, we made efforts to improve the characteristics of the software education with categorization. Finally, we have managed the software education using Picoboard with Scratch and flowchart within 15 weeks based on these theocratical research. An examination of the effectiveness was committed to understand, analyze, and develop strategies of problem solving. It is designed as a strategy of problem solving before and after the software lesson. The result of the software education has improved authentically in all areas without the need to design a strategy for problem solving.
같은 언어 변수에서 정의된 인접 언어 값을 다루기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 사용해서 인접 언어 값에 대한 개인의 주관성의 차이를 명확히 발견할 수 있다. 제안된 방법은 같은 언어 변수에서 정의된 인접 언어 값들 사이의 숨겨진 관계를 발견하기 위한 유용한 도구로 이용될 수 있다. 결과적으로 제안된 방법은 퍼지 전문가시스템, 퍼지 의사결정 트리, 퍼지 인지 지도등과 같은 퍼지 시스템 개발 분야에서 지식 획득의 정확성을 개선하기 위한 기초를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법을 다수의 전문가들 사이의 집단 언어 평가에 적용하였다.
In steel cable bridges, the use of magnetorheological (MR) dampers between butt cables is constantly increasing to dampen vibrations caused by rain and wind. The biggest problem in the actual applications of those devices is to launch a kind of appropriate algorithm that can effectively and efficiently suppress the perturbation of the tie through basic calculations and optimal solutions. This article discusses the optimal evolutionary design based on a linear and quadratic regulator (hereafter LQR) to lessen the perturbation of the bridges with cables. The control numerical algorithms are expected to effectively and efficiently decrease the possible risks of the structural response in amplification owing to the feedback force in the direction of the MR attenuator. In addition, these numerical algorithms approximate those optimal linear quadratic regulator control forces through the corresponding damping and stiffness, which significantly lessens the work of calculating the significant and optimal control forces. Therefore, it has been shown that it plays an important and significant role in the practical application design of semiactive MR control power systems. In the present proposed novel evolutionary parallel distributed compensator scheme, the vibrational control problem with a simulated demonstration is used to evaluate the numerical algorithmic performance and effectiveness. The results show that these semiactive MR control numerical algorithms which are present proposed in the present paper has better performance than the optimal and the passive control, which is almost reaching the levels of linear quadratic regulator controls with minimal feedback requirements.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3355-3372
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2022
Composing music is an inspired yet challenging task, in that the process involves many considerations such as assigning pitches, determining rhythm, and arranging accompaniment. Algorithmic composition aims to develop algorithms for music composition. Recently, algorithmic composition using artificial intelligence technologies received considerable attention. In particular, computational intelligence is widely used and achieves promising results in the creation of music. This paper attempts to provide a survey on the music generation based on the Monte Carlo (MC) algorithm. First, transform the MIDI music format files to digital data. Among these data, use the logistic fitting method to fit the time series, obtain the time distribution regular pattern. Except for time series, the converted data also includes duration, pitch, and velocity. Second, using MC simulation to deal with them summed up their distribution law respectively. The two main control parameters are the value of discrete sampling and standard deviation. Processing the above parameters and converting the data to MIDI file, then compared with the output generated by LSTM neural network, evaluate the music comprehensively.
This paper delves into the symbiotic integration of coding and mathematics education, aimed at cultivating computational thinking and enriching mathematical problem-solving proficiencies. We have identified a corpus of scholarly articles (n=38) disseminated within the preceding two decades, subsequently culling a portion thereof, ultimately engendering a contemplative analysis of the extant remnants. In a swiftly evolving society driven by the Fourth Industrial Revolution and the ascendancy of Artificial Intelligence (AI), understanding the synergy between these domains has become paramount. Mathematics education stands at the crossroads of this transformation, witnessing a profound influence of AI. This paper explores the evolving landscape of mathematical cognition propelled by AI, accentuating how AI empowers advanced analytical and problem-solving capabilities, particularly in the realm of big data-driven scenarios. Given this shifting paradigm, it becomes imperative to investigate and assess AI's impact on mathematics education, a pivotal endeavor in forging an education system aligned with the future. The symbiosis of AI and human cognition doesn't merely amplify AI-centric thinking but also fosters personalized cognitive processes by facilitating interaction with AI and encouraging critical contemplation of AI's algorithmic underpinnings. This necessitates a broader conception of educational tools, encompassing AI as a catalyst for mathematical cognition, transcending conventional linguistic and symbolic instruments.
본 논문에서는 각종 지능형 센서, control system 및 battery-powered system 응용과 같이 고해상도, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 시스템을 위한 14b 200KS/s $0.87mm^2$ 1.2mW 0.18um CMOS 알고리즈믹 A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 요구되는 해상도 및 속도 사양을 만족시키면서, 동시에 면적을 최소화하기 위해 입력단 샘플-앤-홀드 앰프를 전혀 사용하지 않는 알고리즈믹 구조를 채택하였으며, 전체 ADC의 전력소모를 최소화하기 위해 핵심 아날로그 회로 부분에는 향상된 스위치 기반의 바이어스 전력 최소화 기법을 제안하였고, multiplying D/A 변환기에는 클록 선택적인 샘플링 커패시터스위칭 기법을 적용하였다. 또한, 초저전력 온-칩 기준 전류 및 전압 발생기를 제안하여 전체 ADC의 전력소모를 최소화하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.18um 1P6M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.98LSB 및 15.72LSB 수준을 보인다. 또한, 200KS/s의 동작 속도에서 SNDR 및 SFDR이 각각 최대 54dB, 69dB이고, 전력 소모는 1.8V 전원 전압에서 1.2mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.87mm^2$이다
본 논문에서는 가속도 센서 및 자이로 센서 등과 같이 고해상도 및 작은 면적과 적은 전력 소모를 동시에 요구하는 센서 인터페이스 응용을 위한 12비트 1kS/s 65uA 0.35um CMOS 알고리즈믹 A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 재순환 기법을 이용한 알고리즈믹 구조를 사용하여 샘플링 속도, 해상도, 전력 소모 및 면적을 최적화하였으며, 일반적인 열린 루프 샘플링 기법을 적용한 버전1과 오프셋 및 플리커 잡음을 제거하여 동적 성능을 향상시키기 위해 닫힌 루프 샘플링 기법을 적용한 버전2로 각각 제작되었다. 또한 SHA와 MDAC 회로에는 스위치 기반의 전력 최소화 기법과 바이어스 공유 기법이 적용된 2단 증폭기를 사용하여 면적과 전력 소모를 최소화시켰다. 한편, 저전력, 소면적 구현을 위한 개선된 기준 전류 및 전압 발생기를 온-칩으로 집적하였으며, 시스템 응용에 파라 선택적으로 다른 크기의 기준 전압 값을 외부에서 인가할 수 있도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.35um 2P4M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 12비트 해상도에서 각각 최대 0.78LSB, 2.24LSB의 수준을 보이며, 동적 성능으로는 1kS/s의 동작 속도에서 버전1, 버전2 각각 최대 60dB, 63dB 수준의 SNDR과 70dB, 75dB 수준의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 버전1, 버전2 각각 $0.78mm^2,\;0.81mm^2$ 이며 전력 소모는 2.5V 전원 전압과 1kS/s의 동작 속도에서 각각 0.163mW, 0.176mw이다.
빅데이터에 근거하여 자동적인 의사결정을 내리는 알고리즘이 사회의 각종 영역에서 점차 널리 사용되고 있는 저변에는 알고리즘의 의사결정이 사회의 자원을 보다 효율적으로 분배하리라는 기대 뿐만 아니라 그 결정이 선입견, 편향, 자의적 판단 등이 개입될 수 있는 인간의 의사결정보다 더 공정한 결과를 낳으리라는 희망 또한 자리잡고 있다. 하지만 알고리즘 의사결정이 그 결정에 의해 영향 받는 이들을 공정하게 다루지 않는다는 주장이 여러 사례와 함께 거듭 제기되면서, 의사결정이 어떻게 절차화되었는지, 또한 특정한 의사결정을 공정하다고 판단하는 데에 어떤 요인이 고려되는지에 대한 근본적인 질문들이 새롭게 제기되고 있다. 본 논문은 사법, 치안, 국가 안보의 세 가지 알고리즘 활용 영역에서 차별의 문제가 제기되는 상황을 구체적으로 분석한 연구들을 검토함으로써, 인공지능 알고리즘이 과연 특정 집단의 인간을 차별하는지, 그리고 공정한 의사결정을 분별하는 기준은 무엇인지 살펴보고자 한다. 본격적인 검토에 앞서 데이터 마이닝 각 단계에서 의도적으로 그리고 비의도적으로 편향적인 결과가 산출될 수 있는 원인에는 무엇이 있는지를 살필 것이다. 결론에서는 이러한 이론적이고 실질적인 검토가 현대 한국 사회에 시사하는 바가 무엇인지 간추려 제시할 것이다.
This paper describes how the directivity pattern of the back-scattered sound pressure is distributed when a plane acoustic wave is incident on a righid spherical shell underwater. A coupled Finite Element-Boundary Element mehtod is developed as numerical technique. The result of the coupled FE-BE method is agreed with theoretical solution for algorithmic confirmation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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