• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.19-45
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• 2008

본 연구는 인터넷쇼핑몰 비주얼 머천다이징의 주요차원을 고객이 쇼핑몰에 진입한 후 정보탐색과 대안평가를 거치는 등의 쇼핑과정을 토대로 AIDA모형 관점에서 점포, 제품, 촉진에 초점을 맞추었다. VMD의 주요차원(primary dimensions)으로는 점포디자인, 머천다이징, 그리고 머천다이징단서로 구분하였다. 선행연구 결과를 토대로 점포다자인의 하위차원으로는 차별성, 간결성, 위치확인성을, 머천다이즈의 하위차원으로는 제품구색, 명성, 정보성을, 그리고 머천다이징단서의 하위차원으로는 제품추천 및 링크를 설정하여 VMD태도와의 관계를 탐색적으로 조사하였다. 연구결과 이들 세 차원은 종속변수에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-74
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• 2015

최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.219-239
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• 2019

개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요해지면서 개인화 추천 시스템 관련 연구들이 끊임없이 이루어지고 있다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 학계 및 산업계에서 가장 많이 사용되고 있다. 다만 사용자들의 평점 혹은 사용 여부와 같은 정량적인 정보에 국한하여 추천이 이루어져 정확도가 떨어진다는 문제가 제기되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재까지 많은 연구에서 정량적 정보 외에 다른 정보들을 활용하여 추천 시스템의 성능을 개선하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 리뷰를 이용한 감성 분석이 대표적이지만, 기존의 연구에서는 감성 분석의 결과를 추천 시스템에 직접적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 리뷰에 나타난 감성을 수치화하여 평점에 반영하는 것을 목표로 한다. 즉, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 감성 수치화하여 정량적인 정보로 변환해 추천 시스템에 직접 반영할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서는 정성적인 정보인 사용자들의 리뷰를 정량화 시켜야 하므로, 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 감성 분석 기법을 통해 감성 수치를 산출하였다. 데이터는 영화 리뷰를 대상으로 하여 도메인 맞춤형 감성 사전을 구축하고, 이를 기반으로 리뷰의 감성점수를 산출한다. 본 논문에서 사용자 리뷰의 감성 수치를 반영한 협업 필터링이 평점만을 고려하는 전통적인 방식의 협업 필터링과 비교하여 우수한 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 이후 제안된 모델이 더 개선된 방식이라고 할 근거를 확보하기 위해 paired t-test 검증을 시도했고, 제안된 모델이 더 우수하다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 평점만으로 사용자의 감성을 판단한 기존의 선행연구들이 가지는 한계를 극복하고자 리뷰를 수치화하여 기존의 평점 시스템보다 사용자의 의견을 더 정교하게 추천 시스템에 반영시켜 정확도를 향상시켰다. 이를 기반으로 추가적으로 다양한 분석을 시행한다면 추천의 정확도가 더 높아질 것으로 기대된다.

• 보존과학연구
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• 통권25호
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• pp.119-132
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• 2004

Annals of the Joseon Dynasty is the authentic record of the historical facts and events taken place throughout the entire period of 472 years(25 generations, 1392~1863)described in a chronological order. The tremendous volume of the records contains the factual events taken place in almost all the fields of the Joseon Dynasty ranging from politics, economy to history of the dynasty. Not only because of its affluent contents but also with the precision of its records, it was designated as the National Treasure No. 151 in1973 by the Korean government and also registered as the Memory of the World by UNESCO in October 1997.This study is to report a exhaustive investigation results on the conservation state of annals of the Joseon Dynasty, especially Mt. Jeongjoksan edition, under the storage of the Kyujanggak in order to obtain the current condition, and thereby to estimate the any deterioration of the waxed volumes in the future. According to results of the investigation, we are going to verify damage causes of annals of the Joseon Dynasty, and to consider scientific conservation methods for the permanent preservation of invaluable cultural heritage. The major problem with the preservation of annals has arisen particularly from the deterioration of the waxed volumes of the Mt. Jeongjoksan edition. In order to provide for the counter measures for this problem, we have conducted twice investigations(first :1998~1999, second : 2003) to the internal and external conditions of waxed volumes(Annals of King Taejo~Annals of King Myeongjong).The result of the investigation has indicated that the paper quality of the some of the waxed volumes (Annals of King Taejong~Annals of King Sejong) is cracked and folded and the pages are imbedded to each other due to the hardened or congealed wax on the paper. Some of the pages are even getting moldy. And in order to detect as to whether“ there has been any deterioration progressed to the waxed books in the modern storage facility of the Kyujanggak equipped with constant temperature and humidity condition, the first investigation(1998~1999) and the second investigation(2003) have recorded the values of acidity, whiteness and moisture rate of the waxed paper, reporting an observation that there has been no difference on the measuring items. This indicates that no virtual deterioration has been progressed so far to the waxed volumes preserved in the Kyujanggak. Also, except for the causes of deterioration to the paper by insects and microorganisms, the major cause for the paper damage seems to the change of moisture of the paper caused from the alteration of the temperature and humidity of the storage environment. With this understanding in mind, we have conducted an environmental investigation on the three selected points of the storage in the aspects of the temperature, humidity, air current, $CO_2$,HCHO, and $SO_2$.It has been observed that the temperature stood at $16.9^{\circ}C~20.2^{\circ}C$ and the humidity was stable between 53%~56% during the period of the investigation. The concentration of the carbon monoxide and carbon dioxide of the storage were very similar to those in the air. These data lead to presume that there is no problem in the aspect of carbon oxidization. But the concentration of sulfur dioxide, hydrogen sulfide and formaldehyde of the storage were detected a little higher than those of standard. Therefore, we consider that it is necessary to ventilate the internal air of the store room by means of operating air purification devices.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권9호
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• pp.829-842
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• 2003

최근 화상 회의, 화상 전화, 모바일 환경에서의 화상 통신, 얼굴 인식을 이용한 보안 시스템 등의 상업화에 힘입어 비디오에서의 얼굴 검출 및 추적 기술은 눈부신 발전을 이룩하였다. 또한, 얼굴 요소 검출은 요소 그 자체뿐 아니라 정화한 얼굴 영역 검출을 위한 필수 단계로서 중요한 연구 주제가 되고 있다. 그러나 영상에 나타난 복잡한 배경과 카메라 조작 및 조명에 의한 색상 왜곡 그리고 다양한 조명 조건 둥은 얼굴 검출 및 추적, 요소 검출에 있어 여전히 큰 장애가 되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 실시간 화상 통신을 위한 새로운 얼굴 영역 검출 및 추적 알고리즘과 검출된 얼굴 영역에서 효과적으로 눈 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 얼굴 검출 알고리즘은 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 웨이블릿 변환된 세 종류의 부 영역을 이용하여 얼굴 형판을 생성하고 웨이블릿 변환된 입력 영상과의 유사도를 측정하여 얼굴을 검출한다. 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄일 수 있었으며 세 가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었다. 또한 효과적인 얼굴 추적 알고리즘을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하고 예측된 얼굴 위치를 중심으로 탐색 영역을 정해 형판 정합을 수행함으로써 얼굴 검출률을 높이면서 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 수직, 수평방향 투영을 이용한 합리적인 눈 검출 알고리즘은 어두운 조명이나 부정확한 얼굴 영역에서도 만족스러운 결과를 보여주었다.26$이었으며, 점차 감소, 다시 증가하여 담금 10일에는 $3.42{\sim}3.69$이었다. 시험구별로는 KKR이 가장 낮았다. 총산은 담금 1일에 $0.29{\sim}0.82%$였으며 담금 6일에 $1.75{\sim}2.53%$로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performance

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제52권7호
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• pp.824-831
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• 2009

목 적 : HIE의 치료법으로 줄기 세포가 대안으로 떠오르고 있다. mMSC가 성인 동물 모델에서의 뇌졸중 및 퇴행성 뇌질환에 유의한 기능 회복을 보인다는 보고가 많이 있으나 미성숙 동물 모델에서의 연구 보고는 거의 없는 상태이다. 이에 HIE가 유발된 미성숙뇌에 mMSC를 투여하여 기능 회복에 대한 효과를 평가하고자 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 생후 7일된 수컷 Sprague-Dawley 흰쥐를 sham 대조군, 뇌 손상 대조군, 고용량 mMSC 이식군 및 저용량 mMSC 이식군으로 나누었으며 저산소 허혈 뇌 손상 유도 2주 후에 mMSC를 병변부 국소 이식을 시행하였다. 세포 이식 2, 4, 6 및 8주째에 개방장 시험을 시행하여 운동 기능 회복 정도를 평가하였고, 이후 1주일 동안 Morris 수중 미로 시험을 3개 부문으로 시행하여 학습 및 기억력 회복 정도를 평가하였다. 결 과 : 개방장 시험 결과 네 군간에서 통계적으로 유의한 차이는 없었다(F=0.412, P=0.745). 공간 획득 검사에서 네 군간 평균 탈출 시간에 서로 차이가 있었고(F=380.319, P<0.01), 고용량 mMSC 이식군 및 sham 대조군은 뇌 손상 대조군에 비해 검사 2일째부터 5일째까지 각각 평균 탈출 시간이 감소하였으며(P<0.05), 시간이 갈수록 더 유의하게 차이를 보였다(F=16.034, P<0.01). 참조 기억 검사에서는 네 군간 차이는 없었으며 시각 검사에서는 다섯번째 시행 검사에서만 고용량 mMSC 이식군과 뇌 손상 대조군간에 통계적으로 유의한 차이가 있었다(P<0.05). 결 론 : 일부 검사에서만 고용량 mMSC 이식의 효과가 뚜렷하였고 그 외의 검사에는 통계적으로 유의한 결과는 보이지는 않았으나 산술적인 호전을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 향후 최적의 효과를 보이는 줄기 세포의 농도와 이식 시기를 결정하는 연구가 필요할 것으로 보이며 HIE에서 mMSC가 대안적인 치료 수단으로 이용될 수 있다고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권3호
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• pp.21-32
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• 2006

본 논문에서는 누설전력 소비뿐만 아니라 스위칭 전력 소비를 동시에 줄일 수 있는 새로운 저전력 SRAM 회로를 제안한다. 제안된 저전력 SRAM은 대기모드와 쓰기동작에서는 셀의 소스라인 전압을 $V_{SSH}$로 증가시키고 읽기동작에서만 소스라인 전압을 다시 $V_{SS}$가 되도록 동적으로 조절한다. SRAM 셀의 소스라인 전압을 동적으로 조절하면 reverse body-bias 효과, DIBL 효과, 음의 $V_{GS}$ 효과를 이용하여 셀 어레이의 누설전류를 1/100 까지 감소시킬 수 있다. 또한 누설전류를 억제하기 위해 사용된 소스라인 드라이버를 이용하여 SRAM의 쓰기동작에서 비트라인 전압의 스윙 폭을 $V_{DD}-to-V_{SSH}$로 감소시킴으로써 SRAM의 write power를 대폭 감소시킬 수 있고 쓰기동작 중에 있는 셀들의 누설 전류 소비도 동시에 줄일 수 있다. 이를 위해 새로운 write driver를 사용하여 low-swing 쓰기동작 시 성능 감소를 최소화하였다. 누설전력 소비 감소 기법과 스위칭 전력 소비 감소 기법을 동시에 사용함으로써 제안된 SRAM은 특히 미래의 큰 누설전류가 예상되는 70-nm 이하 급 초미세 공정에서 유용할 것으로 예측된다. 70-nm 공정 파라미터를 이용해서 시뮬레이션한 결과 누설전력 소비의 93%와 스위칭 전력 소비의 43%를 줄일 수 있을 것으로 보인다. 본 논문에서 제안된 저전력 SRAM의 유용성과 신뢰성을 검증하기 위해서 $0.35-{\mu}m$ CMOS 공정에서 32x128 bit SRAM이 제작 및 측정되었다. 측정 결과 기존의 SRAM에 비해 스위칭 전력이 30% 적게 소비됨을 확인하였고 사용된 메탈 차폐 레이어로 인해서 $V_{DD}-to-V_{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.