http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
문상국,Moon Sangook 한국정보통신학회 2005 한국정보통신학회논문지 Vol.9 No.2
기존의 블루투스 버전 1.0에서의 주파수 호핑방식은 하나의 피코넷에서 특정한 주파수를 사용하여, 디바이스의 클럭과 주소의 특정한 영역의 정보를 참조하여 결정되는 알고리즘을 가지고 있었다. 기본적인 호핑 패턴은 ISM 밴드의 79개의 주파수를 pseudo-random 방식으로 나열하는 것이었다. 이때 발생하는 문제점은 주위에 같은 호핑 주파수를 사용하는 다른 무선 디바이스가 있는 경우 하나의 주주파수 호핑(adaptive frequency hopping) 방식은 이러한 문제점을 해결하여 두 가지 이상의 무선 디바이스가 공존하여 채널을 사용할 수 있도록 한다. 제안된 방식은 HDL로 구현되어 자동합성되었으며, 자동 레이아웃 되어 검증되었다. 제안된 방식은 구현의 주체가 될 블루투스 디바이스 주파수인 24MHz에서 정상적으로 동작하였다. In Bluetooth version 1.0, the frequency hopping algorithm was such that there was one piconet, using a specific frequency, resolving the frequency depending on the part of the digits of the device clock and the Bluetooth address. Basic pattern was a kind of a round-robin using 79 frequencies in the ISM band. At this point, a problem occurs if there were more than two devices using the same frequency within specific range. In this paper, we proposed a software-based adaptive frequency hopping method so that more than two wireless devices can stay connected without frequency crash. Suggested method was implemented with HDL(Hardware Description Language) and automatically synthesized and laid out. Implemented adaptive frequency hopping circuit operated well in 24MHz correctly.
로우엔드 클러스터 센서 네트워크에서 위치 측정을 위한 지지 벡터 머신
문상국,Moon, Sangook 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.12
최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 라즈베리파이는 작고 기능이 많아 센서 노드로 사용 시 인터넷 프로토콜을 사용하는 하둡 네트워크 클러스터 구성이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 실험에서 우리는 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다. 라즈베리파이의 컴퓨팅 파워와 메모리 용량은 부족했지만, 센서 클러스터의 노드 멤버의 역할을 충분히 수행하였고, 지지벡터머신 기계학습을 사용하여 센서 노드의 위치측정을 성공적으로 수행하였다. Localization of a sensor network node using machine learning has been recently studied. It is easy for Support vector machines algorithm to implement in high level language enabling parallelism. Raspberrypi is a linux system which can be used as a sensor node. Pi can be used to construct IP based Hadoop clusters. In this paper, we realized Support vector machine using python language and built a sensor network cluster with 5 Pi's. We also established a Hadoop software framework to employ MapReduce mechanism. In our experiment, we implemented the test sensor network with a variety of parameters and examined based on proficiency, resource evaluation, and processing time. The experimentation showed that with more execution power and memory volume, Pi could be appropriate for a member node of the cluster, accomplishing precise classification for sensor localization using machine learning.
문상국(Sangook Moon) 한국정보기술학회 2006 Proceedings of KIIT Conference Vol.2006 No.-
마이크로프로세서 제조업체의 대명사로 불리는 인텔이 비메모리 시장을 거의 독점하고 있는 가운데, IBM, Sony, Toshiba 이 세 개의 기업이 도전적으로 힘을 합하여 차세대 엔터태인먼트 프로세서라고 불리는 멀티코어 기반의 Cell 프로세서를 개발하였다. Cell 프로세서는 기존의 Power 라는 아키텍쳐를 기반으로 하는 코어 PPE (Power Processor Element)를 중심으로 8개의 데이터 처리용 코어 SPE(Synergistic Processor Element)를 포함하고 있으며, SIMD(Single Input Multiple Data) 데이터 처리 방식을 지원하여 데이터 처리량이 많은 멀티미디어나 게임 어플리케이션을 처리하는 데 최적화되도록 설계된 프로세서로서, 기본적으로는 Power 마이크로프로세서 아키텍쳐 및 구조에 대한 혁신적인 확장 기능을 포함하고 있다. 본 논문에서는 현존하는 프로세서 중 가장 성능이 우수하다고 평가받는 Cell 마이크로프로세서의 설계 개념과 그 구조에 대하여 분석한다. While Intel has been increasing its exclusive possession in the system IC semiconductor market, IBM, Sony. and Toshiba founded an alliance to develop the next entertainment multi-core processor, which is named CELL. Cell is designed upon the Power architecture and includes 8 SPE (Synergistic Processor Element) cores for data handling, and supports SIMD architecture for optimal execution of multimedia, or game applications. Also. it includes expanded Power microarchitecture. In this paper, we analyzed and researched the Cell microprocessor, which is evaluated as the most powerful processor in this era.
블루투스 임베디드 시스템의 직접 메모리 액세스 (DMA) 모듈 구현
문상국(Sangook Moon) 한국정보기술학회 2009 Proceedings of KIIT Conference Vol.2009 No.-
본 연구에서는 임베디드 시스템, 특히 블루투스 베이스밴드에 적용 가능한 직접 메모리 액세스 (direct memory, access; DMA) 모듈을 설계하고 구현하였다. 제안하는 구조는 AMBA 버스구조의 APB 저전력 버스에 호환되도록 설계하였다. DMA 모듈은 블루투스와 같은 임베디드 시스템에서 CPU를 통하지 않고 베이스밴드와 메모리 간의 직접 통신 채널을 할당하여 효율적인 메모리 활용을 하기 위한 것이다. 설계한 DMA 모듈은 자동합성하여 P&R을 수행하였다. 결과물은 Altera FPGA로 구현하였으며 목표 블루투스 시스템의 동작 주파수인 25MHz에서 정상 동작 하였다. In this contribution, we designed a DMA (direct memery access) module suitable for embedded systems, especially with Bluetooth baseband. Proposed architecture is compatible for the APB bus in the AMBA bus architecture. DMA module is designed in pursuit of efficient memory utilization through direct data communication channel between the Baseband and the memory without the grant of CPU. The designed DMA module was automatically synthesized, placed, and routed. Implementation was performed through the Altera FPGA and well operated at 25MHz clock frequency which is the target frequency of the Bluetooth Embedded system under development.