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DSP 프로세서용 인스트럭션 셋 시뮬레이터 자동생성기의 설계에 관한 연구
홍성민,박창수,황선영,Hong, Sung-Min,Park, Chang-Soo,Hwang, Sun-Young 한국통신학회 2007 韓國通信學會論文誌 Vol.32 No.9a
본 논문은 SMDL (Sogang Machine Description Language)을 이용한 DSP 프로세서용 인스트럭션 셋 시뮬레이터 자동 생성기 시스템의 설계에 관해 기술한다. SMDL은 DSP 어플리케이션에 최적화된 아키텍처를 포함한 임베디드 코어의 효율적 기술을 위한 머신 기술 언어로서, 구현된 인스트럭션 셋 시뮬레이터 자동 생성 시스템은 타겟 ASIP의 SMDL 기술을 입력으로 하여 인스트럭션들의 파이프라인 스테이지 별 행위 정보를 분석한 후 cycle-accurate 인스트럭션 셋 시뮬레이터를 C++ 파일로 자동 생성한다. 구현된 자동 생성 시스템의 검증을 위해 ARM9E-S, ADSP-TS20x와 TMS320C2x 아키텍처들을 SMDL로 기술하여 시뮬레이터들을 자동 생성하였으며, 생성된 시뮬레이터들을 이용하여 $4{\times}4$ 매트릭스 곱셈, 16비트 IIR 필터, 32비트 곱셈, 그리고 FFT에 연산에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 결과 생성된 시뮬레이터의 정확한 동작을 확인하였다. This paper describes the system which automatically generates instruction-set simulators cores using the SMDL. SMDL describes structure and instruction-set information of a target DSP machine. Analyzing behavioral information of each pipeline stage of all instructions on a target ASIPS, the proposed system automatically generates a cycle-accurate instruction set simulator in C++ for a target processor. The proposed system has been tested by generating instruction-set simulators for ARM9E-S, ADSP-TS20x, and TMS320C2x architectures. Experiments were performed by checking the functions of the $4{\times}4$ matrix multiplication, 16-bit IIR filter, 32-bit multiplication, and the FFT using the generated simulators. Experimental results show the functional accuracy of the generated simulators.
사용자인식 분석을 통한 캠퍼스 외부공간 개선방향 설정에 관한 사례연구 - 부산시 소재 대학을 중심으로 -
홍성민,Hong, Sung-Min 한국교육시설학회 2014 敎育施設 Vol.21 No.1
The purpose of this study is to suggest a basis for exterior space improving in university campus in terms of upgrading the quality of university education environment by analysing user's cognition and physical feature about campus exterior space. For this, this study was survey six major university students in Busan city about perception of campus exterior space, and analyzes the user's cognition by using natural-language vocabulary analysis for qualitative approach. Next, this study analyzes the physical feature of campus exterior space by investigating user's intensive using spaces and preferred, non-preferred spaces in their universities, then propose the improved direction of campus exterior space by comparing the analyzed data of user's cognition and physical feature. A SPSS20 program is used for the data analysis and the sample sizes are 171 college students.