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2T DRAM 기반 Processing-In-Memory 시뮬레이션 프레임워크 개발 및 Refresh 방법에 따른 추론 정확도 평가
육찬기(Chan-gi Yook),심원보(Wonbo Shim) 대한전자공학회 2022 대한전자공학회 학술대회 Vol.2022 No.11
Processing-in-memory(PIM) technology has been expected as an effective memory technology for artificial intelligence(AI) computation with high data throughput. 2-transistor (2T0C) DRAM was proposed as one of the devices for PIM chip. To develop an optimized new device-based PIM considering the trade-off of several elements, a simulation framework for evaluating its performance is essential. In this paper, we propose 2T DRAM-based PIM simulation framework for evaluating inference accuracy, the software performance. We also compare and analyze inference accuracy according to different refresh method.
온도에 따른 Split-Gate NOR Flash Retention 특성과 On-current 분석
이승원(Seung-won Lee),육찬기(Chan-Gi Yook),심원보(Wonbo Shim) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.11
In light of the increasing emphasis on high density of embedded memory to achieve higher levels of system performance, one potential solution is to using split-gate NOR flash technology. However, as the degree of integration increases, the self-heating effect per unit area inside the memory device increases, which may deteriorate the retention characteristics. Therefore, it is essential to investigate how temperature affects these retention characteristics and to provide the data needed to establish an optimal environment for the utilization of split-gate NOR flash as embedded memory. This paper explains that as the temperature increases in programmed cells, the charge amount increases, and in erased cells, the charge amount decreases, while the on-current increases with rising temperature in both programmed and erased cells.
강범진(Beom-jin Kang),육찬기(Chan-gi Yook),이진영(Jin-yeong Lee),오혜빈(Hye-been Oh),이의진(Yeejin Lee) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.11
본 논문에서는 화장품의 효율적 구매를 위한 화장품 성분표를 분석하고 정보를 전달하는 기능의 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 화장품 성분표에 최적화시킨 OCR (Optical Character Recognition) 모델을 사용해 화장품 성분표를 촬영한 영상에서 인식한 문자 데이터를 추출한다. 이 문자 데이터를 통해 얻은 화장품 성분이 사용자 피부 유형에 적합한지 구축된 데이터베이스와의 비교를 통해 소비자에게 최종 전달된다. 200개의 화장품 성분표 영상을 사용해 제안하는 화장품 성분표 분석 모델의 성능을 평가한 결과 80.348%의 정확도를 보였다.