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플래시 메모리 파일 시스템의 지움정책 개선에 관한 연구
전승진(SeungJin Jeon),공기석(Ki-Sok Kong),황달연(DalYeon Hwang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅰ
최근 들어 임베디드 시스템이 많은 발전을 하고 있고, 공간적인 장점으로 인해서 임베디드 시스템에 플래시 메모리가 많이 사용되고 있다. 그러나 플래시 메모리는 일반 자기 저장 매체와는 다른 특성을 가지고 있어서 플래시 메모리에 알맞은 효율적인 파일 관리 시스템을 필요로 한다. 현재 임베디드 리눅스에서는 JFFS2파일 시스템을 많이 사용하고 있는데, 이 논문에서는 JFFS2의 wear-leveling 알고리즘을 개선한 빈도수를 이용한 지움정책을 제안하고, 시뮬레이션을 통해서 빈도수를 이용한 지움정책의 wear-leveling이 효과적인 성능을 나타냄을 보였다.
3차원 인체 스캔 데이터와 이중에너지엑스선흡수기(DXA)데이터를 이용한 XGBoost기반 비만 판단 방법론 제안
전승진(Seungjin Jeon),장지원(Jiwon Jang),김민지(Minji Kim),손민준(Minjoon Sohn),김수빈(Soobin Kim),염세경(Sekyoung Youm) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
건강에 대한 관심이 높아지면서, 정확하게 비만을 진단하고 이를 통해 관리하려는 노력이 확산되고 있다. 통상적으로 비만을 관리하기 위해 BMI 지수를 사용하지만 BMI지수는 다양한 형태의 비만을 판단하기에 부적합하다고 보고되고 있다. BMI의 한계점을 극복하기 위해 다양한 신체 치수와 비만의 관계를 찾는 연구들이 시도되고 있다. 이에 본 연구는 3차원 인체 스캐너와 DXA데이터를 동시에 수집하고 트리계열의 머신러닝 모델인 XGBoost을 기반으로 비만 판단 방법론을 제안한다. XGBoost를 통하여 비만 판단 분류 모델링을 진행하였으며, 이 때 블랙박스 설명 방법론중 하나인 SHAP와 Permutation Importance를 사용하여 비만을 판단하기 위한 중요 신체 치수가 무엇인지 탐색하고, 분류 모델의 성능을 향상 시켰다. 본 연구를 통해 기존의 비만 판단 지표였던 BMI나 단순히 한두개의 신체 치수를 활용하는 연구에서 벗어나 정확한 비만 판단 지표로 머신러닝 기반의 방법론이 사용될 수 있는 가능성을 탐색해 보았다.
고속선 자갈궤도 구간 레일연마를 통한 선로 품질개선 효과 분석
전일식(Jeon, Il-Sik),김명수(Kim, Myeong-Sug),조임구(Cho, Im-Koo),전승진(Jeon, Seung-Jin),박성백(Park, Seong-Bak) 한국철도학회 2014 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2014 No.10
고속철도 자갈도상궤도에서는 열차의 반복적인 충격 및 다짐작업 등으로 인한 도상자갈의 마모가 발생하게 되며 이는 도상지지력 저하로 인한 궤도틀림 발생의 주요원인이 된다. 또한 설빙 등으로 인한 레일표면결함은 열차충격으로 인한 뜬침목 발생 유발 등 궤도틀림을 가속화 시킴에 따라 주기적인 레일연마를 통해 레일단면을 최적화 시키고 있다. 본 연구에서는 경부고속철도 자갈도상궤도에서 마모된 도상자갈을 교환한 개소의 레일연마 작업 후 선로상태를 분석하였으며, 레일관리를 통한 유지보수 최적화 방안을 검토하였다. In ballasted track on HSL, the ballast wear due to tamping work, train shock and repetitive operation. It is a major cause of track irregularity occurred due to track bearing capacity decrease. Also, rail surface defects due to flying snow(ice) is accelerated track irregularity and floating sleepers to optimize the rail cross-section through the rail grinding periodic. In this study, to analyze the state of the track quality that rail grinding work after the point where ballast cleaning section on Gyeong-bu HSL, and we investigated the optimization plan of track maintenance through the management of the rail.
경량 CNN 가속기를 위한 Radix-2 Booth 기반 가변 정밀도 곱셈기
금덕현 ( Duck-hyun Guem ),전승진 ( Seung-jin Jeon ),최재영 ( Jae-young Choi ),김지혁 ( Ji-hyeok Kim ),김선희 ( Sunhee Kim ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
엣지 디바이스에서 딥러닝을 활용하기 위하여 CNN 경량화 연구들이 진행되고 있다. 경량 CNN 은 대부분 고정 소수점을 사용하며, 계층에 따라 정밀도는 달라진다. 본 논문에서는 경량 CNN 을 지원하기 위하여, 사용 계층에 따라 정밀도를 선택할 수 있는 가변 정밀도 곱셈기를 제안한다. 제안하는 가변 정밀도 곱셈기는 낮은 정밀도 곱셈기를 병합하는 구조로, 정밀도가 낮을 때는 병렬 처리를 통해 효율을 높인다. 제안하는 곱셈기를 Verilog HDL로 설계하고 ModelSim 에서 동작을 확인하였다. 설계된 곱셈기는 계층별로 정밀도가 다른 CNN 가속기에서 효율적으로 적용될 것으로 기대된다.