Jeongsu Park

Recent advances in deep neural networks (DNNs) and machine learning algorithms have induced the demand for services based on machine learning algorithms that require a large number of computations, and specialized hardware ranging from accelerators for data centers to on-device computing systems have been introduced. Low-precision math such as 8-bit integers have been used in neural networks for energy-efficient neural network inference, but training with low-precision numbers without performanc

An amorphous, a partially amorphous and a lattice-strained crystalline La0.7Ca0.3MnO3 (LCM) film were prepared on LaAlO3 (001) substrates by using rf-magnetron sputtering to investigate the effect of structural disorder on the magnetic properties of the films. The matrix of the amorphous film exhibits a Pauli paramagnetism with a small ferromagnetic (FM) contribution. The magnetization characteristics of the partially amorphous film comprise two kinds of contributions: a FM contribution arisin

(La0:7Sr0:3)0:5(Pr0:65Ca0:35)0:5MnO3 ¯lms with dierent structural orders were prepared on LaAlO3 (001) substrates by \co-deposition" using the laser-ablation technique in order to investi-gate the eect of structural disorder on the magnetic properties. The ¯lm deposited at 300 ±C was found to be a paramagnet with a narrow peak (¢T ' 10 K) at TG ' 45 K, which can be interpreted as a paramagnetic ! superparamagnetic transition. A short-term annealing at 750 ±C induced a high-textur

본 연구는 서울시 지하철 이용자들의 서비스 특성을 잘 반영할 수 있는 평가 항목 및 측정지표들을 검토하여 종합화한 후 지하철 2, 7호선 이용자들에 대한 서비스 질 평가 모형을 개발하였으며, 개발되어진 모형을 토대로 지하철 서비스 만족도에 영향을 줄 수 있는 중요변수 및 영향력을 도출하였다. 그에 대한 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 2호선의 서비스 만족도에 대한 영향관계는 접근성(0.37), 쾌적성(0.30), 정시성(0.28), 안전성(0.20), 편리성(0.18), 친절성(0.12), 정보성(0.11)의 순으로 나타나 접근성이 이용자 만족도에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 7호선의 서비스 만족도에 대한 영향관계는 친절성(0.45), 편리성(0.37), 정시성(0.30), 쾌적성(0.26), 접근성(0.22), 안전성(0.21), 정보성(0.17)의 순으로 나타나 친절성이 이용자 만족도에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 연구결과에서 알수 있듯이

현재의 수도권 도시철도는 완행으로만 운행되기 때문에 통행시간측면에서 질 낮은 서비스를 제공하고 있어 시간가치가 증대한 현대 사회인들의 욕구를 충족시켜 주지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 해외 사례 및 기존의 연구를 검토하여 현실에 적용 가능한 급행전철 도입방안을 찾아내고, 기존 노선 및 신설노선에 급행전철 도입방안을 제시함으로써 수도권 도시철도의 기능회복 및 효율적인 광역교통망으로서의 역할을 수행할 수 있도록 하고자 하였다. 사례연구는 안산선만을 고려 하였을 경우와 안산선과 수인선을 모두 고려하였을 경우를 대상으로 하였으며, Branch & Bound(분기한정법) 알고리즘을 활용하여 열차의 지체를 최소화 하는 스케쥴을 작성 하였다. 열차의 운행계획은 배차시격 3분~10분에 배차패턴(완행:급행) 1:1~3:1로 기존에 설치된 대피선 및 확보된 부지를 고려하여 운행대안을 작성하였다. 안산선만을 대상으로 한 경우 대안들의 평균 결과값을 비교하였어도 표정속도 3.2km/h(7.3%)가

Transformer-based large language models (LLMs) excel in text generation but face challenges like memory bandwidth bottlenecks and large key-value (KV) cache sizes as context lengths grow, impacting low-latency performance. Existing accelerators adopt parallelism, model compression, and sparsity exploitation but often fail to fully utilize token-specific sparsity, limiting their effectiveness for long context lengths. CLAT addresses these issues with a low-overhead clustering algorithm that ident

본 논문은 개인 맞춤형 화장품 제조산업을 주력으로 하고 있는 도입기업에 제조데이터를 기반으로 설치된 스마트팩토리를 신규 구축하였다. 기존 CGMP(Cosmetics Good Manufacturing Practices)기반 아날로그로 관리하던 서류및 데이터들을 데이터답게 사용할 수 있도록 수집, 관리 및 분석하는 시스템을 구축한 사례를 기반으로 작성하였다. 이를위해 인공지능 스마트팩토리 플랫폼인 LINK5 MOS(Management Operation System)와 POP(Point Of Production) 시스템 도입, PLC(Programmable Logic Controller) 데이터 수집, 바코드 리딩 시스템 등을 대거 적용하여 생산 현장에 모든 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 시스템을 구축하고, 모니터링 시스템 및 현황판 도입 등으로데이터 확인 및 조회할 수 있는 시스템을 구축한 사례를 기반으로 작성하였다. 또한 이번 프로젝트를 기반으로 하여신규 비지니스 클러스터 공간

Speech enhancement (SE) plays a key role in many audio-related applications by removing noise and enhancing the quality of human voice. Recent deep learning-based approaches provide high-quality SE, but real-time processing of those algorithms is challenging in resource-constrained devices due to high computational complexity. In this article, we present an energy-efficient real-time SE processor aimed at hearing aids. To implement high-quality SE with a very limited power budget, various algori

본 연구에서는 스크린도어 설치에 따른 경제성분석을 목적으로 하였다. 스크린도어 설치에 따른 승강장의 쾌적성, 안정성, 소음, 대기오염에 대한 문헌연구를 토대로 정성적 편익항목에 대한 정량화 방안을 모색하였는데 우선 지하철 이용자에 대한 설문조사를 통하여 이용자의 추가지불의사금액을 산출하였다. 기관사의 스트레스에 대한 정도를 코티솔분비량에 착안하여 기관사 임금에 적용함으로써 스크린도어 설치를 통하여 지하철 기관사가 느끼는 심적 안정감을 정량화 하였으며 이를 토대로 스크린도어 설치에 따른 경제성분석을 위한 비용 및 편익항목을 정립하고 지하철 역사특성을 고려하여 3가지 시나리오를 설정하여 경제성분석을 실시하였다. 분석결과 2호선 전체 역사에 대하여 밀폐형 스크린도어로 설치한 시나리오 1이 경제성이 가장 높은 것으로 나타났으며, 이는 타 시나리오에 비하여 소음, 대기오염의 편익이 크게 나타난 결과로 판단할 수 있다.

Composites of (La_(0.7)Ca_(0.3)MnO_3)_(1−x)/(Y_1Ba_2Cu_3O_7)_x [(LCMO)>)_(1−x)(YBCO)_x], where x is themole fraction, were prepared by using the conventional solid-state reaction to understand the effects of YBCO addition on the magnetoresistance (MR) of the composite. (LCMO)>)_(1−x)(YBCO)_x is identified as a two-phase composite of ferromagnetic manganite and a high-T_C superconductor by X-ray diffraction and scanning electron microscopy. The temperature dependence of the resistivity shows that

수도권 지하철의 경우 역사의 규모, 역간 거리가 짧으며, 수요가 첨두시에 집중되는 경우는 선구 시격(Line Headway)보다는 역사 시격(Station Headway)이 선로 용량(Line Capacity)산 정시에 적용 되는 시격이다. 역사 시격을 결정하는 요소들은 기계의 고정 값과 정차 시간이 있다. 다른 요소들은 이미 정해지거나 고정적인 값들이지만 수요에 따라 변화하는 정차 시간은 역사 시격에 가장 큰 영향을 준다. 본 연구에서는 역사 시격에 영향을 주는 요소들을 분석 후 수요에 따라 변화하는 정차 시간 예측 모형 식을 도출하였다.

This paper presents an energy-efficient FP4/FP8 hybrid-precision training processor. Through hardware-software co-optimization, the design efficiently implements all general matrix multiply (GEMM) operations required for training using only shift-add multiply-accumulate (MAC) units. The reconfigurable processing element (PE) array further improves efficiency by significantly reducing on-chip memory access. The on-chip convolution decomposition technique supports a wide range of kernels using sim

본 연구는 지하철의 표정속도 향상을 통해 승객의 총통행시간을 절감시키고자 수행하였다. 본 연구가 갖는 기존연구와 차별성은 열차의 신호시스템측면을 고려하여 승객의 통행시간변화를 분석했기 때문에 기존의 운영계획측면에서 임의로 운전시격을 변화시켜 분석한 열차의 승객통행시간 절감효과보다 신뢰성과 현실성을 높일 수 있다. 본 연구의 주요내용은 열차운행의 신호시스템측면에서 기존의 고정폐색방식보다 우수한 이동폐색방식을 적용하여 사례노선의 최소운전시격을 산정(시뮬레이션)한 후, 이를 단독 또는 Skip-stop방식과 혼용하여 승객통행시간 절감효과를 분석·제시하였다. 본 연구의 분석결과, 이동폐색방식은 고정폐색방식보다 총통행시간과 표정속도에서 각각 24.4%, 32.3% 향상 효과가 나타났으며, 이를 Skip-stop방식 중 격역정차방식과 혼용하여 적용할 경우, 총통행시간은38.1~52.5%, 표정속도는 최대 58.1%까지 향상되는 시너지 효과가 나타났다.

The high computational demands of large language models (LLMs) are limited by the lack of GPU hardware support for heterogeneous quantization, which mixes integers and floating points. To address this limitation, we propose an LLM processing element (PE), RGHT-Q, which features reconfigurable general-matrix multiplication (GEMM) operations for both heterogeneous and homogeneous tensor quantization. The RGHT-Q introduces a novel design that leverages butterfly routing and multi-precision multipli