Earticle

초록

영어

This study focuses on memory systems that are optimized to increase performance and energy efficiency in many embedded systems such as IoT, cloud computing, and edge computing, and proposes a performance improvement technique. The proposed technique improves memory system performance based on machine learning algorithms that are widely used in many applications. The machine learning technique can be used for various applications through supervised learning, and can be applied to a data classification task used in improving memory system performance. Data classification based on highly accurate machine learning techniques enables data to be appropriately arranged according to data usage patterns, thereby improving overall system performance.

한국어

이 연구는 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 그리고 에지 컴퓨팅 등 많은 임베디드 시스템에서 성능 및 에너지 효 율을 높이고자 최적화하는 메모리 시스템에 초점을 맞추어 그 성능 개선 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 최근 많 이 이용되고 있는 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 메모리 시스템 성능을 도모한다. 머신 러닝 기법은 학습을 통하여 다양한 응용에 사용될 수 있는데, 메모리 시스템 성능 개선에서 사용되는 데이터의 분류 태스크에 적용될 수 있다. 정확도 높은 머신 러닝 기법 기반 데이터 분류는 데이터의 사용 패턴에 따라 데이터를 적절하게 배치할 수 있게 하 여 전체 시스템 성능 개선을 도모할 수 있게 한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 컴퓨팅 시스템의 데이터 병목 현상
Ⅳ. 머신 러닝 기반 병목 해결 기법
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 조두산 [ Doosan Cho | 정회원, 교수, 순천대학교 전자공학과 ] 제1저자, 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700