최근 GPU 의 뛰어난 부동 소수점 연산 능력을 활용하여 그래픽 이외에 다양한 응용 프로그램들의 병렬화 및 성능최적화가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 GPU 의 성능을 극대화하기 위해서는 메모리 계층구조 및 shared memory 를 비롯한 on-chip 메모리의 사용을 최적화하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 shared memory 의 사용을 최적화하기 위한 기법들을 제안하고, 이를 패턴 매칭 응용 프로그램에 적용하여 효용성을 검증한다.
The objectives of this study are as follows. First, we try to find out if self-congruity between brand personality and self-image overall has significant influence on the attitude toward brand. Second, we figured out whether functional, experiential, and symbolic values have influence on the attitude toward brand. Third, we figured out if self-congruity between brand personality and self-image has significant influence on a functional, experiential, and symbolic values. Main results are as follows. Consumers tend to prefer certain brand of casual wears in accordance with their cognized brand-personality and self-image. Functional values of Bean-Pole, Hazzys, and Tommy's except Polo have positive influence on attitude toward brand. Experiential and symbolic values of all the four brands have positive influence on attitude toward brand. However, the influences of self-congruity between brand personality and self-image on individual brand varied.
Is entering in age that brand becomes consumer's goods purchase standard as income level is improved, dying injunction brand is trend that governing power in the world market is expanded as international economy does single market. Situation to develop Kyonggi Province area to universal tourist attraction area keeping in step with national large size event holding such as sun of Korean visit with opening a port of the In-chon International airport, the world ceramics Expo, World Cup was made up. Growth possibility is big to culture tourism resources and representative tourist resort of the Korea that use view of nature photon circle properly such as ceramics that target area possesses. Area development plan through growth possibility should be arranged to international ceramics production complex and distribution complex. Therefore, plan analyzing future district theme establishment and strength in priority via past and present of target area.
기록 관리는 기록을 선별하고 수집하여 보존하는 것에서 이를 이용하는 방향으로 발전하고 있지만 여전히 기록관의 존재를 인지하지 못하는 잠재적 이용자가 많다. 따라서 본 연구는 기록관과 이용자의 상호작용을 지원하는 기록정보서비스 챗봇을 개발하였으며, 구체적인 개발 절차와 방법을 살펴보고자 하였다. 이에 본 연구는 적용 대상으로 명지대학교 대학사료실을 선정하고 이용자 요구 및 질의 분석을 진행하였고 챗봇 개발을 위한 논리적 구조 설계를 제안하였다. 이어 IBM Watson Conversation과 카카오톡 메신저를 통해 챗봇을 구축한 뒤, 시험 실행(Pilot run) 과정을 통해 기록정보서비스 챗봇이 이용자와 상호작용하는 모습을 확인할 수 있었다. 또한 기록정보서비스 챗봇 개발 과정의 경험을 바탕으로 시사점을 제시했다.
With miniaturization of semiconductor, the manufacturing process become more complex, and undetected small changes in the state of the equipment have unexpectedly changed the process results. Fault detection classification (FDC) system that conducts more active data analysis is feasible to achieve more precise manufacturing process control with advanced machine learning method. However, applying machine learning, especially in supervised learning criteria, requires an arduous data labeling process for the construction of machine learning data. In this paper, we propose a semi-supervised learning to minimize the data labeling work for the data preprocessing. We employed equipment status variable identification (SVID) data and optical emission spectroscopy data (OES) in silicon etch with SF6/O2/Ar gas mixture, and the result shows as high as 95.2% of labeling accuracy with the suggested semi-supervised learning algorithm.
The employment prediction model proposed in this paper uses 16 independent variables, including self-introductions of M University students who applied for IPP and work-study internship, and 3 dependent variable data such as large companies, mid-sized companies, and unemployment. The employment prediction model for large companies was developed using Random Forest and Word2Vec with the result of F1_Weighted 82.4%. The employment prediction model for medium-sized companies and above was developed using Logistic Regression and Word2Vec with the result of F1_Weighted 73.24%. These two models can be actively used in predicting employment in large and medium-sized companies for M University students in the future.
최근 컴퓨터 시스템을 소프트웨어적으로 모델링하고 시뮬레이션 성능 평가를 할 수 있는 가상 플랫폼(virtual platform) 기술이 등장하고 있다. OVPsim은 오픈 API를 제공하여 쉽게 프로세서와 주변 장치를 모델링 할 수 있는 가상 플랫폼으로서 소프트웨어 시뮬레이터이지만 매우 빠르게 실행되는 장점을 갖고 있다. 본 논문에서는 OVPsim을 사용하여 간단한 모바일 컴퓨터를 모델링하는 예를 소개하고, 모델링한 컴퓨터 플랫폼에서 리눅스 운영체제를 부팅한 결과와 벤치마크 프로그램을 통해 성능 평가를 수행한 사례를 소개한다.
본 논문에서는 글로벌화가 진행됨에 따라 전 세계의 재난 경보시스템의 중요성을 인지하고, 현재 유행하고 있는 코로나 바이러스를 중점으로 알림 사이트를 개발하였다. 기존의 정보 제공 사이트들과 차별성을 두고자, 기존의 정보들을 분석하고 재분류하여 새로운 형태의 사이트의 형태를 가진다. 이를 위해 인공지능의 한 분야인 자연어처리를 활용하여 기존의 정보를 수집하고 가공하여, 보다 투명하고, 효율적이고, 가치 있는 정보를 게시한다. 정보의 정확성과 데이터 절감을 위하여 여러 조건을 통해 기존의 정보들을 재분류 작업 이후 WATSON NLU(Natural Language Understanding)를 통해 분석하여, 필요한 정보들을 각 대시보드에 게시한다. 각 대시보드는 NLU분석에서 얻을 수 있는 정보들을 기반으로 구성되어 있으며, 간결성과 가시성을 기반으로 정보를 확인할 수 있는 알림 사이트이다.
CNN의 중간 단계에서 추출되는 feature를 인코딩했을 때 결과 성능평가에 미치는 영향을 알아보는 실험을 수행하였다. 물체검출(Object detection)과 물체영역분할(Object segmentation)에 대하여 성능평가를 하였으며, 비교를 위해 원본 이미지와 256채널의 feature들을 한 장으로 합친 이미지 두 가지에 대해 인코딩하여 성능 평가를 실시하는 실험을 하여 결과를 도출했다. 실험 결과, 인코딩 시 압축 정도를 약하게 했을 경우 성능이 거의 떨어지지 않거나 심지어는 더 높은 경우도 있다. 하지만 256채널의 feature들에 대하여 인코딩을 하기 때문에 이미지의 용량과 해상도가 높아지는 단점이 있다.
최근 언택트 시대에 프리랜서 시장이 활성화되면서 재능거래 플랫폼이 빠르게 성장하고 있다. 이러한 재능거래 플랫폼은 판매 금액의 일정 부분을 중개 수수료로 책정하여 수익을 올리는데, 서버-클라이언트 모델 기반의 서비스를 제공하기 때문에 서버 운영비용이 발생하여 수수료가 높다는 단점이 있다. 본 논문은 분산저장파일시스템(IPFS)을 활용한 이더리움 플랫폼 기반 분산앱(dApp) 시스템에 대한 것으로, 거래 정보 같은 가벼운 데이터는 블록에 올리고 블록체인에 올릴 수 없는 대용량 데이터는 IPFS에 분산 저장 후 파일 주솟값인 CID 값을 블록체인에 올려 서버 및 데이터베이스 운영비용을 절감하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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