목적 : 본 연구는 정상노화 과정에 따른 일화기억 저하 양상을 일화기억의 하위요소인 사물, 공간위치, 시간순서 기억을 중심으로 파악하고자 하였다. 연구방법 : 20대부터 80대 이상까지의 건강한 젊은 성인과 노인 77명이 본 연구에 참여하였으며, 일화기억을 평가하기 위한 컴퓨터 인지과제를 수행하였다. 인지과제는 사물, 공간위치, 시간순서 기억을 각각 평가하기 위한 세 가지 항목으로 구성되어 있었으며, 주변에서 흔하게 볼 수 있는 사진 10장을 이용하여 검사를 진행하였다. 사진 10장을 본 이후에 사진 속의 사물의 종류, 사물의 위치, 사진이 제시된 순서를 물어보는 과정을 통해 평가를 진행하였으며, 각 하위검사의 정답률을 연령대별로 분석하였다. 결과 : 연구 결과, 사물과 공간위치 기억은 정상노화에 큰 영향을 받지 않는 반면, 시간순서 기억은 정상노화 과정 속에서 큰 폭으로 저하되는 것을 알 수 있었다. 세부적으로 살펴보면 시간순서 기억은 40대 이상부터 20~30대에 비해 유의한 저하가 발생하는 것을 관찰할 수 있었고 80대 이후에는 사물 기억이 가장 높은 것으로 확인되었다. 즉 정상 노화 과정에 따라 시간순서 기억이 가장 먼저 감소되고 사물 기억이 가장 마지막에 저하되는 것을 확인하였다. 결론 : 본 연구는 정상노화 과정에 따른 일화기억의 하위요소별 저하 양상을 제시하였다. 사물 기억에 초점을 맞춘 기존의 신경심리학적 검사들을 통해 제한적으로 확인하였던 공간위치와 시간순서 기억의 저하 양상을 세부적으로 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 정상노화에 따른 일화기억의 저하에서 벗어난 일화기억의 손상을 선별하는데 도움이 될 것이며, 정상노인에게 시행되는 예방적인 인지 중재에 공간위치와 시간순서 기억의 훈련이 포함되어야 할 근거를 제시한다.
NS-2를 사용하는 시뮬레이션에서 동영상 서비스가 수행될 때 프레임이 수신되는 순서대로 동영상이 재생된다. 기존의 수신된 프레임 순서 기반 동영상 재생 방법에서는 수신기와 송신기의 프레임 순서들이 일치하지 않아서 수신버퍼는 송신 버퍼의 프레임들 사이의 패킷들이 규칙적인 크기를 유지하는 효과를 가지지 못하고 수신버퍼에서의 패킷 군집 또는 성김 현상이 일부 프레임의 순서들의 예상치 못한 뒤바뀜에 기인하는 불규칙한 패킷 크기에 의해서 발생할 수 있다. 수신버퍼의 프레임들에서 발생한 이러한 패킷 군집 또는 성김 현상은 버퍼 오버플로우와 언더플로우의 발생확률을 증가시키게 된다. 이러한 문제점을 방지하기 위하여 제안하는 프레임 수신 순서 재할당 방법에서는 송신버퍼의 프레임 순서와 동일하게 수신버퍼의 프레임 순서를 재배치하는 별도의 재생버퍼를 추가하여 수신한 프레임들이 수신버퍼에서 일정한 패킷 크기를 유지하게 하였다. NS-2와 JSVM을 이용한 시뮬레이션을 통하여 기존 방법과 제안된 방법에서의 버퍼 오버플로우와 언더플로우의 발생 횟수 그리고 최대 신호 대 잡음비 성능을 비교하였다. 그 결과, 제안방법이 기존 방법보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.
사람들이 어떠한 행동을 할 때는 특정 의도를 가지고 있기 때문에 상황에 맞는 적합한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자가 현재 하고 있는 행동에 대한 의도를 파악해야한다. 이를 위해 의도와 행동사이의 연관성을 이용하여 사용자의 의도에 따른 행동의 모델을 만든다. 일상생활에서 사람들이 하는 행동은 작은 단위 행동들의 연속(sequence)으로 이루어지므로, 사용자의 단위행동의 순서를 분석한다면 의도에 따른 행동 모델을 만들기가 용이해진다. 하지만, 이런 단위 행동 분석 방법의 문제점은 같은 의도를 가진 행동이 완벽하게 동일한 단위 행동의 순서로 일어나지는 않는다는 점이다. 시스템은 동일한 동작 순서로 일어나지 않는 행동들을 서로 다른 의도를 가진 행동으로 이해하게 된다. 따라서 이 문제점을 해결할 수 있는 사용자 의도 파악 기법이 필요하다. 본 논문에서는 과거의 사용자의 행동 정보를 기반으로 행동들의 유사성을 판별하였고, 그 결과를 이용하여 행동의 의도를 파악하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 과거 사용자가 한 행동들을 단위 시간 별로 나누어 단위 행동의 순서로 만들고, 이를 K-평균 군집화 방법(K-means)으로 군집들의 순서로 나타내었다. 이 변경된 사용자 행동 정보를 사용하여 은닉 마코프 모델을 학습 시키고, 이렇게 만들어진 은닉 마코프 모델은 현재 사용자가 행한 행동이 어떤 행동인지를 예측하여 사용자의 의도를 파악한다.
SOC 기술의 발전과 더불어 최근 여러 개의 프로세서를 단일 칩에 집적한 멀티코어 프로세서가 기존 슈퍼스칼라 프로세서 구조에 비하여 보다 에너지 효율적으로 성능을 증가시키는 방안으로 채택되고 있다. 이에 온 칩 프로세서간 캐시 일관성 유지 문제가 시스템의 안정성과 성능에 큰 영향을 미치는 요소로 부각되고 있다. 본 논문에서는 단 방향 링 연결구조의 노드 순서와 데이타 전달 순서를 이용하여 캐시 일관성 유지 요청의 순서를 결정하는 RING-DATA ORDER를 제안하여 기존 GREEDY-ORDER 방식의 단점인 재 요청을 최소화하고 RING-ORDER의 단점인 토큰 관리의 부담을 없애면서 두 방식의 장점을 모두 가지는 캐시 일관성 유지 기법을 제안한다. RING-DATA ORDER는 기존의 공용 버스에 집중되는 일관성 유지 요청을 단 방향 링을 이용하여 각 노드에 골고루 배분함으로써 유효 대역폭을 높이고 데이타 전송 순서에 기반하여 간단하게 처리 순서를 결정할 수 있으므로 멀티코어에 쉽게 적용 가능한 캐시 일관성 유지 기법이다.
유해성 적조생물인 C. polykrikoides에 대한 해역별 적조잠재력 평가를 위하여 유해성 적조가 자주 발생하는 남해안의 소리도 부근해역, 광양만, 남해도 주변해역, 거제만, 부산연안의 해수 및 해저퇴적물을 채집하여 배양실험을 실시하였다. 실험을 위한 기본배지는 f/2배지에서 배양조건은 온도 $20^{\circ}C$, 염분 34, 조도 2000Lux, 그리고 실험생물은 대수증식기의 C. polykrikoides를 $300cells/m{\ell}$접종하였다. 해역별 해수에 대한 적조생물 성장은 광양만에서 가장 높아 적조발생 잠재력이 가장 높았고, 다음은 부산 기장, 거제, 남해연안 순서로 성장이 높게 나타났으며, 질산성 질소 농도는 $0.35{\sim}24.74{\mu}M$ 범위로 적조생물의 성장과 같은 순서를 나타내었다. 한편 해저 퇴적물 용출액은 적조생물의 성장을 현저히 촉진시켰으며, 남해도 미조연안의 해저 퇴적물 용출액에서 적조발생 잠재력이 가장 높았고, 부산 형제도연안, 광양만, 거제만, 소리도연안의 해저퇴적물 순서로 적조생물의 성장을 촉진시키는 결과를 나타내었다. 그리고 적조생물의 성장은 인산염의 농도에 의해서 성장이 결정되었던 것으로 추정되며, 용출된 인산염의 농도 $1.59{\sim}10.39{\mu}M$ 범위로 남해 미조연안, 부산 형제도 연안, 광양만, 거제만, 소리도 연안 순서로 C. polykrikoides의 성장과 같은 순서로 나타났다.
대용량 스위칭 스루풋 요구를 만족시키면서 초고속 라인 속도를 처리해야하는 대용량. 초고속 ATM 스위칭 구조설계에는 다수경로 특성을 갖는 구조를 이용한다. 그러나 다수경로 특성을 갖는 스위칭 구조에서는 순서바뀜현상이 피할 수 없이 발생한다. 이 논문에서는 다수경로 스위칭 구조의 특성을 분석하여 순서 바뀜 가능성을 정량적으로 분석해볼 수 있는 분석모델을 제안한다. 그리고 이 모델을 이용하여 다수경로 스위치의 구조 파라메타들과 셀 순서바뀜현상과의 관계를 분석한다. 이 파라메타로는 다수경로의 수 (L), 입력 셀스트림의 특성, 스위치 크기(N), 및 트렁크를 구성하는 가상회선 수($V_{ch}$)등이며, 다수경로가 순서바뀜현상을 일으킬 때에 미치는 영향을 분석한다.
이 논문은 인과적 메시지 로깅 기법에서 결함 포용을 목적으로 안전 저장 장치(stable storage)에 저장되는 메시지 내용 로그와 메시지 순서 로그의 쓰레기 처리 기법을 제안한다. 기존의 인과적 메시지 로깅을 기반으로 한 메시지 로그 쓰레기 처리 기법은 메시지 순서 로그의 쓰레기만을 처리하였다. 메시지 내용 로그는 불필요한 복귀를 피하기 위해 유지해야 하며, 메시지내용 로그의 쓰레기 처리를 위해서는 부가적인 메시지를 필요로 하였다. 이 논문은 인과적 메시지 로깅 기법에서 메시지 내용 로그와 메시지 순서 로그가 쓰레기 처리되어지기 위해 필요한 조건을 새롭게 정의하며, 이 정의를 기반으로 한 메시지 내용 로그와 메시지 순서 로그의 쓰레기 처리 알고리즘을 제안한다. 제시된 조건을 기반으로 한 메시지 내용 로그와 메시지 순서 로그의 쓰레기 처리는 송수신 메시지에 부가된 MAG(Modified Antecednce Graph)를 이용하므로 쓰레기 처리를 위한 부가적인 메시지를 발생시키지 않는다. 하지만 제안된 기법은 일반 메시지가 송수신되기 전까지 쓰레기 처리가 지연되는 '지연 쓰레기 처리 현상(lazy garbage collection)'을 발생시킨다. 하지만 '지연 쓰레기 처리 현상'은 분산 시스템의 일관성을 위배하지 않으며, 쓰레기 처리를 위한 부가적인 메시지 교환을 필요로 하지 않는다.
데이터 마이닝 또는 기계학습을 위한 무감독 학습 알고리즘인 개념적 클러스터링을 이용하여 계층적 구조를 유도해낼 때 자료를 처리하는 순서에 따라 서로 다른 결과에 도달하는 양상을 보인다. 이 순서 바이어스 문제를 해결하는 방안으로 먼저 주어진 자료 세트에 분류를 시행하여 초기 분류를 형성한다. 이 분류를 통해 최종 분류의 가능한 클래스 수를 예측하고 이 정보에 기반하여 자료 분석과 중심 정렬을 통해 자료 처리 순서를 새로이 결정한다. 재배열된 자료 세트에 ITERATE 분류 과정을 적용해 새로운 분류를 생성한다. 본 논문에서는 이 과정을 반복하여 안정적이고 최적의 분류 점수를 갖도록 하는 알고리즘 REIT를 제안하였다. 이 알고리즘을 여러 자료 세트에 적용하고 순서 바이어스의 영향을 최소화하는지 여부를 실험을 통해 비교 분석하였다.
LSTM(Long Short-term Memory)은 이전 상태의 정보를 기억하여 현재 상태에 반영해 학습하는 순환신경망(Recurrent Neural Network) 모델이다. 악성코드에서 선형적 순서 정보는 각 시점에서 호출되는 함수로서 정의 가능하다. 본 논문에서는 LSTM 모델의 이전 상태를 기억하는 특성을 이용하며, 시간 순서에 따른 악성코드의 함수 호출 정보를 입력으로 사용한다. 그리고 실험으로서 우리가 제시한 방법이 악성코드 분류가 가능함을 보이고 순서 정보의 길이 변화에 따른 정확률을 측정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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