This study aims to develop a convergence optimized LOS(Length of Stay) management system that can provide efficient by predicting LOS on outpatient information for inducing the LOS to manage their own activities. web program has been implemented to comput in real-time predicting LOS by using the predicted LOS model of outpatient information. The predict model was derived management targets of long term predicted patient group and intensive care patient group. The optimized LOS(Length of Stay) management system was confirmed efficient for optimizing management of LOS that can provide by the long-term predicting alarm and over LOS alarm service for long term predicted patient group and intensive care patient group. Therefore the trial operating policy alternative on extension of predicted LOS is needed to utilized convergence optimizing system on LOS.
지구과학은 실생활과 직접적으로 관련되거나 학생들이 친숙하게 생각하는 많은 개념들을 포함하고 있으며 이런 특성은 과학캠프나 자연탐사 활동에서 지구과학과 관련한 탐구주제가 학생들의 큰 호응을 얻는 사실을 설명할 수 있다. 하지만 정규 수업에서 이루어지는 지구과학 실험 수업은 교과서에 제시된 자료해석 위주의 실험이 많아 학생들의 흥미를 반감시키는 경우가 많으며 자료 측정과정에서 과학자가 느낄 수 있는 중요하고 귀중한 경험을 놓칠수 있다. 그런데 인터넷에서는 해양과 대기, 천문, 지질 각 분야에서 지속적으로 갱신되는 실시간 관측 자료를 제공해 주는 곳이 많으며 이 실시간 자료들을 고등학교의 지구과학 실험에 이용할 수 있도록 학습 프로그램을 개발하면 기존의 자료해석 실험이 가지는 한계를 극복하고 학생들의 지구과학에 대한 호응도를 높일 수 있으며 보다 다양한 탐구 능력을 향상 시킬 수 있다. 이러한 학습 프로그램의 특징은 탐구 중심 혹은 문제 해결 학습을 강조하는 현재의 교육 목표를 잘 반영할 수 있다. 본 연구의 목적은 인터넷에서 제공되는 지구과학 관련 실시간 자료들을 활용할 수 있는 고등학교 지구과학 학습 프로그램을 개발하고 이를 지원할 수 있는 홈페이지를 구축한 후 실제로 수업에 적용하여 교육적 효과를 확인하는 것이다. 연구 결과 실시간 자료를 이용하는 고등학교 학생들을 위한 지구과학 학습 프로그램을 12개의 주제에 대해서 완성했다. 먼저 지구과학실험 시간에 적용할 수 있는 2차시 분량의 학습 프로그램 6주제를 개발했는데 개발 주제는 '지진이 일어나고 있는 곳은 어디인가?', '진앙으로 판의 경계를 결정하기', '진앙의 위치를 찾아라', '암영대를 찾아라', '태양의 자전 주기를 측정하기', '태양활동' 이다. 각 주제별로 수업소개, 학습목표, 과정, 학습자료(학생 활동지, 기타 자료, 수업 내용과 관련한 실시간 자료 제공 사이트 목록), 평가 자료를 만들었다. 학생들의 활동 내용은 <지진이 일어나고 있는 곳은 어디인가?>의 주제를 예로 들면 학생들이 실시간으로 전 세계의 지진활동을 모니터하는 사이트에 접속하여 최근에 지진이 어디에서 일어났는지 알아보고 지난 30일 동안에 일어났던 규모 4 이상의 지진 자료를 다운 받아 세계 지도에 점으로 표시한다. 이 때 학생들은 손으로 진앙의 위치를 지도에 그리는 대신 엑셀의 그래프 기능을 이용하여 지도에 진앙의 위치를 나타내게 한다. 또 개인 과제 연구에 적용할 수 있는 학습 프로그램을 5가지 개발하여 학생들이 특정한 주제에 대하여 탐구 과제를 수행할 수 있게 했는데 개발된 주제는 '태양 활동으로 오로라 예측하기', '국제 우주 정거장을 찾아내자', '한반도 부근의 해양 기상과 해수의 물리적 상호 관계', '일기도 분석을 통한 태풍의 진로 예측', '우리 나라 조석 예측' 이다. 마지막으로 사이버 학습을 통해서 수업 시간의 제약 없이 과제 형태로 처치 가능한 학습 프로그램 개발 했는데 그 주제는 '태풍이 저위도에서 북상하는 이유?'이다. 개발된 프로그램 중 2차시 학습 프로그램은 과학고 중학생 영재반에게, 개인 탐구 과제는 과학고 1학년 학생들에게, 사이버 수업 형태는 과학고 2학년 학생에게 적용시켰다. 실시간 자료 활용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실시간 자료들을 이용한 학습은 학생들의 학습 의욕과 탐구 능력을 향상시켰으며 컴퓨터 활용 능력과 외국어 자료 활용 능력을 향상 시키는데도 도움을 주었다.
The number of TV entertainment shows is increasing. Competition among programs in the entertainment market is intensifying since cable channels air many entertainment TV shows. There is now a need for research on program ratings and the number of episodes. This study presents predictive models for entertainment TV show ratings and number of episodes. We use various data mining techniques such as linear regression, logistic regression, LASSO, random forests, gradient boosting, and support vector machine. The analysis results show that the average program ratings before the first broadcast is affected by broadcasting company, average ratings of the previous season, starting year and number of articles. The average program ratings after the first broadcast is influenced by the rating of the first broadcast, broadcasting company and program type. We also found that the predicted average ratings, starting year, type and broadcasting company are important variables in predicting of the number of episodes.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.808-810
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2005
조건 분기예측실패는 많은 사이클을 낭비시키며, 비순서적 실행을 방해하고, 잘못 예측된 명령어들을 수행하게 되므로 전력을 낭비한다. gshare와 GAg같은 전역 히스토리를 기반으로 하는 예측기에서는 히스토리의 명령어 완료시간 갱신(commit update)에 의해 많은 분기예측실패가 발생한다. 이를 위해 히스토리를 모험적으로 갱신하고, 분기예측실패 시 히스토리를 복구시키는 메커니즘에 관한 연구들이 제시되었다. 본 논문에서는 기존 분기예측기에 age_Counter를 추가하여 미해결 분기명령어 수를 저장하며, 이를 분기예측실패 후 분기 히스토리 레지스터를 복구하는데 사용하는 간단한 복구 메커니즘을 제안한다. SimpleScalar 3.0/PISA 툴셋과 SPECINT95 벤치마크 프로그램에서 시뮬레이션 한 결과, 제안된 복구 메커니즘은 GAg와 gshare 예측기에서 예측정확도는 각각 $9.21\%$와 $2.14\%$가 개선되었고, IPC는 $18.08\%$와 $8.75\%$ 개선되었다.
향후 최대전력 부족예상으로 수요관리 대상기기 확대보급이 불가피할 것으로 예상되므로 주요 대상기기 중심으로 수요관리 프로그램의 본격적인 시행에 앞서 그동안 외국의 자료나 메이커들의 공급사양에만 의존한 채 예측되어 오던 수요관리 효과를 현장실측을 통해 보다 정밀하게 분석한다.
슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과 값을 예상하는 메커니즘을 제안하였다. 이러한 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 혼합해서 사용하는 하이브리드 방법은 각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 그러한 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨으 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상이 자주 틀리는 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상시 발생하는 misprediction 페널티를 낮추고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.22-24
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2001
슈퍼스칼라 프로세서에서는 분기 명령의 결과 지연으로 명령의 공급이 중단되는 것을 방지하고 지속적인 파이프라인 처리를 위해서 분기의 결과를 미리 예측하여 명령을 폐치하고 있다. 본 논문에서는 심플스칼라 툴 셋을 사용하여 슈퍼스칼라 프로세서에서 사용되는 대표적인 동적 분기예측 방법 시뮬레이션 환경을 구축한다. 동적 분기예측 방법으로 분기 타겟버퍼(Branch Target Buffer, BTB) 상에서 분기명령의 자기 히스토리에 근거한 BTB 방식과 이전 분기명령의 히스토리와의 상관관계를 고려한 Gshare 분기예측기를 적용 구현한다. 심플스칼라 시뮬레이터에 SPEC95 벤치마크 프로그램을 실행시켜 디자인 파라미터 변화에 따른 분기 예측기의 예측정확도를 실험한다. 또한 BTB와 Gshare 분기예측기를 VHDL로 구현하고 Synopsys 툴을 이용하여 시뮬레이션 및 합성 과정을 거쳐 게이트 크기와 파워 소모량을 측정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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