• Title/Summary/Keyword: 적중

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A Research of PSO-based Buffer Management for Improving Hit Ratio of SSD (SSD 적중률 향상을 위한 PSO 기반 버퍼 관리 기법 연구)

  • Chung, Sung-Min;Song, Jun-Seok;Song, Byung-Hoo;Youn, Hee-Yong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2016.01a
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    • pp.11-12
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    • 2016
  • 플래시 메모리의 수요가 증가하면서, 플래시 메모리를 기반으로 한 SSD는 빠른 I/O 속도를 보이며 충격에 강하고, 저전력과 비휘발성인 특징을 가지고 있다. 하지만 플레시 메모리는 지우기와 쓰기 성능이 읽기 작업에 비해 현저히 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 버퍼에서 각 논리 페이지가 hot 또는 cold 인지를 정확히 예측할 수 있는 PSO 기반의 버퍼 관리 모델을 제안한다. 이러한 모델을 통하여 기존 모델에서의 기법보다 읽기 및 쓰기 적중 횟수와 적중률이 향상되는 것을 증명하였다.

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Reconsidering Performance Measurement when Non-Volatile RAM is used in the Buffer Cache (차세대 비휘발성 메모리가 추가된 버퍼캐쉬에서 성능 측정 방법의 재조명)

  • Lee Kyuhyung;Choi Jongmoo;Lee Donghee;Noh SamH.
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07a
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    • pp.793-795
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    • 2005
  • 영속적인 데이터 저장이 가능한 차세대 비휘발성 메모리를 휘발성 메모리와 혼용하여 버퍼캐처로 사용하면, 안정성과 성능향상의 효과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 기존의 연구에서 제시한 캐처관리 정책을 시뮬레이터를 이용하여 실험하고 실험 결과를 분석하여 비휘발성 메모리가 추가된 캐처의 새로운 특성을 밝혀냈다. 비휘발성 메모리가 캐쉬에 포함되면 읽기 쓰기의 요청의 종류, 미스(miss)되었을 경우 캐쉬될 블록의 더티(dirty)여부, 읽기 요청이 적중(hit)되었을 때, 적중된 블록의 메모리 종류에 따라 각각의 요청을 처리하기 위한 디스크 접근횟수가 달라지는 특성을 나타낸다. 이 특성 때문에 비휘발성 메모리가 추가된 버퍼캐처는 적중률(hit rate) 보다는 디스크 접근횟수를 측정하는 것이 정확한 성능측정을 가능하게 한다.

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The low-power cache design for embedded systems (내장형 시스템을 위한 저전력 캐시 설계)

  • Jung, Hoi-Tae;Suh, Hyo-Joong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.532-535
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    • 2008
  • 내장형 시스템에서 캐시 메모리는 시스템의 성능과 전력 소모에 매우 큰 비중을 차지한다. 일반적인 내장형 시스템에 적용되는 집합 연관 구조 캐시는 모든 웨이에 전력을 공급해야 하므로 전력 소모 효율성이 매우 낮다. 이러한 단점을 보완하기 위해 순차 접근 캐시는 데이터가 존재하는 하나의 캐시만 항상 전력을 공급하게 하는 구조를 제안하지만 모든 작업에 1사이클이 더 소모되는 단점을 갖는다. 캐시 웨이 예측 기법은 적중 시 1사이클의 시간에 1개의 웨이에 만 전력을 공급하게 하는 최상의 구조를 갖지만 적중 실패 시 일반적인 집합 연관 구조보다 1사이클이 더 소모되고 똑같은 전력 소비를 가져오는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 이 두 구조의 절충안을 통해 데이터 적중 시 웨이 예측 기법과 같은 성능을 가지며 실패 시에도 순차 접근 캐시와 동일한 성능을 보이는 새로운 내장형 시스템을 위한 저전력 캐시 구조를 제안한다.

An exploration of tour skill factors influential to game results of LPGA players (LPGA 선수들의 시즌성적에 영향을 미치는 경기 기술요인 탐색)

  • Son, Seung Bum;Lee, Chang Jin
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.24 no.2
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    • pp.369-377
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    • 2013
  • The purpose of this study was to explore which factors mostly influenced players' tour results employing tour skill factors provided by LPGA. For this study, Top 10 LPGA players' stats during 9 years (2004 2012) were used. As matter of fact, 10 variables were used like average score, top 10 finish, average putt, average birdies, average eagles, driving distance, driving accuracy, greens in regulation, sand saves, putts per GIR. and prize money earning. Stepwise multiple regression was conducted using SPSS win 20.0. Results indicated that the most influential tour skill factor to 9 seasons' results was average score, second influential factor was average putt, and the third factor was driving distance, and then top 10 finish was the fourth. Also on a year on year basis, 2004 was average score, 2005 was GIR., 2006 was average eagles, 2007 was top 10 finish, 2008 was average score, 2009 was average putt, 2010 were average score, GIR. and putt per GIR, 2011 was average birdies and 2012 was putt per GIR.

유전자적중을 위한 상동유전자재조합 기술의 개발

  • 양정희;장석민;나루세겐지;심호섭;김남형;박창식;진동일
    • Proceedings of the KSAR Conference
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    • 2002.06a
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    • pp.96-96
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    • 2002
  • 상동유전자 재조합기술을 myostatin 유전자에 적용하기 위해 돼지 골격에 붙어 있는 근육으로부터 RNA를 추출하였고 돼지 Myostain Exon 3 부위의 specific primer를 제작하여 RT-PCR 을 수행 한 후 증폭된 342bp DNA 를 추출하여 T vector 에 ligation한 후 sequencing을 실시하여 돼지 genomic DNA 에서 Myostatin gene 의 Exon 3 부위와 100% match 되는 것을 확인하였다. (omitted)

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Performance Improvement of data Mining by Input Data Discrimination (입력자료 판별에 의한 데이터 마이닝의 성능개선)

  • 이재식;이진천
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.293-303
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    • 2000
  • 데이터 마이닝의 수행 예측 오차를 줄이기 위한 방법으로 하나의 문제를 여러 기법들을 결합하여 해결하고 있다. 본 연구에서는 새로운 결합 모델을 제시하고 이를 통해 예측 오차를 감소시킬 수 있는 가능성을 제시한다. 제시된 결합모델의 성능을 검증하기 위해서 국내 자동차보험 회사의 고객데이터를 바탕으로 고객이탈 예측문제를 다루었다. 결합모델의 예측결과를 의사결정나무, 사례기반추론 그리고 인공신경망 중 하나의 기법만을 사용하여 예측한 결과와 비교 평가하였다. 평가 결과, 결합 모델의 예측 적중률이 개별 기법의 예측 적중률보다 우수했다.

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A Study on the Realtime Multimedia Caching Schemes (실시간 멀티미디어 데이터의 캐슁에 관한 연구)

  • Jang, Jung-Hee;Lee, Kyung-Oh
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.11-14
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    • 2003
  • 실시간 멀티미디어 시스템을 위한 캐슁 기법이 몇 가지 제안되었지만 그러한 기법들은 캐쉬 히트에 따른 디스크 대역폭 절약이라는 실질적인 효과에 초점을 맞추기보다는 적중률을 높이는데 주력을 하여왔다. 끊김이 없는 멀티미디어 데이터의 상영이 보장되지 않는다면 높은 캐쉬 적중률만으로는 성능이 우수하여졌다고 보기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 멀티디어의 특성을 고려하여 SPT-L, PSIC, DIC 등을 소개하고 있으며 이 기법에서는 끊김 없는 상영이 보장됨과 동시에 절약된 디스크 대역폭을 이용하여 더 많은 스트림을 서비스할 수 있는 기법들이다.

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Neural Network을 이용한 동영상 장면전환 검출

  • 조승현;장동식
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.554-557
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    • 2000
  • 이 논문은 MPEG 비디오 스트림에서 급격하거나 점진적인 장면전환을 검출하는 효과적인 방법을 제안하고 있다. 이 방법에서는 MPEG 압축 영역에서 DC계수를 통해 DC 영상을 복원한 다음 이전 영상과의 그레이레벨 값과의 차이를 구하여 평균값을 가지고 있고 현재 프레임의 그레이 레벨값과 비교하여 임계값이상의 차이가 나면 장면전환이 이루어졌다는 것을 검출하는 알고리즘이다. 을 이용하여 임계값을 구하여 실시간으로 적용함으로 높은 적중률을 가질 수 있게 된다. DC계수는 MPEG에서 가장 많은 정보를 포함하고 있으므로 속도 상승을 위해 AC계수의 값을 계산하지 않는다. 실험결과 고정 임계값을 적용한 다른 방법보다 높은 적중률을 나타났다.

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Extracting High-Frequency Optimal Korean Word Set by Word Frequency Statistics (어절 빈도 조사에 의한 최적의 고빈도 어절 집합 추출)

  • Kang, Seung-Shik
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2001.10d
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    • pp.85-88
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    • 2001
  • 1500만, 700만, 10만 어절 크기의 세 가지 원시 말뭉치로부터 한국어 어절 빈도를 조사하였다. 각 말뭉치에 대한 어절 빈도 결과를 비교-분석하여 활용가치가 높은 고빈도 어절 집합을 구하였다. 고빈도 어절 집합의 효용성을 검증하기 위해 일반문서에 대한 어절 적중률을 실험하였다. 그 결과로 고빈도 563 어절이 24.5%, 9484 어절이 51.5%, 184246 어절이 81.6%의 어절 적중률을 보였다.

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A Study on Efficiently Predictive File Hoarding In the Mobile Computing Environment (이동 컴퓨팅 환경에서 효율적인 예측 가능한 자동 저장 방식 설계)

  • 김남광;서진모;신승훈;박승규
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.39-41
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    • 2000
  • 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 사용자의 데이터 사용 유형을 분석하여, 네트워크의 영향을 감소시켜 사용자 작업을 계속 유지하는 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해서는 데이터의 특성에 맞는 선택적 자동 저장 크기를 선별해야 하며, 기존의 판단 알고리즘외에 추가 판단기준을 도입하면 자동 저장의 적중률이 향상됨을 보인다. 또한, 자동 저장 리스트의 크기에 대한 고찰을 통해 적정 수준의 적중률을 유지하기 위한 최소한의 리스트 크기를 알아보았다.

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