Branch prediction accuracy is critical for system performance in modern microprocessor architectures. The use of speculative update branch history provides substantial accuracy improvement in branch prediction. However, speculative update branch history is the information about uncommitted branch instruction and thus it may hurts program correctness, in case of miss-speculative execution. Therefore, speculative update branch history requires suitable recovery mechanisms to provide program correctness as well as performance improvement. In this paper, we propose recovery logics for speculative update branch history. The proposed solutions are recovery logics for both global history and local history. In simulation results, our solution provides performance improvement up to 5.64%. In addition, it guarantees the program correctness and almost 90% of additional hardware overhead is reduced, compared to previous works.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.23
no.1
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pp.29-36
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2020
Various items were used as evaluation tools that identify the student's abilities accurately to confirm the completion of learning. Among them, the multiple choice item has the advantages of high objectivity and reliability in scoring, but it cannot remove the factor of guessing. In this paper, the multiple choice items are classified into two types according to the relationship between the questionnaire and the choices. One is the type used in the classical test theory with the probability of guessing 1/k for k choices and the other is the novel proposed type which introduces the concept of partial knowledge. In the proposed type, the probability of guessing when the number of knowledge i is (i+1)/k for k choices. Based on the assumptions of the previous theories about multiple choice items, we derive the guessing parameter about the proposed type. And we analyzed the effect of the guess on the correct answer in the existing type and the proposed type. This shows that the proposed type has more question guessing than the existing type.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.150-152
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2019
본 논문에서는 기존의 연구를 극복하여 단일 영상이 아닌 단안 비디오로부터 5D 라이트필드 영상을 합성하는 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 현재 일반적으로 사용 가능한 Lytro Illum 카메라 등은 초당 3프레임의 비디오만을 취득할 수 있기 때문에 학습용 데이터로 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 환경 데이터를 구성하며 이를 위해 UnrealCV를 활용하여 사실적 그래픽 렌더링에 의한 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 두 개의 입력 단안 비디오에서 $5{\times}5$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 luminance 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추측하는 플로우 추측 네트워크(flow estimation network), appearance flow로부터 얻어진 두 개의 라이트필드 비디오 프레임 간의 optical flow를 추측하는 광학 플로우 추측 네트워크(optical flow estimation network)로 구성되어있다.
In this paper, we investigated how the GSP environments impact students' conjecturing of geometric properties. And we wanted to draw some implication in teaching and learning geometry in dynamic geometric environments. As results, we conclude that when students were given the problem situations which almost has no condition, they were not successful, and rather when the problem situations had appropriate conditions students were able to generate many conditions which were not given in the original problem situations, and consequently they were more successful in conjecturing geometric properties. And the geometric properties conjectured in GSP environments are more complex and difficult to prove than those in paper and pencil environments. Also the function of moving screen with 'Alt' key is frequently used in conjecturing geometric properties with functions of measurement and calculation of GSP. And students felt happier when they discovered geometric properties than when they could prove geometric properties.
수력발전에 의한 전력공급력은 기상과 운영방법에 ㄸ라 시시각각 변동한다. 이 전력공급의 적정평가는 경제적발전뿐만 아니라 공급력의 확보상 중요하다. 수력공급력의 평가상 출수에 대한 예지가 필요하며 이것 때문에 하천유량을 결정하는 강수를 추측하여야 한다. 그러나 현재 이것에 대한 적당한 방법은 없다. 단지 과거의 제통계부터 추측하는 것 이외에 방법이 없다. 제통계부터 고찰되는 것은 저수지의 대표성 duration 출수율유량의 대수정규성유량의 주기성집수역의 습윤경향등 여러가지이나 여기서는 계산기의 사용이 불가능한 현입장에서 비교적 간단한 월유하량을 중심으로 우리나라 5개 수력발전지점에 대하여 검토하고자 하는 것이다.
The Korean polysemic ending '-(eu)lgeol' can has two different meanings, 'guess' and 'regret'. These are expressed by different boundary-tone types: a rising tone for guess, a falling one for regret. Therefore the sentence-final boundary-tone type is the most salient prosodic feature. However, besides tone type, the pitch difference between the final and penultimate syllables of '-(eu)lgeol' can also affect semantic discrimination. To investigate this aspect, we conducted a perception test using two sentences that were morphologically and syntactically identical. These two sentences were spoken using different boundary-tone types by a Korean native speaker. From these two sentences, the experimental stimuli were generated by artificially raising or lowering the pitch of the boundary syllable by 1Qt while fixing the pitch of the penultimate syllable and boundary-tone type. Thirty Korean native speakers participated in three levels of perceptual test, in which they were asked to mark whether the experimental sentences they listened to were perceived as guess or regret. The results revealed that regardless of boundary-tone types, the larger the pitch difference between the final and penultimate syllable in the positive direction, the more likely it is perceived as guess, and the smaller the pitch difference in the negative direction, the more likely it is perceived as regret.
In the paper we propose and implement a new indoor localization system where the techniques of magnetic field based fingerprinting and pedestrian dead reckoning are combined. First, we determine a target's location by comparing acquired magnetic field values with a magnetic field map containing pre-collected field values at different locations and choosing the location having the closest value. As the target moves, we use pedestrian dead reckoning to estimate the expected moving path, reducing the maximum positioning error of the initial location. The system eliminates the problem of localization error accumulation in pedestrian dead reckoning with the help of the fingerprinting and does not require Wi-Fi AP infrastructure, enabling cost-effective localization solution.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.356-358
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2003
다중 사용자 환경에서 컴퓨터 시스템 보안을 위한 사용자 인증(user authentication)은 패스워드 (password), 토큰(token), 스마트 카드(smart card), 지문(fingerprint), 음성(voiceprint) 등 다양한 정보들을 통하여 시스템에 접근하는 사용자의 신원을 확인하고, 인증되지 않은 사용자의 접근을 제한한다. 이들 중 가장 보편적으로 사용되는 패스워드 기반 사용자 인증은 구현이 쉽고, 관리 비용이 적게 든다는 장점이 있다. 패스워드 기반 사용자 인증에서 패스워드의 선택은 시스템의 보안을 위하여 매우 중요하다. 따라서 시스템 관리 차원에서 사용자의 패스워드를 검사할 필요가 있다. 본 논문에서는 패스워드를 추측하기 쉬운 패스워드와 추측하기 어려운 패스워드로 분류하는 근거가 되는 여러 가지 패스워드들에 대한 특징들 중, 패스워드에 대한 언어적인 정보를 구별할 수 있는 특징을 제안한다. 또한 이를 신경망(neural network)을 사용하여 구현함으로써 보안 시스템의 특성에 따라 패스워드의 적합성 여부를 유연하게 조정할 수 있는 프로액티브 패스워드 체킹 방법을 제안한다.
The purpose of this study was to examine how the Lakatos method works in the elementary teacher education program. Elementary preservice teachers were given a task in which they examined the Pick's theorem. The finding revealed that Lakatos method was usable in the elementary teacher education. They produced initial conjecture and found counterexamples, and finally made improved conjectures. These experience encourage them to change their belief of teaching and learning mathematics and to find alternative ways of teaching mathematics.
유비쿼터스 환경이 구축됨에 따라서 온라인상에서 사용자를 인증하고 적합한 서비스를 제공할 수 있도록하기 위하여 OTP(One-Time Password)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 ID와 고정된 패스워드의 대안으로 연구되고 있는 OTP 또한 중간자공격에 취약하여 패스워드 노출 문제가 발생하고, 기존의 사용되고 있는 방식이 6~8자리의 OTP를 사용하고 있기 때문에 자릿수를 알았을 경우 사전공격 및 추측 공격이 가능할 수 있다. 기존의 OTP는 OATH와 RSA에서 연구하고 있어 두 가지 표준으로 구분된다. 그 중 OATH에서 연구하고 있으며 RFC 4226에 기술되어 있는 HOTP는 Hash-based MAC을 이용하여 안전한 OTP를 생성하고 있다 하지만 HOTP도 자릿수(Digit)가 고정되어 있어 사전 공격 및 추측 공격에 취약할 수 있다. 따라서 본 방식은 HOTP의 자릿수를 가변적으로 생성하는 R(Random digit)-OTP를 생성함으로써 제 3자의 공격으로부터 안전하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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