내장형 시스템에서 응용 프로그램을 구동시킬 때는 일련의 태스크들의 집합을 수행하여야 한다. 이러한 태스크들은 특정 하드웨어로 구현 될 수도 있고, 특정 프로세서에서 구동되는 소프트웨어로 구현될 수도 있다. 내장형 시스템에서 응용 프로그램을 구동시키기 위하여 하드웨어/소프트웨어의 자원 선택 및 작업 분할이 필요하게 되고 이때 하드웨어 및 소프트웨어의 성능 예측이 이용된다. 하드웨어 성능 예측과 달리 소프트웨어 성능 예측은 구동 환경과 밀접한 관계가 있으며, 하드웨어 소프트웨어 통합 설계를 위하여 최적 및 최악의 수행 시간 경계를 예측하는 것은 중요한 문제이다. 수행 시간 경계의 엄격한 예측은 저 비용의 프로세서를 사용할 수 있게 하며, 시스템 비용을 낮추는데 도움을 준다. 본 논문에서는 ARM용 내장형 시스템을 고려하여, loop문의 반복 횟수 경계 값과 프로그램의 추가적인 경로 호출 정보를 이용하여, 수행 시간의 경계를 최대한 실제 값에 접근하도록 예측하는 도구를 개발하였다. 개발된 도구는 현재 i960과 m68k 아키텍처를 지원하는 "Cinderella"라는 시간 분석 도구를 기본 도구로 활용하고 있다. ARM 프로세서를 지원하기 위하여 제어흐름과 디버깅 정보를 추출할 수 있는 ARM ELF 목적 파일 모듈을 추가하고, ARM 명령어 집합을 처리할 수 있는 모듈을 기존 도구에 추가하였다. 여러 가지 벤치마크 프로그램을 대상으로 실시한 실험 결과, 임의의 입력 데이타를 이용하고 수행 횟수를 고려한 ARMulator의 수행 시간이 구현된 도구에서의 정적인 수행 시간 예측 경계 값으로 들어오는 것을 확인할 수 있었다.
최근 데이터의 질이 높아짐에 따라 영상을 처리하는데 많은 시간이 소모되는 문제가 제기되어 영상 처리 알고리즘의 가속화가 필요하게 됨으로써, 기존의 CPU와 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기반의 인식 시스템에서 연산속도와 성능이득 비교를 위해 OpenMP를 가지고 측정할 수 있는 문자 인식시스템으로 학습된 문자데이터가 입력되면 매칭이 가장 잘 되는 영상의 영역을 인식하는 환경으로 구현하여 각 영문 알파벳의 글씨체가 일정하고 크기가 규격화 되어 있으므로 문자를 학습하고 문자 정합도를 계산하기 위한 영상 매칭 방법을 구현하게 되었다. GPGPU(General Purpose GPU)프로그래밍 플랫폼 기술인 CUDA연산 기법을 이용하여 알고리즘을 빠르고 효율적으로 처리하는 OpenMP에서 인텔 i5 2500의 네 개의 코어를 사용하여 인식 할 때, 기존 CPU의 성능보다 4배의 속도가 나오지 않고 데이터의 분할과 병합 연산의 지연으로 인해 약 3.2배의 속도로 향상되는 가속화 방법을 제안하고 그래픽카드에서 처리하는 병렬처리 결과, 순차적 연산을 수행하였던 CPU 기반의 처리에 비해 성능이득이 약 21X(배)로 향상됨을 확인하였다.
전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.
최근 국내의 각종 시설들에서 경관과 여름철 물놀이를 위한 바닥분수 설치가 선호되어, 그 수가 연간 50% 이상 급증하고 있다. 본 연구는, 정량적 미생물학적 위해성 평가 방법으로, 아동이 바닥분수에서 물놀이를 하는 동안 Legionella spp.에 의한 감염 위해도가 어느 정도인지 정량 하였다. 용수 중 Legionella균의 농도를 $10^{-1}-10^6$ CFU/L로 상정하고, 공기 중으로 에어로졸과 함께 비산하게 되는 Legionella균의 농도와 노출시간, 호흡률의 분포, 폐까지 도달하는 에어로졸의 비율을 곱하여 아동들의 노출량을 산정하고, Legionella pneumophila의 위해도를 도출하는 것으로 알려진 지수함수 모델에 따라, 감염 위해도로 변환하였다. 최고 위험군은 뛰어다니면서 물놀이를 하는 신체가 큰, 혹은 연령이 높은 아동이었으며, 이들이 $10^4$ CFU/L 이상의 Legionella균이 존재하는 분수 용수를 1회 이상 이용 시 0.05 이상의 위해도가 발생하였다. 이 결과에 따르면, $10^3$ CFU/L 미만의 Legionella균 농도를 공중이용시설의 모든 배관용수에 대하여 허용하는 현행 질병관리본부의 레지오넬라증 관리지침은 타당한 것으로 판정된다. 그러나, 이 기준은 건강한 성인 대상으로는 적합하나 아동의 면역력이 낮은 점을 감안하지 않았으므로, 아동에게 적합한 감염위해도 모델을 연구하여, 보다 철저한 관리 기준을 적용할 필요성이 있다.
본 논문에서는 $\pi$/4 shift QPSK에 Trellis 부호화된 변조 기볍(Trellis-Coded Modulation, TCM)을 적용시키기위하여 $\pi$/8 shift 8PSK를 제안하고 위상차에의한 신호 집합 확장과 신호 집합 분할을 수행하 는 trellis 부호화된 $\pi$/8 shift 8PSK를 제안한다. 또한 BER(Bit Error Rate) 성능을 향상시키기위하여 제l차 위상차뿐만아니라 제L차 위상차의 자승 유클리드 거리블 메트릭(Branch Metric)으로 갖는 비터 비 디코더(Viterbi decoder)를 설계한다. 그리고 $\pi$/4 shift QPSK, trellis 부호화된 $\pi$/8 shift 8PSK와 제L차 위상차의 자승 유클리드 거리를 메트릭(Branch Metric)으로 갖는 trellis 부호화된 $\pi$/8 shift 8 8PSK의 BER 특성을 AWGN과 다경로 페이딩 채널에서 Monte Carlo 시플레이션을 통해 알야본다. 제안된 알고리즘은MDPSK에도 적용될 수 있다.
일반적으로 XML 키워드 검색에서 검색 결과는 질의 키워드들을 모두 포함하는 가장 작은 원소(최소 공통 선조)로 정의되며 색인의 기본 단위는 XML 원소가 된다. 기존의 인덱스 구조 하에서는 질의 키워드를 포함한 각 원소의 조합으로 생성된 모든 최소 공통 선조가 검색 결과로 고려된다. 본 논문에서는-불필요한 최소 공통 선조 산출 연산을 피하고 검색 시간을 단축시키기 위한 목적으로-인덱스를 파티션이라고 불리는 물리적 단위로 분할하고 질의 처리 시 필요에 따라 파티션을 동적으로 합병하여 검색 결과를 산출하는 기법을 기술한다. 주어진 깊이 이상의 최소 공통 선조가 검색 결과로 반환되어야할 경우, 검색 시스템은 제안된 인덱스 구조 하에서 동일 파티션에 속한 원소들 간의 조합만으로 검색 결과를 반환함으로써 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 검색 결과에 대한 깊이 제한이 주어지지 않을 경우에도 검색 시스템은 분할된 인덱스를 사용하여 검색 결과를 얻을 수 있으며, 이때 분할되지 않은 기존의 인덱스를 사용하는 검색과 동일한 시간이 소요된다. 실험은 DBLP 사이트와 INEX2003에서 제공되는 XML 문서들로 진행되었으며, 제안된 인덱스는 검색 결과의 최소 깊이가 주어질 경우 질의 처리 시간을 상당히 감소시켰다.
우리 학생들의 수학에 대한 자신감이나 호감과 같은 정의적 요인에 대한 긍정적인 태도 정도는 국제적인 비교를 통해서 드러난 바와 같이 매우 낮은 실정이다. 그런데 학생들의 수학에 대한 정의적 태도는 그들이 왜 수학을 기피하는가 하는 이유와 밀접하게 관련되어 있다. 따라서 학생들이 수학을 싫어하는 이유를 정확히 파악 할 수 있다면 문제의 해결을 위한 효율적인 전략을 마련하는 것이 훨씬 수월할 것이다. 이 연구에서는 학생들이 수학을 싫어하는 이유에 대해서 요인분석을 통하여 수학 기피유형을 설정하고 개별 학생들의 수학 기피유형을 판정하기 위한 검사 도구인 '수학 기피유형 검사지'를 제작하였다. 그리고 수학 성취수준과 이들 수학 기피유형사이의 상관계수를 조사 분석함으로써 이 도구의 활용법과 함께 수학 성취수준별, 성별 차이에 따른 학생들의 수학 기피경향에 관한 특성을 분석하였다.
Varieties of the cereals produced in the Biblical times and the ways these cereal foods have been grafted into Korean food culture has been pursued, and the regulations of agricultural life and the metaphors or parables of cereals represented throughout the Bible have been studied. The word "grain" appears eight times in the KJV and one hundred seventeen times in the RSV. On the other hand, the word "corn" shows up one hundred and one times in the KJV but not in the RSV at all. Wheat, one of the earliest cultivated and the most important grains for food is mentioned fifty two times in KJV and generally the rich in those days lived on wheat in the parched state or in the form of bread. Barley, one of the staple cereal crops of Palestine is referred to thirty six times in the KJV. It was less expensive than wheat and so was used mainly for the food of such animals as horses, donkeys and cattle, but sometimes it was mixed with flour and used for making bread for men, mostly for Poor men. The spelt (in ASV and RSV) and the rie(in KJV) appearing in Exodus 9:32 is a kind of grain, which is translated into Na-mack (in Hangul Revised Bible ; HRB), Ssal-bori (in Hangul Common Translated Bible : HCB) and Ho-mil (in Hangul King James Bible; HKJB) but which should be put into Spelt-mil in Korean. The lentil appearing in Genesis 25 : 34 is translated into Pat (red-bean) and Bul-kong respectively in HRB and HCB but the same word in the Second Book of Samuel is translated into Pat in both HRB and HCB. HCB translates lentil into Bul-kong in Genesis and into Pat in the Second Book of Samuel (23:11). HCB and HKJB which put lentil into Pat in previous parts translate the word into Nok-tu in the Second Book of Samuel. The word, lentil here should be put into lentil-kong and parched pulse into "Poken-Chong-ja" not into Poken-Nok-tu. Millet which is translated into Cho should be put into Gui-jang. filches should not be classified as a grain or a cereal but as a flavor or a condiment, so the word filches should be put into So-Hoi-hyang or Hoi-hyang. Regulations in reference to agriculture are included in the Bible. That is, it is seen that the Bible regulates the observance of the sabbatical year and feasts, the partition of land, how to sow and so on. It is also observed that grains are used for metaphors or parables: wheat represents the peaceful times and straws are compared to trifles. As seen above, there should be more prudent examinations and standards for the translation of grains into Pat, Pul-kong, Nok-tu, Gui-ree, Ssal-bo-ri and Na-mack.i-ree, Ssal-bo-ri and Na-mack.
In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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