In this paper, we present an empirical study for improving the Korean text chunking based on machine learning and feature set selection approaches. We focus on two issues: the problem of selecting feature set for Korean chunking, and the problem of alleviating the data sparseness. To select a proper feature set, we use a heuristic method of searching through the space of feature sets using the estimated performance from a machine learning algorithm as a measure of "incremental usefulness" of a particular feature set. Besides, for smoothing the data sparseness, we suggest a method of using a general part-of-speech tag set and selective lexical information under the consideration of Korean language characteristics. Experimental results showed that chunk tags and lexical information within a given context window are important features and spacing unit information is less important than others, which are independent on the machine teaming techniques. Furthermore, using the selective lexical information gives not only a smoothing effect but also the reduction of the feature space than using all of lexical information. Korean text chunking based on the memory-based learning and the decision tree learning with the selected feature space showed the performance of precision/recall of 90.99%/92.52%, and 93.39%/93.41% respectively.
Next-generation nonvolatile memory (NVM) has attracted increasing attention about emerging NVMs such as ferroelectric random access memory, phase-change random access memory, magnetic random access memory and resistance random access memory (RRAM). Previous studies have demonstrated that RRAM is promising because of its excellent properties, including simple structure, high speed and high density integration. Many research groups have reported a lot of metal oxides as resistive materials like TiO2, NiO, SrTiO3 and ZnO [1]. Among them, the ZnO-based film is one of the most promising materials for RRAM because of its good switching characteristics, reliability and high transparency [2]. However, in many studies about ZnO-based RRAMs, there was a problem to get lower current level for reducing the operating power dissipation and improving the device reliability such an endurance and an retention time of memory devices. Thus in this paper, we investigated that highly reproducible bipolar resistive switching characteristics of W doped ZnO RRAM device and it showed low resistive switching current level and large ON/OFF ratio. This may be caused by the interdiffusion of the W atoms in the ZnO film, whch serves as dopants, and leakage current would rise resulting in the lowering of current level [3]. In this work, a ZnO film and W doped ZnO film were fabricated on a Si substrate using RF magnetron sputtering from ZnO and W targets at room temperature with Ar gas ambient, and compared their current levels. Compared with the conventional ZnO-based RRAM, the W doped ZnO ReRAM device shows the reduction of reset current from ~$10^{-6}$ A to ~$10^{-9}$ A and large ON/OFF ratio of ~$10^3$ along with self-rectifying characteristic as shown in Fig. 1. In addition, we observed good endurance of $10^3$ times and retention time of $10^4$ s in the W doped ZnO ReRAM device. With this advantageous characteristics, W doped ZnO thin film device is a promising candidates for CMOS compatible and high-density RRAM devices.
최신 컴퓨터 시스템의 새로운 병목 현상이 메모리 접근에서 발생하고 있다. 메모리의 접근 속도를 줄이기 위해 캐시 메모리가 도입되었지만, 캐시 메모리는 원하는 데이타가 캐시에 옮겨져 있어야 메모리 접근 속도를 줄일 수 있다. 이를 해결하기 위해 기존의 T 트리를 개선한 CST 트리가 제안되었다. 하지만, CST 트리는 범위 검색 시, 불필요한 노드를 검색해야 한다는 단점이 있다. 본 논문은 캐시 효율적인 CST 트리의 장점을 가지며, 범위 검색이 가능하도록 하기 위해 연결 리스트로 각 노드를 연결한 $CST^+$ 트리를 제안하였으며, CST 및 $CSB^+$에 비해 $4{\sim}10$배의 성능 향상을 보였다. 또한, 메인 메모리 데이타베이스 시스템 장애 시, 빠른 데이타베이스 복구를 위해 인덱스의 빠른 재 구축은 전체 데이타 복구 성능에 있어 매우 중요한 부분이다. 이를 위해 본 논문은 병렬 삽입 기법을 제안하였다. 병렬 삽입은 노드 분할 오버헤드가 없으며, 데이타 복구 단계와 인덱스 구축 단계를 병렬로 수행할 수 있는 장점이 있다. 병렬 삽입은 순차 삽입 및 일괄 삽입에 비해 $2{\sim}11$배의 성능 향상을 보였다.
Perilla frutescens (P. frutescens) is an important herb used for many purposes such as medicinal, aromatic, and functional food in Asian countries and has beneficial effects such as antioxidant activity, anti-inflammation activity, anti-depression activity, and anxiolytic activity. However, there have been no studies on the protective effect of P. frutescens extract (PFE) on amnesia in vivo. The present study aimed to investigate whether PFE protects memory deficit using a scopolamine-induced mice model and elucidate the underlying mechanisms involved. The protective effect of PFE against scopolamine-induced memory deficits was investigated using Y-maze, passive avoidance, and Morris water maze tests. Furthermore, the potential mechanisms of PFE in improving memory capabilities related to the cholinergic system and antioxidant activity were examined. PFE significantly increased spontaneous alternation in the Y-maze test, step-through latency in the passive avoidance test, and swimming time in the target quadrant in the probe test when compared to the scopolamine-treated group. Likewise, PFE significantly decreased escapes latency in the Morris water maze test. PFE could not regulate cholinergic function in acetylcholine level and acetylcholine esterase activity. However, PFE increased DPPH radical scavenging activity dose-dependently and total polyphenol content was 127.7±1.2 ㎍ GAE/mg. The results showed that the PFE could be a preventive and/or therapeutic candidate for memory and cognitive dysfunction in Alzheimer's disease.
Quantized memory addressing (QMA) 이론을 바탕으로 새로운 PDP 계조 구현을 수행하는 방법을 개발하였다. 어드레스 펄스 폭을 조절함에 따라 셀에 기입되는 벽전하 양은 "fully on", "off" 그리고 "half on"의 세 단계를 가지게 된다. 이 세 단계의 벽전하를 이용하여 7개의 서브필드로 255단계의 계조를 표현할 수 있다. 더욱이 기존의 구동 방법과는 달리 인접한 두 계조를 표현하기 위해 사용하는 서브필드들이 동영상 의사윤곽을 제거한다. 이 방법은 7개의 서브필드를 사용함으로써 12개의 서브필드를 이용하여 동영상 의사 윤곽을 저감시킨 방법에 비해 유지 방전 시간을 $70\%$이상 증가시킨다.
The availability of effective vaccines has had the most profound positive effect on improving the quality of public health by preventing infectious diseases. Despite many successful vaccines, there are still old and new emerging pathogens against which there is no vaccine available. A better understanding of how vaccines work for providing protection will help to improve current vaccines as well as to develop effective vaccines against pathogens for which we do not have a proper means to control. Recent studies have focused on innate immunity as the first line of host defense and its role in inducing adaptive immunity; such studies have been an intense area of research, which will reveal the immunological mechanisms how vaccines work for protection. Toll-like receptors (TLRs), a family of receptors for pathogen-associated molecular patterns on cells of the innate immune system, play a critical role in detecting and responding to microbial infections. Importantly, the innate immune system modulates the quantity and quality of long-term T and B cell memory and protective immune responses to pathogens. Limited studies suggest that vaccines which mimic natural infection and/or the structure of pathogens seem to be effective in inducing long-term protective immunity. A better understanding of the similarities and differences of the molecular and cellular events in host responses to vaccination and pathogen infection would enable the rationale for design of novel preventive measures against many challenging pathogens.
IT산업의 가속화로 인하여 다양한 미디어 환경이 조성되고 있는 현대사회에 3D-TV 등의 실시간 영상화면은 매우 중요한 이슈이다. 이러한 고화질의 실시간 영상은 매우 다양한 분야에 적용되고 있으며 CCTV 등의 영상 성능에 중요한 파라미터가 되고 있다. 그러나 이러한 고화질의 영상이라도 보안에 취약한 단점이 있기 때문에 보안채널 또는 각종 보안 알고리즘을 이용하여 이러한 단점을 없애고자 하는 시도가 매우 활발히 진행 중에 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 별도의 보안기술을 부가하여 처리속도를 감소시키는 것이 아니라 영상처리 자체에 보안기능을 부가함으로서 실시간 처리 및 보안성을 증대시키기 위한 방안을 제시한다.
In this paper, we propose a model which can prioritize the performance improvement work by analyzing the major risks and their influence, which can cause performance degradation in the system and show an example of a performance improvement using this model. In presentation-tier, as a result of log data analysis before and after the performance improvement of key processes which handle financial transactions, this model brought the CPU utilization and memory enhancement in the performance improvement work of the financial system which was carried out by applying the proposed model. It has been confirmed that the entire end-user can be accommodated. In the web-tier, the available memory increased by 200MB and we were able to improve the server restart(Recycling) that was sustained in the existing system. In the business logic-tier, we have been able to see better figures after performance improvements through the graph which analyzes the log collected with the key performance counters such as CPU%, Batch Requests/sec. In the data-tier, it has been confirmed that CPU usage and standby operation were reduced and the throughput was found to increase.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.4776-4798
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2015
The location selection of virtual machines in distributed cloud is difficult because of the physical resource distribution, allocation of multi-dimensional resources, and resource unit cost. In this study, we propose a multi-object virtual machine location selection algorithm (MOVMLSA) based on group information, doubly linked list structure and genetic algorithm. On the basis of the collaboration of multi-dimensional resources, a fitness function is designed using fuzzy logic control parameters, which can be used to optimize search space solutions. In the location selection process, an orderly information code based on group and resource information can be generated by adopting the memory mechanism of biological immune systems. This approach, along with the dominant elite strategy, enables the updating of the population. The tournament selection method is used to optimize the operator mechanisms of the single-point crossover and X-point mutation during the population selection. Such a method can be used to obtain an optimal solution for the rapid location selection of virtual machines. Experimental results show that the proposed algorithm is effective in reducing the number of used physical machines and in improving the resource utilization of physical machines. The algorithm improves the utilization degree of multi-dimensional resource synergy and reduces the comprehensive unit cost of resources.
Pt-$SrBi_2Nb_2O_9(SBN)-Pt-Y_2O_3-Si$ 게이트 전계효과 트랜지스터 (MFMISFETs)의 정보저장 특성향상을 위하여 SBN 박막을 산소 플라즈마 내에서 급속열처리 하였다. 그 결과 SBN 박막의 결정크기는 $700^{\circ}C$의 동일한 열처리조건에서 급속열처리한 SBN 결정립의 크기가 전기로 열처리에 의한 SBN 결정립보다 4배 이상 성장하였다. 또한 분극 특성을 비교한 결과 잔류분극은 2배이상 급속열처리 방법으로 제조된 SBN 박막을 이용한 MFMISFET의 메모리윈도우 (memory window)와 on/off상태의 정보저장특성(programming characteristics)은 월등히 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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