The purpose of this study is to evaluate the association among articulation rate, speech intelligibility and working memory in children with dysarthria. Two subject groups of 11 spastic and 11 flaccid dysarthria, respectively, aged between 8 and 17 years of age participated in this study. All participants were administered the following tests: K-WISC III PIQ test, speech intelligibility, working memory and articulation rate. Group differences were compared by an independent t-test. Pearson correlation were computed between all measures. The results of this study are as follows: First, articulation rate and intelligibility were significantly lower for the spastic dysarthria than for the flaccid dysarthria. Second, there was a significant correlation between articulation rate and intelligibility in children with flaccid dysarthria. Lastly, there was no significant correlation between articulation rate and working memory in both groups. The results suggest that articulation rate is not necessarily accompanied by working memory capacity in children with dysarthria, and there are differences in the effect of articulation rate on intelligibility depending on the type of dysarthria.
버스기반 공유메모리-다중프로세서는 공유버스의 사용으로 인한 병목 현상이 시스템의 성능을 제한하며, 특히 분리형 트랜잭션 환경 하에서 각 프로세서들로부터 생성되는 메모리 접근에 대한 요청의 일부가 불필요하게 메모리 입력 버퍼에 대기함으로써 시스템의 성능을 저하시킨다. 이와 같은 불필요한 메모리 입력버퍼에서의 대기는 각 블록에 대한 상태정보를 이용함으로써 제거될 수 있지만, 메모리의 각 블록에 대하여 상태정보가 완전 사상된 비트맵테이블을 저장하기 위한 SRAM에 대한 부담이 발생되었다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 비공유부분의 배제와 참조 국부성의 원리를 적용하여 상태정보를 저장하기 위한 SRAM의 용량을 줄이기를 제안한다. 시뮬레이션 결과에 의하면 시스템의 성능에는 거의 영향을 미치지 않으면서 상태정보의 저장 용량을 줄일 수 있어 가격-대-성능의 향상을 도모할 수 있다.
A memory module industry's supply chain usually consists of multiple manufacturing sites and multiple distribution centers. In order to fulfill the variety of demands from downstream customers, production planners need not only to decide the order allocation among multiple manufacturing sites but also to consider memory module industrial characteristics and supply chain constraints, such as multiple material substitution relationships, capacity, and transportation lead time, fluctuation of component purchasing prices and available supply quantities of critical materials (e.g., DRAM, chip), based on human experience. In this research, a directed graph-based supply network planning (DGSNP) model is developed for memory module industry. In addition to multi-site order allocation, the DGSNP model explicitly considers production planning for each manufacturing site, and purchasing planning from each supplier. First, the research formulates the supply network's structure and constraints in a directed-graph form. Then, a proposed genetic algorithm (GA) solves the matrix form which is transformed from the directed-graph model. Finally, the final matrix, with a calculated maximum profit, can be transformed back to a directed-graph based supply network plan as a reference for planners. The results of the illustrative experiments show that the DGSNP model, compared to current memory module industry practices, determines a convincing supply network planning solution, as measured by total profit.
DRAM은 메인 메모리 시스템을 구성하는 주요한 요소로서 운영체제의 발전, 응용 프로그램의 복잡도와 용량의 증가에 맞추어 DRAM의 용량과 속도 역시 증가하는 추세이다. DRAM은 주기적으로 저장된 값을 읽은 후 다시 저장하는 리프레시 동작을 수행해야 하며, 이에 수반되는 성능 및 파워/에너지 오버헤드는 용량이 증가할수록 더 악화되는 특성을 내재하고 있다. 본 연구는 전하의 보존 시간이 가장 낮은 셀들에 대해서 블룸 필터를 사용하여 64ms, 128ms 이내에 리프레시를 수행해야 하는 로우들을 효율적으로 저장하여 선택적 리프레시를 수행하는 에너지 효율 향상 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안 기법을 통하여 평균 5.5%의 성능 향상이 있었으며, 리프레시 에너지는 평균 76.4% 절감되었고, 평균 EDP는 10.3% 절감된 것으로 나타났다.
Halahla, Abdulsamee M.;Tahnat, Yazan B. Abu;Dwaikat, Monther B.
Earthquakes and Structures
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제22권3호
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pp.231-243
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2022
Beam-column joints (BCJs) are recognized among the most crucial zones in reinforced concrete structures, as they are the critical elements subjected to a complex state of forces during a severe earthquake. Under such conditions, BCJs exhibit behaviors with impacts that extend to the whole structure and significantly influence its ductility and capability of dissipating energy. The focus of this paper is to investigate the effect of undamaged transverse beam (secondary beams) on the ductility of concrete BCJs reinforced with conventional steel and shape memory alloys bars using pushover analysis at tip of beam under different axial load levels at the column using a nonlinear finite element model in ABAQUS environment. A numerical model of a BCJ was constructed and the analysis outcomes were verified by comparing them to those obtained from previous experiments found in the literature. The comparison evidenced the capability of the calibrated model to predict the load capacity response of the joint. Results proved the ability of undamaged secondary beams to provide a noticeable improvement to the ductility of reinforced concrete joints, with a very negligible loss in load capacity. However, the effect of secondary beams can become less significant if the beams are damaged due to seismic effects. In addition, the axial load was found to significantly enhance the performance of BCJs, where the increase in axial load magnified the capacity of the joint. However, higher values of axial load resulted in greater initial stiffness of the BCJ.
다양한 빅데이터 기술의 발전은 많은 산업에 큰 영향을 미치고 있으며, 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 분석하기 위해 여러 연구가 진행되고 있다. 이러한 상황에서 인텔 차세대 대용량 영구 메모리 모듈이나 CXL과 같은 새로운 형태의 메모리와 컴퓨팅 기술이 크게 주목받고 있다. 그러나, 현존하는 대부분의 빅데이터 소프트웨어 플랫폼들은 여전히 기존의 전통적인 DRAM 환경을 기반으로 최적화되어 있으며, 특히 빅데이터 실시간 검색 플랫폼 관련 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 차세대 영구 메모리인 인텔 옵테인 영구 메모리의 기본 성능을 평가하고, 옵테인 영구 메모리 기반 시스템에서 빅데이터 실시간 검색 플랫폼으로 유명한 Elasticsearch의 다양한 성능 분석 결과를 통해 대용량 영구 메모리의 효용성과 가능성을 검증한다. 본 논문은 대용량 영구 메모리 기반 시스템이 기존 DRAM 기반 시스템에 비하여 색인과 검색 측면에서 각각 1.45배, 3.2배의 성능 향상을 확인하였고, 이를 통해 고성능 I/O와 대용량, 비휘발성 등의 다양한 이점을 가진 차세대 영구 메모리가 Elasticsearch와 같은 빅데이터 검색 플랫폼에서 좋은 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
최근 대용량 그래프의 반복 처리를 위하여 GPU를 이용하는 연구가 진행되고 있다. 메모리가 제한된 GPU를 이용하여 대용량 그래프를 처리하기 위해서는 그래프를 서브 그래프로 분할한 후 서브 그래프들을 스케줄링해서 처리해야 한다. 그러나 활성 정점에 따라 서브 그래프가 처리되기 때문에 그래프 처리 과정 속에서 불필요한 데이터 전송이 반복된다. 본 논문에서는 메모리가 제한된 GPU 환경에서 효율적인 그래프 알고리즘 처리 기법을 제안하고 성능 평가를 수행한다. 제안하는 기법은 그래프 차등 서브 그래프 스케줄링 방법과 그래프 분할 방법으로 구성된다. 대용량 그래프 분할 방법은 GPU에서 효율적으로 처리할 수 있도록 대용량 그래프를 서브 그래프로 분할할 수 있는 방법을 결정한다. 차등 서브그래프 스케줄링 방법은 GPU에서 처리하는 서브그래프를 스케줄링하여 반복적으로 사용되는 HOST-GPU 간의 데이터 중복 전송을 줄인다. 다양한 그래프 처리 알고리즘들의 성능 평가를 수행함으로써 제안하는 기법은 기존 분할 기법 대비 170%, 기존 처리 기법 대비 268% 향상되었다.
인간의 수량지각은 선천적인 능력으로 생각되지만 그 민감도에 있어서는 개인차가 존재할 가능성이 크다. 본 연구는 시각작업기억과 시각탐색 효율성 그리고 수량민감도 능력 간의 상관 여부를 조사하였다. 이를 위해 변화탐지 수행 능력에 기초해 개인의 작업기억 저장용량을 정량화시킨 K-값, 시각탐색 효율성의 지표인 탐색함수의 기울기 그리고 두 점 배열내의 점 개수 간 수량 차이에 대한 민감도를 각각 측정하였다. 이들에 대한 상관 관계분석 결과 시각작업기억 고용량 개인의 경우 점 배열 간 위치 정보가 보전되었을 때 수량 차이에 상대적으로 저용량 개인에 비해 민감했던 반면, 시각탐색 고효율 개인의 경우 점 배열 간 위치 정보가 보전되지 않았을 때 수량 차이에 상대적으로 민감했다. 이러한 결과는 작업기억 고용량 개인들의 경우 점배열을 소수의 점 패턴 형태로 군집화하는 책략을 사용했을 가능성과 함께, 고효율 시각탐색이 가능한 개인들은 배열 내의 개별 점들에 대해 초점 주의를 상대적으로 신속하게 이용하는 책략을 사용했을 가능성을 시사한다. 종합해 볼 때, 개인들의 수량 민감도는 개인의 작업기억 용량 및 초점주의 이동의 효율성에 의존할 가능성이 있는 것으로 판단된다.
현재의 반도체 검사장비는 테스트 패턴 프로그램을 위한 메모리로 시스템 설계가 간단하고 리프레시가 필요 없는 SRAM(static random access memory) 모듈을 채용하고 있다. 그러나 SRAM 모듈을 이용한 시스템 구성은 용량이 커질수록 장비의 부피가 증가하기 때문에 메모리 대용량화 및 장비의 소형화에 걸림돌이 되고 있다. DRAM(dynamic random access memory)을 이용하여 반도체 검사 장비를 제작할 경우 SRAM 보다 비용과 장비의 면적이 줄어드는 장점이 있지만 DRAM의 특성 상메모리 셀 리프레시가 필요하여 정시성을 보장해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 DDR2 SDRAM(double data rate synchronous dynamic random access memory)을 이용한 비메모리 검사장비에서 정시성을 보장해 주는 알고리즘을 제안하고 알고리즘을 이용한 메모리 컨트롤러를 제작하였다.
동영상이나 음성을 포함하는 멀티미디어 정보는 사람들이 쉽게 이해 가능하다는 점에서 활용도가 높다. 이러한 이유로 멀티미디어 정보를 저장한 IoT 장치가 스마트폰과 연동하여 정보를 전달하는 응용들이 연구되었다. 문제는 동영상이나 이미지 등으로 인해 정보의 크기가 IoT장치의 용량보다 커질 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 IoT 장치처럼 저장용량에 한계가 있는 경우, 저장 용량의 한계를 고려한 멀티미디어 콘텐츠 설계 기법을 연구하였다. 동영상이 문자보다 정보 이해도가 높은 반면 용량은 크다는 점을 고려하여 정보 이해도와 용량 간의 해법을 구하는 것이다. 정적미디어와 동적미디어의 크기를 변수로 하고 선형 계획법에 의거하여 해를 풀이한다. 사례 연구를 통하여 본 논문의 설계기법이 유용함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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