Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.45
no.3
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pp.129-140
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2017
This study aims to interpret the current landscape design of the place and landscape of memory, such as post-industrial parks and memorials that have an old, aging appearance from an aesthetic perspective. The objects of the study are large parks and open spaces that have collective memories for visitors. Visitors' aesthetic experience from these places and landscapes of memory could be explained by aesthetic concepts such as the sublime, nostalgia, and melancholy. Because these aesthetic concepts are associated with past traumas, visitors may be affected morbidly. However, due to the capability of the media to form an aesthetic experience when visitors visit a given place and landscape, visitors can autonomously adjust the distance to the place of memory and gain an aesthetic experience. The aesthetic experiences through the sublime, nostalgia, and melancholy are based on temporality and irreversibility. Temporality here refers to a characteristic of memory, and time in the place and landscape of memory and is based on the irreversibility of time, as time cannot go back. Both the place memory and the memory that is recalled from the combination with visitor's past memories and knowledge are two major factors involved in the construction of the aesthetic experience in the place and landscape of memory. The results of the present study are meaningful in that this study presents a framework for a better understanding and use of both the place memory and appreciators' memory in the design process of a place and landscape of memory and also criticizes a materialistic approach that fails to take into account the visitors' memories.
BACKGROUND/OBJECTIVES: The expansion of menu labeling to restaurants has created a need to study customers' behavior toward nutrition information. Therefore, the purpose of this research was to compare college students' behavior toward nutrition information communication between Korea and the US. This study consisted of three objectives: 1) to compare the frequency of usage as well as degree of trust regarding smartphone-based communication channels in the acquisition of nutrition information among college students between Korea and the US, 2) to compare knowledge-sharing behavior related to nutrition information among college students between Korea and the US, and 3) to identify the role of country in the process of knowledge-sharing behavior. SUBJECTS/METHODS: A survey was distributed via the web to college students in Korea and the US. Data were collected in the 2nd week of March 2017. Completed responses were collected from 423 Koreans and 280 Americans. Differences between Koreans and Americans were evaluated for statistical significance using a t-test. In order to verify the effects of knowledge self-efficacy and transactive memory capability on knowledge-sharing behavior related to nutrition information, a regression analysis was performed. RESULTS: Significant differences were found in the frequency of usage as well as degree of trust in communication channels related to nutrition information between Korean and American college students. While knowledge self-efficacy and tractive memory capability had positive effects on knowledge-sharing behavior related to nutrition information, country had a significant effect on the process. CONCLUSIONS: This study is the first to compare customer behavior toward nutrition information acquisition and sharing between Korea and the US. Comparative research on nutrition information revealed differences among the different countries. Therefore, this study contributes to the body of knowledge on the nutrition information research, in particular, by providing a comparison study between countries.
The purpose of the present research was to study developmental trends in categorical organization strategy. The subjects were 160 children - 40 nine - year - old boys, 40 nine - year - old girls, 40 seven - year - old boys, 40 seven - year - old girls. All subjects received one of three lists of items differing in category representativeness in either a free -recall or a sort -recall task. The selection of list materials permitted separation of the effects of age differences in category knowledge from those of knowledge per se on children's recall behavior. The tasks were administered to children individually with the memory task followed by the metamemory task. The data was analyzed with three - way ANOVA arid Pearson's correlation coefficient. The results were that (1) Children's recall, clustering, and metamemory increased with age, while age effects for clustering were restricted to the sort - recall/high typicality condition. At each age level, children showed higher level of recall, clustering and metamemory for category typical rather than atypical list, and sort - recall than free-recall. Level of clustering and metamemory were superior in the sort - recall task and for items of high category typicality. (2) 9 - year - old children were capable of deliberately and efficiently using category organization as a memory strategy at least when appropriate contextual support was present (as determined by task requirements and list materials: sort - recall/high typicality).
The cache structure, which is designed for assuring fast accesses to frequently accessed data, resides on the various levels of computer system hierarchies. Many studies on this cache structure have been conducted and thus many page-replacement algorithms have been proposed. Most of page-replacement algorithms are designed on the basis of heuristic methods by using their own criteria such as how recently pages are accessed and how often they are accessed. This data-retrieval process in computer systems is analogous to human memory retrieval process since the retrieval process of human memory depends on frequency and recency of the retrieval events as well. A recent study regarding human memory cognition revealed that the possibility of the retrieval success and the retrieval latency have a strong correlation with the frequency and recency of the previous retrieval events. In this paper, we propose a novel page-replacement algorithm by utilizing the knowledge from the recent research regarding human memory cognition. Through a set of experiments, we demonstrated that our new method presents better hit-ratio than the LRFU algorithm which has been known as the best performing page-replacement algorithm for DBMS caches.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.22
no.3
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pp.353-364
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1998
Consumer knowledge has been discussed as an important concept to understand information processing such as information search and evaluation process. It has been defined as the amounts and contents of information in consumer's memory accumulated by experiences. According to literature review, experts who have much knowledge are likely to retrieve their information related to products for a purchase efficiency. Therefore, they are likely to simplify the information processing for a choice. The purpose of this study was to examine the relationship between clothing product knowledge and evaluative criteria for a purchase. The results were as follows; First, it was found out that evaluative criteria were composed of four dimensions such as the management, the esthetic, the fitness and the brand. Therefore, it is implied that evaluative criteria for purchasing clothing products were multidimensional. Second, the level of objective knowledge was low, and consumers perceived that they didn't have much knowledge related with clothing products. Also, the relationships between objective and subjective knowledge were positive but low. Third, the evaluative criteria were effected by the level of consumer's knowledge significantly. In subjective knowledge, the subjects in a high group considered all criteria more deeply than in a low group. But there was a significant difference only in the esthetic between two groups in objective knowledge. The results of this study imply that consumer knowledge may influence evaluation process. Knowledgeable consumer would consider product attributes deeply for evaluating clothing products, and especially, the esthetic would be an important factor as an attribute including the instrumental and expressive functions in a purchase phase. Therefore, consumer knowl- edge would be a basis of predicting expert's information processing and managing heavy buyer or loyal consumers in apparel industry.
Although the concept of "common sense" is often taken for granted, judging whether behavior or knowledge is common sense requires a complex series of mental processes. Additionally, different perceptions of common sense can lead to social conflicts. Thus, it is important to understand how we perceive common sense and make relevant judgments. The present study investigated the dynamics of neural representations underlying judgments of what common sense is. During functional magnetic resonance imaging, participants indicated the extent to which they thought that a given sentence corresponded to common sense under the given perspective. We incorporated two different decision contexts involving different cultural perspectives to account for social variability of the judgments, an important feature of common sense judgments apart from logical true/false judgments. Our findings demonstrated that common sense versus non-common sense perceptions involve the amygdala and a brain network for episodic memory recollection, including the hippocampus, angular gyrus, posterior cingulate cortex, and ventromedial prefrontal cortex, suggesting integrated affective, mnemonic, and social functioning in common sense processing. Furthermore, functional connectivity multivariate pattern analysis revealed that interactivity among the amygdala, angular gyrus, and parahippocampal cortex reflected representational features of common sense perception and not those of non-common sense perception. Our study demonstrated that the social memory network is exclusively involved in processing common sense and not non-common sense. These results suggest that intergroup exclusion and misunderstanding can be reduced by experiencing and encoding long-term social memories about behavioral norms and knowledge that act as common sense of the outgroup.
This paper presents the SIC(Size-Interval-Count) prefetching scheme that can record the file access patterns of applications within a relatively small space of memory based on the repetitiveness of the file access patterns. Several knowledge-based prefetching methods were recently introduced, which includes high correctness in predicting future accesses of applications. They records the access patterns of applications and uses recorded access pattern information to predict which blocks will be requested next. Yet, these methods require to much memory space. Accordingly, the proposed method then uses the recorded file access patterns, referred to as "SIC access pattern information", to correctly predict the future accesses of the applications. The proposed prefetching method improved the response time by about 40% compared to the general file system and showed remarkable memory efficiency compared to the previously knowledge-based prefetching methods.
The loss of semantic knowledge and impairments in semantic associations by semantic category is gaining increasing attention, as indicators of early-stage cognitive decline. As such, we assigned semantic association task (SAT) to normal elderly (NE) and those with subjective memory impairment (SMI) or mild cognitive impairment (MCI) to examine their performance by semantic subcategories and the differences in error patterns. We found a significant difference in the number of correct response and reaction time under the SAT categories among the three groups, with the highest performance observed in 'function' and the lowest performance in 'superordinate' and 'part/whole'. Moreover, the error frequency was the lowest in NE, followed by those with SMI and MCI, with the latter two groups showing a significant increase in no-response. Our findings demonstrate the varying extent and process of impairments in the semantic network by category over different stages of cognitive decline. Thus, we proposed SAT performance as an indicator to detect and follow-up on cognitive decline in elderly with cognitive disorder.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.1
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pp.18-25
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1992
In this paper, a rule checker which aids in composing a consistent knowledge base by checking redundancies and inconsistencies in a knowledge base is proposed. The proposed algorithm checks the rules by representing the rule connections as a network . The standard model of the rules adapted in this algorithm is in the Conjunctive Normal Form which includes NOT's, and rules of conventional expert system can be checked by converting them into the standard form by a rule form at converter. When compared with Ginsberg's KB-reducer which is conceptually most similar to the proposed algorithm among existing methods,it is shown by a computer simulation that with 360 rules, the checking time is three times faster and the rate increased as the number of rules increased, but the total memory requirement of the proposed agorithm is 1.2 times larger. The proposed algorithm has further advantages in that it can check circular rule chains and can find the paths of the redundant and inconsistent rules.
This paper introduces model compression algorithms which make a deep neural network smaller and faster for embedded systems. The model compression algorithms can be largely categorized into pruning, quantization and knowledge distillation. In this study, gradual pruning, quantization aware training, and knowledge distillation which learns the activation boundary in the hidden layer of the teacher neural network are integrated. As a large deep neural network is compressed and accelerated by these algorithms, embedded computing boards can run the deep neural network much faster with less memory usage while preserving the reasonable accuracy. To evaluate the performance of the compressed neural networks, we evaluate the size, latency and accuracy of the deep neural network, DenseNet201, for image classification with CIFAR-10 dataset on the NVIDIA Jetson Xavier.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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