최근 낸드 플래시 메모리 기술의 발전으로 플래시 메모리의 용량이 증가함에 따라 다양한 장치에서 데이터 저장소로 사용되고 있으며, 하드디스크를 대체할 저장 매체로서 주목을 받고 있다. 하지만 낸드 플래시 메모리의 특성으로 인해 데이터를 삭제하더라도 일정 기간 삭제된 데이터가 메모리에 남아있게 되며, 이러한 특성으로 사용자의 중요 데이터가 보호되지 않은 상태로 저장되어 외부에 노출될 수 있다. 따라서 이런 특성을 보완하는 방법이 필요하며 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리의 단점을 해결하기 위하여 낸드 플래시 메모리를 위한 시스템 소프트웨어인 FTL(Flash Translation Layer) 계층에서 암호화 알고리즘을 사용하여 데이터를 노출하지 않게 하는 방법을 제안한다.
Generative Adversarial Networks (GANs) have facilitated substantial improvement in single-image super-resolution (SR) by enabling the generation of photo-realistic images. However, the high memory requirements of GAN-based SRs (mainly generators) lead to reduced performance and increased energy consumption, making it difficult to implement them onto resource-constricted devices. In this study, we propose an efficient and compressed architecture for the SR-GAN (generator) model using the model compression technique Knowledge Distillation. Our approach involves the transmission of knowledge from a heavy network to a lightweight one, which reduces the storage requirement of the model by 58% with also an increase in their performance. Experimental results on various benchmarks indicate that our proposed compressed model enhances performance with an increase in PSNR, SSIM, and image quality respectively for x4 super-resolution tasks.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권1호
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pp.1-9
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1996
A key issue in spoken language processing has become the integration of speech understanding and natural language processing(NLP). This paper presents a parallel computational model for the integration of speech and NLP. The model adopts a hierarchically-structured knowledge base and memory-based parsing techniques. Processing is carried out by passing multiple markers in parallel through the knowledge base. Speech-specific problems such as insertion, deletion, and substitution have been analyzed and their parallel solutions are provided. The complete system has been implemented on the Semantic Network Array Processor(SNAP) and is operational. Results show an 80% sentence recognition rate for the Air Traffic Control domain. Moreover, a 15-fold speed-up can be obtained over an identical sequential implementation with an increasing speed advantage as the size of the knowledge base grows.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제13권4호
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pp.119-137
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2023
In this study, it was intended to explore a way to build a DB which links the resources and areas and regions already registered as cultural assets in connection with a project which is newly building local culture and arts resources. Towards this end, this study first identified the type and scale of existing local culture and arts resources that could be linked. Following which, to link the local cultural resources and collected cultural assets, this study investigated the websites such as the Cultural Heritage Administration's National Cultural Heritage Portal, municipal and provincial tangible cultural festivals, municipal and provincial intangible cultural assets, and Gyeonggi Memory. Furthermore, this study identified the amount of information sources to be built and the current status of each information source to identify detailed information sources. Finally, the metadata of local culture and arts resources were presented by classifying them into material and publication data metadata, document metadata, audiovisual metadata, oral recording metadata, village information metadata, and personal information village information metadata.
가상 팀은 구성원들이 지리적으로 떨어져 있고 기술로 매개된 환경하에서 주로 협업하기 때문에 대면접촉을 위주로 하는 전통적인 팀에 비하여 팀의 교류활성기억 시스템 (Transactive Memory System:TMS) 구축이 더욱 중요한 것으로 간주되고 있다. 본 연구의 목적은 TMS 이론을 중심으로 이론적 고찰 및 선행 변수를 탐색함으로써, 가상 팀의 효과적인운영을 위한 학문적 실무적 시사점을 제공하는 것이다. 이를 위하여 문헌조사를 통하여 가상 팀의 성과를 예측하는 이론적 모형을 개발하였다. 먼저 TMS를 구성하는 세가지 요인, 즉 (1) 전문성 파악, (2) 업무조정, (3) 인지기반 신뢰를 도출하였다. 그리고 TMS의 선행변인으로는 (1) 지각된 매체 풍부성, (2) 네트워크 연결강도, (3) 공유된 규범, (4) 지리적 거리등을 도출하였다. 제시된 이론적 모형을 검증하기 위하여 179개의 가상 팀을 대상으로 경로분석을 실시하였다. 분석결과, 가상 팀의 TMS를 구성하는 세가지 요인, 전문성 파악, 업무조정, 인지기반 신뢰는 가상 팀의 성과를 예측하는 결정적인 요인인 것으로 나타났다. 또한 TMS의 선행변인으로 제시된 지각된 매체 풍부성은 인지기반 신뢰에 유의한 정의 영향을 미치며, 네트워크 연결강도는 업무조정과 인지기반 신뢰에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 공유된 규범은 가상 팀의 교류활성기억시스템 구성 요인 세 가지 모두에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 예상과 달리, 구성원들 간의 지리적 거리는 TMS 세 가지 구성 요소 모두에 유의한 영향을 미치지 않았다.
본 연구는 우리나라 과학 교육 성취도를 평가하기 위한 연구로 전국의 고등학교 2학년 학생들을 대상으로 하였으며, 평가 결과 고등학교 2학년 학생들의 종합적인 과학 교육 성취도 수준은 "보통 학력"으로 나타났다. 평가 영역별 성취도를 보면 이해, 적용, 탐구 설계, 자료 해석, 결론 도출 영역에서는 "보통 학력"을, 지식과 문제 인식 영역에서는 "기초 학력"을 나타내었다. 성별 성취도 분석 결과 종합적인 과학 성취도간에는 유의미한 차이가 없었으나 평가 영역별 성취도 분석 결과에서는 이해 영역을 제외한 전 영역에서 성별에 따라 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 지역별 성취도 분석 결과 서울시, 광역시, 중소도시, 읍면 지역의 성취도간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 종합적인 성취도는 광역시가 가장 높았고 다음으로는 중소도시, 서울시, 읍면 지역의 순인 것으로 나타났다.
AI 기술의 성장과 함께 지식 그래프의 크기는 지속적으로 확장되고 있다. 지식 그래프는 주로 트리플이 연결된 RDF로 표현되며, 많은 RDF 저장소들이 RDF 데이터를 압축된 형태의 ID로 변환한다. 그러나 RDF 데이터의 크기가 특정 기준 이상으로 클 경우, 테이블 탐색으로 인한 높은 처리 시간과 메모리 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 해시 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환을 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스에서 처리하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RDF 데이터를 정수 기반 ID로 압축 변환하면서, 처리 시간을 단축하고 메모리 오버헤드를 개선한다. 본 논문의 실험 결과, 약 23GB의 LUBM 데이터에 제시한 방법을 적용했을 때, 크기는 약 3.8배 가량 줄어들었으며 약 106초의 변환 시간이 소모되었다.
본 연구는 페이스북을 통한 기업들의 신제품 프리어나운싱 전략에 있어 제품에 대한 사전지식(고지식/저지식)X시간적 거리(가까운 미래/ 먼 미래)에 따라 태도와 기억 효과에 어떠한 차이가 나타나는지를 실증적으로 연구하였다. 실험은 페이스북의 실제 브랜드 팬 페이지를 이용하여 실험물을 가상의 웹 브라우져에 삽입 후 실험물 배너 사이트를 누르면 실험물 접속하도록 조작하였다. 연구 결과, 프리어나운싱이 가까운 미래에 신제품이 출시될 때 저지식 소비자들은 제품에 대한 종합적인 정보(GRM) 판단이 속성정보(ARM) 판단보다 긍정적으로 작용하여 구매 판단을 하였으나 프리어나운싱이 먼 미래에 신제품이 출시될 때 고지식 소비자들은 제품에 대한 속성정보(ARM) 판단이 종합적인 정보(GRM) 판단보다 긍정적으로 작용하였다. 또한 프리어나운싱이 가까운 미래에 신제품이 출시될 때 저지식 소비자들과 고지식 소비자들 간에 제품에 대한 태도가 차이가 없이 모두 긍정적이었으나 먼 미래에 신제품이 출시될 때 저지식 소비자들과 고지식 소비자들 모두 제품 태도가 부정적이었다.
The purpose of this study was to review the definition of cognitive load (CL), the relationship between CL and instructional design, and to provide a viewpoint of CL in curriculum and instructional design in medical education. Cognitive load theory (CLT) makes use of three hypotheses about the structure of human memory: working memory (WM) is limited in terms of the amount of information it can hold, in contrast with WM, long term memory is assumed to have no limits and organizes information as schemata. CL indicates the mental load on the limitation of WM. CLT has been used to design instructional interventions that help to ease the learning process. Extraneous CL is related to irrelevant instructional interventions, while intrinsic CL is the complexity of the information itself. Germane CL is the cognitive process for acquiring schema formation. It is a necessary CL to achieve deeper comprehension and solve problems. The range of medical education includes complex, multifaceted and knowledge-rich domains with clinical skills and attitudes. Therefore, CLT may be used to guide instructional design in medical education in terms of decreasing extraneous CL, adjusting intrinsic CL and enhancing the germane CL.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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