The performance of radar Quantitative Precipitation Estimation (QPE) using Long Short-Term Memory (LSTM) networks in hydrological applications depends on either the quality of data or the three-dimensional CAPPI structure from the weather radar. While radar data quality is controlled and enhanced by the more and more modern radar systems, the effect of CAPPI structure still has not yet fully investigated. In this study, three typical and important types of CAPPI structure including inverse-pyramid, cubic of grids 3x3, cubic of grids 4x4 are investigated to evaluate the effect of CAPPI structures on the performance of radar QPE using LSTM networks. The investigation results figure out that the cubic of grids 4x4 of CAPPI structure shows the best performance in rainfall estimation using the LSTM networks approach. This study give us the precious experiences in radar QPE works applying LSTM networks approach in particular and deep-learning approach in general.
프로세서 플랫폼이 무선의 모바일 시스템으로 변화하면서 내장형 모바일 프로세서들의 성능은 계속적으로 향상 되었으며 기능은 보다 더 강력해 지고 있다. 무선의 휴대용 장비들은 유선 장비에 비해 휴대용 전원에 의한 제한된 전력을 공급받기 때문에, 이러한 시스템들에 대한 효율적 에너지 관리 기술의 중요성은 점차 증가하고 있다. 한편, 메모리 시스템은 프로세서 관점에서 시스템 전체의 성능을저하 시키는 주된 요소 가운데 하나이다. 비록 휴대용 전원의 효과적 활용을 위한 DVFS 기법과 관련된 많은 연구들이 존재하지만, 프로세서와 메모리 사이의 상호 관계에 대한 최근의 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 무선의 모바일 장치들에서 활용되는 내장형 응용 프로그램의 장단기 메모리 접근 특성을 반영하기 위한 새로운 DVFS 레벨 예측 알고리즘을 소개한다. 모의 실험 결과 본 논문에서 제시하는 DVFS 정책은 메모리 접근이 많은 벤치마크 프로그램의 경우 5.86%의 소비 에너지 감소 효과를 보여주고 있으며, 평균적으로는 3.60%의 소비 에너지 감소 효과를 보여주고 있다.
소비전력 증가와 같은 문제점들로 인하여, 마이크로프로세서만으로는 컴퓨팅 시스템의 성능을 향상시키기 점점 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서, 대용량 병렬 연산에 특화된 그래픽 처리 장치를 활용하여 중앙 처리 장치가 담당하던 범용 작업을 수행하게 하는 범용 그래픽 처리 장치 기술이 컴퓨터 시스템의 성능을 개선시킬 수 있는 방안으로 주목을 받고 있다. 하지만, 그래픽스 관련 응용프로그램과 범용 응용프로그램의 특징은 매우 상이하기 때문에, 그래픽 처리 장치가 범용 응용프로그램을 수행하는 경우에는 많은 제약 사항으로 인하여 자신의 뛰어난 연산 자원을 활용하지 못하는 실정이다. 일반적으로 그래픽스 관련 응용프로그램에 비해 범용 응용프로그램은 메모리를 매우 많이 요청하기 때문에 범용 그래픽 처리 장치 기술을 효율적으로 활용하기 위해서는 메모리 설계가 매우 중요하다. 특히, 긴 접근 시간을 요구하는 외부 메모리 요청은 성능에 큰 오버헤드이다. 그러므로 외부 메모리로의 접근 횟수를 줄일 수 있는 다중 레벨 캐쉬 구조를 효율적으로 활용할 수 있다면, GPU의 성능은 크게 향상 될 것이 분명하다. 본 논문에서는 다중 레벨 캐쉬 구조에 따른 그래픽 처리 장치의 성능을 다양한 벤치마크 프로그램을 통하여 정량적으로 분석하고자 한다.
The purpose of this study is to analyze the change and to compare to the difference of 'selective elements' and 'space-memory' focusing on the theory, 'selective attention' through the survey results. In this study, In this study, the lighting is considered a important factor in the change of 'selective elements'. this survey is to find the selective elements of participants and to measure the spatial sensitivity of respondents through 'self- test'. The analysis in this study is conducted by descriptive statistics, t-test and one way ANOVA by SPSS program 22. The results of this study are as following; Firstly, 'attention-element' could be classified with 4 types, 'shape', 'material', 'contrast' and 'combination'. 'shape' could divide into 'structure' and' furniture and object'. In case of 'material', it could section with 'pattern' and 'color'. Secondly, through the results of study, 'attention-element' is different each space during the day in detail. But we could know that 'shape' is the important element of the 'attention-elements' during the day through comparison of this result. That means users consider this as a important factor when they evaluate the space. Therefore, it is effective way designers to consider 'shape' as the first element when they want to conduct the special sensitivity of users in the space through planning. On the other hand, what selective elements of users are different by the lighting situation should be acknowledged by designers. And they should think the kinds of selective elements are more various when lighting turns on than turns off.. Thirdly, through the results such as the meaningful difference of space-memory of users according to the change of 'attention-elements', designers should judge about which kind of feeling of users to the space do you want lead in the design process. For the effective feedback between spaces and users to induce the same emotion of users, designers need to consider the unified design and the individual design both. Also, we will regard the differences in the users' emotion to the space according to the lighting situation when we design the space.
이 논문에서는 GB-SAR(Ground-Based Synthetic Aperture Radar) 시스템의 영상화 기법(focusing algorithm)을 소개하고 최적의 영상화 기법을 찾고자 하였다. GB-SAR 영상의 형성 원리, 메모리 및 처리 시간과 관련하여 Deramp-FFT (DF) 기법과 Range-Doppler (RD) 기법의 특징과 장단점을 소개하였다. DF 기법은 처리비용이 적게 들지만 근거리에서는 영상화가 이루어지지 않는 단점이 있으며, RD 기법은 전 영역에서 영상화가 이루어지지만, 합성 구경의 길이가 레일로 제한되어 있는 GB-SAR의 특성상원거리에서는 메모리와 자료처리 시간에 낭비적 요소가 많다. 결과적으로, GB-SAR 영상화를 위하여 원거리에서는 DF 기법을, 근거리에서는 RD 기법을 사용하여 최적화하였다.
온라인 데이터 스트림에 대한 부분 공간 클러스터링은 데이터 공간 차원의 모든 부분 집합을 검사해야 하므로 많은 양의 메모리 자원을 필요로 한다. 유한한 메모리 공간에서 데이터 스트림에 대한 클러스터들의 지속적인 변화를 추적하기 위해 본 논문에서는 메모리 자원을 효과적으로 사용하는 격자기반 부분 공간 클러스터링 알고리즘을 제안한다. n차원 데이터 스트림이 주어지면 각 차원 데이터 공간에 있는 데이터 항목의 분포 정보를 격자셀 리스트에 의해 모니터링 된다. 첫번째 레벨의 격자셀 목록에서 데이터 항목의 빈도가 높아 단위 격자셀이 되면 해당 격자셀로부터 모든 가능한 부분 공간의 클러스터를 찾기 위해 다음 레벨의 격자셀 리스트를 자식 노드로 생성한다. 이와 같이 최대 다차원 n레벨의 격자셀 부분 공간 트리가 구성되고, k차원의 부분 공간 클러스터는 부분 공간 격자셀 트리의 k레벨에서 찾을 수 있다. 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존 방법만큼 정확도를 유지하면서, 밀집 공간만 확장하여 컴퓨팅 자원을 보다 효율적으로 사용하는 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2849-2865
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2012
In order to block mobile junk messages automatically, many studies on spam filters have applied machine learning algorithms. Most previous research focused only on the accuracy rate of spam filters from the view point of the algorithm used, not on individual user's preferences. In terms of individual taste, the spam filters implemented on a mobile device have the advantage over spam filters on a network node, because it deals with only incoming messages on the users' phone and generates no additional traffic during the filtering process. However, a spam filter on a mobile phone has to consider the consumption of resources, because energy, memory and computing ability are limited. Moreover, as time passes an increasing number of feature words are likely to exhaust mobile resources. In this paper we propose a spam filter model distributed between a users' computer and smart phone. We expect the model to follow personal decision boundaries and use the uniform resources of smart phones. An authorized user's computer takes on the more complex and time consuming jobs, such as feature selection and training, while the smart phone performs only the minimum amount of work for filtering and utilizes the results of the information calculated on the desktop. Our experiments show that the accuracy of our method is more than 95% with Na$\ddot{i}$ve Bayes and Support Vector Machine, and our model that uses uniform memory does not affect other applications that run on the smart phone.
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.
적분영상은 입력영상의 픽셀 값을 기준좌표부터 순차적으로 누적하여 만든 영상으로, Haar-like features와 같은 네모난 박스 모양의 필터 연산을 효율적으로 처리하기 위하여 사용된다. 그러나 적분영상은 입력영상보다 3배 이상 많은 메모리를 소모하기 때문에, 메모리 자원이 제한적인 하드웨어 설계 환경에서는 사용이 어렵다. 본 논문에서는 효율적인 메모리 사용을 위한 적분영상 하드웨어 설계 방법을 제안한다. 해당 방법은 적분영상 이외에 세로적분영상과 가로적분영상을 생성하고, 입력영상을 재사용 하는 방법을 사용한다. 그리고 박스 필터의 크기에 따라 modulo 연산을 적용하여 적분영상의 데이터 크기를 줄이는 방법을 함께 적용하였다. 적분 영상 데이터를 읽기 위해 나누어진 영상 데이터를 다시 덧셈해야하는 연산 오버헤드가 발생하지만, 4개의 데이터를 단순히 더하는 연산이므로 병렬처리가 가능한 하드웨어 환경에서는 큰 영향을 미치지 않는다. Xilinx사의 Virtex5-LX330T를 대상으로 실험한 결과 $640{\times}480$ 크기의 8bit gray-scale 입력영상에서 최대 $32{\times}32$ 크기의 필터사용을 기준으로 50%의 적분영상 메모리를 감소시킬 수 있다.
The Spar platform with deep draft is characterized as effective structure in extreme wave condition, which has larger natural period than that of waves in sea. In this paper, the time simulation of motion responses of Spar with catenary mooring line is presented in irregular waves. The memory effect is modeled by added mass at infinite frequency and convolution integrals in terms of wave damping coefficients. The added mass, wave damping coefficients and wave exciting forces are obtained from three-dimensional panel method in the frequency domain. The motion equations are consisted of forces for inetia, memory effect, hydrostatic restoring, wave exciting and mooring line. The forces of mooring line are modeled as quasi-static catenary cable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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