International Journal of Advanced Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.83-89
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2017
In this paper, we propose an extended method of one-hot Long Short-Term Memory (LSTM) and evaluate the performance on spam filtering task. Most of traditional methods proposed for spam filtering task use word occurrences to represent spam or non-spam messages and all syntactic and semantic information are ignored. Major issue appears when both spam and non-spam messages share many common words and noise words. Therefore, it becomes challenging to the system to filter correct labels between spam and non-spam. Unlike previous studies on information filtering task, instead of using only word occurrence and word context as in probabilistic models, we apply a neural network-based approach to train the system filter for a better performance. In addition to one-hot representation, using term weight with attention mechanism allows classifier to focus on potential words which most likely appear in spam and non-spam collection. As a result, we obtained some improvement over the performances of the previous methods. We find out using region embedding and pooling features on the top of LSTM along with attention mechanism allows system to explore a better document representation for filtering task in general.
Kim, Kyung-Su;Kim, Hong-Sik;Kim, Cheong-Ghil;Park, Woo-Chan
Journal of Digital Contents Society
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v.9
no.3
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pp.371-377
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2008
Recently the performance of GPU is increasing much faster compared to GPU and GPU is used for various application programs. In this paper, MPEG-2 Decoder is implemented based on a GPU programming language, CG. The proposed methodology is to perform block rendering with texture data according to video standard with very high parallelism by using the pipeline of GPU which is a stream processing structure. To reduce the data bandwidth between system memory and GPU, local memory is used for graphic card. According to the experiment, the proposed scheme shows performance improvement by more than 2 times compared to CPU based scheme.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2007.06a
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pp.119-120
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2007
반도체 공정에서 사용되는 ILD막질 중 oxy-nitrde(SiON) film은 contact etch stopper, photo공정을 위한 ARL(anti-reflection lay떠 그리고, 후속공정의 plasma damage에 대한 blocking layer로서의 역할을 담당하며 많은 공정에 널리 사용되고 있다. 그러나 막질 자체의 불완전성 (trap site, dangling bond)에 의해 cell current instability(CCI) 특성을 악화 시킬 수 있어 이에 대한 원인규명 및 대책이 요구되었다. 본 연구는 미국 S사(社) super flash memory에서 oxy-nitride 막질 증착 시의 gas flow량에 따른 CCI 특성변화를 연구하고 최적의 공정조건을 제시하고자 한다.
Deep learning networks like Convolutional Neural Networks (CNNs) show successful performances in many computer vision applications such as image classification, object detection, and so on. For implementation of deep learning networks in embedded system with limited processing power and memory, deep learning network may need to be simplified. However, simplified deep learning network cannot learn every possible scene. One realistic strategy for embedded deep learning network is to construct a simplified deep learning network model optimized for the scene images of the installation place. Then, automatic training will be necessitated for commercialization. In this paper, as an intermediate step toward automatic training under fisheye camera environments, we study more precise human localization in fisheye images, and propose an accurate human localization method, Automatic Ground-Truth Labelling Method (AGTLM). AGTLM first localizes candidate human object bounding boxes by utilizing GoogLeNet-LSTM approach, and after reassurance process by GoogLeNet-based CNN network, finally refines them more correctly and precisely(tightly) by applying saliency object detection technique. The performance improvement of the proposed human localization method, AGTLM with respect to accuracy and tightness is shown through several experiments.
Connections play a significant role in strength of structures against earthquake-induced loads. According to the post-seismic reports, connection failure is a cause of overall failure in reinforced concrete (RC) structures. Connection failure results in a sudden increase in inter-story drift, followed by early and progressive failure across the entire structure. This article investigated the cyclic performance and behavioral improvement of shape-memory alloy-based connections (SMA-based connections). The novelty of the present work is focused on the effect of shape memory alloy bars is damage reduction, strain recoverability, and cracking distribution of the stated material in RC moment frames under seismic loads using 3D nonlinear static analyses. The present numerical study was verified using two experimental connections. Then, the performance of connections was studied using 14 models with different reinforcement details on a scale of 3:4. The response parameters under study included moment-rotation, secant stiffness, energy dissipation, strain of bar, and moment-curvature of the connection. The connections were simulated using LS-DYNA environment. The models with longitudinal SMA-based bars, as the main bars, could eliminate residual plastic rotations and thus reduce the demand for post-earthquake structural repairs. The flag-shaped stress-strain curve of SMA-based materials resulted in a very slight residual drift in such connections.
Reduction of the critical current density ($J_c$) for STT magnetization switching is most important issue of magnetic tunnel junctions (MTJs) based MRAM. This report describes how to decrease the Jc and will introduce the recent research progresses of STT-MRAM devices with material engineering and structural improvement, respectively.
In this study, we applied the long short-term memory (LSTM) model to classify the cryptocurrency price time series. We collected historic cryptocurrency price time series data and preprocessed them in order to make them clean for use as train and target data. After such preprocessing, the price time series data were systematically encoded into the three-dimensional price tensor representing the past price changes of cryptocurrencies. We also presented our LSTM model structure as well as how to use such price tensor as input data of the LSTM model. In particular, a grid search-based k-fold cross-validation technique was applied to find the most suitable LSTM model parameters. Lastly, through the comparison of the f1-score values, our study showed that the LSTM model outperforms the gradient boosting model, a general machine learning model known to have relatively good prediction performance, for the time series classification of the cryptocurrency price trend. With the LSTM model, we got a performance improvement of about 7% compared to using the GB model.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.2
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pp.127-133
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2019
Since frequent item extraction so far requires searching for patterns and traversal for the FP-Tree, it is more likely to store the mining data in a tree and thus CPU time is required for its searching. In order to overcome these drawbacks, in this paper, we provide each item with its location identification of transaction data without relying on conditional FP-Tree and convert transaction data into 2-dimensional position information look-up table, resulting in the facilitation of time and spatial accessibility. We propose an algorithm that considers the mapping scheme between the location of items and items that guarantees the linear time complexity. Experimental results show that the proposed method can reduce many execution time and memory usage based on the data set obtained from the FIMI repository website.
The initial response to a marine accident can play a key role to minimize the accident. Therefore, various decision support systems have been developed using sensors, simulations, and active response equipment. In this study, we developed an algorithm to predict damage locations using ship motion data with bidirectional long short-term memory (BiLSTM), a type of recurrent neural network. To reflect the low frequency ship motion characteristics, 200 time-series data collected for 100 s were considered as input values. Heave, roll, and pitch were used as features for the prediction model. The F1-score of the BiLSTM model was 0.92; this was an improvement over the F1-score of 0.90 of a prior model. Furthermore, 53 of 75 locations of damage had an F1-score above 0.90. The model predicted the damage location with high accuracy, allowing for a quick initial response even if the ship did not have flood sensors. The model can be used as input data with high accuracy for a real-time progressive flooding simulator on board.
Halahla, Abdulsamee M.;Tahnat, Yazan B. Abu;Dwaikat, Monther B.
Earthquakes and Structures
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v.22
no.3
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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