주기억장치 DBMS(MMDBMS)는 디스크가 아닌 주기억장치를 주요 저장 매체로서 사용하므로 고속의 처리를 요구하는 다양한 데이터베이스 응용을 효과적으로 지원한다. 본 논문에서는 차세대 MMDBMS Tachyon의 인덱스 관리자 개발에 관하여 논의한다. 최근 하드웨어의 급격한 발전으로 인하여 주기억장치 액세스 속도와 CPU의 처리 속도의 차는 점점 커지고 있다. 따라서 CPU 내에 있는 캐쉬(cache)의 존재를 충분히 활용하는 자료 구조 및 알고리즘을 고안함으로써 MMDBMS의 성능을 크게 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 Tachyon를 위한 캐쉬-인지 인덱스 관리자의 개발 중에 경험한 실질적인 구현 이슈들을 언급하고, 이들에 대한 해결 방안을 제시한다. 본 논문에서 다루는 주요 이슈들은 (1) 캐쉬(cache)의 효과적인 사용, (2)인덱스 엔트리 및 인덱스 노드의 집약적 표현(compact representation). (3) 가변 길이 키(variable-length key)의 지원, (4) 다중 애트리뷰트 키(multiple-attribute key)의 지원, (5) 중복키(duplicated key)의 지원. (6) 인덱스를 위한 시스템 카탈로그의 정의. (7) 외부 API(application programming interface)의 정의. (8) 효과적인 동시성 제어 방안. (9) 효율적인 백업 및 회복 방안 등이다. 또한, 다양한 실험을 통한 성능 분석을 통하여 제안된 인덱스 관리자의 우수성을 규명한다.
본 연구는 농촌지역 치매노인의 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 PRECEDE 모형을 적용하여 관련요인들 간의 관계를 분석하여 모형을 구축하고, 모형의 적합도를 검증하고자 하였다. PRECEDE 모형의 단계에 따른 사정요인을 문헌을 참고하여 선정하고, 치매 선별검사를 통하여 치매 진단받은 대상자들을 일대일 면접조사하였다. 연구 결과 치매노인 삶의 질은 건강변인인 우울과 주관적 기억 감퇴 및 의존성에 의해 가장 많은 영향을 받는 것으로 파악되었다. 또한 건강변인에 직접 영향을 미치는 요인은 강화요인인 사회적 지지와 행동요인인 치매예방행위와 건강실천행동으로 파악되었다. 이는 강화요인과 행동요인은 삶의 질에 직접적인 영향을 미치지는 않았지만, 건강에 직접적 영향을 미쳐서 결과적으로 삶의 질에 영향을 주는 간접 영향변수로 확인되었다. 그리고 소인요인인 치매지식, 치매태도, 자기효능감은 행동에 영향을 미치는 요인으로 파악되었다. 즉 PRECEDE 모형의 단계별 요인 중 소인요인, 강화요인, 행동, 건강요인이 연결망을 이루어 삶의 질에 영향을 주는 것으로 확인되었다. 그러나 가능요인은 환경요인에 영향을 미쳤지만 삶의 질에는 영향을 미치지 않았다. 이는 대상자들의 사회적 물리적 환경이 농촌이라는 지역적 소외, 낮은 교육수준과 고령이라는 한계를 반영한 결과라고 생각한다. 그러므로 농촌지역 치매노인의 삶의 질을 향상시키기 위한 간호프로그램 계획 시 PRECEDE 모형을 적용한 다면적인 사정 요인들을 대상자의 특성를 반영하여 포괄적으로 구성할 필요가 있다고 생각한다.
화자인증이란 생체인식 방법 중의 하나로 사람의 목소리를 이용하여 사용자를 인증하는 방법이다. 현재까지 가장 많이 사용되는 화자인증 알고리즘으로는 HMM(Hidden Markov Model)과 DTW(Dynamic Time Warping)를 들 수 있는데, 이들 알고리즘은 사용자의 등록 및 인증을 위해 많은 수의 특징벡터를 필요로 하므로 스마트 카드와 같은 메모리가 제한된 시스템에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 SVM(Support vector Machine)을 이용함으로써 적은 양의 메모리와 적은 계산량으로 화자인증을 수행할 수 있는 방법을 제안하였으며, 이의 실시간 처리를 위해 하드웨어 구조를 제시하였다. 한국어 4연숫자 데이터베이스를 이용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 기존 알고리즘에 비해 약간의 에러율 증가가 있었으나 수행시간 및 모델크기에서는 상당한 감소를 나타내었다. SVM을 이용한 화자인증 알고리즘을 하드웨어로 구현한 결과, 소프트웨어로 구현한 경우에 비해서 훈련시간은 175분의 1, 인증시간에서는 6분의 1의 감소를 나타내었다.
Park, Taehwan;Seo, Hwajeong;Bae, Bongjin;Kim, Howon
Journal of information and communication convergence engineering
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제14권3호
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pp.177-183
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2016
A lot of Internet of Things devices has resource-restricted environment, so it is difficult to implement the existing block ciphers such as AES, PRESENT. By this reason, there are lightweight block ciphers, such as SIMON, SPECK, and Simeck, support various block/key sizes. These lightweight block ciphers can support the security on the IoT devices. In this paper, we propose efficient implementation methods and performance results for the Simeck family block cipher proposed in CHES 2015 on an 8-bit ATmega128-based STK600 board. The proposed methods can be adapted in the 8-bit microprocessor environment such as Arduino series which are one of famous devices for IoT application. The optimized on-the-fly (OTF) speed is on average 14.42 times faster and the optimized OTF memory is 1.53 times smaller than those obtained in the previous research. The speed-optimized encryption and the memory-optimized encryption are on average 12.98 times faster and 1.3 times smaller than those obtained in the previous studies, respectively.
스마트폰의 기능이 다양한 영역으로 확대되고 멀티태스킹이 활성화됨에 따라 스왑 기능의 지원이 점점 중요한 이슈로 부각되고 있다. 그러나, 스마트폰에서의 스왑 지원은 지나친 스토리지 트래픽을 유발하여 메모리 쓰레싱을 발생시키는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 초창기 스마트폰의 스왑 지원시 발생하던 이러한 쓰레싱 현상이 스마트폰 하드웨어가 발전함에 따라 어떻게 변화하였는지를 분석한다. 분석 결과 메모리 용량이 늘어남에 따라 스왑으로 인한 쓰레싱 문제가 일정 부분 해소되는 것을 확인하였다. 그러나, 실행 앱의 수를 지속적으로 증가시킬 경우 쓰레싱은 여전히 발생하는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 쓰레싱의 유발이 일부 핫 데이터에 기인한다는 것을 보이고 이를 NVM 기반의 아키텍처를 통해 해결할 수 있는 방안을 제시한다. 특히, 소량의 NVM으로 효율적인 관리를 통해 스왑 기능을 지원하면서 성능 저하 문제를 해소할 수 있음을 보인다.
최근 PDA, 스마트카드, 휴대폰, MP3 플레이어와 같은 이동 컴퓨팅 장치의 데이타 저장소로 플래시 메모리를 많이 사용하고 있다. 이런 장치는 데이타를 효율적으로 삽입, 삭제, 검색하기 위해 B-트리와 같은 색인기법을 필요로 한다. 플래시 메모리 상에서의 B-트리 구현에 관한 기존 연구로서는 BFTL(B-Tree Flash Translation Layer) 기법이 최초로 제안 되었다. 플래시 메모리는 읽기연산보다 쓰기연산 비용이 훨씬 크며, 덮어쓰기(overwrite)가 불가능하다는 특정을 갖고 있다. 따라서 BFTL 기법에서는 B-트리 구축 시 발생되는 다량의 쓰기연산을 최소화하는데 초점을 맞추고 있다. 하지만 BFTL 기법에 성능 개선의 여지가 많이 남아 있으며, BFTL 기법이 SRAM 메모리 공간을 증가시킨다는 단점 때문에 비현실적이다. 본 논문에서는 플래시 메모리 상에서 효율적으로 B-트리를 구축하기 위한 BOF(B-Tree On Flash Memory)기법을 제안한다. BOF 기법의 핵심은, B-트리 구축 시 사용하는 임시 버퍼의 인덱스 유닛(index unit)들을 플래시 메모리에 저장할 때 같은 노드에 속하는 인텍스 유닛들을 같은 섹터에 저장하는 것이다. 본 논문에서는 성능평가 실험을 통해 BOF 기법의 우수성을 보인다.
모바일 디바이스, PC, 서버 형 워크스테이션 시스템에서 널리 사용되고 있는 낸드 플래시 메모리는 기존의 하드 디스크에 비해 저 전력 소비, 높은 성능, 랜덤 접근 가능 등의 장점을 갖는 반면, 덮어쓰기가 불가능하여 데이터를 쓰기 전에는 항상 삭제 연산을 필요로 하는 구조적 약점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위해 낸드 플래시 메모리의 제어기는 FTL을 사용하여 디바이스 내부 연산을 변형시킨다. 하지만 고성능 대용량 낸드 플래시 메모리 저장장치의 사용이 증가됨에 따라, 제한된 DRAM 크기에 비해 매핑 알고리즘에서 사용되는 매핑 테이블의 크기가 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문은 이러한 DRAM의 용량 부족 문제를 해결하기 위해, 페이지 매핑 기법을 바탕으로한 적응적 매핑정보 캐싱 기법을 제안한다. 적응적 매핑정보 캐싱 알고리즘은 다양한 워크로드 분석을 기반으로 낸드 플래시 접근을 최소한으로 하는 매핑정보 캐싱 방식을 사용한다. 트레이스 기반 시뮬레이터를 통해 실험한 결과, 본 논문에서 제시하는 적응적 매핑정보 캐싱 알고리즘은 기존의 고정 매핑정보 캐싱 알고리즘에 비해 최소 7%에서 최대 70%의 성능향상을 보임을 확인할 수 있었다.
Voice is one of the promising biometrics because it is one of the most convenient ways human would distinguish someone from others. The target of speaker verification is to divide the client from imposters. Support Vector Machine(SVM) is in the limelight as a binary classifier, so it can work well in speaker verification. In this paper, we combined SVM with genetic algorithm(GA) to reduce the dimensionality of input feature. Experiments were conducted with Korean connected digit database using different feature dimensions. The verification accuracy of SVM with GA is slightly lower than that of SVM, but the proposed algorithm has greater strength in the memory limited systems.
한국어나 일본어와 같이 부분 어순 자유 언어에서는 규칙 기반 방법이 구 단위화에 있어서 매우 유용한 방법이며, 실제로 잘 발달된 조사와 어미를 활용하면 소수의 규칙만으로도 여러 가지 기계학습 기법들만큼 높은 성능을 보일 수 있다. 하지만, 이 방법은 규칙의 예외를 처리할 수 있는 방법이 없다는 단점이 있다. 예외 처리는 자연언어처리에서 매우 중요한 문제이며, 기억 기반 학습이 이 문제를 효과적으로 다룰 수 있다. 본 논문에서는, 한국어 단위화를 위해서 규칙 기반 방법과 기억 기반 학습을 결합하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 우선 규칙에 기초하고, 규칙으로 추정한 단위를 기억 기반 학습으로 검증한다. STEP 2000 말뭉치에 대한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 방법이 규칙이나 여러 기계학습 기법을 단독으로 사용하였을 때보다 높은 성능을 보였다. 규칙과 구 단위화에 가장 좋은 성능을 보인 Support Vector Machines의 F-score가 각각 91.87과 92.54인데 비하여, 본 논문에서 제시된 방법의 최종 F-score 는 94.19이다.
Objectives : It has been reported previously that the roots of Scutellaria baicalensis (known as Huang-Gum in Korean, henceforth referred to as S. baicalensis) could prevent neuronal cell death after global cerebral ischemia. In Genuine Korean medicine, S. baicalensis is known to relieve fever in upper body, and it was thus thought to be able to alleviate deteriorations in brain function. Methods : The protective effects of S. baicalensis against post-stroke memory retardation using 4-vessel occlusion model were examined in the present study. Results : S. baicalensis was shown to significantly alleviate the deficits in learning and memory by increasing the fraction of time spent in the quadrant in which the platform was initially placed ($34.9\;{\pm}\;3.2%$, p < 0.05) compared to that of the ischemia group ($28.0\;{\pm}\;2.5%$). The cytoprotective effect of S. baicalensis on CA1 hippocampal neurons was evaluated by measuring the neuronal cell density. Neuronal cell density in S. baicalensis extracts-treated ischemia group ($138.0\;{\pm}\;13.6\;cells/mm^2$) was significantly increased compared to saline-treated ischemia group ($22.1 \;{\pm}\;9.3\;cells/mm^2$, p < 0.05). In the study of OX-42 immunohistochemistry, S. baicalensis could decrease the micrgial activation in hippocampus after brain ischemia. Conclusion : These results may provide experimental support for the use of S. baicalensis in treating post-stroke memory impairment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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