본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 WAN 스토리지 복제 모델의 성능평가를 위한 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 이 시뮬레이터의 각 클라우드는 가상머신의 역할을 수행하는 가상머신 에뮬레이터와 스토리지의 역할을 수행하는 스토리지 에뮬레이터로 구성된다. 가상머신 에뮬레이터는 R/W 작업비율 설정모듈, R/W 순서 조합모듈, R/W 요청모듈로 구성한다. 스토리지 에뮬레이터는 스토리지 관리모듈, 데이터 전송모듈, R/W 수행모듈, 오버헤드 처리모듈로 구성된다. 이 시뮬레이터를 이용하여 스토리지에 대한 R/W 비율, 네트워크 지연, 네트워크 대역폭 등의 변화에 따른 두 이주 방법의 성능을 평가한다. 그 결과 read 작업이 증가 할수록 선 복제 모델의 평균이 주시간은 감소 하지만 후 복제 모델의 평균이주시간은 증가한다. 또한, 네트워크 지연이 증가할수록 후 복제 모델의 평균이주시간은 증가 하였지만, 선 복제 모델의 평균이주시간은 일정함을 보인다. 따라서 네트워크의 지연이 증가 하는 경우 후 복제 모델보다 선 복제 모델의 성능이 우수함을 알 수 있었다. 네트워크 대역폭의 변화에 따른 평균이 주시간은 두 모델이 유사하였기 때문에 스토리지 복제 모델을 선정함에 있어 네트워크 대역폭은 중요한 요소가 아님을 알 수 있었다.
The implementation of client polling as a weak cache coherence mechanism has two major drawbacks: Firstly, the cache may return a stale copy if the object is changed in the origin server while the cached copy is considered valid. Secondly, the cache can invalidate a cached copy that is still valid in the server. Therefore, we propose a multilevel pre-fetching (MLP) in conjunction with the client polling to refine these drawbacks. MLP is introduced to improve the level of freshness among the cached objects. The simulation results presented in this paper show that the proposed MLP significantly minimizes the number of stale objects and reduces the invalidation messages sent out to the server, i.e., increase the cache HIT rate.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 저장공간 이주(storage migration)시에 저장공간의 읽기/쓰기 비율을 고려한 저장공간 복제 모델 선정을 위한 실험 환경을 설계한다. 기존의 저장공간 이주 모델은 가상머신과 저장공간중에 저장공간이 먼저 이주하는 선복제(pre-copy)와 나중에 이주하는 후복제(post-copy)가 있다. 이러한 복제 기법은 VM과 저장공간 이주의 필요성과 그 방법만을 제안하였으며, 성능 향상을 위한 이주 기법 선정 방법은 제시하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 다양한 스토리지의 읽기/쓰기 비율에 따른 이주 모델 선정 기법을 실험할 수 있는 시뮬레이터 설계 방법을 제시한다.
Considering video copy transform diversity, a multi-feature video copy detection algorithm based on a Speeded-Up Robust Features (SURF) local descriptor is proposed in this paper. Video copy coarse detection is done by an ordinal measure (OM) algorithm after the video is preprocessed. If the matching result is greater than the specified threshold, the video copy fine detection is done based on a SURF descriptor and a box filter is used to extract integral video. In order to improve video copy detection speed, the Hessian matrix trace of the SURF descriptor is used to pre-match, and dimension reduction is done to the traditional SURF feature vector for video matching. Our experimental results indicate that video copy detection precision and recall are greatly improved compared with traditional algorithms, and that our proposed multiple features algorithm has good robustness and discrimination accuracy, as it demonstrated that video detection speed was also improved.
cDNA microarray-based comparative genomic hybridization(CGH) data includes low-intensity spots and thus a statistical strategy is needed to detect subtle differences between different cancer classes. In this study, genes displaying a high frequency of alteration in one of the different classes were selected among the pre-selected genes that show relatively large variations between genes compared to total variations. Utilizing copy-number changes of the selected genes, this study suggests a statistical approach to predict patients' classes with increased performance by pre-classifying patients with similar genetic alteration scores. Two-stage logistic regression model(TLRM) was suggested to pre-classify homogeneous patients and predict patients' classes for cancer prediction; a decision tree(DT) was combined with logistic regression on the set of informative genes. TLRM was constructed in cDNA microarray-based CGH data from the Cancer Metastasis Research Center(CMRC) at Yonsei University; it predicted the patients' clinical diagnoses with perfect matches (except for one patient among the high-risk and low-risk classified patients where the performance of predictions is critical due to the high sensitivity and specificity requirements for clinical treatments. Accuracy validated by leave-one-out cross-validation(LOOCV) was 83.3% while other classification methods of CART and DT performed as comparisons showed worse performances than TLRM.
클라우드 컴퓨팅 기술은 이용자로 하여금 자원을 편리하게 이용할 수 있게 하며 낮은 TCO(Total Cost of Ownership)를 보장하는 기술로 널리 사용되고 있다. 특히 IaaS에서 많은 기대를 할 수 있는데, 이 기술 중에 하나가 서버 가상화 기술이다. 가상화된 서버를 관리하기 위해서 쓰이는 기술 중 하나가 바로 라이브 가상 머신 마이그레이션으로 이는 서비스를 제공하고 있는 서버의 구동 중지 시간을 줄여 이용자의 불편함을 최소로 하는 기술이다. 그러나 라이브 가상 머신 마이그레이션은 기존의 방법보다 마이그레이션 시간이 길어 네트워크 자원을 오래 쓰는 단점이 있다. 이런 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 pre-copy 예측을 통한 마이그레이션 시간 감축 기법을 제안한다. pre-copy를 예측하는 기법을 소개하고 이를 이용한 통제 알고리즘을 보이며 이를 Xen에 적용했을 때의 결과를 보인다. 적용해본 결과 기존의 방법보다 마이그레이션 시간이 최대 17% 향상됨을 볼 수 있었다.
The mating type a of yeast, Saccharomyces cerevisiae mutant with hmla2-102 and sir3-8ts was changed to type alpha by changing the growth temperature from 25C to 35C. A temperature-sensitive expression vector system was constructed using mating factor alpha1 (Mfalpha1) gene encoding alpha factor which is expressed in the type alpha cells. Vectors with different copy numbers were constructed by joining the promoter and pre or prepro-secretion single sequence of Mfalpha1 to promoterless PHO5' gene as a reporter gene.
Text summarization is the task of producing a shorter version of a long document while accurately preserving the main contents of the original text. Abstractive summarization generates novel words and phrases using a language generation method through text transformation and prior-embedded word information. However, newly coined words or out-of-vocabulary words decrease the performance of automatic summarization because they are not pre-trained in the machine learning process. In this study, we demonstrated an improvement in summarization quality through the contextualized embedding of BERT with out-of-vocabulary masking. In addition, explicitly providing precise pointing and an optional copy instruction along with BERT embedding, we achieved an increased accuracy than the baseline model. The recall-based word-generation metric ROUGE-1 score was 55.11 and the word-order-based ROUGE-L score was 39.65.
본 연구에서는 중고 디지털 레이저 복합기의 재제조 과정에 초음파세정공정을 도입하기 위하여 예비실험을 통하여 여러 가지 세정제의 세정성을 평가하고 초음파 세정공정의 공정 변수를 변화시키며 최적의 세정제와 공정변수를 도출하였다. 우선 기존에 현장에서 사용되어 지고 있던 세정제보다 세정효율이 뛰어나고 사용하기 좋은 제품을 찾고자 기존 세정제 (A)와 시판되고 있는 7종의 세정제(B~H)를 선정하여 육안판정법을 이용한 오염물질(유성오일, 토너가루, 구두약)에 대한 세정성 평가를 수행하였다. 또한 선별과정으로 물성 명가 및 거품성 실험을 진행하였다. 각 오염물질에 대한 세정제의 세정성 평가에서 기존에 사용되어지던 A세정제보다 G세정제가 뛰어난 세정효율을 보여주었고, 거품성 평가에서 기존 세정제와 유사한 거품성을 나타내었다. 실제 오염된 레이저 복합기 부품들을 대상으로 예비실험에서 우수한 세정능력을 보여준 세정제를 사용하고 초음파 주파수와 세정시간을 변화시키며 최적 공정변수들을 도출하였다. 28 kHz의 초음파 세정을 이용하여 현장적용을 한 결과 G세정제가 A세정제보다 뛰어난 세정효율을 보여주어 디지털 레이저 복합기 재제조 과정에서의 세정제로서 G세정제가 적합하다고 판단되며 전체적인 재제조 공정의 생산성 및 경제성 향상이 기대된다.
Objectives : The paper seeks to delve into a study of smallpox, specifically as one of the most representative contagious diseases during the Chosun era and how it was treated during that time. The lack of traditional medical texts that deal with smallpox has led this paper to dive into Duchanggyeongheombang. Methods : Everything related to edition and copy, and the author was organized based on pre-existing studies. The copy that is assumed as the original copy was considered and studied. The book was compared to and reviewed with Donguibogam, and the differences between the book and Korean translation were given attention as well. Results : Park Jin-hee is assumed to have authored Duchanggyeongheombang, and it is like that was had access to texts published by the state, one of which includes Donguibogam. He utilized the periods with smallpox outbreaks as his frame of study and put together a series of treatment for different symptoms. To this, he attached various medical charts, and added Korean translation for higher usability. In his book, he placed emphasis on spleen and stomach, but when needed, he did not shy away from using cold and coolness herbs. Conclusions : Duchanggyeongheombang was influenced partially by Donguibogam, but the book was given new life through the author Park Jin-hee's edition. Medical charts were added to increase its usability, and Korean translation was provided for wider audience. Its scope of prescription is very wide, and it provided the reasonings behind its medical judgements based on actual clinical studies instead of being tied down to traditions or taboos.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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