한국어 문서에서 외래어 표기는 한 단어에 대해 한 개만 존재하는 것이 아니라 여러 개의 다른 표기로 사용되고 있다. 이러한 표기상 불일치는 하나의 단어가 다른 개념으로 인식되어 정보 검색 시스템의 성능 저하의 원인이 된다. 따라서 정보 검색 시스템에서는 다양한 외래어 표기에 대해 같은 개념으로 인식하여 검색할 수 있도록 외래어 표기법에 맞는 외래어 표기로 교정하는 전처리가 필요하다. 본 논문에서는 질의어로 외래어가 입력되면, 이를 근거로 외래어 표기법에 맞는 외래어 표기로 교정해주는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 한국어 자모의 viable prefix를 이용하여 후보 외래어 표기를 생성하는 가상 트리를 작성하고 불필요한 외래어를 가지치기함으로써 검색 정확도를 높이고 속도를 개선한다.
In this paper, we propose efficient algorithms for parallel prefix computation and sorting on a recursive dual-net. The recursive dual-net $RDN^k$(B) for k > 0 has $(2n_o)^{2K}/2$ nodes and $d_0$ + k links per node, where $n_0$ and $d_0$ are the number of nod es and the node-degree of the base-network B, respectively. Assume that each node holds one data item, the communication and computation time complexities of the algorithm for parallel prefix computation on $RDN^k$(B), k > 0, are $2^{k+1}-2+2^kT_{comm}(0)$ and $2^{k+1}-2+2^kT_{comp}(0)$, respectively, where $T_{comm}(0)$ and $T_{comp}(0)$ are the communication and computation time complexities of the algorithm for parallel prefix computation on the base-network B, respectively. The algorithm for parallel sorting on $RDN^k$(B) is restricted on B = $Q_m$ where $Q_m$ is an m-cube. Assume that each node holds a single data item, the sorting algorithm runs in $O((m2^k)^2)$ computation steps and $O((km2^k)^2)$ communication steps, respectively.
Japan has several unique traditional colors. The traditional colors of Japan include a collection of colors used in traditional Japanese literature, textiles such as the kimono, and other Japanese arts. Japanese color system has a long history, leading to some consistencies in color and naming. During the Edo period(1603~1867), the unique color sense of 'iki' produced many color names that are often related to mouse(nezumi) and tea(cha), and fashion color originated as kabuki actors. As for colors named after animals, the most popular appears to be the mouse, which is used to express grey tones. Recently, many fashion companies in Japan have been working on reviving an interest in traditional Japanese colors. Ordinary people of Edo named even slightly different color tones, each with individual exquisite and mind valuing 'iki' senses. They translated these into their livelihood and culture. The colorimetry result of 49 restored dyed fabrics were as follows; Hue difference was 7.8, value difference was 2.9, chroma difference was 1.8 of prefix siro. Hue difference was 3.8, value difference was 1.6, chroma difference was 1.7 of prefix usu. Hue difference was 3.5, value difference was 1.5, chroma difference was 1.4 of prefix cha. Hue difference was 6.4, value difference was 1.1, chroma difference was 1.6 of prefix koi. Hue difference was 7.5, value difference was 0.8, chroma difference was 3.3 of prefix nezumi.
IPv6에서는 호스트의 주소 재지정 뿐만 아니라 라우터에 대해서도 주소 재지정 메커니즘을 제공한다. IPv6에서는 기존 망 환경 외에도 Mobile-IP나 Ad-hoc 네트워크 상에서 라우터의 주소를 손쉽게 관리할 수 있는 메커니즘이 절대적으로 필요하다. 이러한 방법으로는 RR(Router Renumbering)이나 APDP(Automatic Prefix Delegation Protocol), DHCPv6 등이 있다. 본 논문에서는 라우터 주소 재지정 기법 중에서 APDP 기법을 리눅스 커널 2.4.x 기반 환경에서 구현하였다. 구현된 프로그램은 기존의 radvd와 통합하여 구성하였으며, 리눅스를 이용한 PC-라우터로 테스트베드를 구성하여 동작을 검증하였다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권1호
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pp.150-153
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2015
An energy-efficient 64-bit prefix adder is proposed for micro-server processors based on both semidynamic and bypassing structures. Prefix adders consist of three main stages i.e. propagate-generate (PG) stage, carry merge (CM) tree, and sum generators. In this architecture, the PG and CM stages consume most of the power because these are based on domino circuits. This letter proposes a semidynamic PG stage for its energy-efficiency. In addition, we adopt the bypassing structure on the CM tree to reduce its switching activity. Experimental results show 19.1% improvement of energy efficiency from prior art.
본 논문에서는 URL 목록 기반 웹사이트 컨텐츠 필터링 시스템에서 효율적인 URL 목록 검색 방식을 제안한다. 제안된 방식은 URL prefix 형태로 변환된 URL 목록을 해시 트리 형식으로 표현하여 한번의 트리 검색으로 URL 검색을 수행한다. 그 결과 단일 해시 테이블 방식의 중복 탐색을 제거하였다. 실험 결과 제안된 검색 방식은 세그먼트의 개수에 따라 단일 해시 테이블 방식에 비해 $62%{\sim}210%$의 성능 향상을 보인다.
This paper proposes an algorithm and its data structure to support real-time full-text search for the streamed or broadcasted multimedia data containing real-time stenograph text. Since the traditional indexing method used at information retrieval area uses the linguistic information, there is a heavy cost. Therefore, we propose the algorithm and its data structure based on suffix array, which is a simple data structure and has low space complexity. Suffix array is useful frequently to search for huge text. However, subtitle text of multimedia data is to get longer by time. Therefore, suffix array must be reconstructed because subtitle text is continually changed. We propose the data structure called prefix array and search algorithm using it.
The main bottleneck for a VOD system is bandwidth of storage or network I/O due to the high bandwidth requirements and long-lived nature of digital video. Patching is one of the most efficient techniques to overcome the bottleneck of the VOD system through the use of multicast scheme. In this paper, we propose a new patching scheme, P2P proxy patching, for improving the typical patching technique by jointly using the proxy prefix caching scheme and the P2P proxy. In our proposed scheme, each client play a role in a proxy for multicasting a regular stream to other clients that request the same stream. Due the use of the P2P proxy and the prefix caching, the server bandwidth is required significantly less than that of the typical patching technique. In the performance study, we show that our patching scheme can reduce the server bandwidth requirements compared with the existing patching techniques.
언어 모델은 많은 데이터와 많은 파라미터로 오래 사전학습을 수행할수록 그 성능이 높아지지만, 그 크기가 큰 만큼 거대 언어 모델은 너무 큰 크기로 인해서 실사용에 많은 하드웨어 리소스를 필요로 한다. 본 논문에서는 거대 언어 모델 중 하나인 T5의 인코더-디코더 구조 대비 절반의 크기를 가지는 PrefixLM 구조에 기반한 한국어 모델을 학습하여 자연어 처리에서 중요한 태스크 중 하나인 텍스트 생성 요약 태스크에서의 성능평가를 하여 BART, T5와 비교하여 각각 0.02, 0.0859의 성능 향상을 보였다.
효율적인 순차패턴 마이닝을 위해서는 후보패턴의 생성 비용을 줄이고 동시에 생성된 후보패턴에 대한 탐색공간을 줄여야 한다. 그러나 이전에 개발된 알고리즘들은 이러한 문제들을 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 특히 Apriori-like 방법들은 알고리즘은 단순하지만 많은 크기의 후보패턴 집합생성, 대용량 데이터 베이스의 반복적인 탐사 등의 문제점이 있고, PrefixSpan[2]은 단계별로 분할된 프레픽스 프로젝티드(prefix projected) 데이터 베이스들을 구성 하여 후보패턴의 지지도 계산을 위한 탐색 공간을 줄이지만 프로젝티드 데이타베이스들의 구성비용이 크다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들의 개선을 위해 본 논문에서는 새로운 순차패턴 마이닝 방법인 Suffixspan(Suffix Checked Sequential Pattern mining)을 제 안한다. Suffixspan은 순차패턴 집합의 단계별 분할특성과 서픽스(suffix) 특성을 이용하여 적은 비용으로 작은 크기의 후보패턴 집합을 생성하고, 1-프레픽스 프로젝티드 데이타베이스를 구성하여 후보패턴 검사를 위한 탐색공간을 줄인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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