Uh Bong Yong;Ju Young Kwan;Cheon Joong Nam;Kim Suk Il
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.32
no.11_12
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pp.608-616
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2005
A cache architecture is proposed here which evokes prefetch at level 1 cache miss. Existing structures only prefetch at level 2 cache miss. In the proposed cache architecture, level 1 cache miss would select demand fetch block and prefetch block from the level 2 cache and store to level 1 cache and prefetch cache, respectively. According to an experimental analysis using 11 benchmark programs, the hierarchical cache architecture that employs both a level 1 cache prefetcher and a level 2 cache prefetcher obtained a maximum $19\%$ increased performance when compared to the cache architecture that employs only a level 2 cache prefetcher.
The purpose of this study is to classify fashion brand app types through current fashion brand app releases. To this end, this study used Internet Web, articles, newspapers, and existing studies on brand applications as well as the data that were analyzed after downloading the relevant brand app. Firstly, this study aimed to analyze rapidly growing smartphone market and brand app market situations and look into brand app's own characteristics from the corporate marketing perspective. In addition, the study divided the types into a basic information type and an additional information type by analyzing functions of 30 fashion brand apps. As the result, the basic information type contains product info, store info, fashion info, and coordination info. The additional information type contains entertainment, hobbies, life info, mutual experiences, and sharing services. According to the divided fashion brand app types, the goals of companies also can be divided as three. Firstly, the aim is to expand sales, secondly to improve brand awareness, and lastly to build customer relationship. Consequently, companies will have to select brand app types suitable for their goals and provide to consumers.
In this paper, we propose an optical correlator system using volume holograms for database of matched filters. Optical correlator has high speed and parallel processing characteristics of optics. Matched filters are recorded into a volume hologram that can store data with high density, transfer them with high speed, and select a randomly chosen data element. The multiple reference images of database are prerecorded in a photorefractive crystal in the form of Fourier transform images, simply by passing the image displayed in a spatial light modulator through a Fourier transform lens. The angular multiplexing method for multiple holograms of database can be achieved by rotating the crystal by use of a step motor. Experimental results show that the proposed system can be used for the fingerprint recognition.
This study was conducted to develop a web expert system for nutrition counseling and menu management. This program manipulates a food, dish and menu and search database that has been developed. Clients can select a recommended general and therapeutic menu using this system. The web expert system can analyze nutrients in menus and compare nutrient contents of menus with Korean Recommended Dietary Allowances. It can access the food, dish and menu database. The expert menu database can insert, store and generate the synthetic information of age, sex, and therapeutic purpose of disease. With investigation and analysis of the client's needs, the menu planning program on the internet has been continuously developed. This system consists of the database that reaches to the food composition, the dishes and the menu. Clients can search food composition and conditional food based on nutrient name and amounts. This system is able to draw up the food with its order in dish. The menu planning can be organized and nutrients analysis can be compared with Korea Recommended Allowance. This system is able to read the nutrient composition of the each food, the dish and the menu. The results of analysis is presented quickly and accurately. Therefore it can be used by not only usual people but also dietitians and nutritionists who take charge of making a menu and experts in the field of food and nutrition. It is expected that the web expert system can be useful of nutrition education, nutrition counseling and expert menu management.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.431-433
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2016
In this paper, we propose an algorithm that analyzes characteristic nodes to select efficient relay nodes using message distribution. Existing delay-tolerant network (DTN) routing algorithms have problems with large latency and overhead on account of the deficiency of network information in an unsteady network. We must solve this problem, predict future networks using node state information, and apply a weight factor that changes according to the message distribution. Simulation results show that the proposed algorithm provides enhanced performance compared to existing DTN routing algorithms.
Park, Jong-Cheon;Hwang, Dong-Guk;Lee, Woo-Ram;Jun, Byoung-Min;Kim, Kyung-Ah;Cha, Eun-Jong
Proceedings of the KAIS Fall Conference
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2006.11a
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pp.216-219
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2006
Self management of chronic asthma is of great importance, since the disease could lead the patient into an emergent situation. In the present study, we describe design and implementation of a personal digital assistant(PDA) based asthma management system for personal application including symptom and medication to prevent from the potential exac-erbation of the disease. The software program was written by the Visual C++ tool in the mobile computing environment and Object Store was applied for data management. User friendly GUI environment was provided for the patient to input his/her daily condition and self treatment such as medication for suc-cessful management. The input screen design substituted for keyboard input to a mouse in order to easy to select an item and minimize the keyboard input. The implementation results of this system., Real-time data collection and process were possible and be able to have been carried effectively out a continuous symptom, a medication of asthma patients, risk management.
Kim, Heeyoung;Kim, Dongmin;Ryu, Gihwan;Hong, Hotak
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.230-235
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2022
This study is to select an optimal object detection algorithm for designing a self-checkout counter to improve the inconvenience of payment systems for products without existing barcodes. To this end, a performance comparison analysis of YOLO v2, Tiny YOLO v2, and the latest YOLO v5 among deep learning-based object detection algorithms was performed to derive results. In this paper, performance comparison was conducted by forming learning data as an example of 'donut' in a bakery store, and the performance result of YOLO v5 was the highest at 96.9% of mAP. Therefore, YOLO v5 was selected as the artificial intelligence object detection algorithm to be applied in this paper. As a result of performance analysis, when the optimal threshold was set for each donut, the precision and reproduction rate of all donuts exceeded 0.85, and the majority of donuts showed excellent recognition performance of 0.90 or more. We expect that the results of this paper will be helpful as the fundamental data for the development of an automatic payment system using AI self-service technology that is highly usable in the non-face-to-face era.
We propose an optical fingerprint identification system using volume hologram for database of matched filter. Matched filters in VanderLugt correlator are recorded into a volume hologram that can store data with high density, transfer them with high speed, and select a randomly chosen data element. The multiple reference fingerprint photographs of database are prerecorded in a photorefractive material in the form of Fourier transform images, simply by passing the image displayed in a spatial light modulator through a Fourier transform lens. The angular multiplexing method for multiple holograms of database is achieved by controlling the reference directions with a step motor. Experimental results show that the proposed system can be used for secure entry systems to identify individuals for access to a restricted area, security verification of credit cards, passports, and other IDs.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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pp.270-278
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2023
We propose a container orchestration system for process workloads that combines the potential of big data and machine learning technologies to integrate enterprise process-centric workloads. This proposed system analyzes big data generated from industrial automation to identify hidden patterns and build a machine learning prediction model. For each machine learning case, training data is loaded into a data store and preprocessed for model training. In the next step, you can use the training data to select and apply an appropriate model. Then evaluate the model using the following test data: This step is called model construction and can be performed in a deployment framework. Additionally, a visual hierarchy is constructed to display prediction results and facilitate big data analysis. In order to implement parallel computing of PCA in the proposed system, several virtual systems were implemented to build the cluster required for the big data cluster. The implementation for evaluation and analysis built the necessary clusters by creating multiple virtual machines in a big data cluster to implement parallel computation of PCA. The proposed system is modeled as layers of individual components that can be connected together. The advantage of a system is that components can be added, replaced, or reused without affecting the rest of the system.
This research aimed to examine the effect of emotional dissonance and emotional intelligence on the prosocial behavior of fashion salespeople in department stores, and whether emotional intelligence mediates the relationship between emotional dissonance and prosocial behavior. Moreover, we aimed to suggest a method to improve the prosocial behavior of salespeople as a strategy to obtain a continuous competitive advantage in an increasingly competitive fashion distribution environment. This research was conducted through a questionnaire survey, and 345 responses were collected from department store salespeople for the final analysis. First, the analysis results showed that the emotional dissonance of salespeople arose from their dealings with their organization and with customers. Prosocial behavior was deduced to be a factor of the cooperation with coworker and extra-role customer service. The emotional intelligence was deduced to be a factor of the use of emotion, regulation of emotion, self-emotion appraisal, and others'emotion appraisal. Second, with a higher level of emotional dissonance against the organization, there was less cooperation with coworker, while a higher emotional dissonance against customers resulted in increased cooperation with coworker. Third, it appeared that with a higher level of emotional dissonance against the organization, there was a higher utilization of use of emotion, self-emotion appraisal, and others'emotion appraisal of emotional intelligence. Fourth, as the regulation of emotion, self-emotion appraisal, and use of emotion were higher, there was more cooperation with coworker, whereas an increase in the utilization of one's own emotion and emotional control resulted in a higher level of extra-role customer service. Finally, emotional intelligence has a significant mediating effect between emotional dissonance and prosocial behavior. The above results suggest that for department stores to improve the prosocial behavior of their sales staff requires the establishment of a method to enhance the emotional intelligence of the staff. The results also indicate that there is a need for department stores to prepare a systemic tool to enable them to select people with a high degree of emotional intelligence when recruiting salespeople.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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