Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.48
no.7
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pp.1-9
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2011
Memristor is a portmanteau of "memory resistor". The resistance of memristor is changed depends on the history of electric charge that passed through the device and it is able to memorize the last resistance after turning off the power supply. This paper presents this device that has a high chance to be the next generation of commercial non-volatile memory and its behavior modeling using SPICE simulation. The memristor MOS content addressable memory (M_CAM) is also designed and simulated using the proposed behavioral model. The proposed M_CAM unit cell area and power consumption show an improvement around 40% and 96%, respectively, compare to the conventional SRAM based CAMs. The M_CAM layout is also implemented using 0.13${\mu}m$ mixed-signal CMOS process under 1.2 V supply voltage.
Generation and analysis methods have been proposed in recent years, such as using a natural language and formal language processing, artificial intelligence algorithms based knowledge model is effective meaning. its semantic based knowledge model has been used effective decision making tree and problem solving about specific context. and it was based on static generation and regression analysis, trend analysis with behavioral model, simulation support for macroeconomic forecasting mode on especially in a variety of complex systems and social network analysis. In this study, in this sense, integrating knowledge-based models, This paper propose a text mining derived from the inter-Topic model Integrated formal methods and Algorithms. First, a method for converting automatically knowledge map is derived from text mining keyword map and integrate it into the semantic knowledge model for this purpose. This paper propose an algorithm to derive a method of projecting a significant topic map from the map and the keyword semantically equivalent model. Integrated semantic-based knowledge model is available.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.40
no.12
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pp.39-45
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2003
Design verification of VHDL models is getting difficult and has become a critical and time-consuming process in hardware design. Recent]y the methods using Bayesian estimation and stopping rule have been introduced to verify behavioral models and to reduce clock cycles. This paper presents two strategies to reduce clock cycles when using stopping rule in a VHDL model verification. The first method is that a semi-random variable is defined and the data that stay in the range of semi-random variable are skipped when stopping rule is running. The second one is to keep the old values of parameters when phases of stopping rule are changed. 12 VHDL models are examined to observe the effectiveness of strategies, and the simulation results show that more than about 25% of clock cycles is reduced by using the two proposed strategies with 0.6% losses of branch coverage rate.
Numerical simulation of the non-linear behavior of (RC) structural walls subjected to severe earthquake ground motions requires a reliable modeling approach that includes important material characteristics and behavioral response features. The objective of this paper is to optimize a simplified method for the assessment of the seismic response and damage development analyses of an RC structural wall building using macro-element model. The first stage of this study investigates effectiveness and ability of the macro-element model in predicting the flexural nonlinear response of the specimen based on previous experimental test results conducted in UCLA. The sensitivity of the predicted wall responses to changes in model parameters is also assessed. The macro-element model is next used to examine the dynamic behavior of the structural wall building-all the way from elastic behavior to global instability, by applying an approximate Incremental Dynamic Analysis (IDA), based on Uncoupled Modal Response History Analysis (UMRHA), setting up nonlinear single degree of freedom systems. Finally, the identification of the global stiffness decrease as a function of a damage variable is carried out by means of this simplified methodology. Responses are compared at various locations on the structural wall by conducting static and dynamic pushover analyses for accurate estimation of seismic performance of the structure using macro-element model. Results obtained with the numerical model for rectangular wall cross sections compare favorably with experimental responses for flexural capacity, stiffness, and deformability. Overall, the model is qualified for safety assessment and design of earthquake resistant structures with structural walls.
Park, Yeon-Hee;Kim, Jong-Uk;Lee, Seong-Uck;Kim, Chol-Min;Tariq, Usman;Hong, Man-Pyo
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.14
no.5
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pp.517-521
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2008
A worm is a malware that propagates quickly from host to host without any human intervention. Need of early worm detection has changed research paradigm from signature based worm detection to the behavioral based detection. To increase effectiveness of proposed solution, in this paper we present mechanism of detection and prevention of worm in distributed fashion. Furthermore, to minimize the worm destruction; upon worm detection we propagate the possible attack aleγt to neighboring nodes in secure and organized manner. Considering worm behavior, our proposed mechanism detects worm cycles and infection chains to detect the sudden change in network performance. And our model neither needs to maintain a huge database of signatures nor needs to have too much computing power, that is why it is very light and simple. So, our proposed scheme is suitable for the ubiquitous environment. Simulation results illustrate better detection and prevention which leads to the reduction of infection rate.
This study was conducted to derive the traffic accident risk index through the recognition of the elderly driver's driving pattern to reduce the traffic accident rate of elderly drivers and to reflect them in the renewal and return policy of driver's license accordingly. First, the traffic accident risk index is defined by analyzing the behavioral characteristics of older drivers to derive the major factors that lead to traffic accidents. Second, we present a method to measure the traffic accident risk index from the driving pattern of the elderly through the smart-phone, the camera and the distance sensor attached to the car. Finally, we derive three thresholds by computer simulation and determine the accident risk from the measured traffic accident risk index as four steps and suggest ways to ensure safe driving of older drivers. It is required to objectively assess the driving ability of an aged driver in accordance with the proposed method, and to induce the driver to reset the driver's license renewal cycle and voluntarily return the driver's license to minimize social costs due to increased traffic accidents.
Park, So-Mi;Kim, Bo-Hwan;Park, Mi-Jeong;Ahn, Yang-Heui;Chung, Chae-Weon
Women's Health Nursing
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v.16
no.2
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pp.166-176
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2010
Purpose: The study was done to examine the effects of cognition-behavior integrated breast cancer prevention education, in which a breast model with interchangeable nodules was utilized, on the self-competency of nursing students in performing breast cancer education. Methods: A nonequivalent control group non-synchronized design was used. A traditional lecture intervention was provided for 49 3rd year college of nursing students (control group) while the integrated breast cancer prevention education was given to 47 3rd year students in the same college one year later (experimental group). The integrated breast cancer prevention education was developed by the research team to strengthen the competency of cognitive and behavioral components in education on breast cancer. Results: Effects of the intervention were found to be significant through all study variables: knowledge about breast cancer (t=7.79, p <.001), breast cancer risk awareness (t=2.05, p <.05), self-competency of breast self-exam (t=8.27, p <.001), and intention to teach breast self-exam (t=3.87, p <.001). Conclusion: The integrated breast cancer prevention education was useful to improve not only knowledge about breast cancer but competency in performing breast examination for nursing students who acquired technical skills from various simulation nodules. As the program helped the students to be prepared as confident educators, future application of the module is recommended for academic curricula.
The purpose of this paper is to suggest desirable improvement for KRX derivatives market plagued with many problems in spite of its world level of quantitative growth. In order to try to find desirable improvement for KRX derivatives market which has many problems like that, I suggest various ways of improvement for regulatory system in the future in terms of behavioral regulation for investor protection. First of all, in order to relieve speculative tendency of trading, KOSPI200 option market with ATM-oriented option trading needs to be induced from the market in which OTM-oriented option is now trading. So discount or exemption of brokerage fee for ATM trading and the introduction of market-maker for ATM type can be considered. For the protection of individual investors, we suggest feasible plans such as differential regulation between professional and individual investors, consolidation of basic deposit management, and enlargement of opportunities for risk management education & simulation trading.
The goal of education and training in military is to foster strong combatants who can fight and defeat enemies. The Korean military is deeply aware of the importance of education & training, and has been introducing various advanced training systems so far. Despite these efforts, however, the military environment to maintain and strengthen the level of training is becoming increasingly difficult. In this study, it was conducted on the effectiveness analysis and utilization of the game system for military education & training through literature review. As a result of literature analysis, the introduction of the game system could be expected to have various effects throughout the cognitive and behavioral areas. Based on this effect analysis, the concept and shape of game system operation for each purpose were derived, and an improved plan using the game system was proposed.
Seongi Min;Kiwon Jeong;Yunwoo Lee;Donghwi Jung;Seungjun Kim
Computers and Concrete
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v.31
no.5
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pp.405-417
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2023
The submerged floating tunnel (SFT) is tethered by mooring lines anchored to the seabed, therefore, the structural integrity of the anchor should be sensitively managed. Despite their importance, reaction forces cannot be simply measured by attaching sensors or load cells because of the structural and environmental characteristics of the submerged structure. Therefore, we propose an effective method for estimating the reaction forces at the seabed anchor of a submerged floating tunnel using a structural pattern model. First, a structural pattern model is established to use the correlation between tunnel motion and anchor reactions via a deep learning algorithm. Once the pattern model is established, it is directly used to estimate the reaction forces by inputting the tunnel motion data, which can be directly measured inside the tunnel. Because the sequential characteristics of responses in the time domain should be considered, the long short-term memory (LSTM) algorithm is mainly used to recognize structural behavioral patterns. Using hydrodynamics-based simulations, big data on the structural behavior of the SFT under various waves were generated, and the prepared datasets were used to validate the proposed method. The simulation-based validation results clearly show that the proposed method can precisely estimate time-series reactions using only acceleration data. In addition to real-time structural health monitoring, the proposed method can be useful for forensics when an unexpected accident or failure is related to the seabed anchors of the SFT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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