Purpose - Current research aimed at exploring the effect differences between the two types of processing product information such as the imagining and the considering on psychological product ownership which could influence the intent to purchase or use the product, and focused on identifying the interaction effects of activated memory information type and advertising information type on each of the information processing types. Research design, data, and methodology - This study divided the information processing types into imagining and considering, and the consumer's memories were divided into autobiographical or episodic and semantic memory. The advertising information was approached in each of event information being together with the product and product feature information. At empirical study, 2(two types of memory activation: episodic and semantic memory activation) ∗ 2(two types of advertising information: event-focused and product feature-focused advertising information) between-subjects design was used to make four types of questionnaire according to the type of experimental groups. Through the survey platform, 'questionnaire stars' of 'WeChat' in China, 219 questionnaire data were collected for empirical study. The structural equation model in AMOS 26 and Anova were used to verify hypotheses. Results - First, the ownership affected the usage intent positively. Second, the imagining did not affect the psychological ownership but did directly affect the usage intention, and the considering affected the ownership positively. Third, the episodic memory activation positively influenced the imagining and negatively affected the considering, whereas the semantic memory activation positively influenced the considering and negatively affected the imagining. Fourth, event-advertising information increased the effects of the activated episodic memory on the imagining, and feature-advertising information increased the effects of the activated semantic memory on the considering. Conclusions - marketers should develop and advertise their product-related event message to trigger the imaging that directly increase the intent to purchase or use their product, when consumers are under the activation of their episodic memory. And marketers should advertise their product feature-related message to trigger the considering that could induce consumers' ownership for their product to increase the intent to purchase or use their product, when they are under the activation of their semantic memory.
Currently, there are increasing demands for applying deep neural networks (DNNs) in the embedded domain such as classification and object detection. The DNN processing in embedded domain often requires custom hardware such as NPU for acceleration due to the constraints in power, performance, and area. Processing DNN models requires a large amount of data, and its seamless transfer to NPU is crucial for performance. In this paper, we developed a cycle-accurate NPU simulator to evaluate diverse NPU microarchitectures. In addition, we propose a novel technique for reducing the number of memory accesses when processing convolutional layers in convolutional neural networks (CNNs) on the NPU. The main idea is to reuse data with memory interleaving, which recycles the overlapping data between previous and current input windows. Data memory interleaving makes it possible to quickly read consecutive data in unaligned locations. We implemented the proposed technique to the cycle-accurate NPU simulator and measured the performance with LeNet-5, VGGNet-16, and ResNet-50. The experiment shows up to 2.08x speedup in processing one convolutional layer, compared to the baseline.
단일 시스템에 코어별 운영체제를 사용하는 AMP(Asymmetric Multiprocessing) 기반 듀얼 코어에서 프로세서간 데이터를 전달하기 위해서 공유 메모리 기법을 사용한다. 서로 다른 운영체제에서 공유 메모리를 사용하기 위해서는 두 운영체제 사이의 메시지 통신 및 동기화 문제를 해결해 주어야 하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 듀얼 코어 환경에서 서로 다른 프로세서 코어 사이에서 데이터 공유를 위해서 별도의 메모리 컨트롤러를 이용하였다. 이 컨트롤러는 두 프로세서에서 동시에 접근이 가능 하도록 두 개의 슬레이브 포트를 지정할 수 있으며, 두 프로세서에 의해서 동시에 데이터 처리를 수행할 경우 메모리 중재자에 의해서 슬레이브 포트의 우선 순위를 결정하게 된다. A에서 B 프로세서로 데이터를 전달 시, SRAM 영역을 논리적으로 8개의 페이지로 분리하였다. 여러 프로세스에서 메모리 영역을 사용 하도록 하였으며 페이지당 4KByte의 크기를 갖도록 하였으며, 현재 페이지가 사용 가능한지 아닌지를 판별하기 위해서 4바이트 크기의 컨트롤 레지스터를 이용하였다.
Hardware의 발전 중에서도 memory 기술의 발전은 눈부실 程度이다. 記 憶裝置의 構成素子의 흐름을 보면 1世代에는 眞空管이 使用되었고 2世代에는 트 랜지스터가 使用되었으며 3世代에는 Integrated circuits이 使用되고 있다. 3世代 後期인 오늘날에는 LSI(Large scale integration) 기술이 發展됨에 따라 memory 의 價格은 날로 떨어지고 있다. 또한 microprogramming의 槪念이 登場하여 ROM(Read-Only Memory)의 出現을 보았고, 더 나아가서는 IBMS/360 Modal 85 에 cache memory가 登場하여 memory hierarchy上에 一大 革新을 일으켰다.
Purpose: The purpose of this study were to find out the degree of memory decline and to confirm its correlated factors in old adults. Method: The subjects consisted of 68 old adults over the age 65 who living in Busan. Data were collected by the interview method, using a structured questionnaire and the testing method on the memory performance. Results: The old adults' memory performances declined in tasks of immediately word recall, delayed word recall, and face recognition and increased slightly in word recognition over 2 years. However, there was only significant difference in delayed word recall task. The significant variables to predict memory decline were age, literacy, depression, locus, and strategy. Conclusion: The memory decline of old adults wasn't more serious problem than the perceived one. There needs to be some intervention programs to prevent memory decline for the elderly.
DRAM은 빠른 쓰기/읽기 속도와 무한한 쓰기 횟수로 인해 컴퓨터 시스템에서 주로 메인 메모리로 사용되지만 저장된 데이터를 유지하기 위해 지속적인 전원공급이 필요하다. 반면, PCM은 비휘발성 메모리로 전원공급 없이 저장된 데이터를 유지할 수 있으며 DRAM과 같이 바이트 단위의 접근과 덮어쓰기가 가능하다는 점에서 DRAM을 대체할 수 있는 메모리로 주목받고 있다. 하지만 PCM은 느린 쓰기/읽기 속도와 제한된 쓰기 횟수로 인해 메인 메모리로 사용되기 어렵다. 이런 이유로 DRAM과 PCM의 장점을 모두 활용하기 위한 하이브리드 메인 메모리가 제안되었고 이에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 DRAM과 PCM으로 구성된 하이브리드 메인 메모리를 위한 새로운 페이지 교체 기법을 제안한다. PCM의 단점을 보완하기 위해 제안 기법은 PCM 쓰기 횟수를 줄이는 것을 목표로 하며 실험결과에서 알 수 있듯이 본 논문의 제안 기법은 다른 페이지 교체 기법에 비해 PCM 쓰기 횟수를 80.5% 줄인다.
컴퓨터 시스템 분야의 대표적인 문제 중 하나는 메모리의 처리 속도가 CPU의 처리 속도보다 매우 느리기 때문에 생기는 CPU 휴면 시간의 증가, 즉 메모리 장벽 문제이다. CPU와 메모리의 속도 차이를 줄이기 위해서는 레지스터, 캐시 메모리, 메인 메모리, 디스크로 대표되는 메모리 계층을 이용하여 자주 쓰이는 데이터를 메모리 계층 상위, 즉 CPU 가까이 위치시켜야 한다. 본 논문에서는 On-Chip SRAM을 이용한 임베디드 시스템 메모리 계층 최적화 기법을 리눅스 기반 시스템에서 최초로 제안한다. 본 기법은 시스템의 가상 메모리를 이용하여 프로그래머가 원하는 코드나 데이터를 On-Chip SRAM에 적재한다. 제안된 기법의 실험 결과 총 9개의 어플리케이션에 대하여 최대 35%, 평균 14%의 시스템 성능 향상과 최대 40% 평균 15%의 에너지 소비 감소를 보였다.
In this letter, we propose a data randomization scheme for endurance and interference mitigation of deeply-scaled multilevel flash memory. We address the relationships between data patterns and the raw bit error rate. An on-chip pseudorandom generator composed of an address-based seed location decoder is developed and evaluated with respect to uniformity. Experiments performed with 2x-nm and 4x-nm NAND flash memory devices illustrate the effectiveness of our scheme. The results show that the error rate is reduced up to 86% compared to that of a conventional cycling scheme. Accordingly, the endurance phenomenon can be mitigated through analysis of interference that causes tech shrinkage.
In this paper we have designed and implemented a method of using extended memory and hard disk space as a data buffer for application programs to allow handling of large data files in DOS environment. We use a part of the conventional DOS memory as a buffer cache which allows the application program to use extended memory and hard disks transparently. Using buffer cache also allows some speed improvement for the application program. We have also implemented a number of functions to allow easier handling of pointer operations used by application programs.
Mani Memory DataBase(MMDB) system store their data in main physical memory and provide very high-speed access. Conventional database system are optimized for the particular characteristics of disk storage mechanism. Memory resident systems, on the other hand, use different optimizations to structure and organize data, as well as to make it reliable. This paper provides a brief overview on MMDBs and the results after evaluating the performance of our simple MMDB based on Embedded system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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