다양한 통신장비로 구성된 대규모 종합 네트워크를 운용하기 위해서는 이들을 체계적으로 관리할 수 있는 통신망 관리 기술이 필수적이다. 통신망의 체계적인 관리를 위해 ISO 및 ITU-T에서는 CMIP기반의 TMN 권고안을 제정하고 있다. TMN에서는 관리객체를 정의하기 위해 GDMO(Guidelines for the Definition of Managed Objects)를 사용하며, 따라서 GDMO 에이젼트 플랫폼을 개발시 GDMO컴파일러가 필요하게 된다. 본 논문에서는 GUI 기반이 GDMO 관리객체 개발환경인 MODE를 제시한다. MODE는 관리객체 구현을 쉽게 하기 위해 관리객체 코드를 시스템에 독립적인 코드(SIC)와 시스템에 종속적인 코드(SDC)로 나누고 각 코드의 개발을 도와 준다. 실험결괄 MODE를 이용하여 ATM 스위치의 관리 객체를 구현해 보고 MODE의 효용성을 보인다.
This study was conducted to ascertain whether a didactic mode of instruction, favored students who indicated a preference for left hemispheric information processing. The subjects were 50 fifth grade students whose California Achievement Test score percentile ranks were between 50 - 80. They were randomly selected from one elementary school in Chapel Hill, NC, USA. All Ss completed the Form CC of "Your Style of Learning and Thinking" (Torrance and McCarthy, 1980) which is a paper/pencil inventory designed to categorize the subjects according to their hemispheric preference for processing information; right hemisphere, left hemisphere, and integrated. Then all Ss received a didactic mode of instruction, a verbal question/answer followed by teacher's reading of a fictional animal story, "The Chinese Bee-eater". After completion of instruction, the Ss were asked to respond to eighteen open-ended questions about the animal. Eight of the 50 subjects were found to fall into the right hemisphere style of information processing group; fourteen into left; and fourteen into integrated. The remaining fourteen could not be assigned to either of these three categories and were not included in the analysis of the results. the mean scores of the comprehensive test among hemispheric groups and among sex groups. A two way analysis of variance also presented no significant differences among the hemispheric preference combined by sex groups. These results failed to prove the research hypothesis that students who indicate a preference for left hemispheric information processing will have higher scores on a comprehensive test after receiving a didactic mode of instruction, the so-called left style of instruction. Some limits in research process and conceptual confusion about hemisphericity were discussed. Finally, it was suggested that educators need to be more careful in drawing educational implications from neurological hemispheric research.
R과 Hadoop의 통합환경인 Rhipe 개발로 인해 분산처리 환경 하에서 대용량 데이터 분석이 가능해졌다. 본 논문에서는 Rhipe을 이용하여 실제 데이터와 모의실험 데이터에서 다양한 데이터 크기에 따라 다중 회귀분석을 구현하였다. Hadoop의 가상분산 모드(pseudo-dstributed mode)와 완전분산 모드(fully-distributed mode) 구축 시스템 비교에서 완전분산 모드 시스템이 가상분산 모드 시스템보다 처리 속도가 빠르고 데이터 노드의 수가 많을수록 계산 시간이 점점 줄어드는 것을 알 수 있었다. 또한, 제안된 Rhipe 플랫폼의 성능을 평가하기 위해 기본 R 패키지인 stats와 bigmemory 상에서 유용한 biglm 패키지와 처리 속도를 비교하였다. 실험결과 Rhipe은 데이터의 크기가 클수록 map task 개수가 증가되고 동시에 병렬 처리로 인해 다른 패키지들보다 빠른 처리속도를 보였다.
본 논문에서는 연속미디어 데이터의 접근 유형을 캐쉬 정책에 반영하기 위하여 사용자 접근 패턴을 관찰한 다음, 관찰된 접근 유형을 기준으로 데이터의 캐슁 모드를 구간 단위 또는 오브젝트 단위로 운영하는 이중적 버퍼 캐쉬 운영 정책을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘을 평가한 결과 제안한 방법이 기존의 구간 캐슁 방법보다 효율적이고 가변적인 시스템 환경에 안정적인 성능을 보인다는 것을 알 수 있었다.
컴퓨터에서 안정성은 가장 중요시된다. 파일 시스템의 안정성이 문제가 되어 시스템이 다운되거나 여러 가지 문제가 발생할 경우, 데이터가 손상 되거나 데이터 복구가 불가능하게 될 수 있다. EXT3 파일 시스템은 이러한 문제점을 보안하기 위해 기존의 EXT2 파일 시스템에 저널링 기능이 추가된 파일 시스템이다. EXT3 파일 시스템은 매우 안정적이고, 기존의 EXT2 파일 시스템에서의 변경 과정이 쉽고 간단하여 일반적으로 많이 사용 되고 있는 저널링 파일 시스템이다. EXT3 파일 시스템은 기본적으로 ordered mode 를 사용하는데 메타데이터가 저널에 기록되는 추가적인 과정이 이루어져야 하기 때문에 성능의 저하가 발생한다. 본 논문에서는 ordered mode 에 압축 저장 기법을 적용하여 효율적인 공간 관리와 쓰기 속도가 향상된 ordered mode 저널링 기능을 제안하여 파일 시스템 기능을 개선하고자 한다.
The existing video expression recognition methods mainly focus on the spatial feature extraction of video expression images, but tend to ignore the dynamic features of video sequences. To solve this problem, a multi-mode convolution neural network method is proposed to effectively improve the performance of facial expression recognition in video. Firstly, OpenFace 2.0 is used to detect face images in video, and two deep convolution neural networks are used to extract spatiotemporal expression features. Furthermore, spatial convolution neural network is used to extract the spatial information features of each static expression image, and the dynamic information feature is extracted from the optical flow information of multiple expression images based on temporal convolution neural network. Then, the spatiotemporal features learned by the two deep convolution neural networks are fused by multiplication. Finally, the fused features are input into support vector machine to realize the facial expression classification. Experimental results show that the recognition accuracy of the proposed method can reach 64.57% and 60.89%, respectively on RML and Baum-ls datasets. It is better than that of other contrast methods.
본 논문에서는 OFDM과 같은 대용량 무선 전송방식의 베이스밴드단(Baseband) 신호처리 방식 중 직병렬/병직렬 변환기(Serial-to-Parallel/Parallel-to-Serial Converter)를 전류모드(Current-mode) 회로로 구현했을 경우 유효한 설계 기법을 제안한다. 전류모드를 이용한 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing: 직교주파수분할다중)용 아날로그 프리에 변환(FFT) LSI의 병렬 입출력을 담당하는 전류모드 직병렬병직렬 변환기의 홀드모드(Hold mode)의 불필요한 전류를 제거할 수 있다. 이를 통해 전류모드로 구성한 아날로그 신호처리 시스템의 저소비전력을 실현하기 위해 필수적인 새로운 전류모드 직병렬/병직렬 변환기를 제시하고 설계된 칩의 측정결과가 시뮬레이션 결과와 일치하는 것을 확인하였다. 이를 통해 저전력형 대용량 무선통신 시스템의 베이스밴드단 구축이 가능한 전류모드 아날로그 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
It is recently trend that local government which introduce the BIS is increasing steadily. Communication is inevitably necessary to offer a data of a collected bus position to transportation center and supply construed information. Until now, most BIS connection research is actively in data of collecting, processing, offer but Research is Relatively insufficient on communication mode to connect it. Therefore, this study is achieving applicable communication mode on BIS of present common use inning that communication mode. Study resulting, characteristic of BIS communication mode is analyzed that send-receive of short packet data happens frequently and It is inevitably necessary to synthetically analyze economical side, authoritativeness side of communication, introducing communication mode.
In this paper, a low power and high speed flash Analog-to-Digital Converter using current-mode concept is proposed. Current-mode approach offers a number of advantages over conventional voltage-mode approach, such as lower power consumption small chip area improved accuracy etc. Rescently this concept was applied to algorithmic A/D Converter. But, its conversion speed is limited to medium speed. Consequently this converter is not applicable to the high speed signal processing system. This ADC is fabricated in 1.2um double metal CMOS standard process. This ADC's conversion time is measured to be 7MHz, and power consumption is 2.0mW, and differential nonlinearity is less than 1.14LSB and total harmonic distortion is -50dB. The active area of analog chip is about 350 x 550u$m^2$. The proposed ADC seems suitable for a single chip design of digital signal processing system required high conversion speed, high resolution small chip area and low power consumption.
Nursing diagnosis process is described as nurses assessing the patients' conditions by applying reasoning and looking for patterns, which fit the defining characteristics of one or more diagnoses. This process is similar to using a typical document retrieval system if we consider the patients' conditions as queries, nursing diagnoses as documents, and the defining characteristics as index terms of the documents. However, there is a small fixed number of nursing diagnoses and infinite number of patients' conditions in a typical hospital setting. This state is more suitable to applying document routing mode of information access, which is defined as a number of archived profiles, compared to individual documents. In this paper, we describe a ROUting-based Nursing Diagnosis (ROUND) system and its Natural Language Processing-based query processing component, which converts the defining characteristics of nursing diagnoses into query representations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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