컴퓨터 시스템을 중단 없이 정상적으로 동작 시키는 것은 중요한 문제 중의 하나이다. 이와 같이 컴퓨터 시스템이 중단 없이 동작하도록 하기 위하여 여러 가지 고장 감내 기법들이 개발 및 상용화되어 사용되고 있다. 대부분의 고장 감내 기법은 많은 경비가 소요된다. 본 논문은 리눅스 운영체제에서 동적 모듈(DLM)을 이용하여 USB 디바이스를 연결할 경우 USB 디바이스 사용에 대해 발생할 수 있는 커널 PANIC 현상을 줄이는 커널 하드닝 기법에 대해서 연구 한다.
Bankruptcy prediction has drawn a lot of research interests in previous literature, and recent studies have shown that machine learning techniques achieved better performance than traditional statistical ones. This paper employs a relatively new machine learning technique, support vector machines (SVMs). to bankruptcy prediction problem in an attempt to suggest a new model with better explanatory power and stability. To serve this purpose, we use grid search technique using 5-fold cross-validation to find out the optimal values of the parameters of kernel function of SVM. In addition, to evaluate the prediction accuracy of SVM. we compare its performance with multiple discriminant analysis (MDA), logistic regression analysis (Logit), and three-layer fully connected back-propagation neural networks (BPNs). The experiment results show that SVM outperforms the other methods.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제3권1호
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pp.17-24
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1992
The problem of estimating symmetric probability density with high kurtosis is considered. Such densities are often estimated poorly by a global bandwidth kernel estimation since good estimation of the peak of the distribution leads to unsatisfactory estimation of the tails and vice versa. In this paper, we propose a transformation technique before using a global bandwidth kernel estimator. Performance of density estimator based on proposed transformation is investigated through simulation study. It is observed that our method offers a substantial improvement for the densities with high kurtosis. However, its performance is a little worse than that of ordinary kernel estimator in the situation where the kurtosis is not high.
In this paper, we proposes a new fuzzy inference system for modeling nonlinear systems given input and output data. In the suggested fuzzy inference system, the number of fuzzy rules and parameter values of membership functions are automatically decided by using the kernel-based method. The kernel-based method individually performs linear transformation and kernel mapping. Linear transformation projects input space into linearly transformed input space. Kernel mapping projects linearly transformed input space into high dimensional feature space. The structure of the proposed fuzzy inference system is equal to a Takagi-Sugeno fuzzy model whose input variables are weighted linear combinations of input variables. In addition, the number of fuzzy rules can be reduced under the condition of optimizing a given criterion by adjusting linear transformation matrix and parameter values of kernel functions using the gradient descent method. Once a structure is selected, coefficients in consequent part are determined by the least square method. Simulated result illustrates the effectiveness of the proposed technique.
The objectives of this study were to develop models to predict the contents of moisture and protein of single kernel of brown rice based on visible/NIR (near-infrared) spectroscopic technique. The reflectance spectra of rice were obtained in the range of the wavelength 400 to 2,500 nm with 2 nm intervals. Multiple linear regression(MLR) and partial least squares (PLS) were used to develop the models. The MLR model using the first derivative spectra(10 nm of gap) with Standard Normal Variate and Detrending (SNV and Drt.) preprocessing showed the best results to predict moisture content of the sin린e kernel brown rice. To predict the protein content of a single kernel of brown ricer the PLS model used the raw spectra with multiplicative scatter correction(MSC) preprocessing over the wavelength of 1,100~1,500 nm.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제14권3호
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pp.284-299
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2014
Coarse-grained reconfigurable architecture (CGRA)-based multi-core architecture aims at achieving high performance by kernel level parallelism (KLP). However, the existing CGRA-based multi-core architectures suffer from much energy and performance bottleneck when trying to exploit the KLP because of poor resource utilization caused by insufficient flexibility. In this work, we propose a new ring-based sharing fabric (RSF) to boost their flexibility level for the efficient resource utilization focusing on the kernel-stream type of the KLP. In addition, based on the RSF, we introduce a novel inter-CGRA reconfiguration technique for the efficient pipelining of kernel-stream on CGRA-based multi-core architectures. Experimental results show that the proposed approaches improve performance by up to 50.62 times and reduce energy by up to 50.16% when compared with the conventional CGRA-based multi-core architectures.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권3호
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pp.195-203
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2022
Noise generated during image acquisition and transmission can negatively impact the results of image processing applications, and noise removal is typically a part of image preprocessing. Denoising techniques combined with nonlocal techniques have received significant attention in recent years, owing to the development of sophisticated hardware and image processing algorithms, much attention has been paid to; however, this approach is relatively poor for edge preservation of fine image details. To address this limitation, the current study combined a steering kernel technique with adaptive masks that can adjust the size according to the noise intensity of an image. The algorithm sets the steering weight based on a similarity comparison, allowing it to respond to edge components more effectively. The proposed algorithm was compared with existing denoising algorithms using quantitative evaluation and enlarged images. The proposed algorithm exhibited good general denoising performance and better performance in edge area processing than existing non-local techniques.
본 논문에서는 파일 전송 시 발생하는 메모리 복사(memo교 copy)와 문맥 교환(context switch)을 최소화하여 시스템의 성능(performance)을 향상시킬 수 있는 네트워크 시스템 호출에 관한 연구를 수행하였다. 기존 파일 전송 기법에서 사용자가 하나의 패킷을 전송할 때, 사용자와 커널(Kernel) 공간 사이에서의 메모리 복사가 2회에 걸쳐 수행된다. 이러한 사용자와 커널 공간 사이에서 이루어지는 메모리 복사는 데이터 전송에 소요되는 시간을 증가시키고, 시스템의 성능에 좋지 않은 영향을 준다. 본 논문은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 필요한 경우 사용자와 커널 사이에서의 메모리 복사를 수행하지 않고, 데이터가 커널 공간 내에서 송수신될 수 있는 새로운 알고리즘을 제시하였다. 또한 실제의 시스템에서 제안된 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 리눅스 커널 버전 2.6.0의 소스 코드를 수정하였고, 새로운 네트워크 시스템 호출을 구현하였다. 성능 측정 결과, 본 연구에서 제안한 파일 전송 방식이 기존의 파일 전승 방식에 비하여 짧은 파일 전송 시간을 보여주었다.
HTGR using a TRISO coated particles as nuclear raw fuel material can be used to produce clean hydrogen gas and process heat for a next-generation energy source. For these purposes, a TRISO coated particle was prepared with 3 pyro-carbon (buffer, IPyC, and OPyC) layers and 1 silicone carbide (SiC) layer using a CVD technique on a spherical $UO_2$ kernel surface as a fissile material. In this study, a spherical $UO_2$ particle was prepared using a modified sol-gel method with a vibrating nozzle system, and TRISO coating fabrication was carried out using a fluidized bed reactor with coating gases, such as acetylene, propylene, and methyltrichlorosilane (MTS). As the results of this study, a spherical $UO_2$ kernel with a sphericity of 1+0.06 was obtained, and the main process parameters in the $UO_2$ kernel preparation were the well-formed nature of the spherical ADU liquid droplets and the suitable temperature control in the thermal treatment of intermediate compounds in the ADU, $UO_3$, and $UO_2$ conversions. Also, the important parameters for the TRISO coating procedure were the coating temperature and feed rate of the feeding gas in the PyC layer coating, the coating temperature, and the volume fraction of the reactant and inert gases in the SiC deposition.
수공구조물의 설계를 비롯하여, 수자원 분야의 기술적 설계의 기초는 수문자료의 처리와 분석에 중심을 두고 있다고 할 수 있다. 수문 자료의 분석방법 중 가장 보편적이면서도 중요한 방법은 자료들의 관계를 도식적으로 규명하는 회귀분석이다. 수위-유량 관계곡선과 같은 수문 자료에 대한 기존의 매개변수적 회귀모형이 갖는 단점은 자료의 특성에 따라, 복수의 회귀식이 산정되거나 동일자료에 대해서도 서로 다른 회귀식이 산정됨으로써 신뢰할 수 있는 회귀곡선을 만들기가 어렵다는 것이다. 이에 비해 주어진 자료에 의해 도출되는 kernel 회귀모형은 자료의 특성과 경향성을 적절히 표현해 줄 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 비매개변수적 방법인 kernel 회귀모형을 분석하고, kernel 회귀모형의 중요 인자인 bandwidth의 선택 방법에 따른 kernel 회귀모형의 특성에 대해 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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