Multimedia applications tend to access their data as a streaming pattern with regular intervals. This characteristic can be utilized in prefetching the multimedia data into cache memory so as to reduce their execution speeds. The reference-prediction prefetch algorithm predicts the memory address that seems to be used in the next time based on the previous history of memory references stored in the prediction reference table. This paper proposes a strategy to manipulate the reference prediction table which contains all of the data reference instructions to scalar and streaming data. We have recognized that the scalar reference instructions do not contribute to the data prefetching algorithm. Therefore, when replacing an element in the reference prediction table, the proposed algorithm preferentially selects the scalar reference instruction before the stream reference instruction. It makes the stream reference instruction to stay for a long time compared to the FIFO replacement policy, and eventually improves the performance of data prefetching.
H.264, a recently proposed international video coding standard, has adopted context-based adaptive variable length coding (CAVLC) as the entropy coding tool in the baseline profile. By combining an adaptive variable length coding technique with context modeling, we can achieve a high degree of redundancy reduction. However, CAVLC in H.264 has weakness that the correct prediction rate of the variable length coding (VLC) table is low in a complex area, such as the boundary of an object. In this paper, we propose a VLC table prediction scheme considering multiple reference blocks; the same position block of the previous frame and the neighboring blocks of the current frame. The proposed algorithm obtains the new weighting values considering correctness of the VLC table for each reference block. Using this method, we can enhance the prediction rate of the VLC table and reduce the bit-rate.
Multimedia applications are required to process the huge amount of data at high speed in real time. The memory reference instructions such as loads and stores are the main factor which limits the high speed execution of processor. To enhance the memory reference speed, cache prefetch schemes are used so as to reduce the cache miss ratio and the total execution time by previously fetching data into cache that is expected to be referenced in the future. In this study, we present an advanced data cache prefetching scheme that improves the conventional RPT (reference prediction table) based scheme. We considers the cache line size in calculation of the address stride referenced by the same instruction, and enhances the prefetching algorithm so that the effect of prefetching could be maintained even if an irregular address stride is inserted into the series of uniform strides. According to experiment results on multimedia benchmark programs, the cache miss ratio has been improved 29% in average compared to the conventional RPT scheme while the bus usage has increased relatively small amount (0.03%).
As compared with body height and body weight by ages and sexes, by means of the data reported under other researchers from 1967 to 1994 for 33 years, this study obtained the estimate value of body height and body weight by ages and sexes for the same period, and figured out prediction value of body height and body weight in the ages of between 6 and 14 from 1995 to 2000. These surveys and measurements took for one year from October 1st 1994 to September 30th. As shown in the 〈Table 1〉, in order to calculate the establishment, estimate value and prediction value of the chronological regression model of body height and body weight, by well-grounded 17 representative research papers, this research statistically tested propriety of liner regression model by the residual analysis in advance of being reconciled to simple liner regression model by the autonomous variable-year and the subordinate variable-body weight and measured prediction value, theoretical value from 1962 to 1994 by means of 2nd or 3rd polynomial regression model, with this redult did prediction value from 1995 to 2000. 1. Chronological Change of Body Height and Body Weight The analysis result from regression model of the chronological body height and body weight for the aged 6 - 16 in both sexes ranging from 1962 to 1994, corned from the 〈Table 2-20〉. On the one hand, the measurement value of respective researchers had a bit changes by ages with age growing, but the other hand, theoretical value, prediction value showed the regular increase by the stages and all values indicated a straight line on growth and development with age growing. That is, in case of the aged 6, males had 109.93cm in 1962 and females 108.93cm, but we found the increase that males had 1I8.0cm, females 1I3.9cm. In theoretical value, prediction value, males showed the increase from 109.88cm to 1I7.89cm and females from 109.27cm to 1I5.64cm respectively. There was the same inclination toward all ages. 2. Comparision to Measurement Value and Prediction Value of Body Height and Body Weight in 1994 As shown in the 〈Table 21〉, in case of body height, measurement value and prediction value of body height and body weight by ages and sexes almost showed the similiar inclination and poor grade, in case of body weight, prediction value in males had a bit low value by all ages, and prediction value in females had a high value in adolescence, to the contrary, a low value in adult. 3. Prediction Value of Body Height and Body Weight from 1995 to 2000 This research showed that body height and body weight remarkably increased in adolescence but slowly in adult. This study represented that Korean physique was on the increase and must be measured continually hereafter.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.22
no.6
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pp.619-630
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2022
The concrete mix design and compressive strength evaluation are used as basic data for the durability of sustainable structures. However, the recent diversification of mixing factors has created difficulties in calculating the correct mixing factor or setting the reference value concrete mixing design. The purpose of this study is to design a predictive model of bidirectional analysis that calculates the mixing elements of ternary concrete using deep learning, one of the artificial intelligence techniques. For the DNN-based predictive model for calculating the concrete mixing factor, performance evaluation and comparison were performed using a total of 8 models with the number of layers and the number of hidden neurons as variables. The combination calculation result was output. As a result of the model's performance evaluation, an average error rate of about 1.423% for the concrete compressive strength factor was achieved. and an average MAPE error of 8.22% for the prediction of the ternary concrete mixing factor was satisfied. Through comparing the performance evaluation for each structure of the DNN model, the DNN5L-2048 model showed the highest performance for all compounding factors. Using the learned DNN model, the prediction of the ternary concrete formulation table with the required compressive strength of 30 and 50 MPa was carried out. The verification process through the expansion of the data set for learning and a comparison between the actual concrete mix table and the DNN model output concrete mix table is necessary.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11a
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pp.135-138
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2003
멀티미디어 응용프로그램은 처리데이터를 참조할 때 대부분 간격이 일정한 스트리밍 패턴으로 참조한다. 이 특성을 선인출 방법에 적용하여 멀티미디어 응용프로그램의 성능을 항상 시킬 수 있다. 이 논문에서는 하드웨어기반의 규칙 선인출 방법에서 참조예측표에 운영하는 방법을 제안한다. 크기가 제한되어 있는 참조예측표에 메모리 참조 명령어를 추가할 때 주소간격이 0인 행을 우선적으로 제거함으로써 비용절감의 효과를 가져올 수 있다. 실험 결과 제안한 방법과 기존의 참조예측표를 FIFO 방식으로 운영하는 방법을 비교할 때 제안한 방법의 경우 참조예측표의 크기를 반으로 줄여도 거의 같은 효과를 볼 수 있었다.
Recently, various public transportation activation policies are being implemented in order to mitigate traffic congestion in metropolitan areas. Especially in the metropolitan area, the bus information system has been introduced to provide information on the current location of the bus and the estimated arrival time. However, it is difficult to predict the travel time due to repetitive traffic congestion in buses passing through complex urban areas due to repetitive traffic congestion and bus bunching. The previous bus travel time study has difficulties in providing information on route travel time of bus users and information on long-term travel time due to short-term travel time prediction based on the data-driven method. In this study, the path based long-term bus travel time prediction methodology is studied. For this purpose, the training data is composed of 2015 bus travel information and the 2016 data are composed of verification data. We analyze bus travel information and factors affecting bus travel time were classified into departure time, day of week, and weather factors. These factors were used into clusters with similar patterns using self organizing map. Based on the derived clusters, the reference table for bus travel time by day and departure time for sunny and rainy days were constructed. The accuracy of bus travel time derived from this study was verified using the verification data. It is expected that the prediction algorithm of this paper could overcome the limitation of the existing intuitive and empirical approach, and it is possible to improve bus user satisfaction and to establish flexible public transportation policy by improving prediction accuracy.
This study was conducted to construct a empirical yield table for Pinus densiflora in real forest. Since existing normal yield tables have been derived by studying and analyzing communities in ideal environment for tree growth, those tables provide more over-estimated values than ones from real forest. Because of this, there are some difficulties to apply the tables to empirical forest except for normal forest. In this study, therefore, we estimated stand growth for real forest on P. densiflora as the representative species of conifers. We used 1,957 sample plot data of P. densiflora in central Korea from National Forest Inventory (NFI) system, and analyzed through estimation, recovery and prediction in order by using Weibull function as a diameter distribution model. Weilbull and Schumacher models were applied for estimating mean DBH and mean basel area and it was found that the site index for P. densiflora in central Korea ranges from 8 to 14 at reference age 30. According to site 12 in the stand yield table, the Mean Annual Increment (MAI) of P. densiflora was $4.42m^3/ha$ at 30 years of age. Compared to existing volume table constructed before, it is showed that MAI of this study were lower. According to the paired t-test that is conducted with the gap of volume values between normal forest and real forest by site index and age, the P-value was less than 0.001 which is recognized to have a statistically significant difference. Based on the results in this study, it is considered to be helpful for practical management and management policy on P. densiflora in central Korea.
H.264| MPEG-4 AVC is a new video codingstandard defined by JVT (Joint Video Team) which consists of ITU-T and ISO/IEC. Many techniques are adopted fur the compression efficiency: Especially, an intra prediction in an inter frame is one example but it leads to excessive amount of encoding time due to the decision of a candidate mode and a RDcost calculation. For this reason, a fast determination of the best intra prediction mode is the main issue for saving the encoding time. In this paper, by using the result of statistical relation between intra $16{\times}16$ and $4{\times}4$ intra predictions, the number of candidate modes for $4{\times}4$ intra prediction is reduced. Firstly, utilizing motion vector obtained after inter prediction, prediction of a block mode for each macroblock is made. If an intra prediction is needed, the correlation table between $16{\times}16$ and $4{\times}4$ intra predicted modes is created using the probability during each I frame-coding process. Secondly, using this result, the candidate modes for a $4{\times}4$ intra prediction that reaches a predefined specific probability value are only considered in the same GOP For the experiments, JM11.0, the reference software of H.264|MPEG-4 AVC is used and the experimental results show that the encoding time could be reduced by 51.24% in maximum with negligible amounts of PSNR drop and bitrate increase.
Kim, Hyungyu;Kim, Kwansoo;Paek, Insu;Yoo, Neungsoo
Journal of Power Electronics
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v.15
no.4
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pp.1047-1053
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2015
A time-domain simulation tool to predict the dynamic power output of wind turbines in an offshore wind farm was developed in this study. A wind turbine model consisting of first or second order transfer functions of various wind turbine elements was combined with the Ainslie's eddy viscosity wake model to construct the simulation tool. The wind turbine model also includes an aerodynamic model that is a look up table of power and thrust coefficients with respect to the tip speed ratio and pitch angle of the wind turbine obtained by a commercial multi-body dynamics simulation tool. The wake model includes algorithms of superposition of multiple wakes and propagation based on Taylor's frozen turbulence assumption. Torque and pitch control algorithms were implemented in the simulation tool to perform max-Cp and power regulation control of the wind turbines. The simulation tool calculates wind speeds in the two-dimensional domain of the wind farm at the hub height of the wind turbines and yields power outputs from individual wind turbines. The NREL 5MW reference wind turbine was targeted as a wind turbine to obtain parameters for the simulation. To validate the simulation tool, a Danish offshore wind farm with 80 wind turbines was modelled and used to predict the power from the wind farm. A comparison of the prediction with the measured values available in literature showed that the results from the simulation program were fairly close to the measured results in literature except when the wind turbines are congruent with the wind direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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