Kim, Tae-Hyoun;Kim, Kwang-Young;Kim, Hyung-Soo;Sung, Min-Young;Chang, Nae-Hyuck;Shin, Heon-Shik
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.7
no.3
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pp.240-247
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2001
Java is a promising runtime environment for embedded systems because it has many advantages such as platform independence, high security and support for multi-threading. One of the most famous Java run-time environments, Sun's ($PersonalJave^{TM}$) is based on Truffle architecture, which enables programmers to design various GUIs easily. For this reason, it has been ported to various embedded systems such as set-top boxes and personal digital assistants(PDA's). Basically, Truffle uses heavy-weight window managers such as Microsoft vVin32 API and X-Window. However, those window managers are not adequate for embedded systems because they require a large amount of memory and disk space. To come up with the requirements of embedded systems, we adopt Microwindows as the platform graphic system for Personal] ava A WT onto Embedded Linux. Although Microwindows is a light-weight window manager, it provides as powerful API as traditional window managers. Because Microwindows does not require any support from other graphics systems, it can be easily ported to various platforms. In addition, it is an open source code software. Therefore, we can easily modify and extend it as needed. In this paper, we implement Personal]ava A WT using Microwindows on embedded Linux and prove the efficiency of our approach.
The study purpose was to examine weight control status and related factors among 370 high school girls in Seoul. Factors examined included interest toward weight control, body satisfaction, body image, beliefs regarding weight control and self-efficacy. $65.1\%$ had attempted to control weight and were categorized into attempt group. Those in the attempt group had higher body weight (p < 0.001) and BMI (p < 0.001) than the counterparts. They tried to control weight 2.9 times on average (22.4 days each time). The major information sources for weight control were internet ($62.8\%$), and TV/radio ($17.1\%$). Exercise was most commonly used for weight control, followed by reducing meal amount and skipping dinner. The attempt group was less satisfied with body size (p < 0.001) and perceived their body size as heavier than the counterparts (p < 0.001), but they showed more interest toward weight control (p < 0.001). The ideal body size of society or the body size that they want was very thin in both groups. Twelve out of 20 beliefs regarding weight control were significantly different between the two groups. The attempt group believed more strongly on the advantages such as increased self-confidence, appearance, attractiveness (p < 0.001) and 'good for making friends' (p < 0.01) In contrast, the attempt group believed less strongly about the disadvantages including harmful effects on health (p < 0.001), parents' dislike, feelings of discouragement (p < 0.01) and becoming (p < 0.05). The attempt group showed lower overall self-efficacy to control overeating (p < 0.05) than the counterparts. Especially, the attempt group felt less control of overeating in situations such as eating-out, after school, when they are with family (p < 0.01) or with friends, when they feel hungry, during examination periods and when others offer food (p < 0.05). This study suggested that weight management education for adolescents include strategies for changing body image and beliefs regarding weight control, as well as increasing self-efficacy to control overeating. (Korean J Community Nutrition 10(6) : $814\∼824$, 2005)
Memory reference instruction caused by cache miss is the critical factor that limits the processing power of processor. Cache prefetching technique is an effective way to reduce the latency due to memory access. However, excessively aggressive prefetch leads to cache pollution and finally to cancel out the advantage of prefetch. In this study, an active prefetch filtering scheme is introduced which dynamically decides whether to commence prefetching after referring a filtering table to reduce the cache pollution due to unnecessary prefetches. For the precision filtering, an evicted address referencing scheme has been proposed where the filter directly compares the current prefetch address with previous unnecessary prefetch addresses stored in filtering table. Moreover, a small sized exclusive prefetch cache has been introduced to increase the amount of eviction of unnecessarily prefetched addresses to enhance the accuracy of dynamic filtering. The exclusive prefetch cache also prevents useful demand data from being pushed out by prefetched data, while the evicted address direct referencing scheme enables the prefetch cache to keep most of useful prefetch data within its small size. Experimental results from commonly used general and multimedia benchmarks show that the average cache miss ratio has been decreased by $13.3{\%}$ by virtue of enhanced filtering accuracy compared with conventional schemes.
Recently, with the advancement of network technologies, and the activation of IoT and social network services, many graph stream data have been generated. As the relationship between objects in the graph streams changes dynamically, studies have been conducting to detect or analyze the change of the graph. In this paper, we propose a scheme to incrementally detect frequent patterns by using frequent patterns information detected in previous sliding windows. The proposed scheme calculates values that represent whether the frequent patterns detected in previous sliding windows will be frequent in how many future silding windows. By using the values, the proposed scheme reduces the overall amount of computation by performing only necessary calculations in the next sliding window. In addition, only the patterns that are connected between the patterns are recognized as one pattern, so that only the more significant patterns are detected. We conduct various performance evaluations in order to show the superiority of the proposed scheme. The proposed scheme is faster than existing similar scheme when the number of duplicated data is large.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.5
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pp.587-592
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2018
Because the brightness of an AMOLED is determined by the flowing current, each pixel of AMOLED operates via A current driving method. Therefore, it is necessary to supply power to adjust the amount of current according to THE user's requirement for AMOLED driving. In this study, an IP driver block was designed and a simulation was conducted for an AMOLED display, which supplies power as selected by users. The IP driver design focused on regulating the output power due to the OLED characteristics for the diode electric current according to the voltage to be activated by pulse-skipping mode (PSM) under low loads, and 1.5 MHz pulse-width modulation (PWM) for medium/high loads. The IP driver was designed to eliminate the ringing effects appearing from the dis-continue mode (DCM) of the step-up converter. The ringing effects destroy the power switch within the IC, or increase the EMI to the surrounding elements. The IP driver design minimized this through a ringing killer circuit. Mobile applications were considered to enable true shut-down capability by designing the standby current to fall below $1{\mu}A$ to disable it. The driver proposed in this paper can be applied effectively to the same system as the AMOLED display dual power management circuit.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.12
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pp.543-548
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2015
Recently top-k query processing has been extremely important along with the explosion of data produced by a variety of applications. Top-k queries return the best k results ordered by a user-provided monotone scoring function. As cloud computing service has been getting more popular than ever, a hot attention has been paid to cloud-based data outsourcing in which clients' data are stored and managed by the cloud. The cloud-based data outsourcing, though, exposes a critical secuity concern of sensitive data, resulting in the misuse of unauthorized users. Hence it is essential to encrypt sensitive data before outsourcing the data to the cloud. However, there has been little attention to efficient top-k processing on the encrypted cloud data. In this paper we propose a novel top-k processing algorithm that can efficiently process a large amount of encrypted data in the cloud. The main idea of the algorithm is to prune unpromising intermediate results at the early phase without decrypting the encrypted data by leveraging an order-preserving encrypted technique. Experiment results show that the proposed top-k processing algorithm significantly reduces the overhead of client systems from 10X to 10000X.
This study examined the effect of the nervous-system-stimulating caffeine on the nerve conduction velocity. The purpose of this study is to investigate the effect of caffeine that stimulates the nervous system on nerve conduction test. Although both measurement intervals did not show statistically significant differences when comparing the pre- and post-NCV values within the control and individual experimental groups, it was found that the nerve conductivity in the Axilla-Above Elbow section increased significantly after caffeine intake for the experimental group. Caffeine intake, which has increased the nerve conduction velocity (NCV), was determined to play roles in improving motor skills, muscle strength and nerve performance by temporarily increasing the nerve conduction velocity. Through this study, we learned that caffeine has an influence on the peripheral nervous system as it helps to improve the nerve conduction velocity. upon an appropriate amount of caffeine intake. We hope that these results will help develop treatment and diagnostic methods for patients with nerve dysfunction and myofunctional disorders.
In realizing ubiquitous computing, techniques of efficiently using the limited resource at client such as mobile devices are required. With a mobile device with limited amount of memory, the techniques of XML stream query processing should be employed to process queries over a large volume of XML data. Recently, several techniques were proposed which fragment XML documents into XML fragments and stream them for query processing at client. During query processing, there could be great difference in resource usage (query processing time and memory usage) depending on how the source XML documents are fragmented. As such, an efficient fragmentation technique is needed. In this paper, we propose an XML fragmentation technique whereby resource efficiency in query processing at client could be enhanced. For this, we first present a cost model of query processing over XML fragment stream. Then, we propose an algorithm for resource-efficient XML fragmentation. Through implementation and experiments, we showed that our fragmentation technique outperformed previous techniques both in processing time and memory usage. The contribution of this paper is to have made the techniques of query processing over XML fragment stream more feasible for practical use.
In wireless sensor networks(WSNs) individual sensor nodes are subject to security compromises. An adversary can physically capture sensor nodes and obtain the security information. And the adversary injects false reports into the network using compromised nodes. If undetected, these false reports are forwarded to the base station. False reports injection attacks can not only result in false alarms but also depletion of the limited amount of energy in battery powered sensor nodes. To combat these false reports injection attacks, several filtering schemes have been proposed. The statistical en-routing filtering(SEF) scheme can detect and drop false reports during the forwarding process. In SEF, The number of the message authentication codes(threshold) is important for detecting false reports and saving energy. In this paper, we propose a dynamic threshold determination method for energy efficient SEF using fuzzy-logic in wireless sensor networks. The proposed method consider false reports rate and the number of compromised partitions. If low rate of false reports in the networks, the threshold should low. If high rate of false reports in networks, the threshold should high. We evaluated the proposed method’s performance via simulation.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.4
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pp.149-158
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2023
As data utilization is becoming more important recently, the importance of data centers is also increasing. However, the data center is a problem in terms of environment and economy because it is a massive power-consuming facility that runs 24 hours a day. Recently, studies using deep learning techniques to reduce power used in data centers or servers or predict traffic have been conducted from various perspectives. However, the amount of traffic data processed by the server is anomalous, which makes it difficult to manage the server. In addition, many studies on dynamic server management techniques are still required. Therefore, in this paper, we propose a dynamic server management technique based on Long-Term Short Memory (LSTM), which is robust to time series data prediction. The proposed model allows servers to be managed more reliably and efficiently in the field environment than before, and reduces power used by servers more effectively. For verification of the proposed model, we collect transmission and reception traffic data from six of Wikipedia's data centers, and then analyze and experiment with statistical-based analysis on the relationship of each traffic data. Experimental results show that the proposed model is helpful for reliably and efficiently running servers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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