In this paper, we propose a multi-layer associative neural network structure suitable for hardware implementaion with the function of performance refinement and improved robutst capability. Unlike other methods which reduce network complexity by putting restrictions on synaptic weithts, we are imposing a requirement of hidden layer neurons for the function. The proposed network has synaptic weights obtainted by Hebbian rule between adjacent layer's memory patterns such as Kosko's BAM. This network can be extended to arbitary multi-layer network trainable with Genetic algorithm for getting hidden layer memory patterns starting with initial random binary patterns. Learning is done to minimize newly defined network error. The newly defined error is composed of the errors at input, hidden, and output layers. After learning, we have bidirectional recall process for performance improvement of the network with one-shot recall. Experimental results carried out on pattern recognition problems demonstrate its performace according to the parameter which represets relative significance of the hidden layer error over the sum of input and output layer errors, show that the proposed model has much better performance than that of Kosko's bidirectional associative memory (BAM), and show the performance increment due to the bidirectionality in recall process.
본 논문에서는 주기억장치 데이타베이스의 특성을 반영하여 시간제약조건을 처리할 수 있는 실시간 주기억장치 데이타베이스시스템을 위한 질의 처리기를 설계하고 구현한다. 제안된 질의 처리기는 메타 데이타베이스를 이용하여 시간제약을 갖는 실시간 데이타를 유지 관리한다. 응용 프로그램의 작성을 위해서 CLI를 지원하고 있으며, 이를 확장한 확장 CLI와 저장 CLI를 지원하여 확장 CLI를 이용하여 실시간 트랜잭션의 정보를 CLI를 사용으로 표현할 수 있도록 하였고, 빈번하게 수행되는 트랜잭션을 지원하기 위해 저장 CLI를 지원한다. 제안된 질의 처리기는 주기억장치 실시간 데이타베이스 관리시스템의 질의처리기로 구현하였으며, 성능평가를 통해서 시스템의 질의처리 능력과 실시간 데이타의 효율적인 관리를 통해서 종료시한을 만족하는 실시간 트랜잭션의 비율이 증가됨을 보였다.
The duration of spatial memory in cattle is potentially important for grazing management. The ability of livestock to remember the location of food patches may lead to uneven range use. In this experiment, how long cattle are able to remember food locations was determined. Six steers were used to conduct this study in a pasture with an 8 row by 8 column grid of 64 plastic containers 5 meters apart. Four randomly chosen containers were loaded with feed pellets. All steers were trained to find the loaded locations until a minimum of empty containers were visited. After this initial training, each steer was tested at 5, 10, 20 and 48 days post-training. Total number of visits (TV), number of containers visited (NC), the ratio of loaded containers (LC) to NC were recorded. Once the steers learned the locations of loaded containers NC did not increase with time since last training up to 48 days (p>0.05). Logarithmic transformation of NC (LNC) was 0.70 and 0.80 for the control and 48 day treatments, respectively. Steers were equally efficient in locating containers with feed. The steers also showed that their ability in locating food was much better than expected by chance (Z>1.62). Findings of the present study do not suggest using spatial memory decay as a tool to promote better grazing distribution. Because steers remembered food locations accurately for at least 48 days.
본 논문은 대용량 주기억장치를 가진 시스템에 적합한 연관 규칙 탐사 알고리즘에 관한 연구이다. 이를 위하여 먼저 기존의 잘 알려진 알고리즘인 DHP, Partition 방법을 대용량 주기억장치를 가진 시스템에서 효율적으로 동작하도록 확장하였고, 다음 Partition 방법에 대해서 해쉬 테이블과 비트맵 기법을 적용하여 Partition 방법을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 실험적 환경에서 DHP와 성능이 비교되었으며, 제안하는 알고리즘이 확장된 DHP보다 최대 65%까지 성능 개선 효과가 있음을 보인다.
The incremental parsing techniques are essential part of language-based environment which allow incremental construction of programs, as reparsing of modified part of the program alone enhances the system performance. A number of methods and algorithms have been proposed for incremental parsing and for the construction of incremental parsers. The purpose of this paper is to review the earlier incremental parsing algorithms which are too expensive in both time and space, and to present an efficient incremental LR parsing algorithm which is more efficient than the previous ones. In this paper, we generate automatically an extended LR parsing tables which allow the nonterminal symbols as well as terminal symbols for the input, and apply them to our efficient incremental LR parsing algorithm. Using these extended LR parsing tables. we suggest several methods to reduce its memory spaces and parsing steps as well. The algorithms described here were implemented in C language and YACC on a SUN UNIX OS, and were tested with several grammars and strings.
Musa, Ibrahim Musa Ishag;Lee, Dong-Gyu;Ryu, Keun-Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.406-409
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2008
Clustering data streams has an importance over many applications like sensor networks. Existing hierarchical methods follow a semi fuzzy clustering that yields duplicate clusters. In order to solve the problems, we propose an extended online divisive agglomerative clustering on data streams. It builds a tree-like top-down hierarchy of clusters that evolves with data streams using geometric time frame for snapshots. It is an enhancement of the Online Divisive Agglomerative Clustering (ODAC) with a pruning strategy to avoid duplicate clusters. Our main features are providing update time and memory space which is independent of the number of examples on data streams. It can be utilized for clustering sensor data and network monitoring as well as web click streams.
본 연구는 시각작업기억에 저장이 요구되는 얼굴 자극이 보유한 긍정적, 부정적 그리고 중립적 정서가 기억 정확성에 미치는 영향을 조사하였다. 참가자들은 유쾌, 불쾌 및 무표정의 세 가지 표정 유형 중 하나가 무선적으로 부여된 얼굴들의 표정을 기억한 후 잠시 후 제시된 검사 얼굴들에 대한 대조를 통해 기억항목과 검사항목 간 얼굴 표정의 변화 유무를 보고하였다. 얼굴 표정의 변화에 대한 탐지정확도를 측정한 결과 기억항목의 노출시간이 500ms이었을 경우, 긍정적 표정을 보유한 기억항목에 대한 변화탐지는 부정 및 중립 표정에 비해 상대적으로 정확했다. 반면에 노출시간이 1000ms로 연장되자 이러한 차이는 관찰되지 않았다. 이러한 결과는 긍정적 정서가 시각작업기억의 정확성을 향상시킬 수 있음을 의미하며, 특히 긍정적 정서에 의한 기억 촉진 효과는 기억 표상 형성에 있어서 요구되는 시간이 상대적으로 촉박한 경우에 나타남을 의미한다. 따라서 본 연구는 작업기억과 정서간의 관계를 규명하기 위하여 비교적 단순한 과제인 변화탐지과제를 사용하여 긍정적 정서가 시각작업기억 표상 형성의 효율성을 향상시킨다는 것을 발견했다는 점에서 중요한 시사점을 제공한다.
Background: This study was designed to investigate the effect of exercise training on defense mechanism of chronic degenerative disease, aging, and memory impairments of senescence-accelerated mouse (SAM)P8 under the hypothesis that "Senile dementia may be prevented by regular exercises". Methods: To evaluate the effects of exercise training on the defense mechanism of aging and memory impairment, SAMP8 were divided into two groups, the control group and exercise training groups. the exercise training group were performed with low $(\dot{V}O_2max\;25{\sim}33%)$, middle ($\dot{V}O_2max$ 50%) and high $(\dot{V}O_2max\;66{\sim}75%)$ intensity exercise. All SAMP8 mice were fed experimental diet ad libitum until 4, 8 months, and dead period. Results: Median lifespan in middle exercise group resulted in a significantly increased (23.5% and 18.7%, respectively), whereas these lifespan in high exercise group resulted in an unexpectedly decreased (13.5% and 12.1%, respectively) compared with control group. Body fat levels in 4 and 8 months of age were significantly decreased 43% to 51% in middle exercise group, whereas were remarkably deceased to 57% in high exercise group compared with control group. It is believed that extended median and maximum lifespan may be effected by calory restriction through the exercise training. Acetylcholine (ACh) levels were significantly increased 6.7% and 8.5% in middle and high exercise groups, and also choline acetyltransfease (ChAT) activities were significantly increased 10.3% and 11.9% in middle and high exercise groups. Conclusion: These results suggest that proper and regular exercises such as middle group ($\dot{V}O_2max$ 50%) may play an effective role in attenuating an oxygen radicals and may play an important role in improving a learning and memory impairments of senile dementia.
본 논문에서는 GMS30C2132마이크로프로세서에 DSP연산을 위하여 128K bytes EPROM과 4K bytes SRAM을 내장하고, 이 과정에서 내/외부 메모리 인터페이스 부분이 프로세서와 1싸이클 엑세스가 이루어지도록 버스 제어 인터페이스 구조를 설계하였다. 내장된 128Kbytes EPROM은 메모리 구조 및 데이터 정렬에 따른 동작을 위해 새로운 데이터 확장 인터페이스 구조와 테스트를 위한 인터페이스 구조를 제안하였으며, 내장된 4K bytes SRAM은 프로세서와 인터페이스를 할 때 DSP 고속 연산에 활용하기 위해 메모리 스택으로써의 이용과 명령어 캐쉬와의 인터페이스, 가변 데이타 크기 제어, 모듈로 4Kb의 어드레싱이 가능한 구조를 채택하여 설계하였다. 본 논문의 새로운 구조 적용으로 내장EPROM, SRAM에서 평균 메모리 엑세스 속도가 종전의 40ns에서 20ns로 감소하였고, 가변 데이타 버스 인터페이스 제어로 프로그램 처리 속도가 2배로 개선되었다.
Data storage related with writing and retrieving requires high storage capacity, fast transfer rate and less access time. Today any data storage system cannot satisfy these conditions, however holographic data storage system can perform faster data transfer rate because it is a page oriented memory system using volume hologram in writing and retrieving data. System can be constructed without mechanical actuating part therefore fast data transfer rate and high storage capacity about $1Tb/cm^3$ can be realized. In this paper, to reduce errors of binary data stored in holographic data storage system, a new method for bit error reduction is suggested. We proposal Algorithm use The Extended Kalman filter. The Kalman filter reduce measurement noise. Therefore, By using this error reduction method following results are obtained; the effect of measurement nois of Pixel is decreased and the intensity profile of data page becomes uniform therefore the better data storage system can be constructed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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