International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권2호
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pp.50-58
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2019
The clear and specific objective of this study is to design a false news discriminator algorithm for news articles transmitted on a text-based basis and an architecture that builds it into a system (H/W configuration with Hadoop-based in-memory technology, Deep Learning S/W design for bigdata and SNS linkage). Based on learning data on actual news, the government will submit advanced "fake news" test data as a result and complete theoretical research based on it. The need for research proposed by this study is social cost paid by rumors (including malicious comments) and rumors (written false news) due to the flood of fake news, false reports, rumors and stabbings, among other social challenges. In addition, fake news can distort normal communication channels, undermine human mutual trust, and reduce social capital at the same time. The final purpose of the study is to upgrade the study to a topic that is difficult to distinguish between false and exaggerated, fake and hypocrisy, sincere and false, fraud and error, truth and false.
We propose approaches for improving Bloom filter in terms of false positive probability and membership query speed. To reduce the false positive probability, we propose special type of additional Bloom filters that are used to handle false positives caused by the original Bloom filter. Implementing the proposed approach for a routing table lookup, we show that our approach reduces the routing table lookup time by up to 28% compared to the original Bloom filter by handling most false positives within the fast memory. We also introduce an approach for improving the membership query speed. Taking the hash table-like approach while storing only values, the proposed approach shows much faster membership query speed than the original Bloom filter (e.g., 34 times faster with 10 subsets). Even compared to a hash table, our approach reduces the routing table lookup time by up to 58%.
시각단기재인 과정에 대한 유사성 합산 모형은 단기기억에 저장된 기억 표상들과 재인검사 자극간 유사성의 합산치가 재인의사결정을 좌우한다고 제안한다[1]. 본 연구는 수직 공간주파수를 달리하는 두 Gabor 자극에 대한 공간주파수 재인 과제에서 과제와 무관한 기억자극의 위치 정보가 재인 반응에 미치는 영향을 조사하였다. 실험의 매 시행에서 참가자는 시야 좌우에 제시된 서로 다른 두 Gabor 자극의 공간주파수를 기억하고 약 1초 뒤에 제시된 재인검사 자극과의 동일성 여부를 보고하였다. 재인검사 자극은 기억 항목과 동일하거나 기억된 항목을 기준으로 공간주파수 차원에서 1 또는 4 최소식별단위 만큼 표적과 유사한 미끼자극이었다. 또한 재인검사항목이 제시되는 위치는 재인이 요구된 기억항목의 위치를 기준으로 동일하거나 혹은 반대편 시야 위치에 제시되었으며, 참가자는 검사자극의 위치변화를 무시하고 공간주파수 차원의 재인 반응만을 요구받았다. 실험 결과 미끼자극에 대한 오인반응(false recognition)은 기억항목과 미끼자극 간 유사성 합산치가 커짐에 따라 증가했다. 아울러 과제와는 무관하게 검사항목의 위치 변화가 있었던 조건의 경우 없었던 조건에 비해 이러한 오인 반응의 빈도가 감소한 것으로 나타났다. 과제 무관련 위치 변화에 의한 미끼자극에 대한 오인 반응의 감소는 재인과제의 요구와는 관계없이 무관련 세부특징이 과제 관련 세부특징에 대한 재인 반응에 영향을 미칠 수 있음을 보여주며, 시각단기기억에 저장되는 정보가 세부특징들의 독립적 표상이 아닌 세부특징 간 공고한 결합에 의해 표상될 가능성을 시사한다.
Quantized memory addressing (QMA) 이론을 바탕으로 새로운 PDP 계조 구현을 수행하는 방법을 개발하였다. 어드레스 펄스 폭을 조절함에 따라 셀에 기입되는 벽전하 양은 "fully on", "off" 그리고 "half on"의 세 단계를 가지게 된다. 이 세 단계의 벽전하를 이용하여 7개의 서브필드로 255단계의 계조를 표현할 수 있다. 더욱이 기존의 구동 방법과는 달리 인접한 두 계조를 표현하기 위해 사용하는 서브필드들이 동영상 의사윤곽을 제거한다. 이 방법은 7개의 서브필드를 사용함으로써 12개의 서브필드를 이용하여 동영상 의사 윤곽을 저감시킨 방법에 비해 유지 방전 시간을 $70\%$이상 증가시킨다.
신제품/서비스를 설계함에 있어 해당 제품 혹은 서비스가 제공하여야 할 기능을 선정하는 것(feature selection)은 디자이너의 매우 어려운 의사결정 문제이지만, 기존 방법론들은 특정 제품-서비스에 대한 사용자의 니즈를 효과적으로 파악하기에는 한계점이 있다. 특히 기존의 선호도 서베이를 통한 방법은 사용자의 멘탈모델에 대한 분석에 기반하지 않기에 기능과부화(feature creep) 현상의 한 원인으로 지적되고 있다. 본 연구는 사용자에게 새로운 기능을 제공할 경우(혹은 제공된 기능을 제거해야 할 경우), 그 기능으로부터 추론되는 제품-서비스의 멘탈모델을 탐지하는 새로운 기법인 'False belief technique'을 제안하고, 이를 통해 디자이너의 기능 선정(feature selection) 의사결정에 활용될 수 있도록 하고자 한다.
A critique on Freud's remembering taken place in the 80's and 90s has a significant impact on a paradigm shift: from the discursive constructivism to the neo-empiricism. Along with Marx and Nietzsche, Freud was one of the main intellectual sources in formulating the Cultural Studies, known as the political corrections in the later period of Post-modern era. In the wake of feminism, there was a social happening, namely, a memory restoration, when a woman therapist helped a woman patient to restore the past and come up with her father as the cause of her trauma. Finally, 'the false memory syndrome' brought up a hot issue firing on the controversy about Freudian remembering. Freud as a clinical therapist began to be a sole target to be criticized. Strangely enough, however, Freud was continually utilized by such theorists as Julia Kristeva, Homi Bhabah, and Žižek, while having dissenters like Deleuze, Quattari, and Butler. Of those intellectual claims, this paper focuses on the debates by the dissenters not from the discursive theorists but from the clinical studies: Sulloway, Grunbaum, and Crews. My argument directs to the empirical side of Freud for the conclusion that the dispute on him was a seed of a paradigm shift towards the neo-empiricism, after one century's flourishing of constructivism.
Recently, hybrid transactional memory (HyTM) has gained much interest from researchers because it combines the advantages of hardware transactional memory (HTM) and software transactional memory (STM). To provide the concurrency control of transactions, the existing HyTM-based studies use a bloom filter. However, they fail to overcome the typical false positive errors of a bloom filter. Though the existing studies use a global lock, the efficiency of global lock-based memory allocation is significantly low in multi-core environment. In this paper, we propose an efficient hybrid transactional memory scheme using near-optimal retry computation and sophisticated memory management in order to efficiently process transactions in multi-core environment. First, we propose a near-optimal retry computation algorithm that provides an efficient HTM configuration using machine learning algorithms, according to the characteristic of a given workload. Second, we provide an efficient concurrency control for transactions in different environments by using a sophisticated bloom filter. Third, we propose a memory management scheme being optimized for the CPU cache line, in order to provide a fast transaction processing. Finally, it is shown from our performance evaluation that our HyTM scheme achieves up to 2.5 times better performance by using the Stanford transactional applications for multi-processing (STAMP) benchmarks than the state-of-the-art algorithms.
카운팅 블룸필터는 표준 블룸필터에서 제공하지 못하는 삭제 기능을 제공하여, 동적 집합에 대한 멤버쉽 쿼리를 허용하므로, 다양한 네트워크 알고리즘과 어플리케이션에 널리 사용된다. 그러나 카운팅 기능으로 인해 표준 블룸필터에는 없었던 오버플로우가 발생할 수 있고 이에 따라 거짓 음성이 발생할 수 있다. 4-비트 카운팅 블룸필터가 일반적으로 많이 사용되는데, 이는 모든 카운터에 4 비트를 할당하므로 메모리를 낭비한다는 단점이 있다. 거짓 음성의 가능성을 제거하고 메모리 사용량을 줄이기 위해서, 본 논문은 카운팅 블룸필터의 변형인 터너리 블룸필터(Ternary Bloom filter)를 제안한다. TBF는 하나의 카운터에 2개 이상의 원소가 대응될 경우, 더 이상의 삽입이나 삭제가 불가능하게 정한 구조이다. 실험을 통해 4-비트 카운팅 블룸필터와 같은 크기의 메모리 사용 시 TBF는 거짓 음성을 발생시키지 않을 뿐 아니라 거짓 양성률에 있어서도 상당한 우위를 보임을 확인하였다.
메모리 누수 검출을 위한 많은 도구들이 존재한다. 하자만 큰 시간적, 공간적 오버헤드로 인해 규모가 큰 제품의 개발자들은 사용을 꺼리게 된다. 이에 우리는 개발자들이 자신이 개발한 모듈만을 대상으로 유닛 테스트 시에 메모리 누수를 검출할 수 있는 기법을 고안하였다. 우리는 고정 크기 순환적 메모리 할당 기법을 우리의 목적에 맞게 확장함으로써 이것을 달성하였으며 우리의 기법을 평가하기 위해서, 간단한 데이터베이스 관리 시스템을 구현하여 그 중 일부 모듈을 대상으로 테스트 하였다. 실험 결과 우리 기법은 유닛 테스트 시에 적은 시간적, 공간적 오버헤드와 거짓 검출을 가졌다.
In this paper, we consider interferences from other automobile pulse radars using same frequency spectrum. In order to eliminate the interference, we propose the PN code modulation method. This method uses the cross-correlation between PN codes with different seed. The ROC performance is used for comparing the proposed detector to conventional method. And the proposed detector can decide the present or absent of targets and measure the range of the targets by using memory buffer of range gate. Especially, we use false alarm probability for all range gates. That is the false alarm if in any one range gate the false alarm occurs. From the simulation result, we can see that the proposed detector with using PN code is not influenced by interferences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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