In this paper, the efficient HW/SW co-simulation method which selects the ISA model dynamically is proposed. Because the ISA models with only fixed accuracy have been used in previous co-simulation environment, it may result in bad performance in speed or accuracy. In the proposed method, the cycle accurate ISA model is used in the case that the states of the detailed system are to be inspected. In other case, instruction-based model is executed in order to accelerate the simulation speed. The proposed dynamic model selection can be done by setting the conversion point in the application code before the simulation starts. The experiment on the embedded RISC processor have been performed, and its result shows that the proposed method is more efficient than the case of using fixed ISA model.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권4호
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pp.294-301
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2016
In this paper, we present methods to efficiently parallelize iterative 3D image reconstruction by exploiting trigeneous devices (three different types of device) at the same time: a CPU, an integrated GPU, and a discrete GPU. We first present a technique that exploits single instruction multiple data (SIMD) architectures in GPUs. Then, we propose a performance estimation model, based on which we can easily find the optimal data partitioning on trigeneous devices. We found that the performance significantly varies by up to 6.23 times, depending on how SIMD units in GPUs are accessed. Then, by using trigeneous devices and the proposed estimation models, we achieve optimal partitioning and throughput, which corresponds to a 9.4% further improvement, compared to discrete GPU-only execution.
A curriculum for teaching materials in Science Education was studied as a model for modified experiment on fundamental courses. Conscious effort can be made to desingn experiments that require minimum apparatus: that require low-cost equipment that can be made from cheap locally available materials. Computer-aided instruction programs at high school, freshman course level have been developed. The software package was consist of five programs: The program contains explanation and problems for the calculation of resonance energy, molecular structure, mole concept. Rutherford's experiment. thermodynamic processes. Special course equipment package explanation mole concept, Rutherford's experiment, thermodynamic processes. Special course were designed in Science Education with the understanding that to a certain extent science values would be covered in all of the modified experiments and program models.
Web 2.0 환경에서 CBL 교수 모형은 유의미한 교수모형으로 등장하고 있다. CBL 교수 모형은 Google, Wikipedia 등 대용량 데이터베이스와 Wikispaces, Voice Thread, Twitter 등 다양한 Web 2.0 도구를 활용하여 학생들이 주도적으로 도전과제를 탐구하고 해결하는 교수 모형이다. 본 논문에서는 Web 2.0 환경에 적합한 교수 모형인 CBL의 개념 및 중요 구성요소 그리고 CBL 수업을 위한 환경구축에 대해 살펴보고 CBL Lesson plan 및 초등학교 교과교육에 CBL 교수모형을 적용한 예시를 소개하고 CBL를 초등학교에 적용하기 위한 고찰을 하였다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.301-306
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2006
The important field of research on ship operation is related to the high efficiency of transportation, the convenience of maneuvering ships and the safety of navigation. As a way of practical application for a smart ship based on network system, this paper proposes the intelligent support system for ship steering control system based on TCP/IP and desires to testify the validity of the proposal by applying the fuzzy control model to the steering control system. As the specific study methods, the fuzzy inference was adopted to build the maneuvering models of steersman, and then the network system was implemented using the TCP/IP socket-based programming. Lastly, the miniature model steering control system combined with LIBL (Linguistic Instruction-based Learning) was designed to testify for its effectiveness.
There are insufficient models that find problems and solutions for accident prevention through risk assessment and suggest safe work process and work instruction from foundation works to finish work for accident decrease. This paper presents a quantitative risk assessment model by analysis of risk factors in each process such as foundation, erection, pier, pier upper and etc based on accident examples and investigation on actual condition in bridges construction work. In addition, the safety management system was developed to perform risk assessment of construction and use it for effective safety training for labor.
There are insufficient models that find problems and solutions for accident prevention through risk assessment and suggest safe work process and work instruction from foundation works to finish work for accident decrease. This paper presents a quantitative risk assessment model by analysis of risk factors in each process such as appurtenant works, temporary works, structural works, equipment work, finishing work and etc based on accident examples and investigation on actual condition in plants construction work. In addition, the safety management system was developed to perform risk assessment of plants construction and use it for effective safety training for labor.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권1호
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pp.162-167
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2021
The aim of this paper is to analyze the development of effective online Problem-Based Learning (PBL) and Project-Based Learning (PjBL). The collaborative PBL/PjBL become one of the hot issues with the rapid growth of online learning in the era of COVID-19. Educators try to get innovative to continue instruction without sacrificing student engagement, thus adopting an instructional model of PBL/PjBL. The PBL process involves clarifying terms, defining complex problems, brainstorming, structuring and hypothesis while PjBL includes project-planning, implementation, communicating the results of a project in a presentation and evaluations with immediate individually tailored feedback within a predetermined period. Despite the differences between online and offline learning, the benefits of learning online or offline are practically the same if enough bidirectional interactions between instructors and students are possible. We argue that online qualifications are just the same as those of offline ones in PBL/PjBL models, therefore, the standards of online/offline learning are identical since education is a two-way communication.
In this study, we aim to use big data resources and statistical analysis to obtain a reliable instruction to reach high-quality and high yield agricultural yields. In this regard, soil type data, raining and temperature data as well as wheat production in each year are collected for a specific region. Using statistical methodology, the acquired data was cleaned to remove incomplete and defective data. Afterwards, using several classification methods in machine learning we tried to distinguish between different factors and their influence on the final crop yields. Comparing the proposed models' prediction using statistical quantities correlation factor and mean squared error between predicted values of the crop yield and actual values the efficacy of machine learning methods is discussed. The results of the analysis show high accuracy of machine learning methods in the prediction of the crop yields. Moreover, it is indicated that the random forest (RF) classification approach provides best results among other classification methods utilized in this study.
최근 몇 년 동안, Large Language Model(LLM)의 발전은 인공 지능 연구 분야에서 주요 도약을 이끌어 왔다. 이러한 모델들은 복잡한 자연어처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 특히 Human Alignment를 위해 Supervised Fine Tuning, Reinforcement Learning, Chain-of-Hindsight 등을 적용한 언어모델이 관심 받고 있다. 본 논문에서는 위에 언급한 3가지 지시학습 방법인 Supervised Fine Tuning, Reinforcement Learning, Chain-of-Hindsight 를 Llama, OPT 모델에 적용하여 성능을 측정 및 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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