This research presents an analytical model to predict the instruction fetch rate on superscalar Processors. The proposed model is also able to analyze the performance relationship between cache miss and branch prediction miss. The proposed model takes into account various kind of architectural parameters such as branch instruction probability, cache miss rate, branch prediction miss rate, and etc.. To prove the correctness of the proposed model, we performed extensive simulations and compared the results with those of the analytical models. Simulation results showed that the pro-posed model can estimate the instruction fetch rate accurately within 10% error in most cases. The model is also able to show the effects of the cache miss and branch prediction miss on the performance of instruction fetch rate, which can provide an valuable information in designing a balanced system.
최근 고속 스토리지의 활성화로 인해 하드디스크를 전제로 설계된 메모리 관리 시스템에 대한 재고가 필요한 시점에 이르렀다. 본 논문은 고속 스토리지 환경에서 메모리 접근 시간이 페이지 크기에 민감한 점을 관찰하고, 그 이유가 페이지 폴트율보다 TLB 미스율이 메모리 접근시간에 미치는 영향력이 커졌기 때문임을 확인하였다. 또한, TLB 미스율과 페이지 폴트율이 페이지 크기 변화에 따라 상충관계를 나타냄을 확인하고 이를 모델링하는 함수를 설계하였다. TLB 미스율의 경우 파워 피팅을 통한 모델링을 하였으며, 페이지 폴트율의 경우 2개의 항을 가진 지수 피팅을 통한 모델링을 하였다. 검증 실험을 통해 설계된 모델 함수에 의한 예측치가 실제 결과값을 잘 반영함을 확인하였다.
On-chip caches of graphics processing units (GPUs) have contributed to improved GPU performance by reducing long memory access latency. However, cache efficiency remains low despite the facts that recent GPUs have considerably mitigated the bottleneck problem of L1 data cache. Although the cache miss rate is a reasonable metric for cache efficiency, it is not necessarily proportional to GPU performance. In this study, we introduce a second key determinant to overcome the problem of predicting the performance gains from L1 data cache based on the assumption that miss rate only is not accurate. The proposed technique estimates the benefits of the cache by measuring the balance between cache efficiency and throughput. The throughput of the cache is predicted based on the warp occupancy information in the warp pool. Then, the warp occupancy is used for a second bypass phase when workloads show an ambiguous miss rate. In our proposed architecture, the L1 data cache is turned off for a long period when the warp occupancy is not high. Our two-level bypassing technique can be applied to recent GPU models and improves the performance by 6% on average compared to the architecture without bypassing. Moreover, it outperforms the conventional bottleneck-based bypassing techniques.
본 논문에서는 파이프라인 프로세서의 분기 명령어 처리 성능 향상을 목적으로, BTB의 미스율을 줄이고 분기 예측의 정확도를 개선하기 위해 victim cache를 활용한 2-단계 BTB 구조를 제안한다. 2-단계 BTB는 기존의 BTB에 작은 크기의 victim BTB를 추가한 구조로, 적은 비용으로 BTB 미스율을 개선하고, 동적 예측(dynamic prediction)과 정적 예측 (static prediction)이 함께 사용되는 기존의 통합 분기 예측(Hybrid Branch Prediction) 구조의 예측 정확도를 높이도록 운영된다. 본 논문에서 제안된 2-단계 BTB에 의한 성능 개선을 4개 벤치마크 프로그램에 대한 trace-driven 시뮬레이션을 통해 검증한 결과, 기존의 BTB에 비해 2.5∼8.5%의 비용 증가로 BTB 미스율이 26.5% 개선되고, 기존의 gshare에 비해 64%의 비용 증가로 예측 정확도는 26.75% 개선되었다.
자율주행 자동차의 연구가 빠르게 발전하는 가운데 보행자 검출에 대한 연구 또한 성공적으로 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 사용되는 데이터셋이 컬러영상을 기반하고 있고 또한 보행자의 인식이 상대적으로 쉬운 영상이 많다. 컬러 영상의 경우 보행자가 빛에 노출되는 정도에 따라 영상에 제대로 포착이 되지 않을 수 있고 이로 인해 기존 방식들로는 이러한 보행자를 제대로 검출하지 못하는 상황이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNN (deep neural network) 기반 컬러 영상과 열 영상을 이용한 다중 스펙트럼 보행자 검출 기법을 제안하고자 한다. 기존의 SSD (single shot multibox detector) 기법을 기반으로 하여 컬러 영상과 열 영상을 동시에 활용하는 퓨전 네트워크 구조를 제안한다. 실험은 KAIST의 데이터셋을 이용하여 실시하였고 제안한 기법인 SSD-H (SSD-Halfway fusion)의 방식이 KAIST 보행자 검출기준의 기준치보다 18.18% 낮은 miss rate를 획득하였고 또한 기존 halfway fusion 기법에 비해 최소 2.1% 낮은 miss rate를 획득하였다.
Dexmedetomidine, an imidazoline compound, is a highly selective ${\alpha}_2$-adrenoceptor agonist with sympatholytic, sedative, amnestic, and analgesic properties. In order to minimize the patients' pain and anxiety during minimally invasive spine surgery (MISS) when compared to conventional surgery under general anesthesia, an adequate conscious sedation (CS) or monitored anesthetic care (MAC) should be provided. Commonly used intravenous sedatives and hypnotics, such as midazolam and propofol, are not suitable for operations in a prone position due to undesired respiratory depression. Dexmedetomidine converges on an endogenous non-rapid eye movement (NREM) sleep-promoting pathway to exert its sedative effects. The great merit of dexmedetomidine for CS or MAC is the ability of the operator to recognize nerve damage during percutaneous endoscopic lumbar discectomy, a representative MISS. However, there are 2 shortcomings for dexmedetomidine in MISS: hypotension/bradycardia and delayed emergence. Its hypotension/bradycardiac effects can be prevented by ketamine intraoperatively. Using atipamezole (an ${\alpha}_2$-adrenoceptor antagonist) might allow doctors to control the rate of recovery from procedural sedation in the future. MAC, with other analgesics such as ketorolac and opioids, creates ideal conditions for MISS. In conclusion, dexmedetomidine provides a favorable surgical condition in patients receiving MISS in a prone position due to its unique properties of conscious sedation followed by unconscious hypnosis with analgesia. However, no respiratory depression occurs based on the dexmedetomidine-related endogenous sleep pathways involves the inhibition of the locus coeruleus in the pons, which facilitates VLPO firing in the anterior hypothalamus.
Pedestrian detection is a very important and valuable part of artificial intelligence and computer vision. It can be used in various areas for example automatic drive, video analysis and others. Many works have been done for the pedestrian detection. The accuracy of pedestrian detection on multiple pedestrian image has reached high level. It is not easily get more progress now. This paper proposes a new structure based on the idea of HOG and convolutional filters to do the pedestrian detection in single pedestrian image. It can be a method to increase the accuracy depend on the high accuracy in single pedestrian detection. In this paper, we use Multiblock HOG and magnitude of the pixel as the feature and use convolutional filter to do the to extract the feature. And then use NEWFM to be the classifier for training and testing. We use single pedestrian image of the INRIA data set as the data set. The result shows that the Convolutional Multiblock HOG we proposed get better performance which is 0.015 miss rate at 10-4 false positive than the other detection methods for example HOGLBP which is 0.03 miss rate and ChnFtrs which is 0.075 miss rate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권1호
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pp.395-405
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2012
A joint template matching algorithm is proposed in this paper to reduce the high rate of miss-detection and false-alarm caused by the traditional template matching algorithm during the process of multi-object detection. The proposed algorithm can reduce the influence on each object by matching all objects together according to the correlation information among different objects. Moreover, the rate of miss-detection and false-alarm in the process of single-template matching is also reduced based on the algorithm. In this paper, firstly, joint template is created from the information of relative positions among different objects. Then, matching criterion according to normalized cross correlation is generated for multi-object matching. Finally, the proposed algorithm is applied to the detection of watermarks in bill. The experiments show that the proposed algorithm has lower miss-detection and false-alarm rate comparing to the traditional NCC algorithm during the process of multi-object detection.
급변하는 의료환경 속에서도 변함없이 의료기관들은 환자 안전관리 부분의 중요성을 인식하여 관리하고 있다. 하지만 현재 환자안전관리는 사후관리와 처벌이 강조된 프로세스들로 조직원들의 참여성이 결여된 문제를 보이고 있다. 본원 핵의학과 에서는 참여형 니어미스 사고예방 활동을 시행하여 환자안전사고에 사전관리를 시작하고 사고보고에 따른 불이익이 없는 시스템을 구축하여 니어미스 감소 와 환자안전사고 제로화를 목적으로 본 연구을 시작하였다. 또한 핵의학과만의 차별화된 환자안전관리System구축도 그 목적으로 하고 있다. 1. 팀원들의 과거 니어미스 및 현재 발생되고 있는 니어미스와 사고 사례수집(1차 자료수집). 2. 설문을 통해 중요도, 긴급도를 파악하고 니어미스 및 사고사례를 정량화(2차 자료수집). 3. 자료 분석을 통한 중요 접점 파악과 사고 사례 정량화. 4. 중요 접점 부분에 대한 매뉴얼 제작과 표준화, 오류방지를 위한 참여형 개선활동 시행. 5. 니어미스 보고체계 구축을 위한 웹 기반 커뮤니티 활동. 6. 설문과 FGI를 통해 활동 전후 평가 시행. 1) 비계량적이었던 핵의학과 내 안전사고 및 니어미스를 계량화(월 50여 회의 니어미스와 년 1건의 안전사고발생) 2) 계량화된 데이터를 통해 개선방안을 수립(0여건의 참여형 개선활동, 프로세스 개선, 표준화를 위한 약속 매뉴얼 제작) 3) 안전문화 시스템을 형성하고 팀원들의 높은 관여도를 형성.(보고체계구축, 체크리스트 제작, 안전문화 슬로건 제작, 평가 인덱스 구축) 4) 니어미스 및 사고 사례를 공유하고 반면교사로 삼기 위한 커뮤니티 개설. 5) 활동 전후 니어미스 발생률은 50% 감소 하였고 안전사고 제로. 핵의학과의 최고의 서비스는 환자안전이 보장된 양질의 검사와 치료를 제공하는 것이다. 참여형 개선활동으로 니어미스사고를 예방하고 안전문화를 형성하여 시스템을 구축함으로써 니어미스 발생 사례는 50% 줄었으며 안전사고는 발생하지 않았다. 이는 환자안전사고의 사전관리란 측면에서도 시사하는 바가 있다. 또한 불이익이 없는 사고보고체계도 마련하여 솔직하게 보고하고 인정하는 문화도 만든 계기가 되었다. 기본에 충실한 뛰어난 시스템은 환자에게 제공되는 최고의 서비스이며 형성된 안전문화 시스템은 결국 고객만족으로 이어질 것이다. 따라서 본원 핵의학과 에서는 마련된 시스템을 정착하고 안정시켜 차별화된 환자안전문화를 형성해 나가고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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