The dissociative culture technique of Aplysia neuron is one of the key methods that have been used for studies of cellular and molecular mechanisms of neuronal functioning. However, despite the advantages this method offers as an experimental model, its technical efficiency has had room for improvement. In this study, we examined certain putative factors that might affect the culture quality. The effects of neuronal damage induced by physical injuries, heat shock, and surface protein degradation were evaluated along with the correlation between the culture quality and animal behavior. As a result, we found that physical injury can be a critical factor that affects culture quality, whereas the heat shock and surface protein degradation had negligible effect on it. In addition, we discovered that siphon retraction time was not a good measurement for healthy neurons. Based on these findings, we suggest here an improved method in which the degree of physical injury is reduced by means of multiple protease treatment.
Kim, Junghoon;Kim, Taehun;Min, Changwoo;Jun, Hyung Kook;Lee, Soo Hyung;Kim, Won-Tae;Eom, Young Ik
ETRI Journal
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제36권5호
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pp.741-751
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2014
Smart TV is expected to bring cloud services based on virtualization technologies to the home environment with hardware and software support. Although most physical resources can be shared among virtual machines (VMs) using a time sharing approach, allocating the proper amount of memory to VMs is still challenging. In this paper, we propose a novel mechanism to dynamically balance the memory allocation among VMs in virtualized Smart TV systems. In contrast to previous studies, where a virtual machine monitor (VMM) is solely responsible for estimating the working set size, our mechanism is symbiotic. Each VM periodically reports its memory usage pattern to the VMM. The VMM then predicts the future memory demand of each VM and rebalances the memory allocation among the VMs when necessary. Experimental results show that our mechanism improves performance by up to 18.28 times and reduces expensive memory swapping by up to 99.73% with negligible overheads (0.05% on average).
Cache based live migration method utilizes a cache, which is accessible to both side (remote and local), to reduce the virtual machine migration time, by transferring only irredundant data. However, address space layout randomization (ASLR) is proved to reduce the memory duplicate ratio between targeted migration memory and the migration cache. In this pager, we analyzed the behavior of ASLR to find out how it changes the physical memory contents of virtual machines. We found that among six virtual memory regions, only the modification to stack influences the page-level memory duplicate ratio. Experiments showed that: (1) the ASLR does not shift the heap region in sub-page level; (2) the stack reduces the duplicate page size among VMs which performed input replay around 40MB, when ASLR was enabled; (3) the size of memory pages, which can be reconstructed from the fresh booted up state, also reduces by about 60MB by ASLR. With those observations, when applying cache-based migration method, we can omit the stack region. While for other five regions, even a coarse page-level redundancy data detecting method can figure out most of the duplicate memory contents.
최근에 실시간 처리를 위해 메모리 기반의 빅데이터 처리 프레임 워크인 스파크가 널리 사용되고 있다. 스파크는 프로그램이 필요로 하는 중간 데이터를 모두 메모리에 올려놓아, I/O 수행을 최소화함으로써 빠른 응답을 가져올 수 있다. 그러나 응용프로그램의 메모리 사용량이 클러스터의 실제 메모리의 량보다 많을 경우, 최적의 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 메모리 사용량이 많은 페이지랭크 응용 프로그램에서 병목이 되는 현상을 실험을 통해 그 요인에 대해 분석하고, 스파크와 함께 타키온을 구성해서 메모리의 효율적 사용을 통해 병목의 요인을 해결하여 18%의 성능향상을 하였다.
Purpose : This study aimed to evaluate the effects of a cognitive enhancement brain yoga program on short-term memory and serum brain-derived neurotrophic factor (BDNF) levels according to the cognitive state in men aged 20-29 years. Methods : Thirty healthy volunteers aged 20-29 years were divided into four groups: brain yoga group, yoga group, combined exercise group, and control group. Seven people were assigned randomly per group. A single-session intervention was conducted over 50 min and consisted of three parts: warm-up, main exercise (brain yoga, yoga, combined exercise, or non-exercise), and cool-down. Serum BDNF levels were measured using enzyme-linked immunosorbent assay, and short-term memory was evaluated using the forward number span test before and after the intervention. Results : BDNF levels significantly increased within the brain yoga group after the intervention (from 28874.37±5185.57 to 34074.80±7321.12, p=.003), whereas there were no significant differences pre-and post-intervention in the other groups. The inter-group comparison showed a significant interaction between the brain yoga group and the combined exercise group (p=.036) but no significant interaction between any of the other groups. Forward number span scores were significantly increased in the brain yoga group (from 9.43±9.83 to 23±7.92, p=.012) and theyoga group after the intervention (from 13.43±9.41 to 24.14±8.45, p=.011), whereas there were no significant changes after the intervention in any other groups. Conclusion : Our findings showed that a single-session, 50-minute brain yoga exercise improved short-term memory and increased serum BDNF levels in healthy men aged 20-29 years and that yoga improved only short-term memory in healthy men of this age group.
플래시 메모리 기반 저장장치인 SSD(solid state disk)는 높은 집적도와 빠른 데이터 처리가 가능한 장점을 가지고 있다. 따라서 급격하게 증가하고 있는 빅데이터를 관리하는 고용량 데이터 저장 시스템의 저장장치로 활용되고 있다. 그러나 저장 미디어인 플래시 메모리에 일정 횟수 이상 반복해서 쓰기/지우기 동작을 반복하면 셀이 마모되어 사용하지 못하는 물리적 한계가 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 불량률을 줄이고 수명을 연장하기 위해 불량이 발생한 다중 비트 셀을 단일 비트 셀로 변환하여 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 아이디어는 물리적 특징이 다르지만 동일하게 불량으로 처리되고 있는 다중 비트 셀과 단일 비트 셀의 불량 및 처리 방법을 구분하였다. 그리고 불량이 예상되는 다중 비트 셀을 단일 비트 셀로 변환하여 불량률을 개선하고 전체적인 수명을 연장하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 SSD의 증가한 수명을 측정하여 제안하는 아이디어의 효과를 증명하였다.
플래시 메모리는 크기가 작고, 적은 전력을 사용하며 충격에 강하기 때문에 MP3 플레이어, 핸드폰, 디지털 카메라와 같은 휴대용 기기에서 저장장치로 널리 사용되고 있다. 플래시 메모리의 많은 장점 때문에 개인용 컴퓨터 및 노트북에서 사용되는 저장장치인 하드디스크를 플래시 메모리로 대체하고자 하는 연구도 진행되고 있다. 플래시 메모리는 덮어쓰기가 허용되지 않으며 읽기/쓰기의 기본 단위와 삭제의 기본 단위가 다르기 때문에 FTL(Flash Translation Layer)라는 플래시 변환 계층을 사용한다. 최근에는 기존의 플래시 메모리와 다른 물리구조와 특성을 갖는 대블록 플래시 메모리가 등장하여 기존의 FTL을 그대로 사용하게 되면 플래시 메모리를 효율적으로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 기존의 FTL 중 가장 좋은 성능을 내는 FAST(Fully Associative Sector Translation)을 기반으로 데이타블록 내에서 페이지단위 사상을 적용하여 대블록 플래시 메모리의 특성에 맞는 FTL 기법을 제안한다.
This paper examines the characteristics and physical properties of the scaled MONOS nonvolatile memory device for low programming voltage EEPROM. The capacitor-type MONOS memory devices with the nitride thicknesses ranging from 41.angs. to 600.angs. have been fabricated. As a result, the 5V-programmable MONOS device has been obtained with a 20ms programming time by scaling the nitride thickness to 57.angs. with a tunneling oxide thickness of 19.angs. and a blocking oxide thickness of 20.angs.. Measurement results of the quasi-static C-V curves indicate, after 10$\^$6/ write/erase cycles, that the devices are degraded due to the increase of the silicon-tunneling oxide interface traps. The 10-year retention is impossible for the device with a nitride less than 129.angs.. However, the MONOS memory device with 10-year retentivity has been obtained by increasing the blocking oxide thickness to 47.angs.. Also, the memory traps such as the nitride bulk trap and the blocking oxide-nitride interface trap have been investigated by measuring the maximum flatband voltage shift and analyzing through the best fitting method.
After the modern age, the rapid urbanizationhad a big impact on the then architecture. R. Venturi and A. Rossi are two of the leading architects, developing architecture in cities in the US and Europe respectively. This study shed light on a tangible and intangible meaning and interpretation of urban landscapes through their architectural thoughts and architectures. The followings are the physical and intangible meaning and interpretation in architectural thoughts and works of those two architects. Venturi understood that iconological landscapes at the roadside in large citiesare the nature of physical landscapes. To Venturi, the façades of buildings at the roadside are a part of signage such as traffic lights and road signs, and those façades have the meaning of symbolic systems beyond simple physical landscapes. To A. Rossi, types of buildings as physical townscapes are a key role supporting raw data of classification in architecture. And also, those types have significance of the basic data shedding light on the principles and history of cities. For intangible factors in R. Venturi's architecture, daily routine, function and use, time, a use for a building and others form complex architecture. And also, those factors describe shared values of the same period as the façades of buildings and complex symbols and formative lexicons in metaphorical terms. For A. Rossi's intangible factors, 'collective memory' is buried in inhabitants of the city, and with that, the city is a place for memory to its inhabitants. What is more, cities' monuments have intangible landscapes like 'sustainability', 'permanence' and so on. With lots of events happening throughoutcities, those monuments are the whole images of cities giving the value to the urban buildings that reside in cities. Finally, R. Venturi's all-encompassing complex architecture concept was extended on a tangible and intangible point of townscapes. It was found that A. Rossi's tangible thought was formed from the whole landscape of historic cities in then Italy as the background of time and place. Also, With types of urban buildings and 'collective memory', A. Rossi drew architectural norms and formats of unchangeable types.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.246-256
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2022
Recently, parents and teachers consider physical education as a minor subject for students in elementary and secondary schools. Physical education performance has become increasingly significant as parents and schools pay more attention to physical schooling. The sports mining with distribution analysis model considers different factors, including the games, comments, conversations, and connection made on numerous sports interests. Using different machine learning/deep learning approach, children's athletic and academic interests can be tracked over the course of their academic lives. There have been a number of studies that have focused on predicting the success of students in higher education. Sports interest prediction research at the secondary level is uncommon, but the secondary level is often used as a benchmark to describe students' educational development at higher levels. An Automated Student Interest Prediction on Sports Mining using DL Based Bi-directional Long Short-Term Memory model (BiLSTM) is presented in this article. Pre-processing of data, interest classification, and parameter tweaking are all the essential operations of the proposed model. Initially, data augmentation is used to expand the dataset's size. Secondly, a BiLSTM model is used to predict and classify user interests. Adagrad optimizer is employed for hyperparameter optimization. In order to test the model's performance, a dataset is used and the results are analysed using precision, recall, accuracy and F-measure. The proposed model achieved 95% accuracy on 400th instances, where the existing techniques achieved 93.20% accuracy for the same. The proposed model achieved 95% of accuracy and precision for 60%-40% data, where the existing models achieved 93% for accuracy and precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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