The purpose of this paper is to make a design and implementation of a diagnosis system of learning misconception of students who learn 'be' verb in the English language by using fuzzy theory. In this system, a fuzzy cognitive map exposes the fact that students' perception and misunderstanding about 'the English' language have an intertwined relationship, and diagnoses causes of misconceptions of students by using fuzzy memory associative memory. It suggests that since most existing systems of rule based expert system have had several limitations, this system will be applied to diagnose learners' misconception of learning in varieties of education areas.
The purpose of this paper is to make a design and implementation of a diagnosis system of learning misconception of students who learn 'be' verb in the English language by using fuzzy theory. In this system, a fuzzy cognitive map exposes the fact that students' perception and misunderstanding about 'the English' language have an intertwined relationship, and diagnoses causes of misconceptions of students by using fuzzy memory associative memory. It suggests that since most existing systems of rule based expert system have had several limitations, this system will be applied to diagnose learners' misconception of learning in varieties of education areas.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.5
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pp.134-140
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1994
In this paper, an algorithm of CBAM(Combination Bidirectional Associative Memory) model proposes, analyzes and tests CBAM model `s performancess by simulating with recalls and recognitions of patterns. In learning-procedure each correlation matrix of training patterns is obtained. As each correlation matrix's some elements correspond to juxtaposition, all correlation matrices are merged into one matrix (Combination Correlation Matrix, CCM). In recall-procedure, CCM is decomposed into a number of correlation matrices by spiliting its elements into the number of elements corresponding to all training patterns. Recalled patterns are obtained by multiplying input pattern with all correlation matrices and selecting a pattern which has the smallest value of energy function. By using a CBAM model, we have some advantages. First, all pattern having less than 20% of noise can be recalled. Second, memory capacity of CBAM model, can be further increased to include English alphabets or patterns. Third, learning time of CBAM model can be reduced greatly because of operation to make CCM.
We describe word boundary detection that extracts the boundary between speech and non-speech. The proposed method uses two features. One is the normalized root mean square of speech signal, which is insensitive to white noises and represents temporal information. The other is the normalized met-frequency band energy of voice signal, which is frequency information of the signal. Our method detects word boundaries using a recurrent fuzzy associative memory(RFAM) that extends FAM by adding recurrent nodes. Hebbian learning method is employed to establish the degree of association between an input and output. An error back-propagation algorithm is used for teaming the weights between the consequent layer and the recurrent layer. To confirm the effectiveness, we applied the suggested system to voice data obtained from KAIST.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.231-234
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2002
셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세 포자동자와 같이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비젼 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습011 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.10
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pp.2087-2092
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2011
In this paper, we use the earth's magnetic field is measured by the MR device. By analyzing the measured data to determine the direction to implement the system. The construction of the system to determine the direction of neural networks, using input data based on an analysis of the relationship between pattern formation and characteristics of study and related information through a pattern when it is remembered that the output feedback input to associative networks and proves its feasibility for implementation. The entire detection system with regional changes in the Earth's magnetic field to adapt to the environment should aim to build a system.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.2
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pp.181-193
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2020
The midst competition makes a brand all together with its offering products and services is becoming a crucial element for company existence. This requires direct involvement from internal organizational to develop effective strategic branding. According to Asosiasi Penyelenggara Internet Indonesia (APJII), Indonesia's internet penetration is among the highest in Asia. The purpose of this research is to improve the strategic role of brand orientation within Internet Service Provider (ISP) for maximizing return on the company's financial and non-financial benefits by proposing organization change readiness variable. The data collection is taken using an online survey with a non-parametric sampling method and collected 68 qualified respondents for data analysis using SEM-PLS (Structural Equation Modeling with Partial Least Square). The result indicates partial hypotheses on the constructed model between variables brand orientation, brand commitment, and internal brand equity is acceptable. Another finding is stated hypotheses on organization change readiness as moderation is not accepted and means there is no significance to the constructed model. The main conclusion resumes associative human memory can shape up organization change readiness inside internal toward then brand. Relevant cues generate information received in the human brain then will create common associative and becoming social identity on internal brand equity.
There are many methods for improving TLB (translation lookaside buffer) performance, such as increasing the number of entry in TLB, supporting large page or multiple page sizes. The best way is to support multiple page sizes, but any operating system doesn't support multiple page sizes in user mode. So, we propose the new structure of TLB supporting two pages to obtain the effect of multiple page sizes with high performance and at low cost without operating system support. we propose a new TLB structure supporting two page sizes dynamically and selectively for high performance and low cost design without any operating system support. For high performance, a promotion-TLB is designed by supporting two page sizes. Also in order to attain low power consumption, a banked-TLB is constructed by dividing one fully associative TLB space into two sub-fully associative TLBs. These two banked-TLB structures are integrated into a banked-promotion TLB as a low power and high performance TLB structure for embedded processors. According to the results of comparison and analysis, a similar performance can be achieved by using fewer TLB entries and also power consumption can be reduced by around 50% comparing with the fully associative TLB.
The effects of the oriental herbal medicine Saenghyetang(SHT, 生慧湯), which consists of Rehmanniae Radix (熟地黃 九蒸: was made by 9th steam) 40g, Corni Fructus(山茱黃) 16g, Polygalae Radix(遠志) 8g, Zizyphi Spinosae Semen(酸棗仁) 2g, Biotae Semen(柏子仁 去油: oil ingredient was removed) 20g, Poria Cocos(茯笭) 12g, Ginseng Radix(人蔘) 12g, Acori Graminei Rhizoma(石菖蒲) 2g, Sinapis Semen(白芥子) 8g, on learning ability and memory were investigated. Hot water extract(HWE) and ethanol extract(EE) from SHT were used for the studies. Learning ability and memory are related to modifications of synaptic strength among neurons that interactive. Enhanced synaptic coincidence detection leads to improved learning ability and memory. If the NMDA receptor, a synaptic coincidence detector, acts as a graded switch for memory formations, enhanced signal detection by NMDA receptors should enhance learning ability and memory. It was shown that NR2B was increased in the forebrains of oriental medicine-administrated mice, leading to enhanced activation of NMDA receptors and facilitating synaptic potentiation in response to stimulation at 10-100 Hz. These HWE-SHT treated mice exhibited that superior ability in learning and memory when performing various behavioral tasks, showing that NR2B is enhanced by HWE-SHT treatment and also is critical in gating the age-dependent threshold for plasticity and memory formation. NMDA receptor-dependent modifications, which were mediated in part by HWE administration, of synaptic efficacy, therefore, represent a mechanism for associative learning ability and memory. Results suggest that oriental medical enhancement of NR2B contributes to increase intelligence and memory in mammals On the other hand, to examine the effects of EE-SHT on the learning ability and memory in experimental mice, EE-SHT was tested on passive and active avoidance responses. The EE-SHT ameliorated the memory retrieval deficit induced by ethanol in mice, but not other memory impairments. EE-SHT(10, 20mg/100 g, p.o.) did not affect the passive avoidance responses of normal mice in the step through and step down tests, the conditioned and unconditioned avoidance responses of normal mice in the shuttle box, lever press performance tests and the ambulatory activity of normal mice in a normal condition. However, EE-SHT at 20 mg/kg significantly decrease the spontaneous motor activity during the shuttle box test, and also to extend the sleeping time induced by pentobarbital in mice. These results suggest that SHT has an ameliorating effect on memory retrieval impairments and a weak tranquilizing action.
Seo, Hyun-Min;Kwon, Oh-Hoon;Park, Jun-Seok;Koh, Kern
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.16
no.3
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pp.371-375
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2010
SSD is a storage medium based on NAND Flash memory. Because of its short latency, low power consumption, and resistance to shock, it's not only used in PC but also in server computers. Most SSDs use FTL to overcome the erase-before-overwrite characteristic of NAND flash. There are several types of FTL, but page mapped FTL shows better performance than others. But its usefulness is limited because of its large memory footprint for the mapping table. For example, 64MB memory space is required only for the mapping table for a 64GB MLC SSD. In this paper, we propose a novel caching scheme for the mapping table. By using the mapping-table-meta-data we construct a fully associative cache, and translate the address within O(1) time. The simulation results show more than 80 hit ratio with 32KB cache and 90% with 512KB cache. The overall memory footprint was only 1.9% of 64MB. The time overhead of cache miss was measured lower than 2% for most workload.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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