웹 어플리케이션은 로딩 시간을 빠르게 하는 것이 중요하다. 파싱은 로딩 과정 중 하나로서 로딩을 길어지게 하는 원인이 되고 있다. 이러한 이유로 파싱 쓰레드를 만들어 파싱을 병렬화 시킨 동시 파싱 기법이 제안되었다[3]. 그러나 동시 파싱은 파싱 순서에 대한 고려가 없다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 동시 파싱을 사용할 때 어떤 함수를 먼저 파싱해야 하는가에 대한 휴리스틱을 제안한다. 파싱 우선 순위를 정하기 위해 실제 웹 어플리케이션의 자바스크립트 함수들을 분석하여 함수를 세 가지 기준으로 분류하였고, 각 분류의 호출 확률(call probability)을 구하였다. 조사한 호출 확률을 이용하여 높은 호출 확률을 갖는 함수들에 높은 파싱 우선 순위를 주었고, 반대로 낮은 호출 확률의 함수들은 낮은 우선 순위를 주었다. 정의한 우선 순위를 토대로 휴리스틱을 제안했고 이를 검증하기 위해 실제 웹 어플리케이션에서 로딩 시간을 측정하여 최대 3.8%, 평균 2.6%의 로딩 시간을 단축하였다.
현대 소프트웨어의 규모는 커지고 있다. 이에 따라 고품질 코드를 위한 정적 분석의 중요성이 커지고 있다. 코드에 대한 정적 분석을 통해 결함과 복잡도를 식별하는 것이 필요하다. 이를 가시화하여 개발자 및 이해 관계자가 알기 쉽게 가이드도 필요하다. 기존 코드 가시화 연구들은 정적 분석의 코드 내부 정보들을 데이터베이스 테이블에 저장하여 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bed smell)에 대한 계산을 질의어화 하고 추출된 정보를 가시화하는 과정을 구현하는 것에만 초점을 두었다. 이러한 연구들은 방대한 코드로부터 추출한 정보를 이용하여 코드를 분석할 때 많은 시간과 자원이 소모된다는 한계점이 있다. 또한 각 코드 내 정보 테이블들이 정규화되지 않았기 때문에 코드 내부의 정보(클래스, 함수, 속성 등)들에 대한 테이블 조인 연산 시 메모리 공간과 시간 소비가 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 데이터베이스 테이블의 정규화된 설계와 이를 통한 코드 내부의 품질 메트릭 지표에 대한 추출 및 가시화 메커니즘 제안한다. 이러한 메커니즘을 통해 코드 가시화 공정이 최적화되고, 개발자가 리팩토링해야 할 모듈을 가이드 할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로는 부분 학습도 시도할 예정이다.
Ma, Juan;Yue, Peng;Du, Wenyi;Dai, Changping;Wriggers, Peter
Structural Engineering and Mechanics
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제83권3호
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pp.293-304
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2022
In this work, a novel reliability approach for combined high and low cycle fatigue (CCF) estimation is developed by combining active learning strategy with least squares support vector machines (LS-SVM) (named as ALS-SVM) surrogate model to address the multi-resources uncertainties, including working loads, material properties and model itself. Initially, a new active learner function combining LS-SVM approach with Monte Carlo simulation (MCS) is presented to improve computational efficiency with fewer calls to the performance function. To consider the uncertainty of surrogate model at candidate sample points, the learning function employs k-fold cross validation method and introduces the predicted variance to sequentially select sampling. Following that, low cycle fatigue (LCF) loads and high cycle fatigue (HCF) loads are firstly estimated based on the training samples extracted from finite element (FE) simulations, and their simulated responses together with the sample points of model parameters in Coffin-Manson formula are selected as the MC samples to establish ALS-SVM model. In this analysis, the MC samples are substituted to predict the CCF reliability of turbine blades by using the built ALS-SVM model. Through the comparison of the two approaches, it is indicated that the reliability model by linear cumulative damage rule provides a non-conservative result compared with that by the proposed one. In addition, the results demonstrate that ALS-SVM is an effective analysis method holding high computational efficiency with small training samples to gain accurate fatigue reliability.
In sensor networks, analyzing power consumption before actual deployment is crucial for maximizing service lifetime. This paper proposes an instruction-level power estimator (IPEN) for sensor networks. IPEN is an accurate and fine grain power estimation tool, using an instruction-level simulator. It is independent of the operating system, so many different kinds of sensor node software can be simulated for estimation. We have developed the power model of a Micaz-compatible mote. The power consumption of the ATmega128L microcontroller is modeled with the base energy cost and the instruction overheads. The CC2420 communication component and other peripherals are modeled according to their operation states. The energy consumption estimation module profiles peripheral accesses and function calls while an application is running. IPEN has shown excellent power estimation accuracy, with less than 5% estimation error compared to real sensor network implementation. With IPEN's high precision instruction-level energy prediction, users can accurately estimate a sensor network's energy consumption and achieve fine-grained optimization of their software.
중등도 내지는 심한 총생과 회전이 있는 12.5세 여자 환자의 증례에 대한 보고이다. 발치를 하지 않고, 상하악 치열궁의 확장에 의해 치료하였다. 구치부의 반대교합이 없었지만, 상악의 경우 급속구개확장을 시행하였다. 양악의 총생과 치아 회전이 해소되었으며, 교합기능과 안모 심미의 개선을 이루었으며, 적절한 수평 및 수직 피개교합을 이룩하였다. 최근에 많이 사용되는 구치부 반대교합이 없는 경우에서의 급속구개확장은, 진단학적 기반 및 적응증에 관한 재평가가 필요하다고 생각된다.
By the rapid expansion of containerization and intermodel transportation in international shipping since the 1970's, the larger containerships have emerged and concentrated their calls at a limitted number of ports. Moreover, large-scale container terminals have been built to accommodate the ever-larger containerships, and the mordernization of terminal facilities and many developments in information technology etc. have been brought out. Thus, unlimited competition has been imposed on every terminal with neighbouring ports in Japan, Singapore, Hongkong and Taiwan etc. The purpose of this study is invested to suggest how the container terminal operators cope with unlimited competition between local or foreign terminals. The results are suggested as follows : First, transshipment cargoes, which the added value is high, is to be induced. Second, the function of storage is given on On-Dock Yard. Third. Berth Pool Operation System is introduced, especially in Gamman Container Terminal and Kwangyang Container Terminal. Fourth, the cargo handling charges is decided by terminal operator.
Improving resource utilization has been a hot issue in heterogeneous wireless networks (HWNs). This paper proposes a radio resource management (RRM) method based on access proportion optimization. By considering two or more wireless networks in overlapping regions, users in these regions must select one of the networks to access when they engage in calls. Hence, the proportion of service arrival rate that accesses each network in the overlapping region can be treated as an optimized factor for the performance analysis of HWNs. Moreover, this study considers user mobility as an important factor that affects the performance of HWNs, and it is reflected by the handoff rate. The objective of this study is to maximize the total throughput of HWNs by choosing the most appropriate factors. The total throughput of HWNs can be derived on the basis of a Markov model, which is determined by the handoff rate analysis and distribution of service arrival rate in each network. The objective problem can actually be expressed as an optimization problem. Considering the convexity of the objective function, the optimization problem can be solved using the subgradient approach. Finally, an RRM optimization scheme for HWNs is proposed. The simulation results show that the proposed scheme can effectively enhance the throughput of HWNs, i.e., improve the radio resource utilization.
The study of the Rana plancyi, was done during the calling period at a pond in Osong, Chungbuk, Korea from May to the middle of August of 1996 and 1997. Five basic types of call-A, B, C, D, E, - were identified in Rana plancyi according to the structure of call types. The structure of A type call has only one pulse, B type call has two pulses and C, D type call has one separated pulse which is called introductory call and pulse group as follow it. On the other hand, E type call has 3-6 separate pulses. The interval between introductory call and pulse group is $0.73{\pm}0.29$ s(n=159) in C type call and $0.60{\pm}0.21$ s (n=48) in D type call. The number of pulses in the pulse group is $30.08{\pm}8.69$ in C type call and $15.78{\pm}2.40$ in D type call. An increase in water temperature induces a decrease in C and D type call duration (C type call r= -0.4153, p<0.001, D type call r=-0.7064, p<0.001). In case of C and D type call, the interval between introductory call and pulse group influenced more call duration than pulse group duration. We regarded A, B type call as a territorial call and C, D type call as a mating call and we recognized that E type call has the function of threat or alarm.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권3호
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pp.35-39
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2017
The human body is structured as sentence of healing. This study examines how the mechanism of healing works in the human body by the narrative relation of functor and argument. So, we predict the way of extreme healing by literary or human narrative. For this purpose, we analyze the principle that the emotional and semantic arguments are called by the functor set by the sentences containing the fingerprints of mind in Gosijo and the mechanism of healing works extensively. We analyze the process of the transition from the narrative of the literary to the narrative of the human body. Thus, the barcode of the healing, which is made up of the relationship between the functor of the literature and the argument, is transferred to the human body and it is judged that the fingerprint of the human mind is operated through the stage of encoding and re-encoding due to the action potential. In addition, it was predicted that the neurotransmitters such as dopamine and the secretion of hormones would be promoted and the healing level would be increased. In results, we conclude that the function of argument and functor which contains the fingerprint of the mind in the third sound step on the last sentence of Gosijo is transferred to the human body and is especially heavily focused and operate with healing.
LSTM(Long Short-term Memory)은 이전 상태의 정보를 기억하여 현재 상태에 반영해 학습하는 순환신경망(Recurrent Neural Network) 모델이다. 악성코드에서 선형적 순서 정보는 각 시점에서 호출되는 함수로서 정의 가능하다. 본 논문에서는 LSTM 모델의 이전 상태를 기억하는 특성을 이용하며, 시간 순서에 따른 악성코드의 함수 호출 정보를 입력으로 사용한다. 그리고 실험으로서 우리가 제시한 방법이 악성코드 분류가 가능함을 보이고 순서 정보의 길이 변화에 따른 정확률을 측정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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