In this study, threshold voltage (Vth) variability was investigated in silicon nanowire field-effect transistors (SNWFETs) with short gate-lengths of 15-22 nm and various channel diameters (DNW) of 7, 9, and 12 nm. Linear slope and nonzero y-intercept were observed in a Pelgrom plot of the standard deviation of Vth (σVth), which originated from random and process variations. Interestingly, the slope and y-intercept differed for each DNW, and σVth was the smallest at a median DNW of 9 nm. To analyze the observed DNW tendency of σVth, a novel modeling approach based on the error propagation law was proposed. The contribution of gate-metal work function, channel dopant concentration (Nch), and DNW variations (WFV, ΔNch, and ΔDNW) to σVth were evaluated by directly fitting the developed model to measured σVth. As a result, WFV induced by metal gate granularity increased as channel area increases, and the slope of WFV in Pelgrom plot is similar to that of σVth. As DNW decreased, SNWFETs became robust to ΔNch but vulnerable to ΔDNW. Consequently, the contribution of ΔDNW, WFV, and ΔNch is dominant at DNW of 7 nm, 9 nm, and 12, respectively. The proposed model enables the quantifying of the contribution of various variation sources of Vth variation, and it is applicable to all SNWFETs with various LG and DNW.
Multimodal interfaces are recognition-based technologies that interpret and encode hand gestures, eye-gaze, movement pattern, speech, physical location and other natural human behaviors. Modality is the type of communication channel used for interaction. It also covers the way an idea is expressed or perceived, or the manner in which an action is performed. Multimodal Interfaces are the technologies that constitute multimodal interaction processes which occur consciously or unconsciously while communicating between human and computer. So input/output forms of multimodal interfaces assume different aspects from existing ones. Moreover, different people show different cognitive styles and individual preferences play a role in the selection of one input mode over another. Therefore to develop an effective design of multimodal user interfaces, input/output structure need to be formulated through the research of human cognition. This paper analyzes the characteristics of each human modality and suggests combination types of modalities, dual-coding for formulating multimodal interaction. Then it designs multimodal language and input synchronization method according to the granularity of input synchronization. To effectively guide the development of next-generation multimodal interfaces, substantially cognitive modeling will be needed to understand the temporal and semantic relations between different modalities, their joint functionality, and their overall potential for supporting computation in different forms. This paper is expected that it can show multimodal interface designers how to organize and integrate human input modalities while interacting with multimodal interfaces.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.3
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pp.42-49
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2009
This paper addresses clustering of blogs and posts in blogosphere. First, we model blogosphere as a social network where blogs and posts correspond to nodes and interactions on posts by blogs corresponds to links. Next, for clustering in blogosphere, we employ LinkClus, a link based algorithm that finds clusters of nodes in a network effectively and efficiently. For more accurate clustering, we propose two refinements: (1) change of granularity from blogs to folders, and (2) removal of blogs and posts being highly likely to incur noises. Finally, we verify the effectiveness of the proposed approach by showing how the posts and blogs in the same cluster are similar to one another in terms of their contents.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.6
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pp.13-21
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2016
Feature selection is the one of important issue in the field of data mining and machine learning. It is the technique to find a subset of features which provides the best classification performance, from the source data. We propose a feature subset selection method using the neighborhood rough set model based on information granularity. To demonstrate the effectiveness of proposed method, it was applied to select the useful features associated with breast tumor diagnosis of 298 shape features extracted from 5,252 breast ultrasound images, which include 2,745 benign and 2,507 malignant cases. Experimental results showed that 19 diagnostic features were strong predictors of breast cancer diagnosis and then average classification accuracy was 97.6%.
The unprecedented power of cloud computing (CC) that enables free sharing of confidential data records for further analysis and mining has prompted various security threats. Thus, supreme cyberspace security and mitigation against adversaries attack during data mining became inevitable. So, privacy preserving data mining is emerged as a precise and efficient solution, where various algorithms are developed to anonymize the data to be mined. Despite the wide use of generalized K-anonymizing approach its protection and truthfulness potency remains limited to tiny output space with unacceptable utility loss. By combining L-diversity and (${\alpha}$,k)-anonymity, we proposed a hybrid K-anonymity data relocation algorithm to surmount such limitation. The data relocation being a tradeoff between trustfulness and utility acted as a control input parameter. The performance of each K-anonymity's iteration is measured for data relocation. Data rows are changed into small groups of indistinguishable tuples to create anonymizations of finer granularity with assured privacy standard. Experimental results demonstrated considerable utility enhancement for relatively small number of group relocations.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.15
no.1
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pp.68-76
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2015
Phase-change memory (PCM) is a promising technology that is anticipated to be used in the memory hierarchy of future computer systems. However, its access time is relatively slower than DRAM and it has limited endurance cycle. Due to this reason, PCM is being considered as a high-speed storage medium (like swap device) or long-latency memory. In this paper, we adopt PCM as a virtual memory swap device and present a new page replacement policy that considers the characteristics of PCM. Specifically, we aim to reduce the write traffic to PCM by considering the dirtiness of pages when making a replacement decision. The proposed replacement policy tracks the dirtiness of a page at the granularity of a sub-page and replaces the least dirty page among pages not recently used. Experimental results with various workloads show that the proposed policy reduces the amount of data written to PCM by 22.9% on average and up to 73.7% compared to CLOCK. It also extends the lifespan of PCM by 49.0% and reduces the energy consumption of PCM by 3.0% on average.
The paradigm in biology is currently changing from that of conducting hypothesis-driven individual experiments to that of utilizing the results of a massive data analysis with appropriate computational tools. We present LayMap, an implemented visualization system that helps the user to deal with a high volume of the biomedical literature such as MEDLINE, through the layered maps that are constructed on the results of an information extraction system. LayMap also utilizes filtering and granularity for an enhanced view of the results. Since a biomedical information extraction system gives rise to a focused and effective way of slicing up the data space, the combined use of LayMap with such an information extraction system can help the user to navigate the data space in a speedy and guided manner. As a case study, we have applied the system to datasets of journal abstracts on 'MAPK pathway' and 'bufalin' from MEDLINE. With the proposed visualization, we have successfully rediscovered pathway maps of a reasonable quality for ERK, p38 and JNK. Furthermore, with respect to bufalin, we were able to identify the potentially interesting relation between the Chinese medicine Chan su and apoptosis with a high level of detail.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.10
no.3
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pp.165-175
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2010
This paper presents a fine-grain supply-voltage-control scheme for low-power FPGAs. The proposed supply-voltage-control scheme detects the critical path in real time with small overheads by exploiting features of asynchronous architectures. In an FPGA based on the proposed supply-voltage-control scheme, logic blocks on the sub-critical path are autonomously switched to a lower supply voltage to reduce the power consumption without system performance degradation. Moreover, in order to reduce the overheads of level shifters used at the power domain interface, a look-up-table without level shifters is employed. Because of the small overheads of the proposed supply-voltage-control scheme and the power domain interface, the granularity size of the power domain in the proposed FPGA is as fine as a single four-input logic block. The proposed FPGA is fabricated using the e-Shuttle 65 nm CMOS process. Correct operation of the proposed FPGA on the test chip is confirmed.
In this paper, we investigate a charging mechanism for the system interworking between Wireless Local Area Networks(LANs) and Cellular Networks. Because the charging mechanisms of the two networks are different, a unified charging mechanism is required to correlate the charging informations of the two networks in the system interworking. Therefore, we propose a unified charging mechanism to collect charging information with a combined identifier. Also, we propose a decision method to control the interval of transferring accounting information according to the charging types of users (pre-paid, off-paid, and fixed-rate) and show that the proposed decision method improves the granularity and the communication efficiency of charging informations.
This research aims to analyze spectral reflectance of intertidal zone and its changes under various environmental conditions. We sampled sand of Mongsanpo tidal flat, Korea, and measured its spectral reflectance by using a spectroradiometer under various water contents, compositions and granularity. We also simulated the reflectance of Landsat 7 ETM+ and compared it with an actual satellite data. Five locations were selected for sampling from the coastline towards the ocean. Grain size diminished stepwise from the coastline to ocean direction, while spectral reflectance differed with wavelength. Water contents lowered the overall reflectance especially at the water absorption bands. Spectral reflectance data were then converted into the simulated one by using Landsat 7 ETM+ spectral reflectance function to be compared with the actual Landsat 7 ETM+ images. It showed the decrease of the spectral reflectance due to the increase of moisture contents from seashore towards the ocean. It is shown that Landsat 7 ETM+ imagery can be efficient to extract moisture contents in the tidal flat while compositional analysis needs satellite sensors with much higher spectral resolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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