With increasing complexity of digital logic circuits, fast and accurate verification of functional behaviour becomes most critical bottleneck in meeting time-to-market requirement. This paper presents several techniques for accelerating a cycle-based logic simulation. The acceleration techniques include parallel pattern logic evaluation, circuit size reduction, and the partition of feedback loops in sequential circuits. Among all, the circuit size reduction plays a critical role in maximizing logic simulation speedup by reducing 50% of entire circuit nodes on the average. These techniques are incorporated into a levelized table-driven logic simulation system rather than a compiled-code simulation algorithm. Finally, experimental results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed acceleration techniques. Experimental results show more than 27 times performance improvement over single pattern levelized logic simulation.
The kinetic mechanism of Hafnia alvei aspartase in the amination direction has been determined in the absence of metal. The initial velocity pattern obtained by varying the concentration of fumarate at several fixed concentrations of NH4+ , shows an intersection on the left of the ordinate at pH 7.0, indicating that the kinetic mechanism is a sequential mechanism in which substrate inhibition by fumarate is observed. The dead-end inhibition pattern by varying the concentration of NH4+ at several fixed concentration of succinate shows an intersection on the left of the ordinate. These data are consistent with random addition of NH4+, or fumarate. The Haldane relationship gives a Keq of 1.18 ${\times}$10-3 M at pH 7.0, which is in agreement with the values obtained from the direct determination of reaction concentrations at equilibrium (6.0 $\pm0.2$${\times}$10-3 M).
Ultrasound (US) imaging is an efficient, easy to use, rapid, dynamic, noninvasive, with rare side-effects and inexpensive tool allowing for facilitated diagnosis and management of the painful shoulder. It also has advantages over other imaging modalities in the evaluation of the postoperative shoulder for rotator cuff integrity and correct anchor and suture placement, as well as rotator cuff analysis following repair surgery. Early postoperative tendons frequently had a hypo- echoic echo texture and the absence of a fibrillar pattern, which might be misinterpreted as recurrent tears. however, these features often normalized into tendons with an increased echo texture and the reappearance of a fibrillar pattern at 6 months. Based on these sequential findings, the US findings within 3 months after surgery should be interpreted with caution to accurately understand and monitor the repaired tendon status.
Objectives : This study is aimed to develop the algorithm to diagnose Taeeumin's symptomology, by the method of literature research on Sasang Constitutional Medicine. Methods : Applying the sequential differentiations of Taeeumin's symptomology, or exterior-interior disease differentiation, favorable-unfavorable pattern differentiation, and mild-severe-dangerous-urgent pattern differentiation, "Donguisusebowon" and related literatures have been reviewed. Results and Conclusions : 1) 1st step: Taeeumin's exterior pattern and interior pattern are differentiated by the indexes of whole-body cold or heat pattern, sweating, and facial complexion. 2) 2nd step: The favorable pattern of the Taeeumin's exterior disease can be detected by indexes of the existence of fever, generalized pain while the unfavorable one by indexes of the abnormal condition of digestion and feces, and fearful throbbing. The favorable pattern of the Taeeumin's interior disease can be diagnosed based on indexes of eye pain, dry nose, dry throat, and heat symptoms that occur in various parts of the body, while the unfavorable one by indexes of thirsty, urination, feces and specific symptoms which can be induced by dryness. And in the both unfavorable patterns the dark complexion on the faces is revealed. 3) 3rd step: The mild-severe patterns of the favorably exterior disease are differentiated in terms of the condition of fever, while the mild-severe patterns of the favorably interior disease are in differentiated based on whether abnormal symptoms are revealed in the gastrointestinal tract. Both of the unfavorably dangerous-urgent patterns in exterior and interior diseases are differentiated by the symptoms such as tinnitus, dim vision, weakness of legs and back pain, and lack of strength in legs and thighs.
시공간 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-10]이 가진 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양이 증가하는 문제를 해결하기 위해 일부 기법에서 몇 가지 방법을 제시하였으나 아직 미비한 실정하다. 이에 선행 연구로 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 STMP/MST 탐사 기법[11]을 제안하였다. 제안된 기법은 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 최소화하고, 상세 수준의 이력 데이터들을 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화하여 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 STMP/MST 탐사 기법의 효율성을 검증하기 위해서 탐사 대상 데이터양과 최소지지도를 기준으로 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들과 탐사 수행 성능을 비교하고 분석한다.
SNS 등의 보급으로 인해 Web 기반의 소비자 생성 데이터는 기하급수적으로 늘어나는 추세이다. 수많은 데이터 속에서 사용자의 관심에 맞는 콘텐츠를 정확히 추출하는 것은 여러 분야에서 중요하다. 특히 비즈니스 분야에서는 많은 사용자들 속에서 자신들에게 적합한 고객을 찾아 마케팅 정책을 수립하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 트위터의 팔로우-팔로잉 관계를 통해 각 계정에 관심이 있는 고객들을 중심으로 중요한 정보를 얻고자 한다. 현재 트위터의 팔로워 간의 관계는 사용자의 세부 관심 사항을 반영하지 않는다. 그러므로 본 연구에서는 팔로우들의 트윗에 대한 키워드 추출 방법을 사용하여 세부 관심 사항을 파악하려고 한다. 이를 위해 국내 상업 트위터 계정 2곳을 선정하여 팔로워로부터 수집한 텍스트 데이터의 마이닝 핵심 문구에 대한 순차 패턴 평가 지표를 적용한다.
퍼지 논리를 이용한 추론은 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 또한 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 하지만 신경 망의 변형인 신경 논리 망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리 망을 기반으로 하는 추론 망을 확장하여 퍼지 추론 망을 구성하고 기존의 추론 망에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용하고자 한다. 퍼지 추론 망에서 퍼지 규칙의 결론부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해, 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교 평가하였다. 실험결과 퍼지 추론 망의 크기가 확장될수록, 그리고 탐색 경험의 횟수가 증가할수록 순차적인 탐색전략보다 우선순위에 의한 탐색전략이 탐색 비용면에서 효율성이 더욱 증가함을 알 수 있었다.
본 연구는 대용량 음악콘텐츠환경에서 개인화 추천 서비스를 위한 기반구조의 제공을 위하여 시도되었다. 추천서비스를 위한 기존의 많은 연구와 상용프로그램에도 불구하고 대규모의 쇼핑몰들은 개인화 추천서비스와 실시간으로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 추천시스템을 필요로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 데이터마이닝 기술과 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안하고 있다. 콘텐츠 주제분야에 대한 이용자의 선호도를 이용한 이용자 분할을 위하여 군집화 기법이 사용되었다. 다음으로는 군집화를 통하여 생성된 분할된 이용자 그룹에서 개별 이용자의 콘텐츠에 대한 접근 패턴의 추출을 위하여 순차패턴 마이닝기법을 적용하였다. 최종적으로 각각의 이용자 군집의 콘텐츠 접근 패턴과 콘텐츠 선호도에 기반한 제안된 추천 알고리즘에 의해 추천이 이루어진다. 이러한 추천을 위하여 기반 구조와 함께, 전처리과정과 원본 데이터의 형식변환이 데이터베이스에서 수행되어진다. 본 연구에서 제안하고 있는 기반구조의 적절성을 보여주기 위하여 제안된 시스템을 구현하였다. 실제 이용자에 의해 이용된 데이터를 실험에 적용하였으며, 해당 실험에서 추천은 실시간으로 이루어졌으며 추천결과에 있어서는 적절한 정확성을 보여주고 있다.
최근 음성인식에서는 잡음환경에서 좀 더 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해 인식 결과 도출 단계에서 여러 가지 정보의 내용들을 융합하거나 이전 인식 결과의 후처리를 통하여 성능을 향상시키는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 잡음 환경에서의 인식률 하락을 보완하기 위해 개인 모바일 기기를 위한 음성 명령어 인식에서 사용자의 사용패턴과 문맥 정보를 사용하는 방법을 제안한다. 기본 인식 결과를 보정하기 위해서 현재 명령어를 발화하기 이전에 사용자가 사용한 순차적 명령어 패턴을 사용하였다. 또한 문맥 정보를 위해서는 사용중인 기기의 현재 기능과 발화된 명령어간의 연관성을 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기본 인식 시스템에서 발생한 오인식의 약 50%를 수정하였음을 보였으며 이로써 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 저해상도 영상에서 번호판 인식 성능 향상을 위해 번호판 검출 기술과 초해상도 복원 기술의 융합 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 번호판 검출 부분은 구조적 패턴 특징을 기반으로 하였으며, 초해상도 부분은 칼만 필터 기반 순차적 데이터 방법으로 구성된다. 제안한 융합 방법은 입력 영상에서 번호판 검출 여부에 따라 (i) 전체 영상에 대한 초해상도 복원 과정을 거친 후 고해상도 번호판 영상을 얻는 방법과, (ii) 번호판 검출 후 검출된 번호판 영역에 대해 초해상도 복원을 수행하여 고해상도 번호판 영상을 얻는 방법으로 나뉜다. 다양한 환경에서의 모의 실험을 통해 제안된 융합 방법의효용성을 입증하였다. 다양한 환경에서의 모의 실험을 통해 제안된 융합 방법의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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