• Title/Summary/Keyword: 제한 메모리

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A method for improving wear-leveling of flash file systems in workload of access locality (접근 지역성을 가지는 작업부하에서 플래시 파일시스템의 wear-leveling 향상 기법)

  • Jang, Si-Woong
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.12 no.1
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    • pp.108-114
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    • 2008
  • Since flash memory cannot be overwritten, new data are updated in new area. If data are frequently updated, garbage collection which is achieved by erasing blocks, should be performed to reclaim new area. Hence, because the count of erase operations is limited due to characteristics of flash memory, every block should be evenly written and erased. However, if data with access locality are processed by cost benefit algorithm with separation of hot block ad cold block though the performance of processing is hight wear-leveling is not even. In this paper, we propose CB-MB (Cost Benefit between Multi Bank) algorithm in which hot data are allocated in one bank and cold data in another bank, and in which role of hot bank and cold bank is exchanged every period. CB-MB shows that its performance is 30% better than cost benefit algorithm with separation of cold block and hot block its wear-leveling is about a third of that in standard deviation.

Smart device based short-term memory training system for interpretation (스마트 단말에서의 통역용 단기기억력 향상 훈련 시스템)

  • Pyo, Ji Hye;An, Donghyeok
    • Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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    • v.9 no.3
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    • pp.747-756
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    • 2019
  • Students studying interpretation perform additional study and training in addition to regular class. In simultaneous interpreting and consecutive interpreting, interpreter should memorize speaker's announcement because of different language structure. To improve short-term memory, students perform memory training that requires a pair of students. Therefore, they can not perform self-learning, and therefore, efficiency of studying decreases. To resolve this problem, computer based short-term memory training system has been proposed. Student can perform self-learning by changing words in text to special character in the training system. However, efficiency of studying decreases because computer has low portability. Since the number of words is larger than the number of words to be switched into special character, learning difficulty decreases. To resolve this problem, smart device based short-term memory training system has been proposed. Student can perform smart device based training system without space constraints. Since the proposed training system increases the number of words to be changed into special character, learning difficulty increases. We implemented and evaluated the functionalities of the proposed training system.

Lightweight AES-based Whitebox Cryptography for Secure Internet of Things (안전한 사물인터넷을 위한 AES 기반 경량 화이트박스 암호 기법)

  • Lee, Jin-Min;Kim, So-Yeon;Lee, Il-Gu
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.26 no.9
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    • pp.1382-1391
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    • 2022
  • White-box cryptography can respond to white-box attacks that can access and modify memory by safely hiding keys in the lookup table. However, because the size of lookup tables is large and the speed of encryption is slow, it is difficult to apply them to devices that require real-time while having limited resources, such as IoT(Internet of Things) devices. In this work, we propose a scheme for collecting short-length plaintexts and processing them at once, utilizing the characteristics that white-box ciphers process encryption on a lookup table size basis. As a result of comparing the proposed method, assuming that the table sizes of the Chow and XiaoLai schemes were 720KB(Kilobytes) and 18,000KB, respectively, memory usage reduced by about 29.9% and 1.24% on average in the Chow and XiaoLai schemes. The latency was decreased by about 3.36% and about 2.6% on average in the Chow and XiaoLai schemes, respectively, at a Traffic Load Rate of 15 Mbps(Mega bit per second) or higher.

A study on realtime Job Scheduling for Portable Devices (포터블 기기의 실시간 처리를 위한 Job Scheduling에 관한 연구)

  • 장석우;박인규
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 1999.11a
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    • pp.989-992
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    • 1999
  • Battery로 작동되고, 소형인 제품들도 다양한 기능은 물론이고, 다양한 입출력 장치를 갖추고, 실시간으로 처리하는 시스템이 많이 요구되고 있는 실정이며, 점차 더욱 더 요구될 것으로 전망된다. 더욱이 포터블 기기는 일반적으로 MCU의 내부에 제한된 ROM type 메모리를 내장하게 되면, 데이터 메모리로 SRAM 및 flash memory를 갗추고 있다. 따라서 이러한 제한된 하드웨어 환경하에서 많은 기능을 수행해야 하는 경우가 많다. 여러 기능을 시간적인 간격으로 배분하거나, 기능 자체를 서로 배분하면서, 서로 융합하는 등의 여러 가지 기능을 수행하려다보면, 당연히 메인 소프트웨어 구조가 복잡해지며 대부분 어셈블리나 C와 같은 linear한 구조를 가지는 language로 개발되기 때문에 효과적인 프로그램 구조를 세우기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 이를 위해 좀더 규격화된 방법을 제시하고자 한다. 보다 구체적인 구조를 연구할 목적으로 다양한 테스크를 수행하여야 하는 시스템이면서 프로세서가 필요한 포터블 기기의 한 응용 제품인 MP3 Player 에서 요구되는 job scheduling을 연구한다. 필요한 작업의 종류는 가장 부하가 많이 걸리는 압축된 MP3 file을 다시 복원시켜주는 codec 부분과 일정 시간 간격을 가지고 수행하여야 하는 외부 키보드 입력과 실시간으로 시간을 계산하는 타이머 기능, 그리고 LCD에 시간의 변화를 표시하여 주어야한다. 이와같이 수시로 작업이 발생하지만 시간 점유율이 중간 정도인 LCD 컨트롤과 메모리 컨트롤 등이다. 프로세서의 속도를 최소한으로 줄이면서 스케줄링에 의해 시간 문제를 해결하는 방법을 제시하도록 한다. 이는 기초과학 수준이 높은 북방권 국가들의 과학자들이 주로 활용되고 있다는 점에서도 잘 알 수 있으며 우리의 과학기술 약점을 보완하는 원천으로써 외국인 연구 인력이 대안이 되고 있음을 시사한다. 본 연구에서는 한국 연구 조직에서 일하는 외국인 연구자들의 동기 및 성과에 영향을 미치는 많은 요인들을 확인할 수 있었다. 상관관계, 분산분석, 회귀분석 등을 통해 활용 성과에 미치는 영향 요인들을 도출하였다. 설문 분석을 통하여 동기 및 성과 사이에는 강한 상관관계가 존재하는 것을 확인할 수 있었으며 이는 전통적인 동기 이론들과 부합한다. 대부분의 변수가 동기 및 성과에 동시에 영향을 미치는 것으로 조사되었으며 그중에서도 조직 협력 문화, 외국인 연구자의 의사소통 및 협력성, 외국인 연구자의 연구 능력 관련 변수들 및 연구 프로젝트의 기술수명주기, 외국인 연구자의 기존 기술지식의 흡수 등이 가장 중요한 변수로 나타났다. 이는 우리가 주로 중국 및 러시아 과학자들을 활용하여 상업화하는 외국인 연구인력 활용 패턴과도 일치하는 결과이다. 즉 우호적인 조직문화를 가지고 있는 연구 조직에서, 이미 과학기술 지식을 많이 가지고 있고 연구 능력도 높은 외국인 과학기술자를, 한국에서 기술이 태동 또는 성장하고 있는 연구 분야에서 활용하는 것이 가장 성과가 좋다는 사실을 확인시켜 주고 있다. 국내에서 최초로 수행된 본 연구는 외국인 연구 인력의 활용 성과가 매우 높으며, 우리의 과학기술혁신시스템을 보완하는 유효한 수단으로써 외국인 연구 인력이 중요한 대안이 될 수 있음을 발견하였다. 외국인 연구 인력을 잘 활용하기 위하여 문제점 및 개선방안을 활용 환경, 연구 인력이 중요한 대안이 될 수

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Adaptive Mapping Information Management Scheme for High Performance Large Sale Flash Memory Storages (고성능 대용량 플래시 메모리 저장장치의 효과적인 매핑정보 캐싱을 위한 적응적 매핑정보 관리기법)

  • Lee, Yongju;Kim, Hyunwoo;Kim, Huijeong;Huh, Taeyeong;Jung, Sanghyuk;Song, Yong Ho
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.50 no.3
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    • pp.78-87
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    • 2013
  • NAND flash memory has been widely used as a storage medium in mobile devices, PCs, and workstations due to its advantages such as low power consumption, high performance, and random accessability compared to a hard disk drive. However, NAND flash cannot support in-place update so that it is mandatory to erase the entire block before overwriting the corresponding page. In order to overcome this drawback, flash storages need a software support, named Flash Translation Layer. However, as the high performance mass NAND flash memory is getting widely used, the size of mapping tables is increasing more than the limited DRAM size. In this paper, we propose an adaptive mapping information caching algorithm based on page mapping to solve this DRAM space shortage problem. Our algorithm uses a mapping information caching scheme which minimize the flash memory access frequency based on the analysis of several workloads. The experimental results show that the proposed algorithm can increase the performance by up to 70% comparing with the previous mapping information caching algorithm.

Acceleration of CNN Model Using Neural Network Compression and its Performance Evaluation on Embedded Boards (임베디드 보드에서의 인공신경망 압축을 이용한 CNN 모델의 가속 및 성능 검증)

  • Moon, Hyeon-Cheol;Lee, Ho-Young;Kim, Jae-Gon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2019.11a
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    • pp.44-45
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    • 2019
  • 최근 CNN 등 인공신경망은 최근 이미지 분류, 객체 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 대부분의 분야에서 보다 더 높은 성능을 얻기 위해 사용한 인공신경망 모델들은 파라미터 수 및 연산량 등이 방대하여, 모바일 및 IoT 디바이스 같은 연산량이나 메모리가 제한된 환경에서 추론하기에는 제한적이다. 따라서 연산량 및 모델 파라미터 수를 압축하기 위한 딥러닝 경량화 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 임베디트 보드에서의 압축된 CNN 모델의 성능을 검증한다. 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605 를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축된 CNN 모델의 분류 성능과 동작속도 비교 분석한다. 본 논문의 실험에서는 CNN 모델로 MobileNetV2, VGG16 을 사용했으며, 주어진 모델에서 가지치기(pruning) 기법, 양자화, 행렬 분해 등의 인공신경망 압축 기술을 적용하였을 때 원래의 모델 대비 추론 시간 및 분류의 정확도 성능을 분석하고 인공신경망 압축 기술의 유용성을 확인하였다.

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Caching Methods of Client-Server Systems for Vector Map Services based on Mibile Phone (휴대폰 기반 벡터 지도 서비스를 위한 클라이언트-서버 시스템의 캐슁기법)

  • 김진덕;최진오
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.6 no.3
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    • pp.452-458
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    • 2002
  • Although the reuse of the cached data for scrolling the map reduces the amount of passed data between client and server, it needs the conversions of data coordinates, selertive deletion of objects and cache compaction at client. The conversion is time intensive operation due to limited resources of mobile phones such as low computing power, small memory. Therefore, for the efficient map control in the vector map service based mobile phone, it is necessary to study the method for reducing wireless network bandwidth and for overwhelming the limited resources of mobile phone as well. This paper proposes the methods for racking pre-received spatial objects in client-server systems for mobile CIS. We also analyze the strengths and drawbacks between the reuse of cached data and transmission of raw data respectively.

A Study on the UI Design Process of Informative Home Appliances (정보 가전 제품의 UI 설계 프로세스 고찰)

  • 박정순
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.1 no.1
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    • pp.59-67
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    • 2001
  • A new intelligent home appliance is being appeared with overlap of telecommunication and home appliance technology. In this kind of product the user interface especially on screen display(OSD) and remote controller, holds a key post and is critical factor of performance and usability. In spite of this importance, the user interface is designed by circurt engineer from a viewpoint of engineering on the basis of his experience and unsophisticated insight. Therefore this study clarifies a user- centered design process of OSD from the designer's viewpoint on the basis of development case and gives a guideline for each stage in consideration of characteristic features that the user interface design of OSD is highly enfluenced by hardware specification and restricted by remote controller as input device.

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Research Directions for Efficient Query Processing over Sensor Data Streams (센서 데이터 스트림 환경에서 효율적인 질의처리 연구방향)

  • An, Dong-Chan
    • KSCI Review
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    • v.14 no.2
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    • pp.199-204
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    • 2006
  • The sensor network is a wireless network of the sensor nodes which sensing, computation and communication ability. Each sensor nodes create the data items by sensor nodes above one. Like this feature, the sensor network is similar to distributed data base system. The sensor node of the sensor network is restricted from the power and the memory resources is the biggest weak point and is becoming the important research object. In this paper, We try to see efficient sensor data stream management method and efficient query processing method under the restricted sensor network environment.

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A Study on Low Power Design of SVM Algorithm for IoT Environment (IoT 환경을 위한 SVM 알고리즘 저전력화 방안 연구)

  • Song, Jun-Seok;Kim, Sang-Young;Song, Byung-Hoo;Kim, Kyung-Tae;Youn, Hee-Yong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2017.01a
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    • pp.73-74
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    • 2017
  • SVM(Support Vector Machine) 알고리즘은 대표적인 기계 학습 분류 알고리즘으로 감정 분석, 제스처 인식 등 다양한 분야의 문제를 해결하기 위해 사용되고 있다. SVM 알고리즘은 분리경계면(Hyper-Plane) 또는 분리경계면 집합 중 지지벡터(Support Vector)라 불리는 특정한 점들로 이루어진 두 그룹 간의 거리 차이(Margin)를 최대로 하는 분리경계면을 이용하여 데이터를 분류하는 알고리즘이다. 높은 정확도를 제공하지만 처리 속도가 느리며 학습을 위해 대량의 데이터 및 메모리가 필요하기 때문에 자원이 제한적인 IoT 환경에서 사용이 어렵다. 본 논문에서는 자원이 제한된 IoT 노드를 기반으로 효율적으로 데이터를 학습하기 위해 K-means 알고리즘을 이용하여 SVM 알고리즘의 저전력화 방안을 연구한다.

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