Reported herein is the architecture for a nonvolatile n-type memory paper field-effect transistor. The device was built via the hybrid integration of natural cellulose fibers (pine and eucalyptus fibers embedded in resin with ionic additives), which act simultaneously as substrate and gate dielectric, using passive and active semiconductors, respectively, as well as amorphous indium zinc and gallium indium zinc oxides for the gate electrode and channel layer, respectively. This was complemented by the use of continuous patterned metal layers as source/drain electrodes.
최근에 하드 디스크의 낮은 입출력 처리 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행 중이다. 하드웨어 연구는 좋은 성과를 보이고 있지만 시스템의 입출력 성능향상을 지원해야 할 시스템 소프트웨어 기술 발전이 미진하여 하드웨어 성능을 최대로 발휘하지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 n-블록을 플래시 메모리로 선반입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 세 단계로 구성된다: (1) 블록 단위 읽기 요청의 패턴을 분석하여 n-블록단위로 플래시 메모리에 선반입한다; (2) 입출력 요청 시에 그 블록의 위치를 판단하여 입출력 서비스를 제공한다; (3) 블록 교체 정책에 따라 n-블록을 교체한다. 이 방법을 통해 하드디스크의 대기시간을 줄이고 전력 사용을 최적화 할 수 있다. 실험을 통해 제안한 동적 n-블록 방법이 기존의 AMP(Adaptive multistream prefetching) 방법과 비교하여 9.05%의 평균응답시간을 개선하고 평균전력소모를 11.11% 감소시킴을 확인하였다.
The Nano-Floating Gate Memory(NFGM) devices with ZnO:Cu thin film embedded in Al2O3 and AlOx-SAOL were fabricated and the electrical characteristics were evaluated. To further improve the scaling and to increase the program/erase speed, the high-k dielectric with a large barrier height such as Al2O3 can also act alternatively as a blocking layer for high-speed flash memory device application. The Al2O3 layer and AlOx-SAOL were deposited by MLD system and ZnO:Cu films were deposited by ALD system. The tunneling layer which is consisted of AlOx-SAOL were sequentially deposited at $100^{\circ}C$. The floating gate is consisted of ZnO films, which are doped with copper. The floating gate of ZnO:Cu films was used for charge trap. The same as tunneling layer, floating gate were sequentially deposited at $100^{\circ}C$. By using ALD process, we could control the proportion of Cu doping in charge trap layer and observe the memory characteristic of Cu doping ratio. Also, we could control and observe the memory property which is followed by tunneling layer thickness. The thickness of ZnO:Cu films was measured by Transmission Electron Microscopy. XPS analysis was performed to determine the composition of the ZnO:Cu film deposited by ALD process. A significant threshold voltage shift of fabricated floating gate memory devices was obtained due to the charging effects of ZnO:Cu films and the memory windows was about 13V. The feasibility of ZnO:Cu films deposited between Al2O3 and AlOx-SAOL for NFGM device application was also showed. We applied our ZnO:Cu memory to thin film transistor and evaluate the electrical property. The structure of our memory thin film transistor is consisted of all organic-inorganic hybrid structure. Then, we expect that our film could be applied to high-performance flexible device.----못찾겠음......
하드 디스크는 25년 이상 절대적인 데이터 저장장치이었다. 하지만, 최근에는 하드디스크에 플래시 메모리를 융합한 하이브리드 시스템이 차세대 주요 저장 시스템으로 각광받고 있다. 하이브리드 디스크는 향상된 데이터입출력과, 전력 감소와 부팅 시간 단축 등의 장점으로 주요 데이터베이스로 충분한 능력을 보이고 있다. 그러나 기존의 디스크 기반의 B-Tree 계열의 인덱스 관리 방법은 하이브리드 디스크에 적합하지 않으므로, 개선되어야 한다. 본 논문에서는 플래시 메모리에 비하여 낮은 처리 성능을 가지는 하드 디스크의 단점을 보완한 플래시 노드 캐싱기반의 인덱스 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 하드 디스크 접근 부하를 줄이기 위하여, 유휴중인 리프 노드의 여유공간을 이용하여 데이터를 캐싱하여, 입출력 성능을 개선한다. 성능평가 결과로서 본 기법이 기존의 기법보다 개선되었음을 입증하였다.
최근 플래시 메모리 기반 SSD(Solid State Disks)는 데이터 처리 속도가 빠르고, 외부 충격에 강하며 전력소모가 작다는 우수한 특성과 함께 그 용량의 증가와 가격 하락으로 인하여 차세대 저장 매체로 부각되고 있다. 하지만 SSD는 하드디스크와는 달리 읽기, 쓰기 및 지우기의 단위 및 수행 시간이 다르며 덮어쓰기가 불가능하다는 특징이 있다. 이 때문에 SSD는 기존의 하드디스크 기반 시스템 상에서는 그 동작의 효율성이 떨어지며, 이를 보완하기 위해 플래시 변환 계층이 설계되었다. 본 논문에서는 플래시 변환 계층의 역할 중 하나인 논리 주소 매핑 기법을 개선하여 SSD의 성능을 높일 수 있는 HAMM(Hybrid Address Mapping Method)를 제안한다. HAMM은 기존에 존재하는 슈퍼 블록 매핑 기법과 블록 매핑 기법의 단점을 보완하고 장점을 살릴 수 있도록 설계된 논리 주소 매핑 기법이다. SSD 시뮬레이터를 제작하여 실험하였으며, 실험을 통하여 HAMM은 같은 크기의 쓰기 버퍼 상에서 슈퍼 블록 매핑 기법에 비해 SSD의 저장공간을 효율적으로 사용하는 것으로 나타났으며, 또한 블록 매핑 기법에 비해 매핑 테이블을 구성하는데 적은 양의 메모리를 사용하면서 비슷한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 하이브리드 공간 DBMS에서 질의 분류를 이용한 최적화 기법을 제안한다. 제안 기법은 질의에 이용되는 데이터의 위치에 따라 메모리 질의, 디스크 질의, 하이브리드 질의로 분류하여 처리한다. 특히, 하이브리드 질의의 경우에는 실체화 뷰의 사용률을 높이기 위해 실체화 뷰 생성 조건과 사용자 질의 조건을 비교하여 술어를 분할하는 메커니즘을 적용한다. 또한 질의를 최적화하기 위해 분류된 질의의 비용 계산 결과를 이용하여 최소 비용의 데이터 접근 경로를 선택할 수 있는 데이터 접근 경로 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 대용량 데이터 관리와 빠른 응답 속도를 동시에 만족하는 하이브리드 공간 DBMS의 성능을 기존의 디스크 기반 공간 DBMS보다 최소 20%에서 최대 50%의 성능 향상을 보인다.
Nonvolatile memory (NVM) is being considered as an alternative of traditional memory devices such as SRAM and DRAM, which suffer from various limitations due to the technology scaling of modern integrated circuits. Although NVMs have advantages including nonvolatility, low leakage current, and high density, their inferior write performance in terms of energy and endurance becomes a major challenge to the successful design of NVM-based memory systems. In order to overcome the aforementioned drawback of the NVM, extensive research is required to develop energy- and endurance-aware optimization techniques for NVM-based memory systems. However, researchers have experienced difficulty in finding a suitable simulation tool to prototype and evaluate new NVM optimization schemes because existing simulation tools do not consider the feature of NVM devices. In this article, we introduce a NVM-based cache simulator to support rapid prototyping and evaluation of NVM-based caches, as well as energy- and endurance-aware NVM cache optimization schemes. We demonstrate that the proposed NVM cache simulator can easily prototype PRAM cache and PRAM+STT-RAM hybrid cache as well as evaluate various write traffic reduction schemes and wear leveling schemes.
IT기술의 발달로 인해 생성되는 데이터의 양은 매년 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 대한 대안으로 분산시스템과 인-메모리 기반 빅데이터 처리 기법의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 빅데이터 처리 기법들의 처리 성능은 노드의 수와 메모리 용량이 증가될수록 보다 빠르게 빅데이터 처리한다. 그러나 노드의 수의 증가는 빅데이터 인프라 환경에서 장애발생 빈도가 높아지며, 인프라 관리 포인트 및 인프라 운영비용도 증가된다. 또한 메모리 용량의 증가는 노드 구성에 대한 인프라 비용이 증가된다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 처리율 향상을 위한 인-메모리 기반 하이브리드 빅데이터 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산시스템 처리기법에 Combiner 단계를 추가하고, 그 단계에서 인-메모리 기반 처리 기술을 적용하여 기존 분산시스템 기반 빅데이터 처리기법에 비해 빅데이터 처리시간을 약 22% 감소시켰다. 향후, 제안하는 기법의 실질적인 검증을 위해 더 많은 노드로 구성된 빅데이터 인프라 환경에서의 현실적 성능평가가 필요하다.
The device scale of flash memory was confronted with quantum mechanical limitation. The next generation memory device will be required a break-through for the device scaling problem. Especially, graphene is one of important materials to overcome scaling and operation problem for the memory device, because ofthe high carrier mobility, the mechanicalflexibility, the one atomic layer thick and versatile chemistry. We demonstrate the hybrid memory consisted with the metal-oxide quantum dots and the mono-layered graphene which was transferred to $SiO_2$ (5 nm)/Si substrate. The 5-nm thick secondary $SiO_2$ layer was deposited on the mono-layered graphene by using ultra-high vacuum sputtering system which base pressure is about $1{\times}10^{-10}$ Torr. The $In_2O_3$ quantum dots were distributed on the secondary $SiO_2$2 layer after chemical reaction between deposited In layer and polyamic acid layer through soft baking at $125^{\circ}C$ for 30 min and curing process at $400^{\circ}C$ for 1 hr by using the furnace in $N_2$ ambient. The memory devices with the $In_2O_3$ quantum dots on graphene monolayer between $SiO_2$ thin films have demonstrated and evaluated for the application of next generation nonvolatile memory device. We will discuss the electrical properties to understating memory effect related with quantum mechanical transport between the $In_2O_3$ quantum dots and the Fermi level of graphene layer.
Described in this paper is an optimal driving control algorithm which focused on the improvement of fuel economy and the minimization of pollutant emissions in the parallel type hybrid drivertrain system for transit bus. For the energy balance among components such as engine, induction machine and buttery, the algorithm for power split ration determine is proposed. When it is implemented in the hybrid electric control unit(HECU) , using the sub-optimal method and the approximate technique , it is possible to save the memory , to shorten the calculation time, and to achieve the efficient driving actually. A Shift strategy for automated manual transmission is the other side of the driving control algorithm. It enables to select the optimal gear by using several shift maps which were predefined from the proposed method in this paper, As a results of driving simulation, it is proved that these algorithms make the hybrid drivetrain system to reduce fuel consumption and emissions considerably and to have the ability to the efficient use of battery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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