Transfer of an electron from one site to another in a molecular or between molecules and/or electrodes is one of the most fundamental and ubiquitous processes in chemistry, biology and physics. In this study fusion proteins composed by green fluorescent protein(GFP) and cytochrome b562 were used in fabricating molecular array as an electron sensitizer and electron acceptor, Protein formation onto the substrate was performed by the self-assembly technique. The fusion protein film were analyzed using scanning probe microscope(SPM), Surface Plasmon Resornance(SPR) and hybrid STM/I-V. The results suggest that the proposed molecular photodiode can be used as a basic unit of the memory device.
차세대 저장매체로 각광받고 있는 BPRAM을 이용해, NAND Flash memory의 결점을 보완하고자 하는 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 BPRAM과 NAND Flash를 이용하여, 계층적 스토리지에 사용하는 하이브리드 파일 시스템인 Compressing Metadata File System(CMFS)을 개발하였다. CMFS는 Mount time에 필요한 메타데이터를 BPRAM에 저장하여 마운트 시간을 줄이고, 메타데이터를 Update하기 위한 Overhead를 줄이기 위해 부분 갱신 기법을 개발하였다. 또한 메타데이터의 저장을 위해 필요한 BPRAM의 용량를 줄이기 위해 메타데이터를 경량화 및 압축하고, 압축률을 높이기 위해 Hybrid Coding 압축기법을 개발하여 적용한다. Marvel PXA320(806MHz) 보드를 이용하여 CMFS의 성능을 측정하였으며, 타 압축 기법보다 높은 메타데이터의 압축률을 보였다.
최근 NAND 플래시 메모리는 가벼운 무게, 적은 전력소모, 온도 및 충격에 강한 내구성 때문에 하드디스크를 대체할 저장 매체로 주목 받고 있다. 하지만 NAND 플래시 메모리는 비대칭적인 읽기 쓰기 소거 연산 처리 속도와 제자리 갱신이 불가능한 물리적인 특징으로 인해 디스크 기반의 대표적인 인덱스 구조 중의 하나인 해시 인덱스 구조를 NAND 플래시 메모리 상에 구현하였을 때, 레코드가 빈번하게 삽입, 삭제, 갱신되면 대량의 제자리 갱신이 발생하여 플래시 메모리에서 느린 쓰기 연산과 소거 연산이 수행되어 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 성능 저하를 피하기 위하여 버켓 오버플로우 발생 시 분할 연산을 수행하지 않고, 최대한 지연시킴으로써 쓰기 연산을 줄이는 인덱스 구조를 제안한다. 또한, 각 버켓에 대한 오버플로우 버켓의 갱신 및 삭제 비율에 따라 적응적으로 오버플로우 버켓을 할당하여 추가적인 읽기 쓰기 연산을 줄인다. 본 논문은 기존의 해시 인덱스 구조를 예제 및 수식을 통하여 제안하는 인덱스 구조의 우수성을 보인다.
This paper presents a performance characteristic analysis methodology for a linear induction motor used for a lightweight train. In general, an analytical method cannot provide accurate results in a linear motor because of large airgap, end effect, transverse edge effect, 3-dimensional configurations, large leakage, and so on. Besides, a numerical method requires lots of memory and solving time for transient analysis. However, the suggested methodology which is a kind of hybrid solution with an analytical method and a numerical method is very fast and accurate. Based on the methodology, 3-D FEM analyses for various design schemes of the secondary reaction plate have been done and from the analysis results, the best configuration for an urban railway transit is chosen.
The paper reviews the implementation and evaluation of exact methods for the computation of transcendental structural eigenvalues, i.e., critical buckling loads and natural frequencies of undamped vibration, on multiple instruction, multiple data parallel computers with distributed memory. Coarse, medium and fine grain parallel methods are described with illustrative examples. The methods are compared and combined into hybrid methods whose performance can be predicted from that of the component methods individually. An indication is given of how performance indicators can be presented in a generic form rather than being specific to one particular parallel computer. Current extensions to permit parallel optimum design of structures are outlined.
We prepared hybrids between layered double hydroxide (LDH) and natural plant extract such as Peaonia suffruticosa Andrews (PS) and Peaonia Japonica (PJ) which was confirmed anti-bacterial activity through paper disc diffusion assay. According to X-ray diffractometer, scanning electron microscope, zeta-potential measurement and quantification of extract loading amount in hybrids, we confirmed that similar amount of PS and PJ loaded on inter-particle pore of LDH with partial adsorption on surface of LDH through reconstruction process. We also evaluated the bacterial colony forming inhibition of PS extract, PJ extract, PS-LDH and PJ-LDH hybrids against Escherichia coli as gram negative bacterium and Bacillus subtilis as gram positive bacterium, suggesting that both hybrids have enhanced anti-bacterial activity compared with extract itself.
The use of the internet to facilitate commerce among companies promises vast benefits. Lots of e-marketplaces are building for several industries such as chemistry, airplane, and automobile industries. This study proposed new B2B EC business model for the shipping industry which concerns relatively massive fixed assets to be fully utilized. To be successful the proposed model gives participants to support useful information. To do this the expert system is constructed as the hybrid prediction system of neural network (NN) and memory based reasoning (MBR) with self-organizing map (SOM) and knowledge augmentaton technique using qualitative reasoning (QR). The expert system supports participants useful information coping with dynamic market environment. with this transportation companies are induced to participate in the proposed e-marketplace and helped for exchanges easily. Also participants would utilize their assets fully through B2B exchanges.
메모리 테스트는 Built-In Self Test(BIST)와 같이 메모리에 내장된 회로를 통하여 자체 점검하는 방법과 테스터를 통하여 생성된 패턴을 주입하는 방법이 있다. 테스트 패턴 생성방법으로는 각각의 고장모델에 대한 테스트 패턴을 deterministic하게 생성해주는 방법과 Pseudo Random Pattern Generator(PRPG)를 이용하여 생성하는 경우로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 PRPG를 패턴 생성기로 사용하여 여러 가지 메모리의 결함을 대표한다고 볼 수 있는 Static 및 Dynamic Neighborhood Pattern Sensitive Fault(NPSF) 등 다양한 종류의 고장을 점검할 수 있도록 메모리 BIST를 구성하였다. 기존의 Linear Feedback Shift Register(LFSR)보다 본 연구에서 제안하는 Linear Hybrid Cellular Automata(LHCA)를 이용한 PRPG가 높고 안정된 고장 점검도를 나타내었다.
본 논문에서는 스마트폰과 같은 모바일 단말기 자체에서 동작하는 경량화된 영한 하이브리드 모바일 번역 엔진을 설계 및 구현하였다. 번역 엔진은 자연스러운 번역과 높은 번역 품질을 위해 번역 메모리(Translation Memory)와 규칙기반의 번역 엔진으로 이중화를 하였다. PC에 비해 하드웨어 제약이 심한 스마트폰 자체에서 구동이 원활하도록 주메모리의 사용을 줄이고 분석 시간 단축을 위하여 핵심 번역 엔진을 포함한 번역 지식 DB가 외장메모리에서 구동되도록 하였다. 실험결과 번역 품질은 BLEU와 NIST 평가치를 기준으로 서버 기반의 구글번역기 대비 70.0%로 사용자의 의미전달이 가능한 실용적인 수준으로 평가되었다.
In this paper, efficient quantization methods of line spectrum pairs (LSP) which has good performances and low complexity and memory are proosed for vocoder of mobile communication system. The adaptive quantization method utilizing the ordering property of LSP parameters is used in a scalar quantizer and a vector-scalar hybrid quantizer. The proposed scalar quantization algorithm needs 31 bits/frame to maintain the transparent quality of speech. The improved vector-scalar quantizer achieves an average spectral distortion of 1dB using 26 bits/frame. The proposed methods are evaluated in the channel errors and changed the predictor structure to maintain the robustness to channel errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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