인공면역시스템을 이용한 침입탐지시스템 개발을 위해 적용한 동적클론선택(Dynamic Clonal Selection) 알고리즘과 그의 문제점을 소개하고 개선된 동적클론선택 알고리즘을 제안한다. 개선된 동적클론선택 알고리즘은 정상행위를 비정상행위로 판단하는 기억 탐지 자들을 제거함으로써 기존에 동적클론선택 알고리즘이 안고 있던 오류를 감소시키는 방안을 제시한다.
본 논문에서는 HOL 블록킹 현상과 데드락을 줄이기 위해 공유 메모리 스위치를 이용하고 셀에 형태에 따라 유니캐스트 셀과 멀티캐스트 셀을 따로 저장하는 방법을 이용하여 셀의 부하를 줄이는 멀티캐스트 ATM 스위치를 제안한다. 그리고, 트래픽 셀의 손실을 줄이고, 효과적으로 출력하기 위해 제어부에서 출력 포트에 따라 스케줄링하는 기법을 택하였다. 제안한 스위치의 성능을 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 보였다.
플래시 메모리에서 읽기 작업은 속도도 빠르고 제약이 없으나 데이터 변경 시에는 덮어쓰기(overwrite)가 되지 않아 해당 데이터를 새로운 영역에 쓰고 이전에 존재하던 데이터는 무효 시켜야한다. 무효화시킨 데이터는 가비지컬렉션을 통해 지움 연산을 수행해야 한다. 지역 접근성을 가지는 데이터에 대해 가비지컬렉션을 통해 클리어 시킬 대상 목록을 선정할 때 cost-benefit 방법을 사용하면 성능은 좋으나 wear-leveling이 나빠지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 wear-leveling을 개선하기 위해 플래시 메모리를 hot 데이터 그룹들과 cold 데이터 그룹들의 다수의 그룹으로 분할한 후 데이터를 배치하고 주기적으로 hot 데이터 영역과 cold 데이터 영역을 교체함으로써 wear-leveling과 성능을 개선하였다.
메모리의 계층적 구조는 메모리의 접근 속도를 개선하고 프로그래밍 공간을 확장 하는데 유용한 메카니즘이다. 그러나 이 구조는 데이타의 참조를 위해서 적어도 두번- 주소 변환을 위한 TLB 와 원하는 데이타를 위한 데이타 캐시-의 메모리 접근이 필요하다. 만약 캐시의 크기가 가상 메모리의 페이지 크기와 캐시 메모리의 연관 정도의 곱보다 커지면 TLB접근과 데이타 캐시의 접근을 병렬로 수행하기 어려우며, 따라서 프로세서 타이밍의 임계 경로가 길어져 성능에 영향을 미친다. 이들의 병렬 접근을 성취하기 위하여 직접 사상 TLB와 조그마한 완전 연관 사상 TLB를 결합하나 혼합 사상 TLB를 제 안한다. 전자는 TLB 접근에 따른 지연시간을 줄 일 수 있으며 후자는 전자로부터 발생한 충돌 부재를 제거할 수 있게 된다. 트레이스 구동 모의 실험 결과에 의하면 제안된 TLB 는 4개의 엔트리로만 구성된 완전사상 TLB를 추가하더라도 부재율의 상승에 의한 영향이 주소변환에 따른 지연시간 축소에 위하여 상쇄되므로 효과적이다.
OneNAND 플래시는 NAND 플래시와 NOR 플래시의 장점을 모두 가진 고성능 하이브리드 플래시 메모리이다. OneNAND 플래시는 NAND 플래시의 장점들을 그대로 가지고 있을 뿐 아니라, 그동안 NAND 플래시의 단점으로 지적되던 느린 읽기 성능을 획기적으로 개선하였다. 그 결과 OneNAND 플래시는 휴대폰 및 디지털 카메라, PMP, 휴대용 게임기와 같은 고성능 휴대용 정보기기를 위한 최적의 스토리지 솔루션으로 각광받고 있다. 하지만 Linux를 비롯하여 현재 사용되고 있는 대부분의 범용 운영체제들은 가상 메모리와 블록 I/O 계층 구조의 제약으로 인해 OneNAND 플래시의 뛰어난 위기 성능을 제대로 활용하지 못하는 문제를 안고 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 소프트웨어 계층 구조 하에서 OneNAND 플래시의 읽기 성능을 최대한 활용하기 위한 기법인 가상 I/O 세그먼트의 활용을 제안한다. 실제 구현을 통한 실험 결과는 제안된 기법이 OneNAND 플래시의 읽기 수행 시간을 기존에 비해 최고 54%까지 단축할 수 있음을 증명하였다.
문장 종속 짧은 발화에서 문장 독립 긴 발화까지 다양한 환경에서 I-vector 특징에 기반을 둔 많은 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 원거리 잡음 환경에서 녹음한 데이터에서 Probabilistic Linear Discriminant Analysis(PLDA)를 적용한 I-vector와 주의 집중 기법을 접목한 Long Short Term Memory(LSTM) 기반의 화자 임베딩을 추출하여 결합한 화자 검증 알고리즘을 소개한다. LSTM 모델의 Equal Error Rate(EER)이 15.52 %, Attention-LSTM 모델이 8.46 %로 7.06 % 성능이 향상되었다. 이로써 본 논문에서 제안한 기법이 임베딩을 휴리스틱 하게 정의하여 사용하는 기존 추출방법의 문제점을 해결할 수 있는 것을 확인하였다. PLDA를 적용한 I-vector의 EER이 6.18 %로 결합 전 가장 좋은 성능을 보였다. Attention-LSTM 기반 임베딩과 결합하였을 때 EER이 2.57 %로 기존보다 3.61 % 감소하여 상대적으로 58.41 % 성능이 향상되었다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권4호
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pp.291-302
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2013
NAND flash memory (NFM) based storage devices, e.g. Solid State Drive (SSD), are rapidly replacing conventional storage devices, e.g. Hard Disk Drive (HDD). As NAND flash memory technology advances, its specification has evolved to support denser cells and larger pages and blocks. However, efforts to fully understand their impacts on design objectives such as performance, power, and cost for various applications are often neglected. Our research shows this recent trend can adversely affect the design objectives depending on the characteristics of applications. Past works mostly focused on improving the specific design objectives of NFM based systems via various architectural solutions when the specification of NFM is given. Several other works attempted to model and characterize NFM but did not access the system-level impacts of individual parameters. To the best of our knowledge, this paper is the first work that considers the specification of NFM as the design parameters of NAND flash storage devices (NFSDs) and analyzes the characteristics of various synthesized and real traces and their interaction with design parameters. Our research shows that optimizing design parameters depends heavily on the characteristics of applications. The main contribution of this research is to understand the effects of low-level specifications of NFM, e.g. cell type, page size, and block size, on system-level metrics such as performance, cost, and power consumption in various applications with different characteristics, e.g. request length, update ratios, read-and-modify ratios. Experimental results show that the optimized page and block size can achieve up to 15 times better performance than the conventional NFM configuration in various applications. The results can be used to optimize the system-level objectives of a system with specific applications, e.g. embedded systems with NFM chips, or predict the future direction of NFM.
Purpose: The purpose of this study was to design a mobile-application of a cognitive training program for people who have chemo-related cognitive complaints. Methods: The program was developed based on the network-based instructional system design proposed by Jung. The program consisted of several tasks centered on four cognitive domains: learning, memory, working memory, and attention. For memory learning, a target-image and all its elements (color, position, and number) were presented on the screen that had to be recognized among a number of distractor-figures. In working memory training, the previous learned target-figure according to the level of difficulty had to be remembered among many different figures. In attention training named "Find the same figure," two identical symbols in a grid-pattern filled with different images were presented on the screen, and these had to be simultaneously touched. In attention training named "Find the different figure," a different symbol in a grid pattern filled with same figures had to be selected. This program was developed to train for a minimum of 20 min/day, four days/week for six weeks. Results: This cognitive training revealed statistically significant improvement in subjective cognitive impairments (t=3.88, p=.006) at six weeks in eight cancer survivors. Conclusion: This cognitive training program is expected to offer individualized training opportunities for improving cognitive function and further research is needed to test the effect in various settings.
SSD는 데스크탑 및 이동형 컴퓨터의 저장 장치를 지원하는 우수한 미디어이다. SSD는 비휘발성, 낮은 전력 소모, 빠른 데이터 접근 속도 등의 특징으로 데스크탑 및 서버용 데이터베이스의 핵심 저장 요소가 되었다. 하지만, 일반 RAM 메모리에 비하여 상대적으로 느린 연산 특성을 고려하여 기존의 전통적인 인덱스 관리 기법을 개선할 필요가 있다. 이를 위하여, 본 논문은 CHC-Tree 라고 하는 압축된 핫-콜드 클러스터링에 기반하는 새로운 인덱스 관리 기법을 제안한다. CHC-Tree는 인덱스 노드를 핫-콜드 세그먼트로 분류하며, 인덱스 노드의 키와 포인터를 압축한다. 콜드 세그먼트의 비활용노드의 오프셋 압축으로 느린 쓰기연산의 부담을 줄인다. 또한, 실험 결과를 통하여 기존의 B-Tree 기반의 인덱스 관리 기법보다 인덱스 검색 연산에서 26%, 인덱스 수정 연산에서 23% 이상 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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