Predicting network traffic volume has become a popular topic recently due to its support in many situations such as detecting abnormal network activities and provisioning network services. Especially, predicting the volume of the next upcoming traffic from the series of observed recent traffic volume is an interesting and challenging problem. In past, various techniques are researched by using time series forecasting methods such as moving averaging and exponential smoothing. In this paper, we propose a long short-term memory neural network (LSTM) based network traffic volume prediction method. The proposed method employs the changing rate of observed traffic volume, the corresponding time window index, and a seasonality factor indicating the changing trend as input features, and predicts the upcoming network traffic. The experiment results with real datasets proves that our proposed method works better than other time series forecasting methods in predicting upcoming network traffic.
Package-On-Package (PoP) technology is developing toward smaller form factors with high-speed data transfer capabilities to cope with high DDR4x memory capacity. The common application processor (AP) used for PoP devices in smartphones has the bottom package as logic and the top package as memory, which requires both thermally and electrically enhanced functions. Therefore, it is imperative that PoP designs consider both thermal and power distribution network (PDN) issues. Stacked packages have poorer thermal dissipation than single packages. Since the bottom package usually has higher power consumption than the top package, the bottom package impacts the thermal budget of the top package (memory). This paper investigates the thermal and electrical characteristics of PoP designs, particularly the bottom package. Findings include that via and dense via-cluster volume have an important role to lower thermal resistance to the motherboard, which can be an effective way to manage chip hot spots and reduce the thermal impact on the memory package. A Cu block and dense via-cluster layout with an optimal location are proposed to drain the heat from the chip hot spots to motherboard which will enhance thermal and electrical performance at the design stage. The analytical thermal results can be used for design guidelines in 3D packaging.
Al alloy matrix composite with TiNi shape memory fiber as reinforcement has been fabricated by hot pressing to investigate microstructures and mechanical properties. The analysis of SEM and EDS showed that the composites have shown good interface bonding. The stress-strain behavior of the composites was evaluated at temperatures between 363K and room temperature as a function of prestrain, and it showed that the yield stress at 363K was higher than that of the room temperature. Especially, the yield stress of this composite increases with increasing the amount of prestrain, and it also depends on the volume fraction of fiber and heat treatment. The smartness of the composite is given due to the shape memory effect of the TiNi fiber which generates compressive residual stress in the matrix material when heated after being prestrained. Microstructural observation has revealed that interfacial reactions occur between the matrix and fiber, creating two intermetallic layers.
This study produced a design curve and fatigue limit for a variation in volume ratio and reduction ratio of TiNi/Al composites. In many cases, stress-life curve does not indicate fatigue limit, so it was presented by probabilistic-stress-life curve. Goodman diagram was used to analyze the fatigue strength of materials with a finite life determined by repeated load and the fatigue strength of endurance limit with an infinite life. The fatigue experiment was conducted using the scenk-type plane bending specimen in same shape. The result of the fatigue test, which had been conducted under consistent stress amplitude, was examined. (i) The optimal condition for TiNi/Al in accordance with hot pressing (ii) Impacts of fatigue limit caused by a variation in reduction ratio and volume ratio of TiNi/Al composites (iii) Probability distribution for fatigue limit of TiNi/Al2024 and TiNi/Al6061.
This paper describes the implementation of a high speed image processing board. This image processing board is consist of a image acquisition part and a image processing part. The image acquistion part is digitizing the image input data from CIS and save it to the dual port RAM. By putting on the dual port memory between two parts, during acquistion of image, the image processing part can be effectively processing of large-volume image data. Most of all image preprocessing part are integrated in a large-scaled FPGA. We arwe using ADSP-2181 of the Analog Device Inc., LTD. for a image processing part, and using the available all memory of DSP for the large-volume image data. Especially, using of IDMA exchanges the data with the external microprocessor or the external PC, and can watch the result of image processing and acquired image. Finally, we show that an implemented image processing board used for the simulation of image retreval by the one of the typical application.
USB 저장장치는 반도체 메모리 저장 용량에 대한 기순 발전에 따라, 대용량 저장공간을 제공하는 제품으로 생산되고 있다. 따라서 소비자는 저장공간이 상대적으로 작은 기존 USB 저장장치를 폐기하거나, 효율적으로 사용하지 않는다. 본 논문에서는 메모리 저장 용량이 다른, 다수의 USB 저장장치를 USB 허브를 통하여 그룹화 하여 사용자가 컴퓨터에서 논리적 단일 저장공간으로 사용할 수 있는 개선된 USB 허브인 시그마 허브(Sigma Hub)를 제안한다. 제안된 시그마 허브는 다수의 USB 저장장치를 단일화하기 위한 관리 모듈로서 시그마 콘트롤러(Sigma Controller)를 포함한다. 시그마 콘트롤러는 USB 저장장치 통합 알고리즘을 통하여 트랜잭션을 제어하여 논리적 단일 저장장치 사용을 가능하게 한다.
외장형저장장치의 다양한 종류와 대용량화로 인해 대다수의 컴퓨터 사용자들이 사용하고 있다. 그러나 외장형 저장장치의 사용이 증가하면서 파일 유출사고도 늘고 있다. 이러한 파일 유출은 컴퓨터서 파일을 실행하여 확인한 후 이동시키는 것과 파일명으로만 확인하고 이동시키는 경우로 나뉜다. 파일의 실행하여 확인하는 경우는 응용프로그램의 실행정보를 통해 흔적을 확인할 수 있으나 파일의 실행 없이 외장형 장치로 이동되는 경우 응용프로그램의 실행흔적이 남지 않아 포렌식 조사에 어려움이 많았다. 본 논문에서는 외장형 저장장치의 인식방법과 연결정보를 통하여 외장형 저장장치의 볼륨정보, 시간정보를 획득하는 방법과 링크파일의 분석을 통해 외장형 저장장치의 볼륨정보를 획득하여 서로 비교하고 링크파일의 생성시간정보, 접근시간 정보 등을 획득하여 파일의 실행 없이 외장형 장치로 이동되는 경우의 포렌식 조사에 도움을 줄 수 있는 방법을 제시한다.
볼륨 데이터 모델링은 삼차원 공간 내부에 존재하는 데이터 사이의 관계를 함수로 표현하는 것이다. 볼륨 데이터를 기하학적을 모델링하면 볼륨을 복셀로 분할하지 않고 서피스 렌더링 기법을 이용하여 가시화할 수 있어, 고속 처리가 가능해지며 정보를 저장하기 위한 메모리의 용량도 적어지는 이점이 있다. 본 논문에서는 웨이브렛(wavelets) 변환과 사면체 분할(tetrahedrization)을 기반을 볼륨 데이터를 모델링하는 기법을 제안하고, 이것을 이용하여 프로토타입 시스템을 구현하여 평가하였다. 본 모델링 기법은 웨이브렛 변환과 사면체 분할의 특성을 이용할 수 있어 많은 양의 데이터의 압축이 가능했으며, 애매성도 발생하지 않았다. 본 모델링 기법에서는 전체 데이터의 13%만을 이용하여 모델링 하였음에도 불구하고 마칭큐브 알고리즘에 떨어지지 않는 영상을 생성하였다.
볼륨렌더링은 주로 의학 및 과학 분야에서 사용되는 기법이었으나, 하드웨어의 발달과 더불어 다양한 응용프로그램에서의 적용이 가능해짐에 따라 볼륨렌더링에 대한 관심이 증가하고 있다. 볼륨렌더링의 시각화에 있어서 쉐이딩은 물체의 깊이 정보를 효율적으로 전달하여 시각적 인지에 큰 도움이 된다. 전역조명을 사용하면 시각적 인지를 향상시킬 수 있지만, 많은 GPU 메모리의 사용과 긴 연산시간으로 인해 프로그램과의 상호작용에 영향을 미친다. 본 논문에서는 렌더링 속도의 저하를 최소화하며 볼륨렌더링에 사실적인 쉐이딩을 적용하기 위하여 이미지 공간 폐색 쉐이딩 모델을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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