Programmable logic controller (PLC) is widely used in manufacturing system or process control. This paper presents the design of a 32-bit microprocessor for a sequence control using an Application Specification Integrated Circuit (ASIC). The 32-bit microprocessor was designed by a VHDL with top down method; the program memory was separated from the data memory for high speed execution of 274 specified sequence instructions. Therefore it was possible that sequence instructions could be operated at the same time during the instruction fetch cycle. And in order to reduce the instruction decoding time and the interface time of the data memory interface, an instruction code size was implemented by 32-bits. And the real time debugging as single step run, break point run was implemented. Pulse instruction, step controller, master controllers, BIN and BCD type arithmetic instructions, barrel shit instructions were implemented for many used in PLC system. The designed microprocessor was synthesized by the S1L50000 series which contains 70,000 gates with 0.65um technology of SEIKO EPSON. Finally, the benchmark was performed to show that designed 32-bit microprocessor has better performance than Q4A PLC of Mitsubishi Corporation.
In this study, three-dimensional rotordynamic analyses have been conducted using equivalent beam, hybrid and full three-dimensional models. The present computational method is based on the general finite element method with rotating gyroscopic effects of the rotor system. General purpose commercial finite element code, SAMCEF which includes practical rotordynamics module with various types of rotor analysis tools and bearing elements is applied. For the purpose of numerical verification, comparison study for a benchmark rotor model with support bearings is performed first. Detailed finite element models based on three different modeling concepts are constructed and then computational analyses are conducted for the realistic and complex three-dimensional rotor system. The results for rotor stability and mass unbalance response are presented and compared with the experimental vibration test data conducted herein.
Currently, Internet is used an essential tool in the business area. Despite this importance, there is a risk of network attacks attempting collection of fraudulence, private information, and cyber terrorism. Firewalls and IDS(Intrusion Detection System) are tools against those attacks. IDS is used to determine whether a network data is a network attack. IDS analyzes the network data using various techniques including expert system, data mining, and state transition analysis. This paper tries to compare the performance of two data mining models in detecting network attacks. They are decision tree (C4.5), and neural network (FANN model). I trained and tested these models with data and measured the effectiveness in terms of detection accuracy, detection rate, and false alarm rate. This paper tries to find out which model is effective in intrusion detection. In the analysis, I used KDD Cup 99 data which is a benchmark data in intrusion detection research. I used an open source Weka software for C4.5 model, and C++ code available for FANN model.
Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) is a Lagrangian computational fluid dynamics method that has been widely used in the analysis of physical phenomena characterized by large deformation or multi-phase flow analysis, including free surface. Despite the recent implementation of eddy-viscosity models in SPH methodology, sophisticated turbulent analysis using Lagrangian methodology has been limited due to the lack of computational performance and numerical consistency. In this study, we implement the standard and dynamic Smagorinsky model and dynamic Vreman model as sub-particle scale models based on a weakly compressible SPH solver. The large eddy simulation method is numerically identical to the spatial discretization method of smoothed particle dynamics, enabling the intuitive implementation of the turbulence model. Furthermore, there is no additional filtering process required for physical variables since the sub-grid scale filtering is inherently processed in the kernel interpolation. We simulate lid-driven flow under transition and turbulent conditions as a benchmark. The simulation results show that the dynamic Vreman model produces consistent results with experimental and numerical research regarding Reynolds averaged physical quantities and flow structure. Spectral analysis also confirms that it is possible to analyze turbulent eddies with a smaller length scale using the dynamic Vreman model with the same particle size.
KSC-1 핵연료(核燃料) 수송용기(輸送容器)에 대(對)한 핵림계분석(核臨界分析)을 KENO-IV 몬테칼로 전산(電算)코드와 AMPX 전산(電算)코드계(系)로 부터 생산(生産)한 CSLIB 19 19-에너지군(群) 단면적(斷面積) 자료(資料)를 써서 수행(修行)하였다. 이때 미국(美國) B&W 사(社) CX-10 핵림계장치(核臨界裝置)를 대상으로 하여 KENO-IN 및 CSLIB 19단면적(斷面積) 시스템에 대한 검증계산(檢證計算)을 수행(遂行)한 후(後), 이 시스템의 타당성을 먼저 확인(確認)하였다. 핵림계분석(核臨界分析) 결과(結果), 1개(個)의 가압경수로(加壓輕水爐) 사용후(使用後) 핵연료집합체(核燃料集合體)를 운반할 수 있는 핵연료수송용기(核燃料輸送容器)는 정상적(正常的)인 수송조건(輸送條件)뿐만 아니라 가상적(假想的)인 수송사고조건하(輸送事故條件河)에서도 핵림계(核臨界)에 관(關)한 한(限) 안전(安全)한 것 같았다.
A 3-D finite element model combined with a volume tracking method is presented in this work to simulate the mold filling for casting processes. Especially, the analysis involves an adaptive grid method that is created under a criterion of element categorization of filling states and locations in the total region at each time step. By using an adaptive grid wherein the elements, finer than those in internal and external regions, are distributed at the surface region through refinement and coarsening procedures, a more efficient analysis of transient fluid flow with free surface is achieved. Adaptive grid based on VOF method is developed in tetrahedral element system. Through a 3-D analysis of the benchmark test of the casting process, the efficiency of the proposed adaptive grid method is verified. Developed FE code is applied to a typical industrial part of the casting process such as aluminum road wheel.
버퍼 오버플로우 공격은 Code Red나 SQL Stammer와 같은 최근의 웜의 발발에서 알 수 있는 것과 같이 가장 강력하고 치명적인 형태의 악성 코드 공격이다. 버퍼 오버플로우 공격은 일반적으로 시스템에 비정상적인 증상들을 유발한다. 버퍼 오버플로우 공격에 대한 기존의 대처방안들은 심각한 성능 저하를 초래하거나, 다양한 형태의 버퍼 오버플로우 공격을 모두 방지하지 못했으며, 특히 일반적으로 사용되는 소프트웨어 패치를 사용하는 방법은 버퍼 오버플로우 입의 확산을 효과적으로 차단하지 못한다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 적은 하드웨어 비용과 성능 저하만으로 거의 모든 악성 코드 공격을 탐지하고 피해를 복구할 수 있도록 하는 복귀 주소 포인터 스택 (Return Address Pointer Stack: RAPS) 과 변조 복구 버퍼 (Corruption Recovery Buffer: CRB)라는 마이크로 구조 기술들을 제안한다. 버퍼 오버플로우 공격으로 인한 비정상적인 증상들은 RAPS를 통해 프로세스 실행 중 메모리 참조의 안전성을 점검함으로써 쉽게 탐지될 수 있으며, 이는 그러한 공격들에 의한 잠재적인 데이타 흑은 제어 변조를 피하는 것을 가능하게 한다. 안전 점검 장치의 사용으로 인한 하드웨어 비용과 성능 손실은 거의 발생하지 않는다. 또한, RAPS에 비해 더욱 강도 높은 방법인 CRB를 이용하여 보안 수준을 더욱 향상시킬 수 있다. 변조 복구 버퍼는 안전 점검 장치와 결합되어 버퍼 오버플로우 공격에 의해 발생했을 가능성이 있는 의심스러운 쓰기들을 저장함으로써 공격이 탐지되는 경우 메모리의 상태를 공격 이전의 상태로 복구시킬 수 있다. SPEC CPU2000 벤치마크 중에서 선정한 프로그램들에 대해 상세한 시뮬레이션을 수행함으로써, 제안된 마이크로구조 기술들의 효율성을 평가할 수 있다. 실험 결과는 안전 점검 장치를 사용하여 공격으로 인한 복귀 주소 변조로부터 스택 영역을 방어하는 것이 시스템의 이상 증상들을 상당 부분 감소시킬 수 있다는 것을 보여준다. 또한, 1KB 크기의 작은 변조 복구 버퍼를 안전 점검 장치와 함께 사용할 경우 스택 스매싱 공격으로 인해 발생하는 추가적인 데이타 변조들까지 막아낼 수가 있는데, 이로 인한 성능 저하는 2% 미만에 불과하다.
Ordonez, Carlos;Navas, Mario;Garcia-Alvarado, Carlos
Journal of Computing Science and Engineering
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제5권2호
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pp.111-120
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2011
Data mining algorithms should exploit new hardware technologies to accelerate computations. Such goal is difficult to achieve in database management system (DBMS) due to its complex internal subsystems and because data mining numeric computations of large data sets are difficult to optimize. This paper explores taking advantage of existing multithreaded capabilities of multicore CPUs as well as caching in RAM memory to efficiently compute summaries of a large data set, a fundamental data mining problem. We introduce parallel algorithms working on multiple threads, which overcome the row aggregation processing bottleneck of accessing secondary storage, while maintaining linear time complexity with respect to data set size. Our proposal is based on a combination of table scans and parallel multithreaded processing among multiple cores in the CPU. We introduce several database-style and hardware-level optimizations: caching row blocks of the input table, managing available RAM memory, interleaving I/O and CPU processing, as well as tuning the number of working threads. We experimentally benchmark our algorithms with large data sets on a DBMS running on a computer with a multicore CPU. We show that our algorithms outperform existing DBMS mechanisms in computing aggregations of multidimensional data summaries, especially as dimensionality grows. Furthermore, we show that local memory allocation (RAM block size) does not have a significant impact when the thread management algorithm distributes the workload among a fixed number of threads. Our proposal is unique in the sense that we do not modify or require access to the DBMS source code, but instead, we extend the DBMS with analytic functionality by developing User-Defined Functions.
스캔 테스트를 위한 테스트 데이터의 양과 파워 소모는 SoC 테스트에서의 최근의 직면한 가장 큰 문제들이다. 따라서 본 논문에서는 저전력 테스트를 고려한 새로운 테스트 데이터 압축 방법을 제안한다. 제안하는 압축 방법은 테스트 데이터 압축을 위해 압축율, 전력 소모 감소율과 하드웨어 오버헤드를 고려하여 최대 효율을 가지도록 하는데 기초하고 있다. 압축율과 전력 감소율을 높이기 위해서 본 논문에서는 IR (Input Reduction) 기법과 MSCIR (Modified Statistical Code using Input Reduction) 압축 코드을 사용하며, 뿐만아니라 이를 위한 사전 작업인 새로운 스캔 플립플롭 순서 재조합 기법 및 테스트 패턴 순서 재조합 방법을 제안한다. 기존의 연구와는 달리 CSR 구조를 사용하지 않고 원래의 테스트 데이터 $T_D$를 사용하여 압축하는 방법을 사용한다. 이렇게 함으로써 제안하는 압축 방법은 기존의 연구에 비해 훨씬 높은 압축율을 가지며 낮은 하드웨어 오버헤드의 디컴프레션 구조와 적은 전력 소모를 가진다. ISCAS '89 벤치 회로에 대찬 기존의 연구와의 비교로서 그 결과를 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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