최근 스마트 기기와 모바일 어플리케이션에 대한 관심이 급증함에 따라 모바일 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 서비스 발전에 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 모바일 클라우드 서비스가 다양한 분야로 확산되기 위해서는 많은 문제들이 해결되어야 하는데, 그중 하나로 모바일 기기들과 클라우드 서버간의 성능을 들 수 있다. 본 연구에서는 모바일 기기들과 클라우드 서버간의 성능 분석에 활용될 수 있는 모바일 TPC-C를 구현하였다. 모바일 TPC-C는 기존 TPC-C 벤치마크를 안드로이드 기반 모바일 기기 상에서 실행될 수 있도록 변환하였으며, 하둡 기반 클라우드 서버와 데이터 교환이 가능하도록 구현되었다. 본 논문에서는 모바일 TPC-C를 사용하여 모바일 환경에서 클라우드 서버로 요청될 수 있는 트랜잭션들의 성능을 측정하였고, 이를 데스크톱과 비교하여 성능 측정에 영향을 줄 수 있는 인자들을 분석하였다.
본 논문에서는 온도 및 공정 보상 전류 미러(temperature and process compensation current mirror: TPC-CM)를 이용한 정밀 전류 레퍼런스를 제안하였다. 온도 변화에 영향을 받지 않는 기준 전류는 절대 온도에 비례하여 증가하는 PTAT (proportional to absolute temperature) 전류와 온도에 반비례하여 감소하는 CTAT(complementary to absolute temperature) 전류의 합으로 생성된다. 그러나 온도 계수(temperature coefficient)와 기준 전류의 크기는 공정 변화에 크게 영향을 받는다. 이런 공정 변화를 보정하기 위하여, 제안된 TPC-CM에서는 온도 계수와 기준 전류의 크기를 조절하는 두 개의 이진 가중치 전류 미러(binary weighted current mirror)를 이용하였다. 제작된 각 칩마다 PTAT 전류와 CTAT 전류를 측정한 후, 기준 전류의 크기가 온도에 상관없이 일정하도록, TPC-CM의 스위치 코드를 결정하고 그 값을 비휘발성 메모리에 저장한다. 시뮬레이션에서 TPC-CM는 공정변화 영향을 19.7%에 서 0.52%로 줄였다. 제안된 전류 레퍼런스는 3.3V 0.35um CMOS 공정을 이용하여 제작되었으며, 측정된 칩의 기준 전류 변화율은 $20^{\circ}$C${\sim}$100$^{\circ}$C에서 0.42%였다.
Historically, performance prediction and sizing of server systems have been the key purchasing argument for customer. To accurate server's sizing and performance prediction, it is necessary to correctness guideline for sizing and performance prediction. But existing guidelines have many errors. So, we examine the benchmarks of performance organization such as SPEC and TPC. And then we consider to TPC-C and TPC-E benchmarks for OLTP server's sizing and performance prediction that is a basic concept of guidelines. Eventually, we propose improvement of errors in guidelines.
본 논문에서는 DVB-RCS NG 규격에서 제시되고 있는 연판정 e-BCH 부호를 반복복호기반의 e-BCH 복호방법에 대한 성능을 분석하였다. 그러나 선형 변조와 결합한 e-BCH 부호화 방식은 성능 분석 결과 반복에 대한 성능의 차이가 보이지 않아 본 논문에서는 가로 세로 부호화 과정을 하는 TPC 부호화 기법을 응용하여 적용하였다. DVB-NG 규격에서는 다양한 부호화율을 제시하므로 본 논문에서는 가로와 세로의 부호화 과정에서 zero padding 하여, 부호화 후 단축 시키는 방식으로 rate-compatible 한 TPC 방식을 제안하며, 선형 변조에서 반복에 의한 효과가 나타나 e-BCH 보다 성능이 향상됨을 알 수 있다.
최근 플래시 메모리는 소형 정보기기의 주된 저장매체로서 그 사용이 급격히 증가하고 있다. 또한, 플래시메모리의 용량이 점점 증가함에 따라 더욱 많은 정보를 저장하고 관리하려는 시도가 이루어지고 있다. 따라서 효율적으로 정보를 관리하는 시스템인 데이타베이스가 플래시 메모리에서도 필요로 하게 되었다. 그러나 데이타베이스는 임의적인 디스크 I/O를 발생시키는 특징이 있어 현재의 플래시 메모리 시스템에서 그 성능이 매우 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 고찰하고자 기존의 FTL 알고리즘들이 플래시 기반의 데이타베이스 시스템에서 어떠한 성능을 보이는지 실험하였다. 그 결과 실험에 사용한 FTL 알고리즘 모두가 매우 좋지 않은 성능을 보였다. 특히 지금까지 상당히 좋은 FTL 알고리즘으로 평가되었던 것들이 데이타베이스 응용에서는 나쁜 성능을 보였다. 또한 현재 플래시 메모리의 성능을 개선하고자 사용되는 칩 인터리빙 기술 또한 모든 FTL 알고리즘에서 좋은 성능을 내지 못하였다. 본 논문에서는 실험 결과를 바탕으로 데이타베이스 시스템을 잘 지원하는 새로운 FTL 알고리즘이 필요한 이유와 그 방향을 제시한다.
Hydrothermal treatment of rice hull was hydrothermal carried out at 105, 110, $121^{\circ}C$ for 15, 30, 60 min, respectively, using a conventional autoclave. Antioxidant activity of the hydrothermal treated rice hull extract was evaluated by determining total phenol contents (TPC), 1,1-diphenyl-2-picylhydrazyl (DPPH) radical scavenging activity (RSA), reducing power, and ABTS RSA. TPC, DPPH RSA, reducing power, and 2,2-azinobis(3-ethylenebenzothiozoline-6-sulfonic acid) (ABTS) RSA of the extract were significantly increased with increasing treated temperature and time. For example, hydrothermal extracts at $121^{\circ}C$ for 60 min increased the TPC, DPPH RSA, reducing power, and ABTS RSA to 0.840 mg/mL, 64.77%, 1.437, and 92.11%, respectively, while those of the extracts treated at $105^{\circ}C$ for 60 min were 0.508 mg/mL, 51.23%, 0.819, and 45.22%, respectively. The results indicated that hydrothermal treatment of rice hull was very effective to increase phenolic compounds and antioxidant activity of rice hull extract.
일반 병렬 처리 시스템(General Purpose Multiprocessors)과는 달리, 병렬 트랜잭션(Transaction) 처리 시스템의 성능은 메모리의 계층구조와 입출력 시스템의 구조 등에 크게 영향을 받는 특징을 갖는다. 본 논문은 입출력 노드의 성능 분석에 주안점을 두고 전제 시스템에서의 입출력 노드의 개수, 병렬 디스크의 개수 및 상호연결망(Interconnection Network)과의 접속을 제공하는 스위치의 처리 용량 등의 인수들이 SPAX 병렬 트랜잭션처리 시스템의 미치는 성능의 평가 및 분석에 대한 연구 내용 기술한다. 본 연구에서는 벤치마크로는 병렬 트랜잭션 시스템의 성능 평가에 주로 사용되고 있는 TPC-C 벤치마크를 사용하며 모의 입력(Synthetic workload)을 통한 성능분석을 수행하였다. 본 연구는 입출력노드에 부하가 많이 걸릴 경우 패킷의 크기에 따라 시스템의 성능에 큰 영향을 미치며, 반면에 입출력 노드내의 상호연결망의 접속(Interface)을 제공하는 XNIF의 데이터 버퍼 개수의 증가는 시스템의 성능 향상에 기여를 하지 않음을 보여준다. 이는 시스템의 성능향상을 위해서는 패킷 전송 경로상의 모든 시스템 요소의 성능 향상이 병행되어야 함을 보여준다. 마지막으로 프로세싱노드와 입출력노드의 처리능력의 균형이 병렬 트랜잭션 시스템의 설계에 있어서 매우 중요함을 보여준다.
다양한 응용에 적용될 수 있는 특성을 가진 무선 센서 네트워크는 적용되는 응용에 따라 데이터 리포팅 허용 지연시간이 다양하다. 따라서, 각 응용별로 센서를 제어하는 설계 패러다임을 적용하여 에너지 효율을 최대화하고 네트워크의 생존기간을 최대화할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 2단계 클러스터링 (Two Phase Clustering:TPC) 방식을 기반으로 하여 센서 데이터 수집시 에너지 효율을 극대화 하는 리포팅 허용 지연시간 적응형 센서 스케쥴링 방안을 구현하고 성능을 평가한다. 센서 Mote상에 직접 구현된 스케쥴링 기법은 제어 메시지나 시간에 민감한 센서 데이터들을 포워딩하는 직접 링크와 릴레이 링크의 두 가지 링크를 활용하며 실제 환경에서의 에너지 효율을 측정하여 센서들이 두 링크를 사용함으로서 갖는 에너지-절약 효과를 보인다.
초음파 추출법(Ultrasonic-assisted extraction, UAE)은 기존의 추출법 대비 높은 추출 효율과 짧은 추출시간으로 식물 세포벽으로부터 생리활성물질 추출 또는 분리에 효과적인 방법으로 인식되어 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 탈지미세조류(Tetraselmis KCTC 12236BP)에서 폴리페놀 추출을 위해 UAE를 적용하여 총 폴리페놀(TPC) 생산에 미치는 주요 추출변수의 영향을 평가하였다. 추출변수의 최적화를 위해 입자크기, 고액비(L/S ratio), 에탄올 농도, 추출 온도 및 추출 시간을 요인으로 하여 순차적인 최적화를 진행하였다. 실험에 적용 된 모든 변수는 TPC 추출에 유의한 효과를 보였으며 추출 온도가 TPC생산에 가장 큰 영향을 미침을 확인 할 수 있었다. 최적 추출조건은 혼합 입자 사용 시, 10% 고액비, 60% 에탄올, 추출온도 $100^{\circ}C$와 추출시간 30 분을 적용한 추출에서 8.7 mg GAE/g DW를 얻을 수 있었다. 동일한 추출조건에서 열수추출과 UAE를 비교하였을 때 UAE에서 TPC 추출이 1.8배 증가함을 확인하였다. 본 연구를 통해 저온 및 짧은 추출시간을 적용한UAE가 기존의 열수추출 공정에 비해 LEA를 이용한 생리활성물질 생산에 보다 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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