In this paper, an asynchronous nonvolatile memory module using a self-diagnosis function was designed. For the system to work, a lot of data must be input/output, and memory that can be stored is required. The volatile memory is fast, but data is erased without power, and the nonvolatile memory is slow, but data can be stored semi-permanently without power. The non-volatile static random-access memory is designed to solve these memory problems. However, the non-volatile static random-access memory is weak external noise or electrical shock, data can be some error. To solve these data errors, self-diagnosis algorithms were applied to non-volatile static random-access memory using error correction code, cyclic redundancy check 32 and data check sum to increase the reliability and accuracy of data retention. In addition, the possibility of application to an asynchronous non-volatile storage system requiring reliability was suggested.
I would like to explain a method how to get important data from a volatile data securely, when we are not available to use network in computer system by incident. The main idea is that the first investigator who collects a volatile data by applying scripts built in USB media should be in crime scene at the time. In according to volatile data, he generates hash value, and gets witness signature. After that, he analyses the volatile data with authentication in forensics system.
In order to select the optimum ethanol concentration for extraction of volatile components in cinnamon, the dried cinnamon was extracted with water and 30∼90% ethanol. The volatile components of cinnamon extracts were isolated by the simultaneous distillation extraction method using Likens and Nickerson's extraction apparatus, and analyzed by GC-MS. In cinnamon bark powder 45 components were detected and 21 components were identified. The major component of cinnamon bark powder was cinnamic aldehyde. In water extract of cinnamon, volatile components were not extracted sufficiently. The volatile components of cinnamon were increased with the increment of ethanol concentraction upto 70%. The volatile component of 70% ethanol extract showed similar pattern and amount to cinnamon bark powder. But in 90% ethanol extracts, the number and amount of volatile component were reduced. The above data suggested that 70% ethanol was the most effective solvent for volatile components extraction of cinnamon.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.19
no.2
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pp.527-536
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1995
Analysis of pultrusion process for the thermosetting composites containing volatiles was performed. Degree of cure, amount of volatile evolved and pulling force were calculated for the processing variables such as die temperature and pulling speed. Cure kinetics was modeled from the data obtained by DSC(Differential Scanning Calorimeter). The volatile evolution kinetics was modeled from the data by DSC as well as TGA(Thermo Gravimetric Analyzer). The cure kinetics and volatile evolution kinetics models were incorporated into the energy equation. The resulting governing equation was solved using finite element method. Pulling force was calculated through the analysis of pressure developed inside the pultrusion die. Experiments were performed and the data were compared with the calculated results. Good agreements were observed.
Most traditional garbage collectors commonly use the language level metadata, which is designed for pointer type searching. However, because it is difficult to use this metadata in non-volatile memory allocation platforms, a new garbage collection technique is essential for non-volatile memory utilization. In this paper, we design new metadata for managing information regarding non-volatile memory allocation called "Allocation Tree". This metadata is comprised of tree data structure for fast information lookup and a node that holds an allocation address and an object ID pair in key-value form. The Garbage Collector starts collecting when there are insufficient non-volatile memory spaces, and it compares user data and the allocation tree for garbage detection. We develop this algorithm in a persistent heap based non-volatile memory allocation platform called "HEAPO" for demonstration.
In this study, the volatile compounds in 9 commercial fermented soybean pastes were extracted and analyzed by headspace-solid phase microextraction (HS-SPME) and gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS), respectively. A total of 63 volatile components, including 21 esters, 7 alcohols, 7 acids, 8 pyrazines, 5 volatile phenols, 3 ketones, 6 aldehydes, and 6 miscellaneous compounds, were identified. Esters, acids, and pyrazines were the largest groups among the quantified volatiles. About 50% of the total quantified volatile material was contributed by 5 compounds in 9 soybean paste samples; ethyl hexadecanoate, acetic acid, butanoic acid, 2/3-methyl butanoic acid, and tetramethyl-pyrazine. Three samples (CJW, SIN, and HAE) made by Aspergillus oryzae inoculation showed similar volatile patterns as shown in principal component analyses to GC-MS data sets, which showed higher levels in ethyl esters and 2-methoxy-4-vinylphenol. Traditional fermented soybean pastes showed overall higher levels in pyrazines and acids contents.
Soybean paste is a staple food used to make doenjang (DE), cheonggukjang (CGJ), and miso (MI). In this study, solid-phase microextraction followed by gas chromatography-mass spectrometry was used to identify volatile components in DE, CGJ, and MI, and principal component analysis (PCA) was performed to determine their correlation between soybean pastes. Esters and hydrocarbons accounted for more than 55% of the total volatile components. PCA showed that esters were highly correlated with DE; pyrazines were correlated with CGJ; and alcohols were highly correlated with MI. Because DE, CGJ, and MI are made of the same material, their overall volatile content tended to be similar. However, the main volatile components and fragrances were different. These findings will be used as basic research data to promote quality improvement of soybean-based fermented foods in Korea and Japan.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.12
no.3
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pp.177-184
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2017
High performance non-volatile memory system can mitigate the gap between main memory and storage. However, no single memory devices fulfill the requirements. Non-volatile Dual In-line Memory Module (NVDIMM) consisted of DRAMs and NAND Flashes has been proposed to achieve the performance and non-volatility simultaneously. When power outage occurs, data in DRAM is backed up into NAND Flash using a small-size external energy storage such as a supercapacitor. Backup and restore operations of NVDIMM do not cooperate with the operating system in the NVDIMM standard, thus there is room to optimize its operation. This paper analysis the operation of NVDIMM and proposes a method to reduce backup and restore time. Particularly, data compression is introduced to reduce the amount of data that to be backed up and restored. The simulation results show that the proposed method reduces up to 72.6% of backup and restore time.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.8
no.5
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pp.235-242
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2013
Recently, the number of automotive electrical and electronic system has been increased because the requirements for the convenience and safety of the drivers and passengers are raised. In most cases, the data for controlling the various sensors and automotive electrical and electronic system used in runtime should be stored on the internal or external non-volatile memory of the ECU(Electronic Control Units). However, the non-volatile memory has a constraint with write limitation due to the hardware characteristics. The limitation causes fatal accidents or unexpected results if the non-volatile memory is not managed. In this paper, we propose a management scheme for using non-volatile memory to prolong the writing times based on AUTOSAR(AUTOmotive Open System Architecture) platform. Our proposal is implemented on the CDD(Complex Device Driver) and uses an algorithm which swaps a frequently modified block for a least modified block. Through the development of the prototype, the proposed scheme extends the lifetime of non-volatile memory about 1.08 to 2.48 times than simply using the AUTOSAR standard.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.02a
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pp.241-241
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2010
New non-volatile memory with high density and high work-function metal nano-dots, MND (Metal Nano-Dot) memory, was proposed and fundamental characteristics of MND capacitor were evaluated. In this work, nano-dot layer of FePt with high density and high work-function (~5.2eV) was fabricated as a charge storage site in non-volatile memory, and its electrical characteristics were evaluated for the possibility of non-volatile memory in view of cell operation by Fowler-Nordheim (FN)-tunneling. Here, nano-dot FePt layer was controlled as a uniform single layer with dot size of under ~ 2nm and dot density of ${\sim}\;1.2{\times}10^{13}/cm^2$. Electrical measurements of MOS structure with FePt nano-dot layer shows threshold voltage window of ~ 6V using FN programming and erasing, which is satisfied with operation of the non-volatile memory. Furthermore, this structure provides better data retention characteristics compared to other metal dot materials with the similar dot density in our experiments. From these results, it is expected that this non-volatile memory using FePt nano-dot layer with high dot density and high work-function can be one of candidate structures for the future non-volatile memory.
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