In this paper, we propose a new hybrid wear leveling technique for NAND Flash memory, called Time-Aware Wear Leveling (TAWL). Our proposal prolongs the lifetime of NAND Flash memory by using dynamic wear leveling technique which considers the wear level of hot blocks as well as static wear leveling technique which considers the wear level of the whole blocks. TAWL also reduces the overhead of garbage collection by separating hot data and cold data using update frequency rate. We showed that TAWL enhanced the lifetime of NAND flash memory up to 220% compared with previous wear leveling techniques and our technique also reduced the number of copy operations of garbage collections by separating hot and cold data up to 45%.
많은 수의 클라이언트를 갖는 이동 컴퓨팅 환경에서 방송 기술은 낮은 대역폭의 문제를 해결할 수 있다. 그러나 기존에 제안한 대부분의 동시성 제어 기법들은 이동 클라이어언트에서 발생하는 거래를 질의 거래로 제한하였다. 본 논문에서는 캐슁과 방송기술을 이용하고 이동 클라이언트에서 갱신 거래를 허락하는 UTSM-ARM(An Update Transaction scheduling Method Using an Adaptive Request Message)을 제안한다. UTSM-ARM은 이동 클라이언트의 캐쉬 데이터에 대한 유효성을 데이터의 동적인 갱신 패턴 비율을 기준으로 판단할 수 있다. 또한 이동 클라이언트에서 접근하는 캐쉬 데이터와 이동 트랜잭션에 대한 타임스템프는 이동 트랜잭션의 직렬가능한 수행을 보장한다. 그 결과 UTSM-ARM은 방송환경의 비대칭적인 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있으며 이동 트랜잭션의 수행 성능을 향상시킬 수 있다.
차세대 무선/이동 네트워크는 IP 기반 구조로 진화하고 있다. 차세대 IP 기반의 네트워크에서 효율적인 이동성 관리는 필수적이다. 최근에 Internet Engineering Task Force(IETF)에서 효율적인 이동성 관리를 위해 Hierarchical Mobile IPv6(HMIPv6)을 제안하였다. HMIPV6는 Mobile Anchor Point(MAP)영역 안에 지역 등록을 통하여 상당히 시그널링을 줄일 수 있고 핸드오프 지연시간도 줄이면서 MIPv6의 성능향상을 가져왔다. 그러나 단일 MAP에 집중적인 부하가 발생하는 문제점을 가지고 있다. 또한 HMIPv6는 idle 상태에서도 이동노드의 불필요한 위치 등록으로 인하여 시그널링 오버헤드가 발생한다. 따라서 이동노드의 이동성 및 트래픽을 고려하여 동적으로 최적의 MAP 영역을 구성하고, IP 페이징 기법을 통하여 불필요한 위치 등록에 따른 시그널링을 줄이기 위한 페이징 기법을 제안한다. 본 논문에서는 평균적인 위치 등록비용과 패킷 전달비용의 수학적인 모델을 수립하고 성능을 평가한다. 결론적으로, 기존 기법에 비하여 제안된 기법이 보다 효율적임을 보여주고 있다.
모바일 IP는 간단하고 확장 가능한 글로벌 이동성을 지원하지만 과도한 시그널링 트래픽과 긴 시그널링 지연을 야기한다. 그래서 MN(Mobile Node)의 홈 네트워크에 위치업데이트 횟수를 줄이기 위해서는 시그널링 지연을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 시그널링 오버헤드가 균등하게 분산되도록 지역 네트워크의 경계에 동적인 이동성과 각 MN의 트래픽 부하에 따라 조정되는 PMIPv6(Proxy Mobile IPv6) 네트워크에서의 동적인 지역적 이동성관리 기법(dMMS)을 제안한다. 제안하는 분산된 네트워크 시스템에서 각 사용자는 최소한의 시그널링 트래픽에 맞춘 최적화된 시스템을 구성한다. 시그널링 비용 함수를 제안하기 위해서 새로운 이산적 분석 모델을 제안하고, MN의 이동성 및 패킷 도착 패턴을 분석한다. 위치업데이트와 패킷 전달 비용의 총 평균을 계산하고, 최적의 지역 네트워크의 크기를 결정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 수학적 분석의 결과, 제안한 dMMS 기법은 전체 시그널링 비용을 줄이는 측면에서 우수한 성능을 보일 수 있는 네트워크 환경을 제시한다.
본 논문에서는 비디오 스트림으로부터 움직이는 객체를 추출하기 위해 고유 배경(eigenbackground)을 사용하여 효율적으로 배경을 모델링하는 방법을 제안한다. 배경은 모델링하더라도 시간이 지남에 따라 날씨나 조명의 변화에 따라 변화가 발생하므로 변화 요소를 반영할 수 있도록 배경 모델을 갱신해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 R-SVD 방법에 기반을 두고 배경 모델을 갱신하도록 한다. 이 때 영상 변화도를 정의하여 이 값에 따라 동적으로 배경을 모델링하여 처리시간을단축할 수 있도록 한다. 또한 고유 배경을 사용하는경우 충분한 훈련 데이터를사용해야만 정확한 모델을 생성할 수 있지만 본 논문에서는 적은 수의 데이터만을 사용하여 정확한 모델을 생성할 수 있도록 입력 프레임을 재구성하여 사용한다. 제안한 방법은 초기 고유 배경 모델 및 기존의 주기적으로 배경을 갱신하는 방법과의 비교를 통해 그 우수성을 확인한다.
정보 표현의 기본 단위인 엘리먼트로 구성되는 XML 문서 내에서 동적으로 구조 변경이 이루어진다. 이때 XML 문서의 구조변경은 빠른 검색을 위해 기존의 색인 구조 정보의 변경 없이 효율적으로 처리되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 XML 문서의 구조 변경 시 기존의 색인 구조에 효율적으로 수용될 수 있는 동적 색인 모델을 제안한다. 제안하는 동적 색인 모델은 다양한 구조 검색을 지원하기 위한 구조 정보 표현 방법과 효율적인 구조 검색을 지원하기 위한 동적 색인 구조로 구성된다. 제안하는 색인 기법이 기존의 동적 색인을 지원하는 기법보다 내용 색인, 구조 색인, 애트리뷰트 색인 측면에서 우수함을 성능 평가를 통해 보인다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권4호
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pp.285-294
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2007
In this paper, we investigate a novel online estimation algorithm for dynamic Bayesian network(DBN) parameters, given as conditional probabilities. We sequentially update the parameter adjustment rule based on observation data. We apply our algorithm to two well known representations of DBNs: to a first-order Markov Chain(MC) model and to a Hidden Markov Model(HMM). A sliding window allows efficient adaptive computation in real time. We also examine the stochastic convergence and stability of the learning algorithm.
It is necessary first to understand dynamic characteristics of a bus full BIW assembly for fatigue endurance analysis. FE model has been used usually for analyzing the dynamic behavior of structures. A lot of experience and effort, however, is necessary to make a credible FE model. Experimental modal analysis of structures has been performed to verify the credibility of initial FE model and to update the model. (omitted)
Kim, Ki-Tae;Lim, Seong-An;Yie, Ik-Kwon;Kim, Kyung-Hee
대한수학회논문집
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제24권1호
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pp.153-159
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2009
In this paper, we analyze a dynamic threshold decryption scheme proposed by Long et al. It was claimed that the scheme allows to renew the master key, or to add/remove or update a decryption server, without leaking any information on the master key and changing other decryption server's secret keys. We present an attack to Long et al's scheme by using the fact that it renews a decryption server's secret key without changing other decryption server's secret shares.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권1호
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pp.109-118
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2008
We present two estimators for discrete non-Gaussian and nonstationary probability density estimation based on a dynamic Bayesian network (DBN). The first estimator is for off line computation and consists of a DBN whose transition distribution is represented in terms of kernel functions. The estimator parameters are the weights and shifts of the kernel functions. The parameters are determined through a recursive learning algorithm using maximum likelihood (ML) estimation. The second estimator is a DBN whose parameters form the transition probabilities. We use an asymptotically convergent, recursive, on-line algorithm to update the parameters using observation data. The DBN calculates the state probabilities using the estimated parameters. We provide examples that demonstrate the usefulness and simplicity of the two proposed estimators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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