Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.45
no.10
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pp.7-14
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2008
In this paper, we designed the HVIC(High Voltage Gate Driver IC) which has improved noise immunity characteristics and high driving capability. Operating frequency and input voltage range of the designed HVIC is up to 500kHz and 650V, respectively. Noise protection and schmitt trigger circuit is included in the high-side level shifter of designed IC which has very high dv/dt noise immunity characteristic(up to 50V/ns). And also, rower dissipation of high-side level shifter with designed short-pulse generation circuit decreased more that 40% compare with conventional circuit. In addition, designed HVIC includes protection and UVLO circuit to prevent cross-conduction of power switch and sense power supply voltage of driving section, respectively. Protection and UVLO circuit can improve the stability of the designed HVIC. Spectre and Pspice circuit simulator were used to verify the operating characteristics of the designed HVIC.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.6
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pp.566-576
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2016
Inverse synthetic aperture radar(ISAR) image generated from bistatic radar(Bi-ISAR) represents two-dimensional scattering distribution of a target, and the Bi-ISAR can be used for bistatic target identification. However, Bi-ISAR has large variability in scattering mechanisms depending on bistatic configurations and do not represent exact range-Doppler information of a target due to inherent distortion. Thus, an efficient training DB construction is the most important factor in target identification using Bi-ISARs. Recently, a database construction method based on realistic flight scenarios of a target, which provides a reliable identification performance for the monostatic target identification, was applied to target identification using high resolution range profiles(HRRPs) generated from bistatic radar(Bi-HRRPs), to construct efficient training DB under bistatic configurations. Consequently, high identification performance was achieved using only small amount of training Bi-HRRPs, when the target is a considerable distance away from the bistatic radar. Thus, flight scenarios based training DB construction is applied to target identification using Bi-ISARs. Then, the capability and efficiency of the method is analyzed.
A multi-Gaussian kriging approach extended to space-time domain is presented for uncertainty modeling as well as time-series mapping of environmental variables. Within a multi-Gaussian framework, normal score transformed environmental variables are first decomposed into deterministic trend and stochastic residual components. After local temporal trend models are constructed, the parameters of the models are estimated and interpolated in space. Space-time correlation structures of stationary residual components are quantified using a product-sum space-time variogram model. The ccdf is modeled at all grid locations using this space-time variogram model and space-time kriging. Finally, e-type estimates and conditional variances are computed from the ccdf models for spatial mapping and uncertainty analysis, respectively. The proposed approach is illustrated through a case of time-series Particulate Matter 10 ($PM_{10}$) concentration mapping in Incheon Metropolitan city using monthly $PM_{10}$ concentrations at 13 stations for 3 years. It is shown that the proposed approach would generate reliable time-series $PM_{10}$ concentration maps with less mean bias and better prediction capability, compared to conventional spatial-only ordinary kriging. It is also demonstrated that the conditional variances and the probability exceeding a certain thresholding value would be useful information sources for interpretation.
The use of meteorological information is essential in the industrial society. More specialized weather services are required to perform better industrial activities including forestry. A topoclimatological technique, in this study, which makes use of empirical relationships between the topography and the weather in Cheju Island was applied to produce reasonable estimates of monthly air temperatures over remote land area where routine observations are rare. Altitude values of the 250m grid points were first read from a 1 : 25000 topographic map. The mean altitude and other valuable topographical variables were then determined for each $1km^2$ land area. Daily minimum, maximum and mean air temperature data were collected from 19 points in Cheju Island from June 1987 to September 1988. The data were analyzed and grouped into 36 sets by type of air temperature and by month. Each of data set was regressed to the topographical variables to delineate empirical relationships between the local air temperature and the site topography. The total of 36 regression equations were finally selected and the equations were used to calculate the monthly air temperature for each $1km^2$ land area. The outputs were presented in a fine-mesh grid map with a 6-level contour capability.
Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day-Night Band (VIIRS-DNB) data provides a much higher capability for observing and quantifying nighttime light (NTL) brightness in comparison with Defense Meteorological Satellite-Operational Linescan System (DMSP-OLS) data. In South Korea, there is little research on the detection of NTL brightness change using VIIRS-DNB data. This study analyzed the spatial distribution and change of NTL brightness between 2013 and 2016 using VIIRS-DNB data, and detected its spatial relation with possible influencing factors using regression models. The intra-year seasonality of NTL brightness in 2016 was also studied by analyzing the deviation and change clusters, as well as the influencing factors. Results are as follows: 1) The higher value of NTL brightness in 2013 and 2016 is concentrated in Seoul and its surrounding cities, which positively correlated with population density and residential areas, economic land use, and other factors; 2) There is a decreasing trend of NTL brightness from 2013 to 2016, which is obvious in Seoul, with the change of population density and area of industrial buildings as the main influencing factors; 3) Areas in Seoul, and some surrounding areas have high deviation of the intra-year NTL brightness, and 71% of the total areas have their highest NTL brightness in January, February, October, November and December; and 4) Change of NTL brightness between summer and winter demonstrated a significantly positive relation with snow cover area change, and a slightly and significantly negative relation with albedo change.
최근 처리기와 입출력 시스템의 속도 차이가 점점 커짐에 따라 버퍼 캐쉬의 효율적인 관리가 더욱 중요해지고 있다. 버퍼 캐쉬는 블록 교체 정책과 선반입 정책에 의해 관리되며, 각 정책은 버퍼 캐쉬에서 블록의 가치 즉 어떤 블록이 더 가까운 미래에 참조될 것인가를 결정해야 한다. 블록의 가치는 응용들의 블록 참조 패턴의 특성에 기반하며, 블록 참조 패턴의 특성에 대한 정확한 분석은 올바른 결정을 가능하게 하여 버퍼 캐쉬의 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 각 응용들의 블록 참조 패턴에 대한 특성을 분석하고 이를 자동으로 발견하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 블록의 속성과 미래 참조 거리간의 관계를 이용해 블록 참조 패턴을 발견한다. 이 기법은 2 단계 파이프라인 방법을 이용하여 온라인으로 참조 패턴을 발견할 수 있으며, 참조 패턴의 변화가 발생하면 이를 인식할 수 있다. 본 논문에서는 8개의 실제 응용 트레이스를 이용해 블록 참조 패턴의 발견을 실험하였으며, 제안된 기법이 각 응용의 블록 참조 패턴을 정확히 발견함을 확인하였다. 그리고 발견된 참조 패턴 정보를 블록 교체 정책에 적용해 보았으며, 실험 결과 기존의 대표적인 블록 교체 정책인 LRU에 비해 최대 57%까지 디스크 입출력 횟수를 줄일 수 있었다.Abstract As the speed gap between processors and disks continues to increase, the role of the buffer cache located in main memory is becoming increasingly important. The buffer cache is managed by block replacement policies and prefetching policies and each policy should decide the value of block, that is which block will be accessed in the near future. The value of block is based on the characteristics of block reference patterns of applications, hence accurate characterization of block reference patterns may improve the performance of the buffer cache. In this paper, we study the characteristics of block reference behavior of applications and propose a scheme that automatically detects the block reference patterns. The detection is made by associating block attributes of a block with the forward distance of the block. With the periodic detection using a two-stage pipeline technique, the scheme can make on-line detection of block reference patterns and monitor the changes of block reference patterns. We measured the detection capability of the proposed scheme using 8 real workload traces and found that the scheme accurately detects the block reference patterns of applications. Also, we apply the detected block reference patterns into the block replacement policy and show that replacement policies appropriate for the detected block reference patterns decreases the number of DISK I/Os by up to 57%, compared with the traditional LRU policy.
With the prevalence of multi-dimensional data such as images, content-based retrieval of data is becoming increasingly important. To handle multi-dimensional data, multi-dimensional index structures such as the R-tree, Rr-tree, TV-tree, and MVP-tree have been proposed. Numerous research results on how to effectively manipulate these structures have been presented during the last decade. Query processing strategies, which is important for reducing the processing time, is one such area of research. In this paper, we propose query processing algorithms for R-tree based structures. The novel aspect of these algorithms is that they make use of the notion of VP filtering, a concept borrowed from the MVP-tree. The filtering notion allows for delaying of computational overhead until absolutely necessary. By so doing, we attain considerable performance benefits while paying insignificant overhead during the construction of the index structure. We implemented our algorithms and carried out experiments to demonstrate the capability and usefulness of our method. Both for range query and incremental query, for all dimensional index trees, the response time using VP filtering was always shorter than without VP filtering. We quantitatively showed that VP filtering is closely related with the response time of the query.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.4
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pp.135-140
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2015
The WDSS improves defensive capacity against web application layer DDoS attack by using web cache server and L7 switch which are added on the DDoS shelter system. When web DDoS attack occurs, security agents divert traffic from backbone network to sub-network of the WDSS and then DDoS protection device and L7 switch block abnormal packets. In the meantime, web cache server responds only to requests of normal clients and maintains stable web service. In this way, the WDSS can counteract the web DDoS attack which generates small traffic and depletes server-client session resource. Furthermore, the WDSS does not require IP tunneling because it is not necessary to retransfer the normal requests to original web server. In this paper, we validate operation of the WDSS and verify defensive capability against web application layer DDoS attacks. In order to do this, we built the WDSS on backbone network of an ISP. And we performed web DDoS tests by using a testing system that consists of zombie PCs. The tests were performed by three types and various amounts of web DDoS attacks. Test results suggest that the WDSS can detect small traffic of the web DDoS attacks which do not have repeat flow whereas the formal DDoS shelter system cannot.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.10
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pp.397-406
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2014
In order to answer the questions successfully on behalf of the human in DeepQA environments such as Jeopardy! of the American quiz show, the computer is required to have the capability of fast temporal and spatial reasoning on a large-scale commonsense knowledge base. In this paper, we present a scalable spatial reasoning algorithm for deriving efficiently new directional and topological relations using the MapReduce framework, one of well-known parallel distributed computing environments. The proposed reasoning algorithm assumes as input a large-scale spatial knowledge base including CSD-9 directional relations and RCC-8 topological relations. To infer new directional and topological relations from the given spatial knowledge base, it performs the cross-consistency checks as well as the path-consistency checks on the knowledge base. To maximize the parallelism of reasoning computations according to the principle of the MapReduce framework, we design the algorithm to partition effectively the large knowledge base into smaller ones and distribute them over multiple computing nodes at the map phase. And then, at the reduce phase, the algorithm infers the new knowledge from distributed spatial knowledge bases. Through experiments performed on the sample knowledge base with the MapReduce-based implementation of our algorithm, we proved the high performance of our large-scale spatial reasoner.
A virtual screening is the process of reducing an unmanageable number of compounds to a limited number of compounds for the target of interest by means of computational techniques such as molecular docking. And it is one of a large-scale scientific application that requires large computing power and data storage capability. Previous applications or softwares for molecular docking such as AutoDock, FlexX, Glide, DOCK, LigandFit, ViSION were developed to be run on a supercomputer, a workstation, or a cluster-computer. However the virtual screening using a supercomputer has a problem that a supercomputer is very expensive and the virtual screening using a workstation or a cluster-computer requires a long execution time. Thus we propose a service-based virtual screening system using Grid computing technology which supports a large data intensive operation. We constructed 3-dimensional chemical molecular database for virtual screening. And we designed a resource broker and a data broker for supporting efficient molecular docking service and proposed various services for virtual screening. We implemented service based virtual screening system with DOCK 5.0 and Globus 3.2 toolkit. Our system can reduce a timeline and cost of drug or new material design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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