We present the optimum design for the cross-sectional(sizing) and shape optimization of truss structures with natural frequency constraints. The optimum design method used in this paper employs continuous design variables and the Harmony Search Algorithm(HSA). HSA is a meta-heuristic search method for global optimization problems. In this paper, HSA uses the method of random number selection in an update process, along with penalty parameters, to construct the initial harmony memory in order to improve the fitness in the initial and update processes. In examples, 10-bar and 72-bar trusses are optimized for sizing, and 37-bar bridge type truss and 52-bar(like dome) for sizing and shape. Four typical truss optimization examples are employed to demonstrate the availability of HSA for finding the minimum weight optimum truss with multiple natural frequency constraints.
Flash memory has been widely used in mobile devices, such as mobile phone and digital camera. Recently flash SSD(Solid State Disk), having same interface of the disk drive, is replacing the hard disk of some laptop computers. However, flash memory still cannot be considered as the storage of database systems. The FTL(Flash Translation Layer) of commercial flash SSD, making flash memory operate exactly same as a hard disk, shows poor performance on the workload of databases with many random overwrites. Recently In-Page Logging(IPL) approach was proposed to solve this problem. In this paper, we implement IPL approach on SQLite, a popular open source embedded DBMS, and evaluate its performance. It improves the performance by up to 30 factors for update queries.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.1
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pp.103-108
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2014
The flash memory which is exploited on hand-held devices such as smart phones is a non-volatile storage and has the benefit that it can store mass data at a small sized chip. To process queries on the mass data stored in the flash memory, the index scheme should be exploited. However, since the write operation of the flash memory is slower than the read operation and the overwrite is not supported, it is required to reevaluate the performance of the index and find out the drawbacks. In this paper, we evaluate the performance of a space division typed index scheme on the flash memory. To do this, we implement the fixed grid file and measure the average speeds of the query and update processing on a various condition and compare the value of the flash memory with that of the magnetic disk.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.14
no.2
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pp.103-111
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2019
The IoT-driven large-scaled systems consist of connected things with on-chip executable embedded software. These light-weighted embedded things have limited hardware space, especially small size of on-chip flash memory. In addition, on-chip embedded software in flash memory is not easy to update in runtime to equip with latest services in IoT-driven applications. It is becoming important to develop light-weighted IoT devices with various software in the limited on-chip flash memory. The remote instruction execution in cloud via IoT connectivity enables to provide high performance software execution with unlimited software instruction in cloud and low-power streaming of instruction execution in IoT edge devices. In this paper, we propose a Cloud-IoT asymmetric structure for providing high performance instruction execution in cloud, still low power code executable thing in light-weighted IoT edge environment using remote instruction execution. We propose a simulated approach to determine efficient partitioning of software runtime in cloud and IoT edge. We evaluated the instruction cloudification using remote instruction by determining the execution time by the proposed structure. The cloud-connected instruction set simulator is newly introduced to emulate the behavior of the processor. Experimental results of the cloud-IoT connected software execution using remote instruction showed the feasibility of cloudification of on-chip code flash memory. The simulation environment for cloud-connected code execution successfully emulates architectural operations of on-chip flash memory in cloud so that the various software services in IoT can be accelerated and performed in low-power by cloudification of remote instruction execution. The execution time of the program is reduced by 50% and the memory space is reduced by 24% when the cloud-connected code execution is used.
Kim, Sang-Wook;Jang, Yeon-Jeong;Kim, Yun-Ho;Kim, Jin-Ho;Lee, Seung-Sun;Choi, Wan
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.4B
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pp.646-680
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2000
In this paper, we discuss the design and implementation of a concurrency control manager for a main memory DBMS(MMDBMS). Since an MMDBMS, unlike a disk-based DBMS, performs all of data update or retrieval operations by accessing main memory only, the portion of the cost for concurrency control in the total cost for a data update or retrieval is fairly high. Thus, the development of an efficient concurrency control manager highly accelerates the performance of the entire system. Our concurrency control manager employs the 2-phase locking protocol, and has the following characteristics. First, it adapts the partition, an allocation unit of main memory, as a locking granule, and thus, effectively adjusts the trade-off between the system concurrency and locking cost through the analysis of applications. Second, it enjoys low locking costs by maintaining the lock information directly in the partition itself. Third, it provides the latch as a mechanism for physical consistency of system data. Our latch supports both of the shared and exclusive modes, and maximizes the CPU utilization by combining the Bakery algorithm and Unix semaphore facility. Fourth, for solving the deadlock problem, it periodically examines whether a system is in a deadlock state using lock waiting information. In addition, we discuss various issues arising in development such as mutual exclusion of a transaction table, mutual exclusion of indexes and system catalogs, and realtime application supports.
In this paper, two specially designed associative mapping memories, called Associative Mapping Elements(AME) and Multiple-Digit Overlapping AME(MDO-AME), are presented for learning of nonlinear functions including kinematics and dynamics of robot manipulators. The proposed associative mapping memories consist of associative mapping rules(AMR) and weight update rules(WUR) which guarantee generalization and specialization of input-output relationship of learned nonlinear functions. Two simulation results, one for supervised learning and the other for unsupervised learning, are given to demonstrate the effectiveness of the proposed associative mapping memories.
This paper proposed a effective priority selection algorithm named weighted round-robin algorithm and show the implementation result of DMAC priority selection module using prosed weighted round-robin algorithm. I parameterize timing constraints of each functional module, which decide the effectiveness of system. Proposed weighted round-robin algorithm decide the most effective module for data transmission using parameterize timing constraints and update timing parameter of each module for next transmission module selection. I implement DMAC priority selection module using this weighted round-robin algorithm and can improve the timing effective for data transmission from memory to functional module or one functional module to another functional module.
Flash memory becomes increasingly popular as data storage for various devices because of its versatile features such as non-volatility, light weight, low power consumption, and shock resistance. Flash memory, however, has some distinct characteristics that make today's disk-based database technology unsuitable, such as no in-place update and the asymmetric speed of read and write operations. As a result, most traditional disk-based database systems may not provide the best attainable performance on flash memory. To maximize the database performance on flash memory, some approaches have been proposed where only the changes made to the database, i.e., logs, are written to another empty place that has born erased in advance. In this paper, we propose an efficient log management scheme for flash-based database systems. Unlike the previous approaches, the proposed approach stores logs in specially allocated blocks, called log blocks. By evenly distributing logs across log blocks, the proposed approach can significantly reduce the number of write and erase operations. Our performance evaluation shows that the proposed approaches can improve the overall system performance by reducing the number of write and erase operation compared to the previous ones.
Flash memory is widely used in embedded systems because of its benefits such as non-volatile, shock resistant, and low power consumption. However, NAND flash memory suffers from out-place-update, limited erase cycles, and page based read/write operations. To solve these problems, YAFFS and RFFS, the flash memory file systems, are proposed. However YAFFS takes long time to mount the file system, because all the files are scattered all around flash memory. Thus YAFFS needs to fully scan the flash memory. To provide fast mounting, RFFS has been proposed. It stores all the block information, the addresses of block information and meta data to use them at mounting time. However additional operations for the meta data management are decreasing the performance of the system. This paper presents a new NAND flash file system called ERFFS (Efficient and Reliable Flash File System) which provides fast mounting and recovery with minimum mata data management. Based on the experimental results, ERFFS reduces the flash mount/recovery time and the file system overhead.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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