본 연구는 NAND 플래시 메모리를 기반으로 하는 모바일 멀티미디어 파일시스템(MNFS)에 관한 내용이다. 이 연구에서 제안하는 파일시스템은 기존 범용 플래시 파일시템과는 달리 MP3 플레이어, PMP, 디지털 캠코더 둥과 같은 모바일 멀티미디어 장치에서 최적의 성능을 보장하기 위하여 설계된 파일시스템이다. MNFS는 크게 세 가지의 특징을 갖는데, 첫째 파일시스템의 순차적인 쓰기 요청에 대해 균일한 응답시간을 보장하고, 둘째 파일시스템 마운트 시간이 빠르며, 셋째 최소한의 메모리만을 소모한다. 이를 위해 4가지 새로운 기법들을 사용한다. 파일시스템 메타데이타와 사용자 데이타를 서로 다른 맵핑 기법으로 관리하는 혼합 맵핑 기법과, 파일 데이타 할당 단위를 NAND 플래시 메모리의 블록 단위로 사용한 블록 단위사용자 데이타 할당, 메타데이타를 최소화하기 위한 iBAT, 그리고 상향식 디렉토리 표현기법이다. 프로토타입 MNFS를 ARM9 프로세서와 1G 비트 용량의 NAND 플래시 메모리환경에서 구현하고 성능을 측정한다. 기존의 NAND 플래시 파일시템인 YAFFS와 FTL을 사용하는 FAT 파일시스템과 비교하였으며, 순차적 쓰기 요청에 대해 빠르고 균일한 응답시간을 확인할 수 있다. 또, 같은 조건에서 YAFFS에 비해 30배 빠른 마운트 시간을 보였고, Heap 메모리도 YAFFS의 5%밖에 소모하지 않았다.
Objectives : ${\beta}$-Asarone (BAS) is an active ingredient in Acori Rhizoma. This study investigated anti-neuroinflammatory and memory ameliorating effects of BAS in systemic lipopolysaccharide (LPS)-treated C57BL/6 mice. Methods : BAS was administered orally at doses of 7.5, 15, and 30 mg/kg for 3 days prior to LPS (3 mg/kg, intraperitoneal) injection. Pro-inflammatory cytokine mRNA, including tumor necrosis factor-${\alpha}$ (TNF-ㅍ), interleukin (IL)-$1{\beta}$ and IL-6, was measured in hippocampus tissue using real-time polymerase chain reaction at 4 h after the LPS injection. An ameliorating effect of 30 mg/kg BAS on learning and memory impairment in the LPS-treated mice was verified using the Morris water maze test. Results : BAS significantly attenuated up-regulation of TNF-${\alpha}$, IL-$1{\beta}$, and IL-6 mRNA in hippocampus tissue of the LPS-treated mice. In acquisition training test, BAS improved learning performance of the LPS-treated mice with a significant decrease of escape latency to the platform. In memory retention test, BAS also ameliorated memory impairment of the LPS-treated mice with a significant increase of swimming time in zones neighboring to the platform, number of target heading, and memory score. Conclusion : The results suggest that inhibition of pro-inflammatory cytokines and neuroinflammation in the hippocampus by BAS could be one of the mechanisms for BAS-mediated ameliorating effect on learning and memory impairment in LPS-treated mice.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3423-3438
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2014
In recent years, wearable sensor devices are reshaping the way people live, work, and play. A wearable sensor device is a computer that is subsumed into the personal space of the user, and is always on, and always accessible. Therefore, among the most salient aspects of a wearable sensor device should be a small form factor, long battery lifetime, and real-time characteristics. Thereby, sophisticated applications of a wearable sensor device use real-time operating systems to guarantee real-time deadlines. The deterministic multi-dimensional task scheduling algorithms are implemented on ARC (Actual Remote Control) with relatively limited hardware resources. ARC is a wearable wristwatch-type remote controller; it can also serve as a universal remote control, for various wearable sensor devices. In the proposed algorithms, there is no limit on the maximum number of task priorities, and the memory requirement can be dramatically reduced. Furthermore, regardless of the number of tasks, the complexity of the time and space of the proposed algorithms is O(1). A valuable contribution of this work is to guarantee real-time deadlines for wearable sensor devices.
Making the safety situation from the various work system is very important in the industrial fields. The proposed neural network technique is the real titre computation method based theory of inter-node diffusion for searching the safety distances from the sudden appearance-objests during the work driving. The main steps of the distance computation using the theory of stereo vision like the eyes of man is following steps. One is the processing for finding the corresponding points of stereo images and the other is the interpolation processing of full image data from nonlinear image data of obejects. All of them request much memory space and titre. Therefore the most reliable neural-network algorithm is drived for real time recognition of obejects, which is composed of a dynamic programming algorithm based on sequence matching techniques. And the real time reconstruction of nonlinear image information is processed through several simulations. I-D LIPN hardware has been composed, and the real time reconstruction is verified through the various experiments.
This paper presents a design of a real-time software GPS receiver which runs on a PC. The software GPS receiver has advantages over conventional hardware based receivers in terms of flexibility and efficiency in application oriented system design and modification. In odor to reduce the processing time of the software operations in the receiver, a shared memory structure is used with a dynamic data control, and the byte-type IF data is processed through an Open Multi-Processing technique in the mixer and integrator which requires the most computational load. A high speed data acquisition device is used to capture the incoming high-rate IF signals. The FFT-IFFT correlation technique is used for initial acquisition and FLL assisted PLL is used for carrier tracking. All software modules are operated in sequence and are synchronized with pre-defined time scheduling. The performance of the designed software GPS receiver is evaluated by running it in real-time using the real GPS signals.
The Shortest Path Problem in Time-dependent Networks, where the travel time of each link depends on the time interval, is not realistic since the model and its solution violate the Non-passing Property (NPP:often referred to as FIFO) of real phenomena. Furthermore, solving the problem needs much more computational and memory complexity than the general shortest path problem. A new model for Time-dependent Networks where the flow speeds of each link depend on time interval, is suggested. The model is more realistic since its solution maintains the NPP. Solving the problem needs just a little more computational complexity, and the same memory complexity, as the general shortest path problem. A solution algorithm modified from Dijkstra's label setting algorithm is presented. We extend this model to the problem of Minimum Expected Time Path in Time-dependent Stochastic Networks where flow speeds of each link change statistically on each time interval. A solution method using the Kth-shortest Path algorithm is presented.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권6호
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pp.756-762
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2006
Shape Memory Alloy(SMA) actuators, which have the ability to return to a predetermined shape when heated, have many potential applications such as aeronautics, surgical tools, robotics and so on. Although the conventional PID controller can be used with slow response systems, there has been limited success in precise motion control of SMA actuators, since the systems are disturbed by unknown factors beside their inherent nonlinear hysteresis and changes in the surrounding environment of the systems. This paper presents a new development of a SMA position control system by using a self-tuning fuzzy PID controller. This control algorithm is used by tuning the parameters of the PID controller thereby integrating fuzzy inference and producing a fuzzy adaptive PID controller, which can then be used to improve the control performance of nonlinear systems. The experimental results of position control of SMA actuators using conventional and self-tuning fuzzy PID controllers are both included in this paper.
작업들이 자원을 공유하는 경우 예측하기 어려운 지연시간이 발생한다. 다중 프로세서 시스템에서의 자원공유로 인한 지연시간은 더욱 예측하기 어렵다. 실기간 시스템의 스케줄 가능성 검사를 위해서는 이러한 지연시간을 정확히 예측해야한다. 선점가능한 우선순위 구동 CPU 스케줄링 알고리즘에 의해서 다른 우선순위의 작업과의 동기화는 우선순위 역전 문제를 야기한다. 본 논문에서는 다중 프로세서에서의 동기화 프로토콜을 제안하고 작업의 지연시간을 분석한다. 다른 프로세서에 할당된 작업들이 수행중인 자원을 요구할 때, 자원을 수행하는 작업의 우선순위를 높여줌으로써 자원수행을 빠르게 종료하게 한다. 이로 인해 자원에 의한 지연을 최소화한다. 특히, 높은 우선순위 작업의 경우 더욱 작은 지연시간을 갖게한다. 시뮬레이션을 통한 Shared Memory Protocol [5]과의 비교, 분석 결과 성능의 향상을 보임을 알 수 있다. 다양한 작업집합에 대한 지연시간을 분석하였다.
Graphene, two-dimensional one-atom-thick planar sheet of carbon atoms densely packed in a honeycomb crystal lattice, exhibits fascinating electrical properties, such as a linear energy dispersion relation and high mobility in addition to a wide-range optical absorption and high thermal conductivity. Graphene's outstanding tensile strength allows graphene-based electronic and photonic devices to be flexible, bendable, or even stretchable. Recently many groups have reported high performance electronic and optoelectronic devices based on graphene materials, i.e. field-effect transistors, gas sensors, nonvolatile memory devices, and plasmonic waveguides, in which versatile properties of graphene materials have been incorporated into a flexible electronic or optoelectronic platform. However, there are several fundamental or technological hurdles to be overcome in real applications of graphene in electronics and optoelectronics. In this tutorial we will present a short introduction to the basic material properties and recent progresses in applications of graphene to electronics and optoelectronics and discuss future outlook of graphene-based devices.
This paper reports a parallel architecture in a HMM based speech recognition system for a low-power LSI design. The proposed architecture calculates output probability of continuous HMM (CHMM) by using concurrent and pipeline processing. They enable to reduce memory access and have high computing efficiency. The novel point is the efficient use of register arrays that reduce memory access considerably compared with any conventional method. The implemented system can achieve a real time response with lower clock in a middle size vocabulary recognition task (100-1000 words) by using this technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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