자바 프로그램이 실행되면서 자료들은 상수에서 변수로, 변수에서 변수로 등 다양한 경로로 이동한다. 자료들은 메모리에 위치하며 자료의 이동은 메모리에 대한 접근을 필요로 한다. 메모리 접근은 시간지연과 에너지 소비를 야기하므로 여러 경로의 자료 이동이 어떤 부담을 갖는지를 아는 것은 효율적 프로그램 작성은 물론 고성능 자바가상기계의 구현에도 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 자바 메모리를 상수, 지역변수, 필드 등 세 가지 영역으로 나누고 각 영역 간의 자료 이동에 대한 부담을 조사하였다. 분석 결과 지역변수에서 지역변수로의 자료 이동이 가장 부담이 작고 필드에서 필드로의 이동이 가장 부담이 큰 것으로 조사 되었으며 부담 차이는 최대 2배에 이르는 것을 발견하였다. JIT 등 최적화 기술은 자료 이동 부담을 현저히 감소시켰으며 HotSpot JVM의 경우 최소 14배에서 최대 27배까지 부담 저하 효과를 나타내었다.
A rotary table is a positioning device used in metalworking for the multiple axes of machine tools, and the utilization trend is increasing with machining efficiency. In the construction of a rotary table, the core technology is a power transfer unit that drives the table, typically a gear type and a roller gear cam type. As the rollers installed on the turret column have rolling movement on the contact surface of the roller gear cam, the roller gear cam type has the advantage of low wear, high load, and fast driving. Therefore, it is currently being replaced by a roller gear cam type. In this study, we researched a 5-axis machining method for the roller gear cam on a rotary table and a new method of applying double roller gear cam curve to reduce the noise and shock between the roller and the cam surface. We implemented the 5-axis machining process in this study using software to generate NC-code and machined the roller gear cams using a Mazak Integrex-200IV. We found that the roller gear cam and turret were able to identify mutual touch status and the noise from the operation of the roller gear cam was substantially reduced.
본 논문은 SDN 기반 네트워크에서 fog computing 서비스의 이동성을 제안하고자 한다. Fog computing 아키텍처는 컴퓨팅 및 배터리 자원의 제약이 있는 IoT(Internet of Things) 기기들에게 테스크 오프로딩을 가능하게 함으로써 IoT의 저지연/고성능 서비스를 위한 방안으로 연구되고 있다. 하지만 fog computing 아키텍처에서는 고정된 IoT 기기 뿐만 아니라 이동하는 IoT 기기도 서비스 대상 단말로 고려되어야 하기 때문에 이러한 기기의 이동성을 고려한 오프로딩 방안이 필요하다. 특히 저지연 응답 시간을 요구하는 IoT 서비스의 경우, 오프로딩 이후 단말이 이동했을 때 새로운 fog computing 노드와의 새로운 통신 연결 및 테스크 오프로딩 과정을 다시 수행해야 하기 때문에 지연시간이 발생하여 사용자의 QoS(Quality of Service) 저하가 발생할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 단말의 이동성을 고려하여 테스크 또는 테스크의 결과를 이동 후의 fog computing 노드로 미리 migration 시키고 데이터 전송을 위한 rule 또한 미리 배치시킴으로써 통신 지연 및 서비스 복구 지연 시간을 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
경량 사물인터넷 디바이스 상에서의 암호화 구현은 정확하고 빠르게 연산을 수행하여 서비스의 가용성을 높이는 것이 중요하다. 특히 곱셈 연산은 RSA, ECC, 그리고 SIDH와 같은 공개키 암호화에 활용되는 핵심 연산으로 최적화된 구현이 요구된다. 하지만 최신 저전력 프로세서인 ARM Cortex-M3 프로세서의 경우에는 곱셈연산 입력 크기에 따라 수행속도가 달라지는 보안 취약점을 가지고 있다. 수행속도가 달라지게 될 경우 연산 시간의 차이점을 확인하여 비밀정보를 추출하는 것이 가능하다. 이를 보완하기 위해 최근 연구에서는 고정된 연산 시간 안에 곱셈 연산을 수행하는 기법이 제안되었다. 하지만 해당 구현에서는 여전히 속도가 완전히 최적화되어 있지 않다. 본 논문에서는 기존에 제안된 곱셈연산을 보다 효율적으로 연산하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존 방식에 비해 연산 속도를 최대 25.7% 향상시킨다.
QRS 영역 중 R파는 ECG 신호 중 가장 큰 대표 신호라 할 수 있으며, 이 점을 기준으로 다양한 특징점을 검출하기 때문에 R파의 검출성능을 높이기 위해 많은 노력을 기울여 왔다. 하지만 R파 검출은 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 QRS 영역의 진폭과 유사한 T파나 P파를 R파로 오인함으로써 검출의 어려움이 발생한다. ECG 신호처리는 하드웨어 및 소프트웨어 자원에 대한 효율성을 고려해야 하며, 소형화 및 저 전력을 위해 단순해야 한다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출함으로써 다양한 부정맥을 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 차감 동작 기법(Subtractive Operation Method, 이하 SOM) 기반의 심전도 신호의 R파 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 경험적 문턱값과 차감신호를 통해 R파를 검출하였으며, 검출의 효율성을 위하여 RR 간격을 이용한 동적 역탐색 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.41%의 검출결과가 나타났다.
플래쉬 메모리는 데이터의 저장과 변경이 가능하고 전원이 차단되어도 저장된 데이터를 보존할 수 있는 RAM과 ROM의 장점을 모두 가지고 있는 메모리로서, 고성능의 전기 특성을 가지고 있어 이동 환경에서의 저장매체로 매우 접합하다. 향후 많은 정보단말기에 사용하게 될 플래쉬 메모리 및 스마트미디어 카드에 파일을 저장, 삭제, 재생하는 효과적인 알고리즘이 필요하다. 플래쉬 메모리를 일정한 크기의 세그먼트로 할당하고, 파일을 여러 개의 세그먼트로 분산시켜 관리한다. 본 논문에서는 특정 파일이 저장되어 있는 위치를 저장하는 테이블 및 보조 테이블을 이용하여 효과적인 파일 관리 알고리즘을 제시한다. 기존의 알고리즘은 비교적 작은 용량의 플래쉬 메모리를 관리하고 비교적 파일을 빈번한 횟수의 고속 저장, 삭제 등의 작동이 요구되는 응용에는 적합지 않는다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 몇 개의 플래쉬 메모리 칩 및 스마트미디어 카드로 구성된 비교적 큰 용량의 메모리 관리에 적합하다.
Recent development in science and technology has modernized the weapon system of ROKN (Republic Of Korea Navy). Although the cost of purchasing, operating and maintaining the cutting-edge weapon systems has been increased significantly, the national defense expenditure is under a tight budget constraint. In order to maintain the availability of ships with low cost, we need accurate demand forecasts for spare parts. We attempted to find consumption pattern using data mining techniques. First we gathered a large amount of component consumption data through the DELIIS (Defense Logistics Intergrated Information System). Through data collection, we obtained 42 variables such as annual consumption quantity, ASL selection quantity, order-relase ratio. The objective variable is the quantity of spare parts purchased in f-year and MSE (Mean squared error) is used as the predictive power measure. To construct an optimal demand forecasting model, regression tree model, randomforest model, neural network model, and linear regression model were used as data mining techniques. The open software R was used for model construction. The results show that randomforest model is the best value of MSE. The important variables utilized in all models are consumption quantity, ASL selection quantity and order-release rate. The data related to the demand forecast of spare parts in the DELIIS was collected and the demand for the spare parts was estimated by using the data mining technique. Our approach shows improved performance in demand forecasting with higher accuracy then previous work. Also data mining can be used to identify variables that are related to demand forecasting.
최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 라즈베리파이는 작고 기능이 많아 센서 노드로 사용 시 인터넷 프로토콜을 사용하는 하둡 네트워크 클러스터 구성이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 실험에서 우리는 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다. 라즈베리파이의 컴퓨팅 파워와 메모리 용량은 부족했지만, 센서 클러스터의 노드 멤버의 역할을 충분히 수행하였고, 지지벡터머신 기계학습을 사용하여 센서 노드의 위치측정을 성공적으로 수행하였다.
The Canard rotor/wing (CRW) aircraft concepts offer great potential for application by allowing the use of a common propulsion system for high-speed cruise and low-speed powered lift. Using the rotor for lift in both flight modes increases its utility. In the hovering mode, the exhausted gas from an gas turbine engine is accelerated through the duct system and it provides the tipjet power for rotor system enough to lift the aircraft. In the cruise mode, the rotor is fixed and the exhausted gas is extracted through the main nozzle, such that the aircraft is able to flight with high speed. The duct system was designed using 1-D fanno line flow theory and empirical data. However, the empirical data of the pressure loss coefficient for various bending and dividing ducts were not enough to design our duct system adaptively. Therefore, using 3-D CFD analysis we obtained the pressure loss coefficient for our duct models and chose the appropriate bending or diving duct type. In this paper, we used the CFD-ACE+ software package for the CFD analysis and the modeling of duct system. Through the 3-D CFD analysis, we investigated also the pressure loss and the velocity distributions of the designed whole duct system as well as the blade duct. Comparing the 3-D CFD result with 1-D analysis result, we lessened the uncertainty of the designed duct system and speculated the problem that was not concerned in design state.
플래시 메모리는 비휘발성이며 시스템에 전원이 없는 상태에서도 데이터를 유지할 수 있는 특성을 가지는 메모리이다. 게다가 빠른 접근 시간과 저전력 소비, 충격에 강하고, 작은 크기와 매우 가벼운 특성을 가진다. 가격이 점차 낮아 지고 용량이 증가함에 따라 플래시 메모리의 활용도는 가전제품, 내장형 시스템, 그리고 이동 단말기 등에 널리 사용되고 있는 추세이다. 이러한 플래시 메모리를 구동함에 있어서 필수적인 소프트웨어인 FLT이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 블록 매핑 알고리즘의 가장 큰 단점을 극복하기 위한 새로운 FTL 알고리즘을 제안한다. 핵심적인 사항은 기존의 블록 매핑 테이블에 추가하여 작은 램 메모리를 이용하여 섹터 위치를 바로 알 수 있는 인텍스 블록 매핑 테이블을 제안하고자 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 FTL은기존의 하이브리드 매핑과 비교했을 때 수행 시간을 평균45%정도 줄이는 효과를 얻을 수 있었으며, 메모리 사상 요구량에 대해서 약 12% 줄이는 효과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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