The boiler tubes of thermal power plants are exposed to harsh environment of high temperature and high pressure, and the deterioration state of materials rapidly increases. In particular, parent material and welds of the materials used are subjected to a temperature change and various constraints, resulting in deformation and its growth, resulting in frequent leakage accidents caused by tube failure. The power plant checks the integrity of boiler tubes through non-destructive testing as it may act as huge costs loss and limitation of power supply during power station shutdown period due to boiler tube leakage. However, the current non-destructive testing is extremely limited in the field to detect micro cracks. In this study, the ability of metal magnetic memory technique to detect flaws of size that are difficult to inspect by the visual or general non-destructive methods was verified in the early stage of their occurrence.
본 논문에서는 실시간으로 상수 및 변수의 병렬 매칭이 가능한 새로운 구조의 하드웨어 기반 룰-베이스 시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 context-aware computing 시스템에서 상황 인식을 위한 기법으로 적용될 수 있다. 제안한 구조는 기존의 하드웨어 기반의 구조가 가지는 룰의 표현 및 룰의 구성에서 발생하는 제약을 상당히 감소시킬 수 있다. 이를 위해 변형된 형태의 content addressable memory(CAM)와 crossbar switch network(CSN)가 사용되었다. 변형된 형태의 CAM으로 구성된 지식-베이스는 동적으로 데이터의 추가 및 삭제가 가능하다. 또한 CSN은 input buffer와 working memory(WM) 사이에 위치하여, 시스템 외부 및 내부에서 동적으로 생성되거나, 시스템의 설정에 의해 지정된 데이터들의 조합 및 pre-processing module(PPM)을 이용한 연산을 통하여 WM을 구성하는 데이터를 생성시킨다. 이 하드웨어 룰-베이스 시스템은 SystemC ver. 2.0을 이용하여 설계되었으며 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 확인 및 검증하였다.
Studer, Ahren;Bai, Fan;Bellur, Bhargav;Perrig, Adrian
Journal of Communications and Networks
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제11권6호
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pp.574-588
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2009
Although much research has been conducted in the area of authentication in wireless networks, vehicular ad-hoc networks (VANETs) pose unique challenges, such as real-time constraints, processing limitations, memory constraints, frequently changing senders, requirements for interoperability with existing standards, extensibility and flexibility for future requirements, etc. No currently proposed technique addresses all of the requirements for message and entity authentication in VANETs. After analyzing the requirements for viable VANET message authentication, we propose a modified version of TESLA, TESLA++, which provides the same computationally efficient broadcast authentication as TESLA with reduced memory requirements. To address the range of needs within VANETs we propose a new hybrid authentication mechanism, VANET authentication using signatures and TESLA++ (VAST), that combines the advantages of ECDSA signatures and TESLA++. Elliptic curve digital signature algorithm (ECDSA) signatures provide fast authentication and non-repudiation, but are computationally expensive. TESLA++ prevents memory and computation-based denial of service attacks. We analyze the security of our mechanism and simulate VAST in realistic highway conditions under varying network and vehicular traffic scenarios. Simulation results show that VAST outperforms either signatures or TESLA on its own. Even under heavy loads VAST is able to authenticate 100% of the received messages within 107ms. VANETs use certificates to achieve entity authentication (i.e., validate senders). To reduce certificate bandwidth usage, we use Hu et al.'s strategy of broadcasting certificates at fixed intervals, independent of the arrival of new entities. We propose a new certificate verification strategy that prevents denial of service attacks while requiring zero additional sender overhead. Our analysis shows that these solutions introduce a small delay, but still allow drivers in a worst case scenario over 3 seconds to respond to a dangerous situation.
소비전력 증가와 같은 문제점들로 인하여, 마이크로프로세서만으로는 컴퓨팅 시스템의 성능을 향상시키기 점점 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서, 대용량 병렬 연산에 특화된 그래픽 처리 장치를 활용하여 중앙 처리 장치가 담당하던 범용 작업을 수행하게 하는 범용 그래픽 처리 장치 기술이 컴퓨터 시스템의 성능을 개선시킬 수 있는 방안으로 주목을 받고 있다. 하지만, 그래픽스 관련 응용프로그램과 범용 응용프로그램의 특징은 매우 상이하기 때문에, 그래픽 처리 장치가 범용 응용프로그램을 수행하는 경우에는 많은 제약 사항으로 인하여 자신의 뛰어난 연산 자원을 활용하지 못하는 실정이다. 일반적으로 그래픽스 관련 응용프로그램에 비해 범용 응용프로그램은 메모리를 매우 많이 요청하기 때문에 범용 그래픽 처리 장치 기술을 효율적으로 활용하기 위해서는 메모리 설계가 매우 중요하다. 특히, 긴 접근 시간을 요구하는 외부 메모리 요청은 성능에 큰 오버헤드이다. 그러므로 외부 메모리로의 접근 횟수를 줄일 수 있는 다중 레벨 캐쉬 구조를 효율적으로 활용할 수 있다면, GPU의 성능은 크게 향상 될 것이 분명하다. 본 논문에서는 다중 레벨 캐쉬 구조에 따른 그래픽 처리 장치의 성능을 다양한 벤치마크 프로그램을 통하여 정량적으로 분석하고자 한다.
본 연구에서는 구문 처리에서 운율 정보 활용이 작업 기억 용량의 영향을 받는지를 검증하였다. 구체적으로 작업 기억 용량이 운율 경계의 강도와 위치에 따른 관계절 부착 중의성 해소 방식 차이를 예측하는지를 알아보았다. 실험 결과, 작업 기억 폭이 큰 청자들의 중의성 해소 방식이 작업 기억 폭이 작은 청자들에 비해 운율 경계 강도의 영향을 더 받는 것으로 나타났다. 이는 다른 상위 수준 제약과 마찬가지로 운율 제약의 활용도 작업 기억과 같은 인지적 자원을 필요로 함을 시사한다.
무선 센서 네트워크의 발달에 따라 그 응용분야는 점점 더 복잡해져 가고 있음에도 불구하고, 대부분의 센서 노드 플랫폼은 여전히 심각한 자원 제약을 가지고 있다. 특히 적은 메모리 공간과 메모리 관리 유닛(MMU)의 부재는 스레드의 스택 관리에 있어 메모리 공간 낭비, 스택 오버플로우와 같은 문제를 야기해왔다. 이에 다 수의 스레드가 하나의 스택을 공유 함으로써 기존의 고정 크기 스택에 의해 낭비되는 메모리의 양을 최소화 시킬 수 있는 공유 스택 기법이 제안되었다. 본 논문에서는, 고정 크기 스택기법과 공유 스택 기법의 수학적 분석 모델을 제시하였다. 그 모델을 바탕으로 각각의 스택 오버플로우 확률을 계산하고 공유 스택 기법이 고정 크기 스택보다 더 안정적임을 확인하였다.
Currently, there are increasing demands for applying deep neural networks (DNNs) in the embedded domain such as classification and object detection. The DNN processing in embedded domain often requires custom hardware such as NPU for acceleration due to the constraints in power, performance, and area. Processing DNN models requires a large amount of data, and its seamless transfer to NPU is crucial for performance. In this paper, we developed a cycle-accurate NPU simulator to evaluate diverse NPU microarchitectures. In addition, we propose a novel technique for reducing the number of memory accesses when processing convolutional layers in convolutional neural networks (CNNs) on the NPU. The main idea is to reuse data with memory interleaving, which recycles the overlapping data between previous and current input windows. Data memory interleaving makes it possible to quickly read consecutive data in unaligned locations. We implemented the proposed technique to the cycle-accurate NPU simulator and measured the performance with LeNet-5, VGGNet-16, and ResNet-50. The experiment shows up to 2.08x speedup in processing one convolutional layer, compared to the baseline.
통역을 학습하는 학생들은 수업 외에도 추가적인 학습 및 훈련을 수행한다. 동시통역 및 순차통역에서 두 언어의 구조가 다르기 때문에 통역가는 발표 내용을 빠르게 기억해야 한다. 단기 기억 향상을 위해서 통역을 학습하는 학생들은 메모리 훈련을 수행한다. 메모리 훈련은 파트너가 필요하기 때문에 학습 효율성이 저하되고 자가 학습이 불가능하다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반의 단기 기억 훈련 시스템이 제안되었다. 지문 내 단어를 특수문자로 변경함으로써 학생들이 파트너 없이도 자가 학습이 가능하다. 하지만 컴퓨터는 휴대성이 떨어지기 때문에 외부에서는 학습 능률이 저하된다. 제거되는 단어보다 키워드로 제공하는 단어의 수가 더 많아서 학습 난이도가 저하된다. 이를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안하였다. 스마트 단말은 휴대성이 높아 학습의 제한이 없어 효율이 증가한다. 제안하는 훈련 시스템에서는 삭제되는 단어수가 키워드보다 더 많도록 하여 학습 난이도가 증가한다. 제안한 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.
트러스구조는 대형구조물의 설계 및 시공에 편리하며, 부재의 경량화에 따른 비용의 절검 효과를 얻을 수 있는 구조물로 최근 다양한 형태의 구조물건설에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 응력, 좌굴 그리고 구조물의 고유진동수 제약조건을 고려한 트러스 구조물의 단면과 형상에 대해 최적설계를 하였다. 최적설계에서 최적화기법으로 HA-SA방법을 제시하였으며, HA-SA방법은 HA 초기메모리에서 최상의 설계를 SA의 초기 설계로 하여 최적화 하는 방법이다. 예제에 사용된 트러스 구조물은 고유진동수 제약조건으로 10-bar, 72-bar, 52-bar 트러스와 응력 및 좌굴응력 제약조건으로 18-bar, 47-bar 트러스를 사용하였다. 그리고 52-bar, 18-bar, 47-bar의 경우는 트러스의 형상을 최적설계 하였다. 예제로부터 다양한 설계 제약조건하에서 여러 연구결과와 HA, SA, GA, HA-SA방법에 의한 결과를 서로 비교하여 HA-SA방법의 적용성을 입증하였다.
Except a desktop computer and workstation, an embedded system is a system containing microprocessors. While a desktop computer and a workstation are designed for a general purpose, an embedded system is designed for a dedicated purpose. Thus, an embedded system must meet some constraints such as low power consumption, low cost, small size, real-time, or user-defined ones. A simple and low cost embedded system may be able to be designed without using embedded operating systems (OS). However, considered design time and effort, some embedded system had better be designed with using embedded OS. Under given constraints and purpose of some embedded systems, one embedded OS can save more time, cost, and effort in designing those embedded systems than others. This paper compares four embedded OSs, Windows CE, Embedded Linux, pSOS, and uC/OS. It analyzes several issues of embedded OS such as process scheduling, inter-process communication (IPC), memory management, and network support. Also, it describes the product of each embedded OS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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