This paper presents CTP (Compact Translation Page), a compact representation of translation pages, for page mapping-based flash translation layers to improve RAM utilization and reduce the response time of solid state drives. CTP can store translation information twice in a translation page and the total number of translation pages stored in flash is reduced to half. Therefore, CTP halves the RAM size of the directory of translation pages and uses the saved RAM space for translation cache. CTP shows the best response time when compared to existing page mapping-based flash translation layers.
In this study, $Ge_2Sb_2Te_5$ and $Ge_8Sb_2Te_{11}$ were used as an insulator layer to fabricate ReRAM devices. The resistance change is correlated to the appearance or disappearance of a conductivity filament at the surface of the GeSbTe layer. Changes in the electrical properties of ITO/GeSbTe/Ag devices were measured using a I-V-L measurement system. As a result, compared to the $ITO/Ge_8Sb_2Te_{11}/Ag$ device, this $ITO/Ge_2Sb_2Te_5/Ag$ ReRAM device exhibits highly uniform bipolar resistive switching characteristics, such as the operating voltages, and the resistance values.
최근, 저항변화 메모리 (resistance random access memory, ReRAM)는 단순한 구조, 고집적성, 낮은 소비 전력, 우수한 retention 특성 CMOS 기술과의 공정호환성 등의 장점으로 인하여 현재 사용되는 메모리의 물리적 한계를 극복할 수 있는 차세대 메모리로써 주목을 받고 있다. 더욱이 용액공정은 높은 균일성, 공정 시간 및 비율 감소 그리고 대면적화가 가능한 장점을 가진 이유로 TiOx, ZrOx ZnO 같은 high-k 물질들을 이용한 연구가 보고되고 있다. 기존의 ReRAM 용액공정에서 결함, 즉 oxygen vacancies 그리고 불순물들을 제어하기 위해 일반적으로 사용되는 furnace 열처리는 낮은 열효율과 고비용등의 문제점을 가지고 있다. 특히 glass 또는 flexble 기판의 경우 열처리 온도에 제약이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 열 균일성, 짧은 공정시간 의 장점을 가진 microwave 열처리 방법이 보고되고 있다. 따라서 본 연구에서는 용액공정을 이용하여 증착한 HfOx 기반의 저항변화 메모리를 제작하여 저온에서 microwave 열처리 와 furnace 열처리의 특성을 비교평가 하였다. 그 결과 microwave 열처리 방법이 furnace 열처리 방법보다 넓은 메모리 마진, 향상된 uniformity 를 가지는 것을 확인 하였다. 이로써 저온공정이 필요한 ReRAM 의 열처리 대안책 으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this study, a TiO2/TiO2-x-based resistance variable memory was fabricated using a DC/RF magnetron sputtering system and ALD. In order to analyze the effect of oxygen plasma treatment on the performance of resistance random access memory (ReRAM), the TiO2/TiO2-x-based ReRAM was evaluated by applying RF power to the TiO2-x oxygen-holding layer at 30, 60, 90, 120, and 150 W, respectively. The ReRAM was fabricated, and the electrical and surface area performances were compared and analyzed. In the case of ReRAM without oxygen plasma treatment, the I-V curve had a hysteresis curve shape, but the width was very small, with a relatively high surface roughness of the oxygen-retaining layer. However, in the case of oxygen plasma treatment, the HRS/LRS ratio for the I-V curve improved as the applied RF power increased; stable improvement was also noted in the surface roughness of the oxygen-retaining layer. It was confirmed that the low voltage drive was not smooth due to charge trapping in the oxygen diffusion barrier layer owing to the high intensity ReRAM applied with an RF power of approximately 150 W.
본 논문은 네트워크 침입 탐지 시스템에서 CAM 및 해시 구조 기반 알고리듬의 비용 한계를 극복하기 위해 RAM을 이용한다. RAM을 이용한 기존 알고리듬의 다중 엔트리 처리 시 실시간 처리속도 지연 문제를 보완한 새로운 패턴 매칭기를 제안한다. 제안된 패턴 매칭기는 Merge FSM 알고리듬을 적용하여 스테이트의 수를 줄이고, RAM을 사용하기 위해 스테이트 블록과 엔트리 블록을 포함한다. 입력된 문자열과 비교할 엔트리문자열이 여러개 존재할 때 엔트리 블록에서 입력된 문자열과 엔트리 문자열들을 동시에 비교한다. 제안된 패턴 매칭기는 Snort 2.9 규칙을 이용하여 검증하였다. 실험결과 기존 탐색 방법과 비교하여 메모리 접근 빈도가 15.8% 감소하였고, 전체 메모리 크기는 2.6% 증가하였으며, 처리속도는 47.1% 증가하였다.
본 연구에서는 램 가속기의 성능 향상을 위한 수치최적화를 수행하였다. 일정한 형상과 질량을 가진 탄체를 최초의 속도 $V_o$로부터 목표 속도 $V_e$로 가속시킬 때까지의 최소의 램 가속관 길이를 탐색하는 것을 목표로 하였고 $H_2$, $O_2$, $N_2$로 구성된 예 혼합기의 각 화학종의 몰수를 설계변수로서 채택하였다. 목적함수와 구속조건은 설계 과정에서 선형화 하여 구배법과 SLP기법을 적용하였다. 내부유동은 이차원 비점성 유동을 가정하고 화학반응의 해석은 8단계 7화학종 모델을 적용하였다. 가속관 길이의 결정을 위하여 램 가속관 내부의 유동은 준 정상상태로 가정하고 몇 개의 동일 구간으로 분할하여 각 속도에서의 추력 계수와 가속도를 동시에 구하여 전 속도 영역에 대하여 수치 적분하였다. 본 연구를 통하여 7회의 설계 반복으로 가속관의 길이를 19% 감소시켰다. 본 연구의 결과로부터 다단계, 다 화학종의 램 가속기의 설계최적화 문제에 직접적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
The localization of multi-agents, such as people, animals, or robots, is a requirement to accomplish several tasks. Especially in the case of multi-robotic applications, localization is the process for determining the positions of robots and targets in an unknown environment. Many sensors like GPS, lasers, and cameras are utilized in the localization process. However, these sensors produce a large amount of computational resources to process complex algorithms, because the process requires environmental mapping. Currently, combination multi-robots or swarm robots and sensor networks, as mobile sensor nodes have been widely available in indoor and outdoor environments. They allow for a type of efficient global localization that demands a relatively low amount of computational resources and for the independence of specific environmental features. However, the inherent instability in the wireless signal does not allow for it to be directly used for very accurate position estimations and making difficulty associated with conducting the localization processes of swarm robotics system. Furthermore, these swarm systems are usually highly decentralized, which makes it hard to synthesize and access global maps, it can be decrease its flexibility. In this paper, a simple pyramid RAM-based Neural Network architecture is proposed to improve the localization process of mobile sensor nodes in indoor environments. Our approach uses the capabilities of learning and generalization to reduce the effect of incorrect information and increases the accuracy of the agent's position. The results show that by using simple pyramid RAM-base Neural Network approach, produces low computational resources, a fast response for processing every changing in environmental situation and mobile sensor nodes have the ability to finish several tasks especially in localization processes in real time.
성능과 하드웨어 복잡도 사이에 높은 확장성과 유연성을 갖는 확장 가능형 ECC 구조를 제안한다. 구조적 확장성을 위해 유한체 연산을 32 비트 워드 단위로 병렬 처리하는 처리요소의 1차원 배열을 기반으로 모듈러 연산회로를 구현하였으며, 사용되는 처리요소의 개수를 1~8개 범위에서 결정하여 회로를 합성할 수 있도록 설계되었다. 이를 위해 워드 기반 몽고메리 곱셈과 몽고메리 역원 연산의 확장 가능형 알고리듬을 적용하였다. 180-nm CMOS 공정으로 확장 가능형 ECC 프로세서 (sECCP)를 구현한 결과, NPE=1인 경우에 100 kGE와 8.8 kbit의 RAM으로 구현되었고, NPE=8인 경우에는 203 kGE와 12.8 kbit의 RAM으로 구현되었다. sECCP가 100 MHz 클록으로 동작하는 경우, NPE=1인 경우와 NPE=8인 경우의 P256R 타원곡선 상의 점 스칼라 곱셈을 각각 초당 110회, 610회 연산할 수 있는 것으로 분석되었다.
천해에서의 저주파 단상태 잔향음 모델 (L-HYREV: Low-frequency Hanyang univ. Reverberation model)을 개발하였다. 음선이론 (ray-theory)에 기초한 전파모델은 해저 내로 투과되는 음파에 대한 효과를 적절하게 고려할 수 없으므로, 해저 내 상호작용을 계산할 수 있는 전파모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 RAM(Range dependent Acoustic Model)을 이용해서 전달손실을 계산 후, 다중경로 확장모델 (multi-path expansion model)을 이용해서 산출한 전달손실을 보정하였다. 모델의 검증을 위하여 GSM (generic sonar model) 잔향음 모의 신호 및 실측 잔향음 신호와 비교하였으며, 비교 결과 GSM보다 L-HYREV 모델이 저주파 잔향음 예측에 적합함을 확인할 수 있다.
A LRT(Light Rail Transit) is one of the Future Urban Railway Development Project. The project's goal is to reduce a transportation congestion in the center of the city. New transportation is intensely required in order to overcome a limit of the ground transportation that is the existing public transportation, A LRT(Light Rail Transit) construction project to be based on an unmanned driving system is the large composition system that a vehicle, a signal, communication, electric, track etc. were organically integrated as echo-friendly urban transportation systems. It also put a huge budget, which is a large-scale infrastructure projects. It is international trend that Light Rail Transit projects apply a technique in System Engineering for a schedule, cost, quality elevations, and to approach in viewpoints of life-cycle from initial construction steps to operation, abolition. This paper intends to analyze RAM requirements taking into consideration ISO/IEC 15288 throughout life-cycle from concept, design, manufacture, operation and maintenance to the final phase, decommissioning, and the study seeks to suggest directions of efficient use to domestic LRT projects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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