We had been developing the variety of parallel processing systems in order to improve the processing speed of visual media applications. These systems were using multi-access memory system(MAMS) as a parallel memory system, which provides the capability of the simultaneous accesses of image points in a line-segment with an arbitrary degree, which is required in many low-level image processing operations such as edge or line detection in a particular direction, and so on. But, the performance of these systems did not give a faithful speed because of asynchronous feature between MAMS and processing elements. To improve the processing speed of these systems, we have been investigated a pipelined parallel processing system using MAMS. Although the system is considered as being the single instruction multiple data(SIMD) type like the early developed systems, the performance of the system yielded about 2.5 times faster speed.
Low power issue is one of the most critical problems in the Internet of Things (IoT), which are powered by battery. To solve this problem, various approaches have been presented so far. In this paper, we propose a method to reduce the power consumption by reducing the numbers of accesses into the flash memory consuming a large amount of power for on-chip software execution. Our approach is based on using cooperative logging structure to distribute the sampling overhead in single sensor node to adjacent nodes in case of rare-event applications. The proposed algorithm to identify event occurrence is newly introduced with negative feedback method by observing difference between past data and recent data coming from the sensor. When an event with need of flash access is determined, the proposed approach only allows access to write the sampled data in flash memory. The proposed event detection algorithm (EDA) result in 30% reduction of power consumption compared to the conventional flash write scheme for all cases of event. The sampled data from the sensor is first traced into the random access memory (RAM), and write access to the flash memory is delayed until the page buffer of the on-chip flash memory controller in the micro controller unit (MCU) is full of the numbers of the traced data, thereby reducing the frequency of accessing flash memory. This technique additionally reduces power consumption by 40% compared to flash-write all data. By sharing the sampling information via LoRa channel, the overhead in sampling data is distributed, to reduce the sampling load on each node, so that the 66% reduction of total power consumption is achieved in several IoT edge nodes by removing the sampling operation of duplicated data.
동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.
Two aspects of the design of a small-scale smart wing are addressed in this work, related to the ability of the wing to modify its cross section assuming the shape of two different airfoils and to the possibility of deflecting the profiles near the trailing edge in order to obtain hingeless control surfaces. The actuation is provided by one-way shape memory alloy wires eventually coupled to springs, Shape Memory Alloys (SMAs) being among the most promising materials for this kind of applications. The points to be actuated along the profiles and the displacements to be imposed are selecetd so that they satisfactorily approximate the change from an airfoil to the other and to result in an adequate deflection of the control surface; the actuators and their performances are designed so that an adequate wing stiffness is guaranteed, in order to prevent excessive deformations and undesired airfoil shape variations due to aerodynamic loads. The effect of the pressure distributions, calculated by way of the XFOIL software, and of the actuators loads, is estimated by FE analyses of the loaded wing. Two prototypes are then realised incorporating the variable airfoil and the hingeless aileron features respectively, and the verification of their shapes in both the actuated and non-actuated states, supported by image analysis techniques, confirms that interesting results are achievable with the proposed lay out and design considerations.
A family of multi-die DRAM packages was developed that incorporate the full functionality of an SODIMM into a single package. Using a common ball assignment analogous to the edge connector of an SODIMM, a broad range of memory types and assembly structures are supported in this new package. In particular DDR3U, LPDDR3 and DDR4RS are all supported. The center-bonded DRAM use face-down wirebond assembly, while the peripherybonded LPDDR3 use the face-up configuration. Flip chip assembly as well as TSV stacked memory is also supported in this new technology. For the center-bonded devices (DDR3, DDR4 and LPDDR3 ${\times}16$ die) and for the face up wirebonded ${\times}32$ LPDDR3 devices, a simple manufacturing flow is used: all die are placed on the strip in a single machine insertion and are sourced from a single wafer. Wirebonding is also a single insertion operation: all die on a strip are wirebonded at the same time. Because the locations of the power signals is unchanged for these different types of memories, a single consolidated set of test hardware can be used for testing and burn-in for all three memory types.
기존의 LSE(Least Square Estimation)를 이용한 영상보간 방법은 다른 방법들 보다 고주파 성분인 에지 부분의 보간 성능이 뛰어나고 월등한 주관적 화질의 향상을 보인다. 하지만 같은 고주파 성분인 잡음 성분의 증폭으로 인해 보간 된 일부 영상은 자연스럽지 못하는 문제점이 있다. 또한 연산량과 메모리 요구량이 상당히 높아 실시간이나 고속 구현에 어려움이 따른다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단순한 샘플윈도우와 Direction Detector를 사용하여 보간 연산에 사용되는 참조 화소의 개수를 화질의 열화 없이 줄임으로써 연산량과 메모리 요구량을 획기적으로 줄였다. 또한 Bi-Linear 보간 방법을 선택적으로 적용함으로써 기존 방법에서 에러가 생기는 부분을 보완하였다. 컴퓨터 모의 실험 결과 기존의 LSE를 이용한 보간 방법 보다 주관적인 화질이나 객관적인 화질에서도 보다 나은 결과를 보여 주는 것을 확인하였다.
영상에 포함된 객체의 인식을 위해서는 영상에 대한 윤곽선 검출이 선행되어야 한다. 윤곽선 검출 연산이 하드웨어로 수행되면 그 수행 시간이 소프트웨어로 구현된 경우보다 비교할 수 없을 만큼 감소하게 된다. 윤곽선 검출을 위한 연산 중 하드웨어 구현에 적합한 연산은 소벨 연산이며, 소벨 연산을 효율적으로 FPGA로 구현하기 위한 많은 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 소벨 연산을 FPGA로 구현하기 위한 기존의 구조를 개선하여, 약간의 추가적인 하드웨어 자원의 사용만으로 그 성능을 개선할 수 있는 회로 구조를 제안한다. 제안된 구조는 윤곽선 검출 대상 영상이 메모리에 저장되어 있는 경우에 적합하며 기존의 방법 대비 약 2배의 성능 향상을 이룰 수 있다.
C프로그램에서 발생할 수 있는 메모리 누수(memory leaks)를 실행 전에 찾아 주는 분석기를 제안한다. 이 분석기는 SPEC2000 벤치마크 프로그램과 여러 오픈 소스 프로그램들에 적용시킨 결과 다른 분석기에 비해 상대적으로 뛰어난 성능을 보여준다. 총 1,777 KLOC의 프로그램에서 332개의 메모리 누수 오류를 찾아냈으며 이 때 발생한 허위 경보(false positive)는 47개에 불과하다(12.4%의 허위 경보율). 이분석기는 초당720 LOC를 분석한다. 각각의 함수들이 하는 일을 요약하여 그 함수들이 불려지는 곳에서 사용함으로써 모든 함수에 대해 단 한번의 분석만을 실행한다. 각각의 함수 요약(procedural summary)은 잘 매개화 되어 함수가 불려질 때의 상황에 맞게 적용할 수 있다. 실제 프로그램들에 적용하고 피드백 받는 방법을 통해 함수가 하는 일중에 메모리 누수를 찾는데 효과적인 정보들만으로 추리는 과정을 거쳤다. 분석은 요약 해석(abstract interpretation)에 기반하였기 때문에 C의 여러 문법 구조와 순환 호출 (recursive call), 루프(loop)등은 고정점 연산(fixpoint iteration)을 통해 자연스럽게 해결한다.
In this paper, three dimensional magnetostatic fields are analysed using tetrahedral edge elements, magnetic vector potential and modified formulation of weighted residual method. If we define unknown variables in mesh edges, some conditions, such as Coulomb gauge condition in magnetic vector potential are naturally satisfied. So with less memory space, we can obtain more accurate solutions than the method where unknown variables are defined at nodes. Reliability and utility of this method are verified in two examples.
An image segmentation approach based on the fuzzy worm searching and MIN-MAx clusterng algorithm is proposed in this paper. This algorithm deals with fuzzy worm value and min-max node at a gross scene level, which investigates the edge information including fuzzy worm action. But current segmentation methods based edge extraction methods generally need the mask information for the algebraic model, and take long run times at mask operation, wheras the proposed algorithm has single operation ccording to active searching of fuzzy worms. In addition, we also genetic min-max clustering using genetic algorithm to complete clustering and fuzyz searching on grey-histogram of image for the optimum solution, which can automatically determine the size of rnages and has both strong robust and speedy calculation. The simulation results showed that the proposed algorithm adaptively divided the quantized images in histogram region and performed single searching methods, significantly alleviating the increase of the computational load and the memory requirements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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