Damanpack, A.R.;Bodaghi, M.;Liao, W.H.;Aghdam, M.M.;Shakeri, M.
Smart Structures and Systems
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v.16
no.4
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pp.641-665
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2015
In this paper, a simple and efficient phenomenological macroscopic one-dimensional model is proposed which is able to simulate main features of shape memory alloys (SMAs) particularly ferro-elasticity effect. The constitutive model is developed within the framework of thermodynamics of irreversible processes to simulate the one-dimensional behavior of SMAs under uniaxial simple tension-compression as well as pure torsion+/- loadings. Various functions including linear, cosine and exponential functions are introduced in a unified framework for the martensite transformation kinetics and an analytical description of constitutive equations is presented. The presented model can be used to reproduce primary aspects of SMAs including transformation/orientation of martensite phase, shape memory effect, pseudo-elasticity and in particular ferro-elasticity. Experimental results available in the open literature for uniaxial tension, torsion and bending tests are simulated to validate the present SMA model in capturing the main mechanical characteristics. Due to simplicity and accuracy, it is expected the present SMA model will be instrumental toward an accurate analysis of SMA components in various engineering structures particularly when the ferro-elasticity is obvious.
IP address lookup is one of the most important and complex functions in the router. In this paper, we propose an improved technique of LC-trie to increase the performance of IP address lookup in the high performance router. We effectively apply the prefix pruning method, which is used for the compression of the forwarding table in TCAM((Ternary Content Addressable Memory), to the LC-trie. This technique can decrease the number of memory accesses and upgrade the lookup speed. Moreover, through the real forwarding table and the real traffic distribution, we evaluate the performance of our scheme in terms of the lookup time and the number of memory access, comparing with that of the previous LC-trie.
Recently, with the development of network technologies, as IoT and social network service applications have been actively used, a lot of graph stream data is being generated. In this paper, we propose a graph compression scheme that considers the stream graph environment by applying graph mining to the existing compression technique, which has been focused on compression rate and runtime. In this paper, we proposed Incremental frequent pattern based compression technique for graph streams. Since the proposed scheme keeps only the latest reference patterns, it increases the storage utilization and improves the query processing time. In order to show the superiority of the proposed scheme, various performance evaluations are performed in terms of compression rate and processing time compared to the existing method. The proposed scheme is faster than existing similar scheme when the number of duplicated data is large.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.103-106
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2012
A memory access method that data are read with different sequences with writing order is a simple but important procedure in many image compression standards, such as JPEG, MPEG1/2/4, H.264, and HEVC. For real time processing, double buffering is widely used using two block sized buffers, that accesses buffers concurrently with alternative way to read and write. In some cases like a transpose memory in 2D DCT with a simple and regular access order, a single buffering which requires only single block sized buffer can be used. This paper shows that even in complex access orders there is a regularity among updating orders within a finite turns, and suggested an effective implementation method using a single block sized buffer to process concurrent read/write operation with different access orders.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.2
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pp.386-392
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2015
Data in a image compression codec are processed with a specific regular block size. The processing order of block sized data is changed in specific function blocks and the data is packed in memory and read by a new sequence. To maintain a regular throughput rate, double buffering is normally used that interleaving two block sized memory to do concurrent read and write operations. Single buffering using only one block sized memory can be adopted to the simple data reordering, but when a complicate reordering occurs, irregular address changes prohibit from implementing adequate address generating for single buffering. This paper shows that there is a predictable and recurring regularity of changing address access orders within a finite updating counts and suggests an effective method to implement. The data reordering function using suggested idea is designed with HDL and implemented with TSMC 0.18 CMOS process library. In various scan blocks, it shows more than 40% size reduction compared with a conventional method.
Collection and storing of multiple time series data in real time requires large memory space. To solve this problem, the usage of varying sample size is proposed in the compression scheme using discrete cosine transform technique. Time series data set has characteristics such that a higher compression ratio can be achieved with smaller amount of value changes and lower frequency of the value changes. The coefficient of variation and the variability of the differences between adjacent data elements (VDAD) are presumed to be very good measures to represent the characteristics of the time series data and used as key parameters to determine the varying sample size. Test results showed that both VDAD-based and the coefficient of variation-based scheme generate excellent compression ratios. However, the former scheme uses much simpler sample size decision mechanism and results in better compression performance than the latter scheme.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.22
no.3
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pp.99-103
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2021
Recently, convolutional neural networks (CNNs) have been widely utilized due to their outstanding performance in various computer vision fields. However, due to their computational-intensive and high memory requirements, it is difficult to deploy CNNs on hardware platforms that have limited resources, such as mobile devices and IoT devices. To address these limitations, a neural network compression research is underway to reduce the size of neural networks while maintaining their performance. This paper proposes a CNN compression technique that dynamically adjusts the thresholds of pruning, one of the neural network compression techniques. Unlike the conventional pruning that experimentally or heuristically sets the thresholds that determine the weights to be pruned, the proposed technique can dynamically find the optimal thresholds that prevent accuracy degradation and output the light-weight neural network in less time. To validate the performance of the proposed technique, the LeNet was trained using the MNIST dataset and the light-weight LeNet could be automatically obtained 1.3 to 3 times faster without loss of accuracy.
Recently, Mobile Computing Devices are used generally. And Information which is processed by Mobile computing devices is increasing. Because information is digitalizing. So Mobile computing Devices demand an Embedded DBMS for efficient management of information. Moreover Mobile computing Devices demand an efficient storage management in NAND-type flash memory because the NAND-type flash memory is using generally in Mobile computing devices and the NAND-type flash memory is more expensive than the magnetic disks. So that in this paper, we present an efficient Compressed Data Management System for the embedded DBMS that is used in flash memory. This proposed system improve the space utilization and extend a lifetime of a flash memory because it decreases the size of data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.6
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pp.1-10
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2009
Flash memory has the advantages of nonvolatile, low power consumption, light weight, and high endurance. This enables the flash memory to be utilized as a storage of mobile computing device such as PMP(Portable Multimedia Player). Potable device with a mass flash memory can store various multimedia data such as video, audio, or image. Typical index systems for mobile computer are inefficient to search a form of text like lyric or title. In this paper, we propose a new text index system, named EMTEX(Embedded Text Index). EMTEX has the following salient features. First, it uses a compression algorithm for embedded system. Second, if a new insert or delete operation is executed on the base table. EMTEX updates the text index immediately. Third, EMTEX considers the characteristics of flash memory to design insert, delete, and rebuild operations on the text index. Finally, EMTEX is executed as an upper layer of DBMS. Therefore, it is independent of the underlying DBMS. We evaluate the performance of EMTEX. The Experiment results show that EMTEX can outperform th conventional index systems such as Oracle Text and FT3.
Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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2018.06a
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pp.102-102
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2018
Electronic industry had required the finer size and the higher performance of the device. Therefore, 3-D die stacking technology such as TSV (through silicon via) and micro-bump had been used. Moreover, by the development of the 3-D die stacking technology, 3-D structure such as chip to chip (c2c) and chip to wafer (c2w) had become practicable. These technologies led to the appearance of HBM (high bandwidth memory). HBM was type of the memory, which is composed of several stacked layers of the memory chips. Each memory chips were connected by TSV and micro-bump. Thus, HBM had lower RC delay and higher performance of data processing than the conventional memory. Moreover, due to the development of the IT industry such as, AI (artificial intelligence), IOT (internet of things), and VR (virtual reality), the lower pitch size and the higher density were required to micro-electronics. Particularly, to obtain the fine pitch, some of the method such as copper pillar, nickel diffusion barrier, and tin-silver or tin-silver-copper based bump had been utillized. TCB (thermal compression bonding) and reflow process (thermal aging) were conventional method to bond between tin-silver or tin-silver-copper caps in the temperature range of 200 to 300 degrees. However, because of tin overflow which caused by higher operating temperature than melting point of Tin ($232^{\circ}C$), there would be the danger of bump bridge failure in fine-pitch bonding. Furthermore, regulating the phase of IMC (intermetallic compound) which was located between nickel diffusion barrier and bump, had a lot of problems. For example, an excess of kirkendall void which provides site of brittle fracture occurs at IMC layer after reflow process. The essential solution to reduce the difficulty of bump bonding process is copper to copper direct bonding below $300^{\circ}C$. In this study, in order to improve the problem of bump bonding process, copper to copper direct bonding was performed below $300^{\circ}C$. The driving force of bonding was the self-annealing properties of electrodeposited Cu with high defect density. The self-annealing property originated in high defect density and non-equilibrium grain boundaries at the triple junction. The electrodeposited Cu at high current density and low bath temperature was fabricated by electroplating on copper deposited silicon wafer. The copper-copper bonding experiments was conducted using thermal pressing machine. The condition of investigation such as thermal parameter and pressure parameter were varied to acquire proper bonded specimens. The bonded interface was characterized by SEM (scanning electron microscope) and OM (optical microscope). The density of grain boundary and defects were examined by TEM (transmission electron microscopy).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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