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Zhongguo ren min kang Ri zhan zheng ji nian guan cang zhen xi kang zhan wen xian hui kan
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Kang Min-chul
No full text학위논문(석사)--아주대학교 정보통신전문대학원 :정보통신공학과,2009. 6플래시 메모리는 비휘발성 데이터 저장매체로서 빠른 속도, 임의 데이터 접근, 저전력이라는 장점을 가지고 있다. 하지만 플래시 메모리는 데이터를 다시 쓸 때 먼저 지우고 나서 다시 써야 하는 성질을 보유하고 있으며 지우기 연산의 단위가 블록이라는 특징을 가지고 있다. 또한 플래시 메모리의 수명은 지우기 연산의 숫자에 제한을 받는다. 따라서 플래시 메모리는 FTL (Flash Translation Layer) 이라고 부르는 소프트웨어적인 보완 모듈을 가지고 있다. FTL은 플래시 메모리의 성능과 수명 향상을 위해 필요하다. FAST [2]는 로그 버퍼를 기반으로 한 FTL 알고리즘이다. FAST의 로그 블록은 좋은 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있지만 최악의 경우 (worst-case) 합병 연산시 랜덤 로그 블록의 사용 효율이 떨어지는 문제점을 가진다. BLAT (Bit number based Log block Allocation Technique)는 비트 넘버(Bit-number)를 사용하여 로그 블록의 사용 효율을 유지하는 것에 중점을 두고 있다.1. 서 론 1
2. 관련연구 4
󰋼 2.1. 개요 4
󰋼 2.2. FAST 5
󰋼 2.3. FAST의 쓰기 연산 6
󰋼 2.4. FAST의 합병 연산 8
󰋼 2.4. FAST의 문제점 9
3. BLAT (Bit number based Log block Allocation Technique) 10
󰋼 3.1. Key idea 10
󰋼 3.2. 쓰기 연산 13
󰋼 3.3. 합병 연산 15
󰋼 3.4. 읽기 연산 20
4. 성능분석 22
5. 결 론 28
6. 참고문헌 30MasterFlash memory, non-volatile data storage for embedded devices, have advantages of rapid speed, low electronic power and high performance. However, flash memory has erase before rewrite characteristics, and the unit of erase operation is block. And life cycle of flash memory was limited by erase count. So, flash memory uses FTL (Flash translation layer) for software repletion. FTL is needed for flash memory performance and life extension. FAST [2] is a log buffer based FTL scheme. The log block scheme is well known for good performance. But FAST has a weak point that is efficiency decreasing of random log block in worst-case merging operation. In this paper, the BLAT (Bit number based Log block Allocation Technique) aims at maintaining efficiency of log block by using Bit-number
Kang Min Ku
No full text학위논문(석사)--아주대학교 정보통신대학원 :정보통신,2020. 2과거 주파수 사용은 한정된 분야에서만 사용이 되었다. 방송과 통신에서만 주파수를 사용하였기에 주파수 자원에 대한 중요도가 적었다. 최근 무선 응용 기술들의 비약적인 발전에 따라 농업, 교통, 국방 등 다양한 분야에서 주파수 자원의 수요가 증가하고 있다. 무선 응용 기술의 발전으로 인하여 주파수는 한계가 존재하지만 주파수 자원의 수요는 계속되고 있다. 따라서 GHz 이하 대역에서 주파수 할당 경쟁이 매우 심하다. 그런데, 이미 할당 되어진 주파수 대역을 보면 특정 주파수 부분에만 몰려있고 대부분의 주파수 대역에서는 아직 효율적으로 활용되지 못하고 있다. 따라서 주파수 효율을 높이기 위한 무선 기술들이 많이 개발되고 있다. 미국 FCC(Federal Communication Comission)의 주파수 스펙트럼 이용현황 조사에 따르면 주파수 자원의 효율은 30%밖에 안된다. 주파수 자원이 한정적이지만 수요의 증가에 따라 효율적으로 사용 할 수 있는 기술이 필요하다.
이러한 주파수 자원의 효율적 사용을 위해 제안된 기술로 Cognitive Radio(CR)이 있다. CR은 주파수가 할당 되어 있지만 권한을 가진 사용자 Primary User(PU)가 사용하지 않은 시간대에는 비어있는 주파수 자원을 이용하여 권한이 없는 사용자 Secondary User(SU)가 사용할 수 있도록 하는 통신 기술이다. SU는 비어있는 주파수 자원을 통하여 통신해야 하기 때문에 주변 환경을 센싱하여 PU의 사용 유무를 인지해야한다. 이때 PU가 주파수 사용을 하게 되면 다시 비워주어야 한다.
본 논문에서는 PU의 위치, 장애물의 유무, 낮은 SNR 환경에서의 Sensing 효율을 높이기 위한 Proxy SU를 설치한다. Proxy SU를 사용하게 되면 Cooperative Spectrum Sensing이 같이 선행이 되는데 기존의 PU와 더불어 Fusion Center에서 기존의 SU들과 새로 설치하게 되는 Proxy SU들의 값들을 더하여 기존의 연구보다 더 나은 FC에서의 Classification 수행을 보여준다.
제안하는 방법을 검증하기 위해 Matlab을 활용하여 Cognitive Radio에 대한 환경을 만들어 기계학습에 필요한 Data를 추출한다. 추출된 Data를 가지고 Fusion Center 안에서 기계학습을 통한 기존의 연구들에 비해 더 높은 Detection 확률을 제안한다.1. 서 론 1
2. 관련 연구 3
2.1Cognitive Radio 3
2.1.1 Cognitive Radio의 원리 3
2.1.2 Cooperative Spectrum Sensing 5
2.1.3 Fusion Center 7
2.2 기계 학습을 이용한 무선 인지 통신 12
2.2.1 지도학습(Supervised Learning) 12
2.2.2 비지도학습(Unsupservised Learning) 15
2.2.3 무선 인지 통신에서의 기계학습 18
3. Proxy SU 기반 협력 Spectrum Sensing 22
3.1 시스템 모델 22
3.2 Proxy SU에 의한 Spectrum Sensing 25
3.3 실험방법 29
4. Simulation 및 평가 31
4.1 Simulation 구성 31
4.2 Proxy SU를 활용한 결과 33
5. 결론 35
참고 문헌 37
Abstract 39Maste
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and Engineering Foundation (KOSEF) grant funded by
the Korean government (MOST) (No. R11-2000-074-
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