본 연구에서는 대용량의 데이터를 고속으로 입출력할 수 있는 데이터 저장 시스템 이 가져야할 요구사항을 분석하고, 그것을 만족하는 시스템을 설계하였다. 본 논문에서는 우선 고속 대용량, 랜덤 억세스의 조건을 만족시키기 위해 여러 대의 하드 디스크를 병렬로 연결하여 입력되는 데이터들을 나누어 저장하도록 하였다. 그러나 하드 디스크의 성능은 디 스크 아암의 탐색동작에 의해 크게 영향을 받으므로 실시간 요구 조건을 만족시키기 위해선 단순히 디스크의 수를 늘이는 것 외에 디스크 아암의 탐색 동작을 효율적으로 제어할 수 있 는 방법이 필요하다. 그래서 본 논문에서 설계된 시스템에서는 시스템을 MCU(Master Control Unit), DDU(Data Distribution Unit), SCU(Slave Control Unit), DSU(Data Storage Unit)의 4부분으로 나누고, 각 디스크의 디스크 아암 탐색 동작을 독립된 SCU에서 제어하 도록 하였다. 설계된 내용이 주어진 요구사항들을 만족하는 것을 확인하기 위해, 본 논문에 서는 이산사건 시스템을 기술하는 수학적인 언어인 DEVS 형식론을 이용하여 제안된 시스 템을 기술하고 시뮬레이션하였다. 그리고 시뮬레이션되는 과정에서 생산되는 사건들의 궤적 을 분석하였다. 분석결과 제안된 시스템은 앞에서 제시한 여러 요구사항들을 잘 수용함을 보았다.
고속 부하특성을 갖는 장비들이 일반화되면서 탑재형 발전기는 빠른 응답특성을 만족시켜야 한다. 본 논문은 고속 부하용으로 개발된 단극 발전기의 모델링, 시뮬레이션 및 실험 등을 기술한다. 입력 제한기가 있는 단극 발전기의 시뮬레이션 모델이 만들어졌고, 응답특성을 개선하는 최적 이득이 시뮬레이션 및 분석을 통해 결정된다. 최적 이득값을 적용하여 개발된 발전기의 향상된 대역폭 및 안정성이 시뮬레이션과 실험으로 입증되어졌다.
본 논문에서는 조합회로에 있어서 고장 시뮬레이션의 고속화를 위한 효율적인 병렬 평가 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 고장소자의 평가 및 전파에 있어서 병렬법, 연역법 그리고 동시법의 장점을 이용하고 있기 때문에 시뮬레이션의 고속화를 실현할 수 있을 뿐만 아니라 다치(multi-valued) 신호를 쉽게 취급할 수 있다. 또한, 동일한 신호선에서 발생하는 액티브(active)고장을 동일한 고장 그룹으로 할당하므로써 병렬연산의 효율을 증가시키기 위한 고장의 그룹화(fault grouping) 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 C언어로 구현하였으며, ISCAS '85 Benchmark 회로에 대한 실험 결과 종래의 동시법과 비교하여 약 2.6배에서 8.2배 정도의 고속화가 실현되었다.
다층 인쇄회로기판에서 고속 신호를 정확하고 신속하게 배선 설계하려면, 물리적 설계 규칙과 신호 잡음을 고려한 전기적 설계 규칙을 정립하고, 적용할 신호 검증 도구를 사용하여 신호의 충실성을 검증하여야 한다. 본 논문은 현재 개발 제작되어 동작 중에 있는 HIPSS(High Performance Storage System)보드에 대한 전기적 설계 규칙과 고속 신호의 배선에 따른 일부 고속 신호의 신호 검증 방법을 설명한다. 또한 전기적 설계 규칙을 적용하여 인쇄회로기판을 설계하는 경우, 발생하는 신호 지연, 반사 그리고 누화 등의 신호 잡음을 검증 도구를 이용하여 시뮬레이션 하고, 분석한 결과를 보이며, 수정된 고속 신호의 배선 설계를 확인한다.
본 논문에서는 ATM 스위치를 사용한 고속 라우터의 구조를 고찰하고 시뮬레이션을 통하여 고속ATM 라우터의 성능을 분석하였다. ATM 스위치를 사용한 고속 ATM 라우터는 플로우(flow)로 정의된 패킷에 대하여 라우터의 처리과정을 생략하고 ATM 스위치를 사용하여 IP 패킷을 처리하기 때문에 라우터의 부하를 줄일 수 있다. 성능 분석을 위한 시뮬레이션에서는 고속 ATM 라우터의 성능 파리미터인 라우팅 시간(routing time: RT), 플로우 테이블 크기 (flow table size : FS), 플로우 리스트 유지시간(flow live time: FT)과 입력 회선 효율을 변화시키면서 라우터의 버퍼 크기를 고찰하였다. 본 논문의 결과는 네트워크를 Upgrade 하거나 ATM 스위치를 이용하여 고속 ATM 라우터를 구현할 때 장비의 적합성을 분석할 수 있는 자료로 사용될 수 있다.
PCI Express는 고속 차동신호를 사용한 점대점(point-to-point) 프로토콜로 시스템 설계 시 Eye Diagram을 통한 신호의 손실(Loss)과 지터(Jitter) 분석이 필요하다. 특히 PCI Express Gen3 물리 신호는 8Gbps의 고속 직렬신호로 고속신호분석에 의한 시스템 설계가 반드시 요구된다. 본 논문은 PCI Express Gen3 서버 연결망 스위치카드 시스템 제작을 통하여 고속 직렬신호의 토폴로지 추출, 채널분석, 채널의 S-파라미터 추출 및 송수신 버퍼를 포함한 시스템의 신호분석 시뮬레이션을 다룬다. 채널의 손실을 보안하기 위해 수신단 Eye diagram 분석을 통하여 송신 버퍼의 이퀄라이저 파라미터를 조정하여 송신단 최적의 De-emphasis와 Preshoot 파라미터 값을 시뮬레이션을 통하여 찾고 있다.
최근 다양한 햅틱 알고리즘과 햅틱 장비가 개발되면서 햅틱을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션이 증가하고 있다. 햅틱 시뮬레이션은 기본적으로 1000Hz 정도의 비교적 고속 리프레쉬를 요구한다. 기존 햅틱 시뮬레이션은 대상 모델을 간략화 해서 고속 리프레쉬 요구사항을 만족 시켰다. 하지만, 유연체 가변형 모델 시뮬레이션은 시각적 변형요소가 중요하기 때문에 모델을 간략화 할 경우에 시각적으로 좋지 않은 결과를 초래한다. 햅틱 렌더링만 담당하는 모델을 따로 분리하여 병렬처리를 통해 햅틱과 변형 시뮬레이션을 모두 하는 경우도 있지만 두 모델간의 관계가 명백하지 않아 문제가 발생하기도 한다. 이 논문에서는 유연체 시뮬레이션을 위한 볼륨 변형 모델과 햅틱 렌더링 모델을 정의하고 두 모델간의 관계를 정의한다. 또한, 충돌처리등 사용자 인터랙션에 필요한 알고리즘을 제안하고 수술시뮬레이션 등에 적용해보고자 한다.
A fast decoupled algorithm for time domain simulation of power electronics circuits is presented. The circuits can be arbitrarily configured and can incorporate feedback amplifier circuits. This simulation algorithm is performed for the input series output parallel connected 2 switch forward converter. Steady state and large signal transient responses due to a step load change are simulated. The simulation results are verified through experiments.
본 논문에서는 radix-4 방식을 이용한 고속 터보 MAP 복호 알고리즘을 제안하고 이를 설계하기 위해 VHDL 모델링 하였다. VHDL 시뮬레이션을 하기 위해 radix-4 방식의 터보 MAP 복호기의 구조를 설계하였으며, 복호속도 효율성을 분석하기 위해 기존의 Radix-2 방식의 복호기도 VHDL 시뮬레이션 하였다. 구현 결과, 약 2.4배의 복호속도 향상을 알 수 있었다.
에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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