유럽의 GSM에서는 시간 분할 다중 접속(TDMA) 프레임에 정보 선호와 함께 한 프레임당 페이딩 채널의 임펄스 응답 측정과 학습 구간 동안의 등화기의 빠른 수렴을 목적으로 한 16비트 길이의 프리앵블을 사용하고 있다. 이러한 전송 프리엠블과 수선기에 저장된 프리엠블에 일정 조건을 만족하는 동일한 이진 부호를 전송하여 등화기의 랩 계수(tap coefficients)를 빠르게 수렴시키고, 그 상호 상관 함수를 구함으로써 임펄스 응답을 측정한다. 본 논문에서는 기존의 의사 잡음 부호를 이용하는 방식과는 달리 0번 자리 이동(shift)일 때와 반 주기만큼의 자리 이동일 때 상관 값을 가지고, 나머지 자리 이동에서는 O값인 특정 자기 상관 함수를 가지는 이진 부호를 이용한 정확한 임펄스 응답 측정과 초기 빠른 수렴 속도를 지니는 등화기(equalizer) 구현의 수학적 접근과 기존의 의사 잡음 부호를 학습 시권스로 이용한 경우와의 수렴 속도 비교, 그리고 임펄 스 응답 측정이 논의된다.
문자열 완전일치 검색 알고리즘용 지금까지 많은 연구가 되어왔지만, EUC-KR 용 다중바이트 문자집합에 대해서는 연구원 것이 부족한 상황이다. 이 논문에서는 기존의 KMP 알고리즘을 사용할 때 EUC-KR과 같은 다중바이트 문자집합 텍스트에서 오검색이 발생할 수 있음을 보이며, 문자 단위의 접두사 함수를 적용하여 오검색이 발생하지 않도록 개선한 KMP 알고리즘을 제안한다. 또한, 널리 사용되고 있는 편집기인 Vim과 Emacs의 검색 알고리즘 및 기존의 오토마타 방식의 연구 결과에 비해 논문에서 제안한 알고리즘이 더 빠른 속도를 보이는 실험 결과를 제시한다.
본 논문은 원통형 임피던스 튜브내에 설치된 다중 미세천공판(Micro-Perforated Plate, MPP)의 음향투과를 해석적으로 구하는 방법을 다루었다. 판의 진동을 무한 급수의 합으로 전개하였는데 반경방향으로는 Bessel 함수를 포함한다. 평면파 가정하에서 저주파수 대역의 근사식을 유도하였으며 전달함수법을 이용하여 다중 MPP에 대한 음향투과율 공식을 제시하였다. 단일과 이중 MPP의 음향투과손실(Sound Transmission Loss, STL)을 본 논문에서 제안한 공식을 이용하여 계산하였으며 유한요소법(Finite Element Method, FEM)을 사용한 결과와 잘 일치 하였다. 천공율이 증가할수록 STL은 감소하는데 이는 판의 진동보다는 천공율이 더 큰 영향을 주기 때문이다. STL은 판의 공진주파수에서 골(dip)을 보이며 이중 MPP의 STL은 질량-스프링-질량 진동에 해당하는 공진주파수에서 골을 보인다. 본 연구에서 제안한 STL 예측 모델은 임의의 개수의 다중 MPP에 적용이 가능하며 각각의 판은 미세천공을 포함하거나 포함하지 않는 두 가지 경우가 모두 가능하다.
PID(Proportional-Integral-Derivative)제어기는 제어악고리즘의 단순성과 실 현장에서의 강인성 등으로 산업용 보일러의 제어시스템서 주로 이용되어 왔다. 그러나 다중 루프를 가진 보일러 시스템에서는 루프간의 상호 간섭 영향 등으로 부하 변화에 따라 요구되는 증기(steam)압력, 증기 유량(steam flow)변화 등을 동시에 만족하도록 급수 유량, 연교 유량, 공기 유량 등을 PlH제어기만으로 제어하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 보일러 시스템의 다목적 성능 최적화에 각각의 적합도 함수 $f_{a}$ , $f_{b}$, $f_{c}$를 정의하고 면역 알고리즘을 이용해 최적화를 구하고 그 결과에 대한 특성과 유효성을 검토하였다.다.다.
본 논문에서는 문자나 그래픽 요소에 대한 실시간 다중 디지털 효과를 구현한 프리즘젬 장비를 소개한다. 프리즘 젬은 문자를 포함한 여러 그래픽 요소에 대하여 각기 다른 디지털 효과를 편집하여 실시간으로 동시에 효과를 수행할 수 있어서 방송 화면에 다양한 표시 효과를 제공한다. 프리즘젬은 그래픽 보도와 특별히 제작된 효과용 보드를 장착한 PC형 장비로 소형이며 경제적이다. 프리즘젬은 다양한 문자와 그래픽을 편집할 수 있고, 이들에 대한 위치 변환, 크기 변환, 회전, 기울임, 구부림, 퍼뜨림, 클리핑, 스크롤, 블링킹 등의 효과와 함께 곡선이나 나선형과 같은 다양한 경로 이동 효과를 줄 수 있다. 본 논문에서는 프레즘젬 장비와 하드웨어 구성, 실시간 다중 디지털 효과를 위한 효과 보드의 동작 원리, 실시간 처리 성능, 복합적인 모양 변형 효과를 구현하기 위한 효과 변환 함수의 모델링 방법, 경로 이동 효과를 포함한 효과 애니메이션 방법, 운용 소프트웨어 기능 등에 대한 내용을 기술한다.
최근에는 Non-PC 디바이스들을 위한 Embedded OS들이 PCS, PDA, 핸드헬드(Handheld) 컴퓨터, 터미널, 산업용 제어기 및 다른 소형 컴퓨터에서부터 인터넷 TV, 디지털 셋탑 박스, 웹폰, 인터넷 디바이스, 및 Mobile Computing 분야에 이르기까지 다양한 분야에서 그 요구가 급증하고 있다. 현재 이러한 응용들은 사용자의 응답시간이 빠른 표준 API(Application Programming Interface)의 사용을 필요로 한다. Window System의 Application을 개발하기 위해서는 보통 Win32 API를 사용한다. 그런, Win32 API에서 제공하는 자료형과 관련 함수들이 크기가 크고 속도가 느려서 소형의 적은 메모리와 빠른 속도를 필요로 하는 PCS 단말기에는 적합하지가 않다. 따라서 기존의 API의 기능을 충실히 수행하면서 PCS에 최적화된 API에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 PCS 정보단말기용 소형 운영체제에 적합한 API를 GWES(Graphics, Windowing, and Events Subsystem) 모델을 기반으로 설계하였으며 사용자 응답시간 지연을 해결하기 위해서는 Event 처리를 최소화하는 다중 메시지 처리 방식을 개발하였다.
본 논문에서는 다중 입력의 크기를 비교하기 위한 알고리즘 및 VLSI 구조를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 여러 입력을 동시에 비교한 후에 간단한 디지털 논리 함수를 이용하여 그 입력들 중에서 가장 큰 값(혹은 가장 작은 값)을 검출하는 방법을 제공할 수 있다. 이 방식의 단점은 하드웨어 자원이 증가하는 것인데, 이를 위해 중복된 논리 연산을 재사용하는 방법도 제안한다. 제안하고자 하는 방식은 회로 속도의 증가, 즉 지연시간의 감소에 초점을 맞추었다. 제안한 비교 알고리즘은 HDL로 설계한 후에 Magna Chip의 $0.18{\mu}m$ CMOS 라이브러리를 이용하여 구현하였다. 제안한 비교방법은 전통적인 방식에 비해서 4 및 8 입력인 경우에 약 0.5 및 1.1배 만큼 하드웨어 자원을 더 소비하면서, 약 1.5 및 1.8배 만큼 동작 주파수를 향상시킬 수 있었다.
기계 학습을 통한 인간 동작 인지 (human activity recognition) 시스템에서 중요한 요소는 충분한 양의 라벨 데이터 (labeled data)를 확보하는 것이다. 그러나 라벨 데이터를 확보하는 일은 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 매우 적은 수의 라벨 데이터를 가지고 있는 새로운 환경 (타겟 도메인)에서 동작 인지 시스템을 구축하는 경우, 기존의 환경 (소스 도메인)의 데이터나 이 환경에서 학습된 분류기(classifier)를 사용하는 것은 도메인이 서로 다르기 때문에 바람직하지 않다. 기존의 기계 학습 방법들이 이러한 문제를 해결할 수 없으므로 전이 학습 (transfer learning) 방법이 제시되었으며, 이 방법에서는 소스 도메인에서 확보한 지식을 활용하여 타겟 도메인에서의 분류기 성능을 높이도록 하고 있다. 본 논문에서는 다중 태스크 신경망 (multitask neural network)을 사용하여 매우 제한된 수의 데이터만으로 정확도가 높은 동작 인지 분류기를 생성하는 전이 학습방법을 제안한다. 이 방법에서는 소스 및 타겟 도메인 분류기의 손실 함수 최소화가 별개의 태스크로 간주된다. 즉, 하나의 신경망을 사용하여 두 태스크의 손실 함수를 동시에 최소화하는 방식으로 지식 전이(knowledge transfer)가 일어나게 된다. 또한, 제안한 방법에서는 모델 학습을 위하여 비지도 방식(unsupervised manner)으로 라벨이 부여되지 않은 데이터를 활용한다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비하여 일관적으로 우수한 성능을 보여주고 있다.
다중 구동기로 이루어진 실시간 분산제어시스템으로 전기자동차, 다중 로봇시스템 등을 들 수 있다. 이러한 시스템들에는 여러 개의 프로세서가 필수적으로 요구된다. 시스템 구성요소별로 프로세서를 내장한 제어 기기에는 모듈화, 소형화, 저전력화 및 상호운용가능성과 내고장성이 요구되며, 이를 위해서 제어시스템이 네트워크기반 실시간 분산제어시스템의 형태로 구현될 필요가 있다. 네트워크기반 실시간 분산제어시스템 구현 시 각 구동부간 동기화 문제에 의해 고속, 고정밀 및 고신뢰성을 갖는 것이 어렵다. 동기화 문제의 원인으로는 부하변동, 구동부간 동특성 불일치 및 구동부 제어기기간의 통신에 따른 시간지연을 들 수 있다. 본 연구에서는 연결 부하가 서로 다른 경우와 연결부하 뿐만 아니라 구동 모터의 동역학적 특성도 다른 경우의 단일 링크 머니퓰레이터에 대하여 외란관측기와 칼만 필터를 이용한 동기화 제어법과 목표치와 실측치 및 실측치들 사이의 에러 벡터의 노름에 대한 스칼라 함수를 정의하고 이 함수의 기울기 벡터를 최소화시키는 목표궤적을 이용한 동기화제어법을 제시하고 실험을 통하여 그 유용성을 확인한다.
SMP 클러스터가 고성능 계산을 위한 플랫폼으로 등장함에 따라, 이 시스템을 활용하기 위한 프로그래밍 환경에 대한 관심이 증가하고 있다. 이 논문에서 우리는 ParADE라고 부르는 쉽고, 이식성이 높으며. 고성능의 프로그래밍이 가능한 새로운 프로그래밍 환경을 소개한다. ParADE는 OpenMP 프로그래밍 환경으로 HLRC 변종 프로토콜을 구현한 다중 쓰레드 DSM 시스템을 기반으로 하고 있다. 특별히. 이 논문에서는 성능 개선을 위한 OpenMP 변환기의 역할에 중점을 둔다. OpenMP 변화기는 OpenMP 프로그램 모델과 실행 시스템의 수행 모델 사이에서 가교 역할을 한다. 특히, OpenMP 변환기는 동기화 디렉티브를 변환하고 임계 영역에 있는 작은 변수의 메모리 일관성을 유지하기 위해 집합 통신 함수를 활용한다. 동기화 디렉티브 성능 측정을 위한 마이크로벤치마크 프로그램을 통한 실험에서 ParADE 시스템은 기존의 DSM 시스템에 비해 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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