본 논문에서는 스마트 계약의 핵심 기술로 사용되는 분산원장 기술의 운영과 분산원장 기술의 구성요소에 대하여 연구하고 분산원장의 요소기술을 차세대 만물네트워크에 적용하기 위한 해결책으로 현재 ISO/IEC JTC1 SC6에서 표준화가 진행 중인 만물네트워크 프로토콜의 사물유저 소셜 그룹 관리 기능을 이용한 분산원장 기술의 프로토콜을 제시하였다. 만물네트워크의 사물유저 소셜 그룹 관리 기능은 안정적인 프로토콜 기능과 데이터 전송 관리를 제공하고 있으며 멤버 디스커버리기능, 데이터 전송 통로 관리기능 등의 그룹 관리 기능을 제공하고 있다. 분산원장 요소 기술을 상호 합의로 적용할 수 있는 서비스를 제공할 수 있어서 분산원장 노드들의 그룹 관리 기능에 도움이 될 것으로 예상하며 표준화가 진행되고 있는 ISO/IEC JTC1 SC6의 미래 네트워크 기능과 구조에 적극 반영하고자 한다.
본 연구에서는 3개의 단일서버 노드(기계 1, 기계 2, 조립기계)로 구성된 단순 조립형 대기행렬 망의 안정대기시간에 대해 분석한다. 하나의 재생도착과정을 가정하며, 각 기계의 서비스시간은 서로 독립이며 상수 또는 겹침이 없는 시간으로 가정한다. 기계 1과 기계 2는 무한크기의 버퍼를 가지며, 조립기계는 각 기계로부터의 이송되는 부품을 위해 2개의 유한버퍼를 가진다. 각 기계는 FIFO 규칙과 통신차단규칙에 따라 서비스를 제공한다. 단순 조립형 대기행렬 망의 안정대기시간에 대한 간결한 표현식을 (max,+)-대수를 활용하여 유한버퍼의 크기에 대한 함수의 형태로 도출하였다. 이러한 표현식으로부터 평균, 고차평균, 꼬리확률과 같은 다양한 성능 특성치들의 값을 구할 수 있다.
Godunov형 모형을 이용한 홍수모델링에서는 일반적으로 구조적 사각격자나 비구조적 삼각격자가 주로 적용된다. 2차원 수치모형을 이용한 홍수모델링에서 연구유역의 정보가 격자의 노드나 중심에 입력되므로 적용격자의 유형과 생성방법에 따라 모형의 입력자료 오차에 영항을 줄 수 있다. 따라서, 연구유역이 지형 변동성이 심한 지역이거나 흐름형상이나 흐름변동이 심한 구간이라면, 고해상도 격자를 통해 모형의 입력자료 오차를 최소화할 할 수 있다. 본 연구에서는 2가지 유형에 대한 연구를 수행하였다, 첫 번째는 홍수해석을 위한 2차원 모형의 격자형상과 해상도에 따른 홍수위 및 홍수범람범위를 비교·분석하는 연구를 수행하였다. 연구유역은 2000년 10월 29일부터 11월 19일까지 홍수가 발생한 영국의 Severn 강 유역이다. 연구유역의 홍수 모델링을 위한 지형자료는 3m 해상도의 LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 구축하였으며, 격자유형 및 해상도에 따른 2차원 홍수위 및 홍수범람범위를 비교·분석하기 위해서 홍수 발생기간 동안 촬영된 4개(2000년 8월 11, 14, 15, 17일)의 ASAR(Advanced Synthetic Aperture Radar) 영상자료를 활용하였다. 즉, ASAR 영상으로 촬용된 최대범람시기 및 홍수류의 배수기를 활용하여 최대범람범위뿐만 아니라 홍수가 증가하는 시기와 하류단 배수로 인해 홍수가 감소하는 시기를 모두 포함하는 홍수범람범위에 대한 격자유형별 2차원 홍수범람모형의 계산 결과에 대해 비교하였다. 두 번째는 아마존 강 중류유역의 2,500K㎡ 면적에 해당하는 대규모 유역에 대해 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) 지형자료를 이용하여 홍수기와 갈수기에 대해 2차원 모델링을 수행하고 그 결과를 위성자료와 비교하였다.
가상현실로 구현한 공중화장실의 위험도를 산출하기 위하여 공중화장실에 존재하는 공간요소를 평가하고자 하였다. 평가대상과 평가 기준에 이론적 기반을 마련하기 위해 공중화장실의 안전성을 높이기 위한 체크리스트를 제안한 선행연구를 도입하였다. 평가 기준을 설정하기 위해 Paul J. Brantingham과 Patricia L. Brantingham의 이론을 바탕으로 공간과 범죄자의 상호작용에 초점을 맞춰 분석하고 수립하였다. Ronald V. Clarke의 "일상활동 이론"도 도입하여 평가 접근 방식에 통합하였다. 공중화장실의 범죄자, 이용자, 공간적 요소 간의 상관관계를 토대로 범인의 행위, 범죄와의 공간적 관련성, 이용 중 이용자 노출을 분석하였다. 이러한 기준을 이용하여 공중화장실의 공간요소 평가 알고리즘을 개발하고 이를 기반으로 애플리케이션을 개발하여 평가 도구 개발이 가능함을 입증하였다.
반도체 미세 공정의 개발과 더불어, 높아진 집적도 및 동작 클럭의 고속화로 단일 프로세서 시스템 성능은 지속적으로 개선되고 있다. 이 결과 기가헬즈 이상의 클럭 속도를 가지는 개인용 컴퓨터가 보편적인 데스크 탑 시스템으로 자리잡게 되었으며, 불과 수년 전의 고가 대형 시스템은 점차 이러한 작은 시스템들을 상호 연결망으로 연결한 형태로 급속히 대체되어가고 있다. 이러한 구조의 클러스터 컴퓨터는 높은 확장성과 고성능을 얻을 수 있으므로, 점차 그 영역을 확대해나가고 있으나, 상호 연결망의 대역폭 및 지연에 따라 성능 제한 요소는 여전히 존재하고 있으며, 이러한 이유로 SCI, Myrinet, Gigabit Ethernet 등 고속의 상호 연결망이 클러스터 시스템의 연결 구조로 사용되고 있다. 프로세서 속도의 개발과 더불어 상호 연결망의 속도 또한 개선되어 왔는데, 상호 연결망은 그 대역폭을 늘리는 것과, 상호 연결망을 이용한 경우의 통신 시간지연의 축소로 볼 수 있다. 대역폭의 확장 및 지연시간의 단축은 상호 연결망의 고속화를 통하여 이루어질 수 있으나, 작은 면적에 집적되어 있는 프로세서와는 달리, 보다 넓은 면적에 펼쳐져 있는 상호 연결망의 동작 속도는, 물리적 거리에 의한 지연으로 인하여 개선의 난이도가 높으며, 따라서 클러스터 시스템의 확장 규모는 상호 연결망의 병목 현상에 의하여 제한된다고 할 수 있다. 이러한 이유로 보다 높은 대역폭의 상호 연결망을 구현하려는 노력은 복수개의 연결 구조를 이용한 형태로 개선되어 왔으며, 고속으로 동작하는 SCI 점 대 점 연결구조론 이용한 다중연결 형태의 시스템이 활발히 연구되어 왔다. 본 논문은 이러한 이중 점 대 점 연결 구조 시스템의 성능 제한 요소인 접근 시간 및 효율을 개선하기 위하여, 두개 중 하나의 점 대 점 연결을 링 형태로, 나머지 하나는 링을 몇 개의 노드의 묶음으로 분할하여 연결하는 구성을 제시하였으며, 방송 및 일 대 일 전송에 적합한, 간단하고 효율적인 경로 설정 방법과 적절한 묶음의 수를 제시하였다. 본 논문에 제시한 구조의 시스템의 성능 측정의 비교 대상으로, 최신 시스템에 채용되어 있는 반대방향 이중 링 구조를 비교 대상으로 하였으며, 반대방향 이중 연결 구조에 비하여 단 논문에 제시한 상호연결망 구성 및 트랜잭션 경로 설정 방법이 상대적으로 우수함을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 상호연결망 구조 및 트랜잭션 경고 설정 방법을 이용한 경우, 반대방향 이중 링 구조의 시스템 구조에 비하여 단위 트랜잭션의 처리 시간이 1.05∼l.11배 향상되었으며, 시스템의 성능은 1.42∼2.1배 향상되었다.
프리스케일러는 PLL을 이용한 주파수합성기의 동작속도를 좌우하는 중요한 구성블록으로써, 고속 동작 특성과 저전력 소모 특성을 동시에 만족해야 한다. 따라서 프리스케일러에 사용되는 D-플립플롭의 설계가 중요하다. 기존의 TSPC D-플립플롭은 출력단의 글리치나 비대칭적인 전파지연시간, 클럭의 프리차지구간에서 내부노드의 불필요한 충 방전으로 인해 소비전력이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 동적 플립플롭을 제안하였다. 제안한 플립플롭은 방전억제방식을 사용하여 글리치를 최소화하였고, 대칭적 전파지연시간을 만들어줌으로써 속도를 향상시켰으며, 불필요한 방전을 제거하여 저전력 특성을 얻을 수 있었다. 제안된 플립플롭의 성능평가를 위해 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정변수를 이용하여 128/129 분주 프리스케일러를 구성한 결과 최대 5GHz까지 동작 하였으며, 이는 같은 조건에서 4.5GHz까지 동작하는 기존의 회로에 비해 향상된 결과이다. 또한 4GHz에서 전력소모가 0.394mW로 기존구조에 비해 약 34%의 전력소모를 줄일 수 있다.
MANET 환경에서 빈번한 경로 단절은 반복된 경로 탐색으로 인해 제어 패킷 오버헤드와 패킷 손실을 증가시킨다. AODV-I는 event driven방식을 이용하여 주기적인 Hello 메시지를 제거함으로써 AODV의 성능을 개선하였다. Hello 메시지와 달리 각 이벤트마다 전송되는 인터럽트 메시지는 이웃노드의 상태를 알 수 있어 링크 단절을 탐지 및 예측도 할 수 있다. 따라서 AODV-I의 성능은 각 인터럽트 메시지 종류에 따라 처리 절차를 추가함으로써 더욱 개선될 수 있고, 또한 AODV의 단일경로로 인한 문제를 백업 경로기법을 추가하여 개선하는 것도 가능하다. 본 연구에서는 경로 탐색 수와 전송 지연을 줄이기 위해 개선된 백업 경로방식과 인터럽트 메시지 방식을 결합한 AODV-IB를 제안한다. AODV-IB는 각 인터럽트 메시지마다 링크 단절 예측과 탐지에 대한 처리 절차를 추가하여 AODV-I를 개선한다. 또한 추가적인 제어 패킷 없이 지연을 최소화하도록 개선한 백업 경로 방식도 구현한다. QualNet 5.0을 사용하여 구현한 시뮬레이션 결과는 AODV-I에 비해 제안하는 AODV-IB가 더 좋은 성능을 나타낸다.
본 논문은 고정대역 네트워크에서 최대 TCP 혼잡윈도우를 제한하여, 버퍼 크기와 무관하게 안정적인 성능과 전송률을 제공할 수 있는 혼잡회피 알고리즘을 제안한다. 현재는 AIMD(Additive Increase, Multiplicative Decrease) 기반의 혼잡제어 방법이 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 AIMD 기반의 TCP 혼잡제어 방법은 고정대역 네트워크에서 불필요하게 성능을 저하시키는 문제가 있다는 것이 여러 연구결과를 통해 알려져 있다. 또한 TCP의 톱니파형 데이터율로 안정적인 데이터 전송률이 필요한 응용에 적용하기 어렵다. 제안된 알고리즘은 필요에 따라 공평성을 유지하며 혼잡에 의한 손실을 방지하기 위해 혼잡윈도우의 크기를 제한한다. 최대 혼잡윈도우의 크기를 병목노드에서 데이터 축적을 방지하는 지연 정보로 결정하여, 별도의 버퍼와 윈도우 제어절차 없이 연결의 성능과 전송율이 안정적이도록 한다. 다양한 경우에 대한 시뮬레이션을 통해 호환성, 정상상태의 성능, 정상상태 손실 패킷 수, 그리고 혼잡윈도우의 분산 등으로 특성을 검증하였다. 제안된 방법은 송신단의 간단한 수정으로 적용이 가능하며, 네트워크 라우터와 사용자 프로그램의 수정이 불필요하여 확산이 용이한 장점을 가지며, 고정대역 네트워크로 볼 수 있는 국내 초고속인터넷 접속망에 적용하면 성능개선을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 $0.18{\mu}m$의 EEPROM cell을 사용하여 수동형 UHF RFID 태그 칩에 사용되는 저전력, 저면적의 1Kbits 비동기식 EEPROM IP를 설계하였다. 저면적 회로 설계 기술로는 $0.18{\mu}m$ EEPROM 공정을 이용하여 비동기식 EEPROM IP를 설계하므로 command buffer와 address buffer를 제거하였고 separate I/O 방식을 사용하므로 tri-state 데이터 출력 버퍼(data output buffer)를 제거하였다. 그리고 저전압(low voltage)의 VDD에서 EEPROM cell이 필요로 하는 고전압(high voltage)인 VPP와 VPPL 전압을 안정적으로 공급하기 위해 기존의 PN 접합 다이오드 대신 Schottky 다이오드를 사용한 Dickson 전하펌프를 설계하므로 전하펌프의 펌핑단(pumping stage)의 수를 줄여 전하펌프가 차지하는 면적을 줄였다. 저전력 회로 설계 기술로 Dickson 전하 펌프(charge pump)를 이용하여 VPP generator를 만들고 Dickson 전하펌프의 임의의 노드 전압을 이용하여 프로그램과 지우기 모드에서 각각 필요로 하는 VPPL 전압을 선택하도록 하게 해주는 VPPL 전원 스위칭 회로를 제안하여 쓰기전류(write current)를 줄이므로 저전력 EEPROM IP를 구현하였다. $0.18{\mu}m$ 공정을 이용하여 설계된 비동기식 EEPROM용 테스트 칩은 제작 중에 있으며, 비동기식 1Kbits EEPROM의 레이아웃 면적은 $554.8{\times}306.9{\mu}m2$로 동기식 1Kbits EEPROM에 비해 레이아웃면적을 11% 정도 줄였다.
본 연구에서는 무료 딥러닝 도구인 R과 텐서플로우에 대한 성능 비교를 수행하였다. 실험에서는 각 도구를 사용하여 6종류의 심층 신경망을 구축하고 10년간의 한국 온도 데이터셋을 사용하여 신경망을 학습시켰다. 구축된 신경망의 입력층 노드 갯수는 10개, 출력층은 5개로 설정 하였으며, 은닉층은 5, 10, 20개로 설정하여 실험을 진행 하였다. 학습 데이터는 2013년 3월 1일부터 2023년 3월 29일까지 서울시 강남구에서 수집된 온도 데이터 3681건을 사용하였다. 성능 비교를 위해, 학습된 신경망을 사용하여, 5일간의 온도를 예측하고 예측된 값과 실제값을 사용하여 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)값을 측정하였다. 실험결과, 은닉층이 1개인 경우, R의 학습 오차는 0.04731176이었으며, 텐서플로우는 0.06677193으로 측정되었으며, 은닉층이 2개인 경우에는 R이 0.04782134, 텐서플로 우는 0.05799060로 측정되었다. 전체적으로 R이 더 우수한 성능을 보였다. 우리는 기계학습을 처음 접하는 사용자들에게 두 도구에 대한 정량적 성능 정보를 제공함으로써, 도구 선택에서 발생하는 어려움을 해소하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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