본 논문에서는 차량 어플리케이션에 적합한 삼중 코어 지연 락스텝 프로세서를 제안하였다. 이 프로세서는 독립적으로 동작하는 세 개의 코어에서 독립적으로 동일한 작업을 수행한 후 그 결과값을 표결하여 최종 값을 결정하기 때문에 하나의 코어에서 오류가 발생해도 전체적으로는 안전하게 동작할 수 있다. 또한 방사선이나 전자파로 인해 여러 코어에 동시에 오류가 발생하는 것을 방지하기 위해 세 개의 코어를 서로 지연시켜 동작하도록 하였다. 메모리와 연결된 메인 코어에서 오류가 발생하는 경우 메모리에 오류인 값을 저장해놨을 수 있기 때문에 이를 정상값으로 되돌리는 메모리 롤백을 수행하도록 하였다. 시뮬레이션 결과 프로세서에서 다양한 에러가 발생해도 이를 성공적으로 보정하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 Caussian Mixture Model을 이용한 실시간문맥독립화자인식시스템의 성능을 향상시키기 위하여 화자검증시스템에서 좋은 결과를 나타내는 유사도정규화 ( Likelihood Normalization )방법을 화자식별시스템에 적용하여 시스템을 구현하였으며, 인식실험한 결과에 대해 보고한다. 시스템은 화자모델생성단과 화자식별단으로 구성하였으며, 화자모델생성단에서는, 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 화자모델을 작성하였으며. GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum Likelihood Estimation)방법을 사용하였다. 화자식별단에서는 학습된 데이터와 테스트용 데이터로부터 ML(Maximum Likelihood)을 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하였다. 계산된 유사도는 유사도 정규화 과정을 거쳐 스코어( SC)로 표현하였으며, 가장 높은 스코어를 가지는 화자를 인식화자로 결정한다. 화자인식에서 발성의 종류로는 문맥독립 문장을 사용하였다. 인식실험을 위해서는 ETRI445 DB와 KLE452 DB를 사용하였으며. 특징파라미터로서는 켑스트럼계수 및 회귀계수값만을 사용하였다. 인식실험에서는 등록화자의 수를 달리하여 일반적인 화자식별방법과 프레임단위유사도정규화방법으로 각각 인식실험을 하였다. 인식실험결과, 프레임단위유사도정규화방법이 인식화자수가 많아지는 경우에 일반적인 방법보다 향상된 인식률을 얻을수 있었다.
PMLSM에서는 전기자 권선부의 슬롯-치 구조로 인한 디텐트력과 단부효과에 의한 디텐트력, 영구자석의 고조파 성분 자속에 의한 디텐트력이 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 자기저항의 불연속으로 인한 디텐트력을 제거시키기 위하여 전기자 권선과는 독립된 자기회로를 가지는 보조코어의 설치를 제안하였다. 보조코어의 최적 설계는 유한요소 해석과 실험계획법을 이용하였으며 이론치와 실험치를 비교함으로서 본 연구의 타당성을 입증하였다.
단일 코어 프로세스의 성능 향상은 전력 소모, 발열 등의 이유로 한계에 달했다. 이에 대한 대안으로 멀티 코어가 등장했으며 매니 코어 기술에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이렇듯 멀티 코어 환경이 보편화됨에 따라 병렬 프로그래밍의 중요성이 더욱 커졌다. 한편, 순수 함수형 언어 Haskell은 부수효과가 없고 다양한 병렬화 도구를 지원함으로써 다가오는 병렬 프로그래밍 시대에 적합한 언어라 할 수 있다. 이때 Haskell 병렬 프로그램의 성능은 메모리 재사용(Garbage Collection) 시간에 큰 영향을 받는다. 그래서 Haskell 병렬 프로그램의 성능 향상, 분석을 위한 메모리 프로파일링 도구가 필요하다. 이미 Haskell이 제공하는 메모리 프로파일링 도구로 ghc-gc-tune이 있지만 실행 속도 측면에서 개선이 필요하다. 본 연구에서는 분할 정복법을 이용해서 매 단계마다 탐색 영역을 4분의 1로 줄이도록 ghc-gc-tune을 개선했다. 개선된 ghc-gc-tune을 극대 독립 집합 프로그램과 K-means 프로그램에 적용한 결과, 평균 98%의 정확도로 실행 시간을 평균 7.78배 단축했다.
본 연구에서는 멀티코어에서 피부색 정보와 병렬처리를 이용하여 Viola-Jones 알고리즘을 설계하였다. 불필요한 연산을 줄이고 빠른 검출 속도를 위해 기존의 얼굴 검출 방법 중 피부색을 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 사용하여 배경영상을 삭제하였다. 병렬처리를 위해 알고리즘을 기능별로 분할하였고, 멀티코어에서 성능을 향상시키기 위해 의존성과 크기를 고려하여 독립적으로 동작되도록 설계하였다. Cortex-A9 멀티코어가 내장된 SoC에서 실험 결과 알고리즘을 분할하기 전에 비해 약 1.8배 빠른 검출 결과를 나타내었다.
멀티코어 프로세서에서 라스트 레벨 캐쉬는 코어와 메모리의 속도 차이를 줄여주는 역할을 하는 중요한 하드웨어 자원이다. 때문에 라스트 레벨 캐쉬의 효율적인 관리는 프로세서의 성능에 큰 영향을 미친다. 라스트 레벨 캐쉬를 구성하는 공유/비공유 캐쉬는 코어들이 공유하는 데이터와 각 코어의 독립된 데이터를 각각 적재한다. 최근 많은 연구를 통해 라스트 레벨 캐쉬 관리기법이 연구되었지만 주로 공유 캐쉬에 대한 연구만 이뤄지고 있으며 라스트 레벨 캐쉬의 비공유 캐쉬에 대한 연구는 아직 미약하다. 라스트 레벨 캐쉬의 비공유 캐쉬는 각 코어에 동일한 영역이 할당되기 때문에 코어별 작업량이 다를 경우 캐쉬 관리가 효과적이지 않다. 본 논문에서는 라스트 레벨 캐쉬 중 비공유 캐쉬의 효율적인 관리를 위해 코어 인지 캐쉬 교체 기법을 제안한다. 제안된 코어 인지 캐쉬 교체 기법은 비공유 캐쉬를 동적으로 재구성함으로써, 라스트 레벨 캐쉬의 적중률을 향상시킨다. 또한, 우리는 캐쉬 교체 기법의 성능 향상을 위해 2비트 포화 카운터를 적용하였다. 실험 결과 기존의 교체 기법과 비교하여 9.23%의 적중률 향상과 12.85%의 라스트 레벨 캐쉬 접근 시간 감소의 효과가 있었다.
본 연구는 무기 실리카 껍질(shell)과 유기 고분자 코어(core)로 구성된 매우 균일한 유-무기 복합체 입자 제조의 방법에 관한 것이다. 먼저, 미세유체 기술을 이용하여 균일한 크기를 지니는 유기 고분자 코어 입자를 제조하였다. 코어 입자의 제조 과정에서 코어 입자의 제조 과정에서 광 경화성 유기 물질이 포함된 분산상과 연속상의 유속을 독립적으로 제어함으로써 균일한 액적을 형성하였다. 액적이 형성됨과 동시에, 미세유체 채널의 말단에서 자외선 조사에 의해 액적이 광중합 되어 코어 입자로 형성된다. 더불어, 폴리알릴아민 하이드로클로라이드(polyallylamine hydrochloride, PAH)와 인산 이온(phosphate ion)으로 구성된 나노 복합체는 최적화된 pH 조건에서 수소결합과 정전기적 인력 같은 강력한 상호작용을 통해 코어 입자에 코팅된다. 폴리아민 나노 복합체에 존재하는 PAH 주쇄의 아민 그룹들은 규산(silicic acid)의 축합(condensation) 반응을 촉매하여, 코어 입자 표면의 실리카 나노입자 성장을 시킬 수 있었다. 따라서, 본 방법을 통해 유기 코어에 무기 실리카 나노입자로 코팅된 유-무기 복합체 입자를 제조할 수 있었다. 최종적으로, 본 연구에서 제시한 방법은 보다 온화하며 환경친화적인 조건 하에서 단시간 내에 유-무기 복합체 입자를 합성할 수 있으며, 다양한 모양과 크기를 갖는 코어 입자에 적용되어 넓게 활용될 수 있다.
본 연구에서는 $CeO_2$ 표면에 $Ti(SO_4)_2$의 가수 분해를 이용하여 $TiO_2$를 성장시켜 코어-쉘 구조를 가지는 세라믹 나노입자를 합성 하였다. $CeO_2/TiO_2$ 코어-쉘 합성에서는 $CeO_2:TiO_2$의 몰비, 반응 시간, 반응 온도, $CeO_2$ 슬러리 농도, $Ti(SO_4)_2$의 pH 조절을 통하여 코어-쉘 구조를 가지는 최적의 합성 조건을 찾았다. $CeO_2:TiO_2$의 최적의 몰비는 1:0.2~1.1, 최적의 반응 시간은 24 시간, 최적의 $CeO_2$ 슬러리 농도는 1%, 최적의 반응 온도는 $50^{\circ}C$임을 알 수 있었다. $NH_4OH$ 수용액을 이용하여 $Ti(SO_4)_2$ 의 pH를 1로 맞추어 $CeO_2$ 슬러리에 적하하면 10%의 농도를 가지는 $CeO_2$ 슬러리에서도 $CeO_2/TiO_2$ 코어-쉘 나노 입자를 합성할 수 있었다. $80^{\circ}C$이상의 높은 온도에서 반응을 시키면 $CeO_2/TiO_2$ 코어-쉘 구조가 아닌 독립된 $TiO_2$ 나노 입자를 형성함을 알 수 있었다. 최적의 반응 온도는 $50^{\circ}C$로서 가장 좋은 구조의 $CeO_2/TiO_2$ 코어-쉘이 합성되었다.
의사형태소를 디코딩 단위로 한국어 연속 음성 인식에서의 조사, 어미, 접사 및 짧은 용언의 어간등의 단어가 상당수의 인식 오류를 발생시킨다. 이러한 단어들은 발화 지속시간이 매우 짧고 생략이 빈번하며 결합되는 다른 형태소의 형태에 따라서 매우 심한 발음상의 변이를 보인다. 본 논문에서는 이러한 단어들은 한국어 기능어라 정의하고 실제 의사형태소 단위의 인식 실험을 통하여 기능어 집합 1, 2를 규정하였다. 그리고 한국어 기능어에 기능어용 음소를 독립적으로 적용하는 방법을 제안했다. 또한 기능어용 음소가 분리되어 생기는 음향학적 변이들을 처리하기 위해 Gaussian Mixture 수를 증가시켜 보다 견고한 학습을 수행했고, 기능어들의 음향 모델 스코어가 높아짐에 따른 인식에서의 삽입 오류 증가를 낮추기 위해 언어 모델에 fixed penalty를 부여하였다. 기능어 집합1에 대한 음소 모델을 적용한 경우 전체 문장 인식률은 0.8% 향상되었고 기능어 집합2에 대한 기능어 음소 모델을 적용하였을 때 전체 문장 인식률은 1.4% 증가하였다. 위의 실험 결과를 통하여 한국어 기능어에 대해 새로운 음소를 적용하여 독립적으로 학습하여 인식을 수행하는 것이 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 MPEG-2 AAC 오디오 복호화 시스템을 효율적으로 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 2채널의 메인 프로필 MPEG-2 AAC 비트열을 실시간으로 복호화하고, 32, 44.1, 48kHz의 표본화 주파수를 지원하여, 표준안에서 제안하는 툴 중 커플링 채널을 제외한 모든 툴을 지원한다. 설계된 시스템은 허프만 복호화와 예측 과정을 수행하는 두개의 독립된 모듈과 Programmable DSP 코어의 혼합 구조(hybrid architecture)로 최적화된 구조를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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