본 논문에서는 32$\times$32비트 곱셈 연산의 하위 32비트 결과를 한 클록 주기에 얻기 위한, 130MHz 파이프라인용 SIMD형 2단 곱셈 누산기를 설계하였다. 이 과정에서, Booth 부호기의 부분곱의 생성에 소요되는 지연을 줄이면서 부호가 있는 수의 연산을 수행할 수 있는 Booth 부호기를 설계하였다. 생성된 부분곱을 SIMD 명령어에 따라 크기가 선택된 Wallace Tree로 합산하고, 32$\times$32비트 곱셈 연산의 하위 32비트 결과를 제외한 모든 결과들은 두 번째 파이프라인 단에서 얻어지도록 하였다 현재 설계된 SIMD형 곱셈 누산기는 삼성 0.18$\mu\textrm{m}$ 표준 셀로 합성할 때, 1.65V, +1$25^{\circ}C$에서 약 7.61㎱의 임계 경로 지연을 갖는다
소프트웨어 버스마크 기법은 도용이 의심되는 소프트웨어의 소스 코드를 얻을 수 없을 때 사용할 수 있는 소프트웨어 도용 탐지 기법이다. 이 기법은 프로그램의 바이너리나 자바 클래스 파일에서 프로그램 고유의 특징인 버스마크를 추출한 다음 프로그램간 버스마크 유사도 측정을 통해 도용을 탐지한다. 이 논문에서는 선행 연구된 k그램 버스마크 기법에 연산자 요약이라는 아이디어를 접목한 연산자 요약 k그램 버스마크 기법을 제안한다. 연산자 요약이란 연산자 우선순위가 같은 연산자의 JVM 명령어를 묶어 요약번호로 나타내는 것이다. 연산자 요약 k그램 버스마크 기법은 연산자 요약과 제어 흐름을 고려하여 생성한 연속된 k개의 요약번호 시퀀스 집합을 버스마크로 정의한다. 버스마크를 평가하기 위해 선택 정렬 메소드와 버블 정렬 메소드를 대상으로 신뢰도 실험과 강인도 실험을 하였다. 실험 결과 연산자 요약 k그램 버스마크 기법이 선행 연구된 Tamada 버스마크 기법과 k그램 버스마크 기법보다 높은 신뢰도와 강인도를 보였다.
본 논문은 레벨1 캐시에서 가장 우수한 수준의 에너지 효율을 제공하는 웨이룩업캐시와 레벨2 캐시에서 가장 높은 에너지 효율을 제공하는 웨이추적캐시의 장점을 결합하여, 모든 레벨의 캐시에서 가장 높은 수준의 에너지 효율을 제공하는 이중웨이선택캐시를 제안한다. Alpha 21264 프로세서의 예를 이용한 시뮬레이션 결과에 따르면, 이중웨이선택캐시는 레벨1 명령어캐시에서 일반적인 연관사상캐시에 비해 27.57%의 에너지를 소비하여, 웨이룩업캐시와 같은 수준의 에너지 효율을 제공한다. 그리고 이중웨이선택캐시는 레벨1 데이터 캐시에서 일반적인 연관사상캐시에 비해 28.42%의 에너지를 소비하며, 이는 웨이룩업캐시에 비해 에너지 소비가 15.54% 감소한 것이다. 또한 이중웨이선택캐시는 레벨2 캐시에서 일반적인 연관사상캐시에 비해 15.41%의 에너지를 소비하며, 이는 웨이추적캐시에 비해 에너지 소비가 16.16% 감소한 것이다.
본 논문에서 제안한 FSM 기반의 프로그래머블 BIST(Built-In Self-Test)는 플래시 메모리를 테스트하기 위한 기조의 알고리즘들을 코드화 하여 그 중에서 선택된 알고리즘의 명령어 코드를 받아서 플래시 메모리 테스트를 수행한다. 또한 제안하는 구조는 각 알고리즘에 대한 테스트 절차를 간단하게 한다. 이외에도 플래시 메모리 BIST를 재구성하는데 걸리는 시가도 기조의 BIST와 비교해 볼 때 매우 적다. 우리가 제안한 BIST 구조는 자동적으로 Verilog 코드를 생성해주는 프로그래머블 플래시메모리 BIST 생성기이다. 만약 제안된 방법을 실험하게 되면, 제안된 방법은 이전의 방법들과 비교해서 크기도 더 작을 뿐만 아니라 융통성 면에서도 좋은 성과를 얻었다.
최근 디지털 당송과 이동통신 단말기의 대중화가 이루어짐에 따라 고화질 고해상도의 멀티미디어 컨텐츠의 이동통신 단말기에서의 재생 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다 이동통신 단말기에서 멀티미디어 컨텐츠 재생 서비스를 제공하기 위해서는 디지털 방송 컨텐츠를 단말기에 적합한 컨텐츠로 변환할 필요가 있다. 본 논문은 디지털 방송 규격인 MPEG-2 컨텐츠를 이동통신 단말기에서 지원하는 MPEG-4 SP(Simple Profile) 컨텐츠로 실시간으로 변환하는 트랜스 코더에 대한 설계와 구현 기술을 제안한다. 구현된 트래스코더는 화질 유지와 계산량 감소를 위한 적응적 움직임벡터 재구성, 매크로블록 모드 선택, 그리고 움직임벡터 scaling 등의 알고리즘을 포함하고, 인텔사에서 제공하는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 명령어를 이용하여 최적화되었다. 트랜스코더는 30fps, 8Mbps, $720\times480$ 해상도의 멀티미디어 컨텐츠를 다양한 비트율의 30fps, $352\times240$ 해상도의 MPEG-4 컨텐츠로 실시간 변환할 수 있다.
기계학습 이미지 인식 기술의 발전에 따라 이를 악성코드 검출에 적용하는 방법이 연구되고 있다. 그 대표적인 접근법으로 악성코드 파일을 이미지로 변환하고 이를 CNN과 같은 딥러닝 네트워크에 학습시켜 악성코드 검출과 분류를 수행하는 연구가 진행되어 의미 있는 결과가 발표되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 사용한 악성코드 검출에 효과적인 이미지 생성방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 이미지 생성의 여러 선택 요소에 따른 악성코드 검출의 성능을 실험하고 분석하였으며, 그 결과를 반영하여 명령어 흐름의 특성을 좀 더 명확하게 나타낼 수 있는 선형적 이미지 생성방법을 제시하고 이 방법이 악성코드 검출의 정밀도를 높일 수 있음을 실험을 통하여 보였다.
기계적 명령어인 정경 (Threading)과, 트레들링(Treadlings)을 토대로 디자인해야 하는 직조 디자인은 표현의 한계성이 강한 것이 특징이다. 때문에 연구되어진 많은 한국 전통문양 자료들 중에서도 특히 떡살에 의해 한계 지어지는 떡살문양의 표현이 서로의 접목을 용이하게 하여 떡살문양을 선택하여 디자인의 컨셉을 잡았다. 특히, 문자문양과 기하학문양은 문양의 일반적 특징인 아름다움의 추구보다는 자연에 대한 인간의 두려움과 경이로움을 토대로 하여 생겨난 종교적 갈망과 기원을 담고 있어 이러한 이미지들을 토대로 트윌(Twill)기법, 특히 그 안에서도 형태적 표현이 용이한 샐리낼슨(Sally Nielsen)의 로즈펫(Rosepath)의 정경을 중심으로 활용하여 한국적 문양을 직조구조로 디자인하였다. 이 연구를 통해 세계의 위버(weaver)들에게 우리의 문양을 소개하는 계기가 되고 우리나라 산업에서는 이러한 직물디자인이 산업체에서 활발하게 활용되어 고부가가치의 자산을 획득하고 우리의 우수한 문화를 상품화 하고 문화산업을 발전시키는데 도움이 되기를 희망한다.
본 논문에서는 단일 명령어, 다중 데이터 처리 기반의 매니코어 프로세서를 이용하여 높은 계산량이 요구되는 차감 클러스터링 알고리즘을 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한 차감 클러스터링 알고리즘을 위한 최적의 매니코어 프로서서 구조를 선택하기 위해 다섯 가지의 프로세싱 엘리먼트 (processing element, PE) 구조 (PEs=16, 64, 256, 1,024, 4,096)를 모델링하고, 각 PE구조에 대해 실행시간 및 에너지 효율을 측정한다. 두 가지 의료 영상 및 각 영상의 세 가지 해상도(($128{\times}128$, $256{\times}256$, $512{\times}512$)를 이용하여 모의 실험한 결과, 모든 경우에 대해 PEs=4,096구조에서 최고의 성능 및 에너지 효율을 보였다.
본 논문에서는 사지마비 장애인이 활용할 수 있는 동작을 이용하여 마우스, 키보드, 전동휠체어 제어 등에 적용 가능한 근전도 기반 입력 인터페이스 기술을 제안하였다. 먼저 사지마비 장애인이 활용 가능하면서도 데이터 획득 및 처리가 용이한 동작으로서 이 (치아) 물기 동작을 선택하였다. 또한 좌측, 우측 및 양측 이 물기 동작 및 이 물기 시간의 조절을 통해 사지마비 장애인의 경우에도 몇 가지 명령어 수행이 가능하다. 이때, 이 물기 동작의 인식은 관자놀이 부근에 위치한 관자근에서의 근전도 (electromyogram) 신호를 이용하였다. 본 논문에서는 데이터를 획득하여 전송하고 처리하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어, 그리고 전동휠체어 제어, 마우스 제어, 게임 제어를 위한 시범 시스템도 개발하였다. 또한 개발된 시범 시스템을 사지마비 장애인에게 적용하여 그 효용성을 평가하였다.
유비쿼터스 가정환경의 다양한 서비스들을 사용자에게 제공하기 위해서는, 사용자의 의도를 정확히 파악하여 적절한 서비스를 수행하는 지능형 에이전트가 필요하다. 기존에 서비스 선택을 위해 사용되던 명령어 기반 사용자 인터페이스와는 달리, 대화 시스템은 인간과 시스템 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만 기존의 사용자나 시스템 주도 대화 시스템은 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 기인한 다양한 표현을 다루기 어렵다. 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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