X-Match 알고리즘은 비교적 간단하여 하드웨어로 구현하는 데에 적합한 무손실 압축 알고리즘이다. X-Match 알고리즘은 사이클 당 32비트의 압축이 가능하므로 고속 압축에 적합하다. 그렇지만 버스 폭이 증가됨에 따라서 이에 맞추어서 압축 단위를 증가시킬 필요가 있게 되었다. 본 논문에서는 X-Match 알고리즘을 병렬로 수행하여 압축 속도를 2배 향상시키고 X-Match 알고리즘 거의 비슷한 압축률을 제공하는 협동 병렬 X-Match 알고리즘, 즉 X-MatchCP 알고리즘을 제안한다. 기존의 병렬 X-Match 알고리즘이 X-Match 알고리즘을 병렬로 수행할 매에 각자의 사전을 검색하는 데 비해서 X-MatchCP 알고리즘에서는 X-Match 알고리즘이 병렬로 수행되지만 전체 사전을 검색하여 매칭빈도를 높이도록 하였고 run-length 부호화도 두 워드에 대해서 한꺼번에 하는 방식으로 서로 협동하면서 동작한다 메모리 데이타와 파일 자료를 사용한 시뮬레이션 결과 X-MatchCP 알고리즘은 같은 사전 크기의 X-Match 알고리즘과 거의 비슷한 압축률을 보였다. 그리고 X-MatchCP 알고리즘의 하드웨어 구현을 위한 전체적인 구조 설계를 Verilog 언어를 사용하여 수행하였다.
생성된 테스트 케이스와 요구사항과의 연관관계가 중요하지만, 모델을 이용한 테스트 케이스 자동생성에서는 모델이 요구사항과 m:n의 관계를 맺기 때문에 테스트 케이스와 요구사항과의 관계도 매우 복잡해진다. 본 논문에서는 1:1 모델링 도구인 REED(REquirement EDitor)를 이용하여 테스트 케이스를 생성하는 방법에 대하여 기술한다. 테스트 케이스는 커버리지 타겟 생성, IORT(Input Output Relation Tree) 생성, 테스트 케이스 생성의 3단계를 거치며, 모든 단계는 자동으로 진행된다. 생성된 테스트 케이스는 하나의 요구사항에서 생성될 수 있으며 실제 시스템에 적용한 결과, 온도조절장치 경우는 5,566개, 버스카드 단말기의 경우는 3,757개, 굴착기 제어기는 4,611개의 테스트 케이스가 생성되었다.
멀티미디어 응용 프로그램은 방대한 양의 데이타를 실시간으로 고속 처리해야 한다. 적재/저장과 같은 메모리 참조 명령어는 프로세서의 고속 수행을 방해하는 주요인이다. 메모리 참조 속도를 향상시키기 위하여, 다음에 참조될 것으로 예상되는 데이타를 미리 캐시로 인출함으로써, 캐시 미스율과 전체 수행시간을 감소시키는 캐시 선인출 방법이 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 참조예측표(RPT: Reference Prediction Table)를 사용하는 방법을 개선한 데이타 캐시 선인출 방법을 제시한다. 동일한 명령어가 참조하는 데이타의 주소간격을 계산할 때 캐시의 라인크기 단위의 주소간격을 사용하고, 규칙적인 주소간격에 불규칙한 간격이 하나 포함하더라도 선인출 효과를 유지할 수 있도록 선인출 알고리즘을 개선하였다. 일반적으로 많이 사용되는 멀티미디어 프로그램에 대하여 실험한 결과, 기존의 RPT 방식에 비하여 버스 사용량은 약 0.03% 증가한 반면에 캐시 미스율은 평균적으로 29% 정도 향상되었다.
In this paper, we design and experiment a 5G-based metaverse motion synchronization system with configuration of a mobile motion capture studio that has not been commercialized at home and abroad. As a result of the experiment, the average value of the latency test measurement using Wi-Fi is 0.134 seconds faster than the average latency test measurement value using the 5G network. Existing motion capture studios have spatial limitations as the motion capture range is limited to the Wi-Fi communication range. However, the 5G-based metaverse motion synchronization system configures a mobile motion capture studio so that motion performers can solve the spatial limitations by expanding the motion capture communication range indefinitely regardless of time and place. Therefore, it is possible to implement realistic metaverse contents by displaying a realistic and natural digital human because it is free from spatial constraints. The system which was tested in this paper can create a new business model by converging next-generation technologies that are receiving attention related to the digital virtual world, such as motion capture + 5G + digital human twin + metaverse. And it allows for research and develop a next-generation metaverse-based broadcasting solution at a recent time when the business value of digital human and metaverse technologies and functions has been proven and related sales are growing in earnest.
본 연구는 Q방법론을 적용하여 가상의류에 대한 주관적인 인식을 유형화하고 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 가상의류에 대한 인식은 4개 유형으로 분석되었다. 제1유형은 가상의류 이용을 선호하고 가상의류가 맞음새를 파악하는 데 도움이 된다고 생각하는 가상의류 신뢰 맞음새 파악형이었다. 제2유형은 가상의류가 디자인 파악에 도움이 되고 모든 쇼핑몰에 가상의류 시스템이 도입되어야 한다고 생각하는 쇼핑몰 도입 긍정 디자인 파악형이었다. 제3유형은 가상의류가 환경오염을 줄여주고 실제 입을 수 없는 가상의류를 구매하고 싶어하는 환경오염 감소 가상의류 구매형이었다. 제4유형은 가상의류가 실제의복과 유사하고 가상의류가 쇼핑을 즐겁게 해준다고 생각하는 실제 의복 유사 즐거움 추구형이었다. 유형에 따라 아바타의 치수조절, 의복 디자인 표현 강화, 아바타 꾸미기 아이템 구비, 판매용 가상의류 제작 등이 요구되었다.
저탄소 녹색성장 패러다임에 맞춰 지하철은 대중교통 활성화를 위한 도시 교통의 핵심 운송 수단이다. 지하철은 대량 수송 교통체증완화 교통사고 감소 등의 역할 뿐 아니라 노선 확장에 따라 도시 공간과 네트워크상의 승객 수요의 변화를 촉진시킨다. 현재 수요예측을 주축으로 노선계획이 이루어지고 있어, 지하철 노선 변화에 따른 교통 접근성과 승객 수요 변화를 위한 실증적인 연구가 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 공간구문론을 이용한 사전사후 분석을 통해 지하철 개통에 따른 대중교통 영향성을 네트워크의 연결성, 승객 이동성 측면에서 정량적으로 예측 할 수 있는 대안적 평가 방법론을 제시하는 것이다. 우선 2009년 개통된 서울시 지하철 9호 선을 중심으로 도시 철도 네트워크를 구축하고, 공간 구문 모델을 통해 9호선이 개통됨에 따른 네트워크의 위상적 변화 패턴을 분석하였다. 또한, 모델 측정 결과를 검증하기위해, 서울시 교통 카드시스템의 역간 지하철 승차 인원수와 버스 노선별 승차 인원수 자료를 이용하여, 경쟁 노선을 대상으로 버스 이용객의 수단 전환과 주요 환승역에서 승객 수요 변화를 분석하였다. 결론적으로 본 연구 방법론을 통해 지하철 노선 계획에 있어 승객수요변화를 가시화하고 노선 추가에 따른 전후 시공간적 변화 분석이 가능하였으며 향후 주변 대중교통의 영향성과 실제 대중교통 이용자의 이동패턴에 대한 효과적인 공간적 변화 분석에 활용될 것으로 기대한다.
PCI Express는 고속, 저전력 등의 특성으로 인하여 프로세서와 주변 I/O 장치들을 연결하는 업계 표준의 버스 기술이다. PCI Express는 최근 고성능 컴퓨터나 클러스터/클라우드 컴퓨팅 등의 분야에서 시스템 인터커넥션 네트워크로서 그 활용가능성을 검증하고 있는 추세이다. PCI Express가 시스템 인터커넥션 네트워크로서 활용가능하게 된 계기는 PCI Express에 NTB(non-transparent bridge) 기술이 도입되면서부터이다. NTB 기술은 물리적으로 두 PCI Express subsystem을 연결가능하도록 하지만, 필요할 경우 논리적인 격리(isolation)를 제공하는 특징이 있다. 또한, PGAS(partitioned global address space)와 같은 공유 주소 공간(shared address space) 프로그래밍 모델은 최근 멀티코어 프로세서의 보편화로 인하여 병렬컴퓨팅 프레임워크로 각광받고 있다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 병렬컴퓨팅 플랫폼을 위하여 PCI Express 환경에서 OpenSHMEM을 구현하기 위한 초기 OpenSHMEM API를 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 구현한 15가지 OpenSHMEM API의 정확성을 검증하기 위해서 Github의 openshmem-example 벤치마크의 수행을 통하여 확인하였다. 현재 시중에서는 PCI Express 기반 인터커넥션 네트워크는 가격이 매우 비싸고 아직 일반인이 사용하기 용이하도록 NIC형태로 널리 보급되지 않은 실정이다. 이러한 기술개발 초기단계에서 본 연구는 PCI Express 기반 interconnection network를 RDK(evaluation board) 수준에서 실제로 동작하는 실험환경을 구축하고, 여기에 추가로 최근 각광받는 OpenSHMEM software stack를 자체적으로 구현하였다는 데 의의가 있다.
본 논문에서는 고성능 PC 클러스터 시스템을 위한 사용자 수준 인터페이스인 Virtual Interface Architecture(VIA)를 기가비트 이더넷을 기반으로 하여 하드웨어로 구현하였다. 기가비트 이더넷 상의 하드웨어 VIA (HVIA-GE)는 PCI 33MHz/32bit 버스 기반으로 하고, 물리적인 네트워크로는 고성능 클러스터 시스템 구축을 위해 기가비트 이더넷을 채용하였으며, FPGA를 사용하여 VIA 프로토콜 엔진을 구현하였다. 주소변환 및 Doorbell 메커니즘을 커널의 간섭 없이 하드웨어로 처리하도록 하였으며, 특히 효율적인 주소변환을 위해 ATT를 HVIA-GE 카드상의 SDRAM에 저장하고 VIA 프로토콜 엔진에서 직접 처리하도록 개발하였다. 이러한 구현의 결과로 송수신시에 발생하는 통신 오버헤드를 대폭 줄이게 되었으며, 최소 11.9${\mu}\textrm{s}$의 지연 시간, 최대 93.7MB/s의 대역폭을 얻을 수 있었다 HVIA-GE는 최소 지연시간에 있어서 기가비트 이더넷 상에서 VIA의 소프트웨어 구현 방식인 M-VIA에 비해 약 4.8배, 기가비트 이더넷상에서의 TCP/IP에 비해 약 9.9배 빠른 결과를 나타내었다. 또한, 최대 대역폭에 있어서는 M-VIA에 비해 약 50.4%, TCP/IP에 비해 약 65%의 성능향상을 가져왔다.
소프트웨어 시스템이 대형화되고 복잡화해 짐에 따라 사용자의 요구사항을 올바로 분석하고 서술하는 것이 중요시되고 있다. 이중 유스케이스 분석 방법은 요구사항 분석에서의 복잡도를 해결해 주는 장점 때문에, 객체지향의 분석 설계와 컴포넌트 기반의 개발에서 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 유스케이스 분석 방법은 흩어진 유스케이스들의 단순한 집합이어서 유스케이스들을 구조화하기 어렵고, 유스케이스들간의 영향분석을 하기 어려우며, 비 기능적인 요구사항을 표현하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 목표지향의 분석 방법을 이용한 유스케이스 모델에의 적용방안을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 목표지향의 분석은 요구사항으로부터 목표를 추출하기 어렵고, 분석 방법이 분석가의 경험적 근거에 의존적이다. 따라서 본 논문에서는 요구사항으로부터 목표를 직관적으로 식별하는 것이 어렵기 때문에 기초자료로 시나리오를 이용하여 그것으로부터 목표를 추출하는 시나리오 근간의 목표지향 분석 방법을 제안했다. 마지막으로 제안된 방안을 검증하기 위해 ITS의 시내버스정보 서브시스템에 적용하였다. 이 제안된 방안을 통해서 소프트웨어 분석가들은 유스케이스들간의 영향분석을 쉽게 하여 소프트웨어 개발초기에 유스케이스들간의 불일치(inconsistency)를 찾을 수 있고, 비기능적인 요구사항을 표현할 수 있다.
최근 자동차 산업의 기술 발전과 함께 네트워크 연결성이 증대되고 있다. CAN(Controller Area Network) 버스 기술은 차량 내 다양한 전자기기와 시스템 간의 신속하고 효율적인 데이터 통신을 가능하게 하여, 핵심 시스템부터 다양한 기능을 통합 관리할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 그러나 이러한 연결성 증가는 외부 공격자가 자동차 네트워크에 접근하여 차량 제어를 장악하거나, 개인 정보를 탈취하는 등 네트워크 보안 우려를 초래할 수 있다. 본 논문은 CAN에서 발생하는 비정상 메시지를 분석하여, 메시지 발생 주기성 또는 빈도와 데이터 변화량이 비정상 메시지의 탐지에 중요한 요소임을 확인하였다. DBC 디코딩을 통해 CAN 메시지의 구체적인 의미를 해석하였다. 이를 바탕으로 메시지 발생의 주기성과 추이 분석을 위해 GRU 모델을 활용하여 일정 주기 이내에 발생한 메시지에 대해 예측 메시지와 발생한 메시지의 차이(잔차)를 비정상 측도로 이용한 비정상 분류 모델을 제안하고 비정상 메시지의 공격 기법에 대한 다중 분류에는 메시지와 발생 주기, 잔차를 이용한 랜덤 포레스트 모델을 도입하여 다중 분류기로 활용하여 성능 향상을 이루었다. 이 모델은 비정상 메시지 탐지에서 99% 이상의 높은 정확도를 달성하며 기존의 다른 모델보다 우수한 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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