본 논문은 고속 지수 선택기를 이용한 여분 부동 소수점 이진수의 제산/스퀘어-루트 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 본 제산/스퀘어-루트는 처리 속도 25㎒를 갖는 여분 이진수의 가산 방식을 사용하여 올림수 지연을 제거함으로써 비트 크기에 관계없이 일정한 시간으로 가산을 수행한다. 각각의 반복 단계에 널리 사용된 제산과 스퀘어-루트에 대해 16-비트 VLSI 회로를 설계하였다. 이것은 매번 16개 클럭마다 시프트된 이진수를 여분 가산하여 제산 및 스퀘어-루트를 실행한다. 또한 이 회로는 비복원 방법을 사용하여 지수 비트를 얻는다. 지수 선택 논리의 간단한 회로를 구현하기 위하여 나머지 비트의 주요 세 자리를 사용하였다. 결과적으로, 이 회로의 성능은 새로운 지수 선택 가산 논리를 적용하여 지수 결정 영역을 병렬 처리함으로써 한층 더 연산 처리 속도를 높인 것이다. 이전에 동일한 알고리즘을 사용하여 제안된 설계보다 13% 빠른 속도 증가를 보였다.
현재 HFC(Hybrid Fiber Coaxial) 망에서 UHD(Ultra High Definition) 콘텐츠와 같은 대용량 방송콘텐츠 전송을 위한 대표적인 전송기술로, 다수의 채널을 결합시켜 논리적인 하나의 광대역 채널로 변경하여 데이터를 병렬 전송하는 방법이 대두되고 있다. 하지만 채널 결합을 통해 콘텐츠를 전송하는 시스템의 경우 하나의 콘텐츠 전송을 위해서 다수의 채널을 결합하기 때문에 채널 자원의 부족이 예상된다. 따라서 결합된 채널을 효율적으로 사용할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 결합된 채널의 효율적인 대역폭 사용을 위하여 세 가지 방식의 VBR(Variable Bit Rate) 대역폭 추정 알고리즘을 분석하였다. 세 가지의 유효 대역폭 추정 방식은 Guerin이 제안한 가우시안 근사를 통한 유효 대역폭 추정, Lee가 제안한 비디오 프레임 특성을 기반으로 한 유효 대역폭 추정과 Nagarajan이 제안한 가우시안 트래픽을 기반으로 한 유효 대역폭 추정 알고리즘이다. 또한, 이들을 분석하여 대용량 방송 시스템으로의 적용가능성을 평가하였다. 성능 분석을 위한 시뮬레이션은 OPNET 시뮬레이터를 사용하였고, 성능 분석의 정확성을 위해 실제 HD 방송 트래픽을 분석하여 대용량 방송 트래픽을 생성하였다.
본 논문에서는 많은 양의 연산량을 요구하는 비디오 기반 4단계 화재감지 알고리즘의 실시간 처리를 위해 범용 그래픽 처리 장치 (general-purpose graphics processing unit, GPGPU)를 이용한 병렬 구현 방법을 제안한다. 또한 GPGPU 기반 화재감지 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 범용 고성능 CPU와의 성능을 비교하였다. SXGA($1400{\times}1050$) 해상도의 화재 비디오 5개를 이용해 모의실험 결과, GPGPU기반 화재감지 알고리즘은 CPU 구현보다 약 6.6배 더 높은 성능을 보였으며, 평균 프레임 당 30.53ms의 실행시간이 소요되어 실시간 처리(초당 30프레임)가 가능함을 보였다.
본 논문에서는 지진파 역행 전파를 이용하여 지진원을 영상화 하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 시간 역행 전파는 파동 방정식의 시간 반전의 불변성과 상반정리로 설명할 수 있으며 파동의 시간 역행 전파는 의학적인 목적을 비롯한 비파괴 검사, 그리고 탄성파 파형 역산에 사용되어 매질을 영상화 하는데 활용되고 있다. 지진 관측소에서 관측된 지진파형은 지진원으로부터 방출된 에너지를 기록한 것이다. 이를 시간의 역순으로 매질로 전파시키면, 지진으로부터 전파되었던 에너지가 진원시각의 지진원 위치에 집중하게 되어 지진원을 영상화 시키는 원리이다. 본 연구에서는 3차원 지진파 전파의 수치 모의를 위해 엇갈린 격자 유한 차분법과 병렬 처리 기법을 이용하여 탄성 매질에서의 파동방정식의 해를 구하였다. 수치모의 결과로부터 지진파 역행 전파를 이용해 지진의 시공간적 발생양상을 살펴볼 수 있음을 확인하였다.
Geant4는 C++ 언어사용에서 windows 운영체계와 호환이 가능해져, DICOM이나 소프트웨어를 연계하는 인터페이스 기능이 가능해졌다. 기하학적 고형물에 의해 인체 장기를 나타내는 팬텀은 치료나 진단에서 선량 계획과 같은 의학 용도에 널리 사용된다 방사선 방호 목적을 위해서는 에너지가 몇 keV의 일때 설명의 유효성을 보여주는 것일 여전히 필요하다. 본 연구에서는 Geant4 시뮬레이션을 통해 저 keV부터 고 keV까지 다양하게 에너지를 선택하여 인간 팬텀중 일부분을 선택하여 광자 병렬 평면 필드에서 조사했을 때 그 장기에 대한 방사선량을 구하고 Zankl의 승인된 방법에 의해 얻은 결과에 대해 결과를 비교 검증하고자 한다. 몬테카롤로 코드를 사용하여 장기 선량을 평가하는 것의 중요성은 시뮬레이션의 다양한 묘사 및 특성에 의해 중성자, 양성자, 파온 등과 같은 빔의 여러 가지 유형의 입자와 Gev와 같은 높은 에너지에도 적합하다는 것을 확인하였다.
본 연구는 이산사건 시스템인 제조 시스템에 대하여 사용자 명세서에 따라 충실하게 동작하는 제어기를 설계하는 것이 목적이다. 특히, W. M. Wonham의 감독제어 이론을 기반으로 병렬처리가 가능한 패트리 넷을 이용한 제어기를 설계하는 것이다. 또한, 패트리 넷을 이용한 설계 시 고려해야 할 문제 중 공유하는 자원의 할당에 관한 문제를 다루고자 한다. 공유자원에 대한 처리를 사용자 명세서로 제시하고 제시한 패트리 넷으로 모델링하여 합성하면 제어기가 생성된다. 이렇게 생성된 제어기는 공유하는 자원이 있는 경우에 발생가능 한 교착상태(deadlock)와 기아상태(Starvation)에 대한 제어가 가능하다. 선행연구에서는 페트리 넷의 두 모델을 합성하는 방법으로 동기식 도달성 그래프를 제안하였다. 따라서 본 연구에서는 그 결과를 이용하여 교착상태와 기아상태를 예방한 제어된 시스템을 설계하여 제시하고자 한다.
본 논문에서는 MMlC 설계에서 필요한 능동 인덕터의 설계 방법을 제시하였다. 제안된 가변 능동 인덕터는 궤환 커패시터와 궤환 저항을 가진 종속접속된 2개의 FET로 구성을 하였다. 제안된 가변 능동 인덕터는 낮은 직렬 저항을 가져서 상대적으로 높은 Q 값을 얻을 수 있고 높은 주파수대에서 사용이 가능한 우수한 동작 특성 을 가진다. 인덕턴스 값은 궤환 커패시터와 궤환 저항 및 바이어스 전압에 의하여 변화되어지며 궤환 저항과 회 로내 병렬 저항을 가변하였을 때 1 GHz에서 15 GHz까지 범위에서 인덕턴스 값이 0.2nH에서 L7nH까지 변화하 였다. 또한 제안된 능동 인덕터를 사용하여 대역통과 필터를 설계하였을 때 삽입손실은 약 0.4 dB이고 반사 손실은 20dB 이상의 우수한 결과를 얻을 수 있었다
선형 비틀림 구조를 갖는 메모리 시스템은 SIMD 구조에 적합한 메모리 시스템으로써, 2차원 데이터 배열인 $M{\times}N$에서 임의의 위치로부터 임의의 간격을 갖고 다양한 접근형태들로, m개의 메모리 모듈들에서 n개의 데이터를 동시에 접근할 수 있다. 그러나 이러한 메모리 시스템은 논리적인 2차원 $M{\times}N$ 데이터 배열을 지원하기 위해 $m{\times}cells$의 물리적인 메모리 용량이 필요하지만, 적어도 (m-n)${\times}cells$만큼의 메모리 셀은 사용되지 않는다. 여기서 cells는 (M-1)/q+(N-1)/$p{\times}{\lceil}M/q{\rceil}+1$이다. 본 논문에서는 이러한 메모리 시스템의 모든 기능들을 수용하면서 t>0인 조건 하에 사용되지 않는 메모리 셀들 중 $(n{\times}t){\times}N/p$ 만큼을 n개의 처리기들에 지역 버퍼 메모리로 제공할 수 있는 방법을 제안한다.
빠르게 변화하는 온라인상의 정보 흐름과 트랜드를 이해하고 IT기술 환경변화에 대응하기 위해서 필요한 선제적 제도 마련을 위한 한 가지 방안으로 빅데이터를 이용하고자 하는 노력이 최근 들어 더욱 가속화 되고 있다. 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 처리를 통한 이슈 분석 시스템의 개발과 연구를 통해 빅데이터 처리를 위한 새로운 기술의 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해, 고속의 병렬처리가 가능해진 인공신경망을 사용, 의미 추론 및 패턴분석을 위한 처리 기법을 제안하고 구현을 통해 제안하는 방법에 대한 빅데이터 처리의 적합성을 알아본다. 정보보안의 중요성을 감안하여, 인공 신경망을 이용한 이슈 분석 시스템을 최근의 보안 이슈 분석에 활용해봄으로써 제안하는 방식이 실제 빅데이터 처리에 유용하게 활용 될 수 있음을 검증한다. 실험을 통해서 제안된 방식에 대한 다양한 목적의 빅데이터 처리를 위한 기반 기술로의 활용 가능성을 확인한다.
현대사회는 소셜 미디어, 비즈니스, 바이오 인포메틱스 같은 다양한 응용프로그램에서 지속적으로 생산되어 지고 있는 수많은 데이터의 빠른 유입으로 특징지어 지고 있다. 이에 따라 폭발적으로 증가하고 있는 대규모 데이터를 보다 효율적으로 분석하고 처리 할 수 있는 방법이 그 어느 때보다 강조 되고 있다. 지난 몇 년간 학계에서는 배치 지향 시스템 (batch oriented system) 환경 내에서 병렬 처리를 효과적으로 지원할 수 있는 맵리듀스 기법이 활발히 연구 되어 왔으며, 맵리듀스 기법은 다양한 분야에서 성공적으로 사용되고 있다. 그러나 이 기법은 데이터의 상대적 유용성 (data utility)을 고려하지 않기 때문에, 멀티미디어 응용프로그램 사용자의 특성 (즉, 높은 혹은 낮은 스코어를 가지는 몇몇 결과물에 관심을 가지는 사용자들의 특성)으로 인하여 효과적인 성능을 보여 주지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해소하기 위해, 맵리듀스 상에서의 데이터 분할 방식을 제안한다. 또한, 제안된 분할 방식에 대한 성능 실험을 통하여 우리가 제안하는 데이터 분할 방식이 기존 방식보다 성능 향상을 자져올 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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