제어 독립성은 슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 수준 병렬성을 향상시키기 위한 중요한 요소로 작용하고 있다. 분기 예측기에서 예상이 잘못된 경우에는 예상한 분기 방향의 명령어들을 무효화시키고 올바른 분기 방향의 명령어들을 다시 반입하여 수행해야 한다. 본 논문에서는 컴파일 시 프로파일링을 통한 정적인 방법과 프로그램상의 제어 흐름을 통해 동적으로 제어 독립적인 명령어를 탐지해서 분기 명령어의 잘못된 예상으로 인해 무효화되는 명령어를 효과적으로 감소시켜 프로세서의 성능을 향상시키는 메커니즘을 제안한다. SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 기존의 방법과 본 논문에서 제안한 방법 사이의 사이클 당 수행된 명령어 수를 분석한 결과, 4-이슈 프로세서에서 2%~7%, 8-이슈 프로세서에서 4%~15%, 16-이슈 프로세서에서 18%~28%의 성능 향상을 보이고 있다.
기존의 광섬유 격자 소자를 이용한 광 분기/결합 장치들이 광섬유 격자 소자의 브래그 파장에 해당하는 신호만을 선택할 수 있었던 단점을 극복하기 위해 압전 소자에 광섬유 격자 소자를 부착한 압전 소자형 광섬유 격자 소자를 제작하고, 이러한 압전소자형 광섬유 격자 소자와 편광 선속분할기를 이용하여 파장 분할 다중화 시스템용 파장 가변형 광 분기/결합 장치를 제안하고 실험하였다. 본 장치는 두 빛의 편광 상태를 이용하여 광섬유 격자 소자에 해당하는 파장의 신호를 분기/결합하는 장치로서 외부의 온도 변화에 크게 영향을 받지 않는 안정적인 특성을 보였다. 압전 소자에 전압을 인가함으로써 광섬유 격자 소자의 브래그 파장에 해당되는 신호(1549.3 nm)뿐만 아니라 가변된 파장(1550.1 nm)의 신호도 분기/결합할 수 있었다. 파장을 가변하지 않을 경우와 파장을 가변했을 경우 모두 광섬유 격자 소자에 의해 분기된 신호와 인접 채널 신호간의 차이 -26 dB 이하였으며 분기된 신호 중 광섬유 격자 소자를 통해 나오는 누설 신호는 -34 dB였다.
조합 경매에서는 구매자들이 원하는 상품들을 조합해서 입찰할 수 있다. 그러나 판매자의 이익을 최대로 하는 구매자들, 즉 조합 경매의 승자를 결정하는 문제는 NP-complete이다. 적절한 시간 내에 승자를 찾기 위해서 분기 한정법(branch-and-bound)을 사용할 때, 구매자들의 비드(bid)들 중에서 어떤 비드를 선택해서 분기할 것인가를 결정해야 한다. 이 때, 비드를 선택하는 휴리스틱이 분기 한정법의 성능을 결정하는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 조합경매의 승자를 결정하기 위해서 분기 한정법과 Linear Programming(LP)를 사용하는 알고리즘을 설계하고, 분기할 비드를 선택하기 위하여 분기할 비드와 충돌하는 비드들을 동시에 고려하는 비드 선택 휴리스틱을 제안한다. 그리고 최대 한계치를 재 사용하는 경우를 찾아내서 알고리즘의 수행시간을 줄였다. 알고리즘의 수행 성능을 평가하기 위해서 다섯 가지의 데이타 분포에 대한 실험 결과를 이전 논문들과 비교했다. 제시한 휴리스틱을 사용한 알고리즘은 두 가지 데이타 분포에서는 더 빠른 성능을 보였고 나머지 세 분포에서는 비슷한 성능을 보였다.
본 연구는 도시철도 콘크리트궤도에 적용된 침목플로팅궤도와 목침목 분기기 궤도의 궤도지지강성과 궤도충격계수의 상관관계분석을 위해 운행선 현장측정을 수행하여 분기기 궤도의 위치별 궤도지지강성과 궤도충격계수를 측정하였다. 본선의 일반 궤도구조인 침목플로팅궤도의 궤도지지강성은 침목방진패드의 스프링강성에 지배적인 영향을 받는 것으로 분석되었다. 일반궤도와 분기기 위치별 궤도지지강성의 차이는 궤도충격계수에 직접적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 연구결과, 침목플로팅 궤도구조와 분기기 궤도구조의 궤도지지강성과 궤도충격계수는 위치별로 큰 차이를 나타내는 것으로 나타났다. 따라서 본선 일반구간과 분기기 궤도의 궤도지지강성의 편차를 최소화 하여 궤도충격을 저감시키는 방안이 필요한 것으로 분석되었다.
인간의 한쪽 염색체상에 나타나는 SNP의 서열인 일배체형을 식별해내면 효과적인 유전질병 연관검사를 할 수 있다. 주어진 SNP 단편들로부터 계산적인 방법으로 한 쌍의 일배체형을 조합하기 위해 제시된 모델 중 하나인 최소오류수정 모델은 단편에 손실이 없는 경우조차 NP-hard임이 증명되었다. 기존의 분기한정 알고리즘은 많은 계산시간을 요구함에 따라 실제 응용에 사용하기 어려웠다. 그러나 최근에 개선된 분기한정 알고리즘이 제시되었고, 꿀벌(Apis mellifera)의 유전자형 데이터를 대상으로 성능을 분석해봄으로써 개선된 알고리즘이 기존 분기한정 알고리즘보다 효율적임을 보였다. 본 논문에서는 인간의 유전자형 데이터를 대상으로 개선된 분기한정 알고리즘을 적용해 일배체형 조합문제를 수행한다. 실험을 통한 성능분석 결과, 개선된 분기한정 알고리즘이 인간 유전체에 대해서도 성공적으로 적용됨을 확인함으로써 다양한 생명체의 일배체형 조합문제에 적용 가능함을 보인다.
본 논문에서는 이중 분기 디코더를 갖는 복소 중첩 U-Net 기반의 새로운 음성 향상 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 음성 신호의 크기와 위상 성분을 동시에 추정할 수 있도록 복소 중첩 U-Net으로 구성되며, 디코더는 스펙트럼 사상과 시간 주파수 마스킹을 각각의 분기에서 수행하는 이중 분기 디코더 구조를 갖는다. 이때, 이중 분기 디코더 구조는 단일 디코더 구조에 비하여, 음성 정보의 손실을 최소화하면서 잡음을 효과적으로 제거할 수 있도록 한다. 실험은 음성 향상 모델 학습을 위해 보편적으로 사용되는 VoiceBank + DEMAND 데이터베이스 상에서 이루어졌으며, 다양한 객관적 평가 지표를 통해 평가되었다. 실험 결과, 이중 분기 디코더를 사용하는 복소 중첩 U-Net 기반 음성 향상 모델은 기존의 베이스라인과 비교하여 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ) 점수가 0.13가량 증가하였으며, 최근 제안된 음성 향상 모델들보다도 높은 객관적 평가 점수를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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