Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.13-15
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2001
슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측기는 한 명령어의 결과를 미리 예측하여 명령들 간의 데이터 종속관계를 극복하고 실행함으로써 명령어 수준 병렬성 (Instruction Level Parallesim, ILP)을 향상시키는 기법이다. 최근의 값 예측기는 프로세서의 명령 이슈율이 커짐에 따라 예측 테이블의 갱신이 테이블의 참조 속도를 따라가지 못하여 예측기의 성능이 저하되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 성능저하를 줄이기 위해 명령의 결과가 나올 때까지 기다리지 않고 테이블 값을 모험적으로 갱신(speculative update)하는 스트라이드 값 예측기를 제안한다. 제안된 방식의 타당성을 검증하기 위해 SimpleScalar 시뮬레이터 상에 제안된 예측기를 구현하여 SPECint95 벤치마트를 시뮬레이션하고 제안된 스트라이드 모험적 갱신(stride speculative update)이 기존의 스트라이드 예측기 보다 성능이 향상됨을 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.202-204
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2003
EISC ISA를 기반으로 한 64 비트 고성능 내장형 마이크로프로세서 AE64000의 효과적인 성능 향상을 위해서 비용 대비 성능 향상이 우수한 분기 예측 기법을 도입하여 AE64000 파이프라인에 적합한 분기 예측기를 추가로 설계하고 SPEClnt 벤치마크 및 타 내장형 벤치마크의 성능 분석 시뮬레이션을 통해 최적의 분기 예측기의 구조를 결정하였다. AE64000에서 LERI 명령 처리를 위해 AE64000 파이프라인에 추가된 독특한 IFU에 의하여 복잡성을 갖지만, IF 단계의 PC 대신에 IFU 단계의 PrePC를 이용하여 분기 명령을 명령어 prefetch 단계에서 예측함으로써, 올바른 분기 예측시 분기로 인한 손실을 제거할 수 있다. 결과적으로 최종 선정된 최적의 분기 예측기는 Verilog로 구현하여 AE64000 프로세서 코어 모델과 통합 합성하였고 아울러 추가되는 면적과 최종 목표 클럭에 동작하기 위한 타이밍 분석을 통해 최종 생산에 적합하도록 설계된 분기 예측기의 기능 및 타이밍 검증을 수행하였다. 최종 구현된 분기 예측기는 프로세서 칩 전체의 1% 미만의 비용으로 최고 12%의 성능 향상을 달성하여 성능 대비 면적의 효율성에서 높은 결과를 보였다.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.33
no.5
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pp.99-105
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2005
Development of an engine with good fuel economy is very important for successful implementation of long endurance miniature UAVs (unmanned aerial vehicles). In the study, a 4-stroke glow-plug engine was modified to a gasoline-fueled spark-ignition engine. Engine tests measuring performance and friction losses were conducted to tune a simulation program for performance prediction. It has been found that excessive friction losses are caused by insufficient lubrication at high speeds. The simulation program predicts that engine power and fuel economy get worse with high altitude due to increasing portion of friction losses. The simulation results suggest quantitative guidelines for further development of a practical engine.
Lee, Ki Yong;Shin, YoonJae;Choe, YeonJeong;Kim, SeonJeong;Suh, Young-Kyoon;Sa, Jeong Hwan;Lee, JongSuk Luth;Cho, Kum Won
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.11
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pp.593-606
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2016
Computer simulation is widely used in a variety of computational science and engineering fields, including computational fluid dynamics, nano physics, computational chemistry, structural dynamics, and computer-aided optimal design, to simulate the behavior of a system. As the demand for the accuracy and complexity of the simulation grows, however, the cost of executing the simulation is rapidly increasing. It, therefore, is very important to lower the total execution time of the simulation especially when that simulation makes a huge number of repetitions with varying values of input parameters. In this paper we develop a simulation service system that provides the ability to predict the result of the requested simulation without actual execution for that simulation: by recording and then returning previously obtained or predicted results of that simulation. To achieve the goal of avoiding repetitive simulation, the system provides two main functionalities: (1) storing simulation-result records into database and (2) predicting from the database the result of a requested simulation using statistical machine learning techniques. In our experiments we evaluate the prediction performance of the system using real airfoil simulation result data. Our system on average showed a very low error rate at a minimum of 0.9% for a certain output variable. Using the system any user can receive the predicted outcome of her simulation promptly without actually running it, which would otherwise impose a heavy burden on computing and storage resources.
슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과 값을 예상하는 메커니즘을 제안하였다. 이러한 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 혼합해서 사용하는 하이브리드 방법은 각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 그러한 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨으 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상이 자주 틀리는 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상시 발생하는 misprediction 페널티를 낮추고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1996.10a
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pp.215-218
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1996
ATM망은 실제로 이용 가능한 대역폭 이상을 할당하는 통계적 다중화(statistical multiplexing) 기법을 사용하므로 망을 통한 트래픽 흐름을 적절히 관리하지 못하면 혼잡(congestion), 셀 손실, 망의 성능 저하 등을 야기하게 된다. 이러한 상황을 예방하고 셀의 도착 시간 버스트(burstiness)를 줄이며 셀 손실 특성을 개선하여 망의 성능을 증가시키기 위하여, 트래픽의 형태 제어 방법을 제안한다. 트래픽 형태 제어 파라미터 값의 역전파 신경망을 적용하여 예측되며, 이 예측된 값들에 의해 형태 제어 방법을 수행한다. 제안된 형태 제어 기법의 성능은 Poisson 트래픽 입력에 대한 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 얻어지며, 멀티플렉서에서의 최대 버퍼 크기를 측정하여 성능을 평가하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10c
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pp.301-303
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2003
본 논문에서는 인터넷 혼잡제어를 위한 새로운 방법을 제안한다. 라우터 큐에 예측제어함수를 적용하여 미래의 혼잡상황을 예측하고 소스에게 미리 피드백을 수행하여 혼잡제어를 한다. 예측제어함수는 실제 큐와 예측된 큐의 오차를 계산하여 주기적으로 예측함수를 갱신하는 NLMS 방식의 예측제어함수를 적용한다. 피드백 정보의 전송지연으로 인한 혼잡상황 악화가 발생하기 전에 혼잡상황에 대응할 수 있으므로 라우터 버퍼 사용효율의 최적함을 유지할 수 있으며 버퍼 오퍼플로우로 발생하는 패킷의 손실을 최소화 할 수 있다. 혼잡상황을 야기하도록 과도한 트래픽을 생성하여 라우터에서 예측함수를 적용하는 경우와 단지 혼잡알림제어를 수행하는 경우를 비교하여 시뮬레이션을 수행하였다. 예측함수를 적용하는 경우는 시스템 성능효율을 증가시키며 라우터 버퍼 크기를 최적하게 사용할 뿐만 아니라 오퍼플로우가 발생하지 않았으나 예측함수를 적용하지 않고 혼잡알림제어를 수행하는 경우는 과도한 큐 크기와 오버플로우가 발생하였음을 시뮬레이션을 통해서 보인다.
수중운동 추적체계의 추적 성능은 표적에 부착된 핑거로부터의송신음향이 수중센서에 도달하기 까지의 시지연과, 해저에 부설된 각 센서가 시지연을 이용하여 기하학적으로 계산하는 LOP를 얼마나 정확하게 추출하느냐에 달려있다. 본 논문에ㅓ는 수중운동 추출하느냐에 달려있다. 본 논문에서는 수중운동 추적체계의 추적성능을 예측하기 위하여 먼저 CRLB를 이용한 시지연 예측오차의 기준경계식을 유도하고, 임의 표적운도에 이를 적용시켜 추적거리오차를 추출하였다. 시뮬레이션 결과, 표적이 원형 기동하는 경우보다 직선 기동하는 경우에 표적위치에 따라 오차의변화가 더 심하고, 수중운동 추적체계의 이론적 설계성능은 주파수 대역에 의해 영향을 가장 많이 받음을 확인하였다. 한편 4km*4km 범위의 수중센서 패턴을 사용하고 주파수 대역폭을 200Hz로 취한 경우 시간지연에 의한 수중운동 추적체계의 이론적 추적오차는 0.24m 이내로 시뮬레이션 되었다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.14
no.6
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pp.1436-1445
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1990
Performance of vehicles depends mainly on engine performance, transmission gear ration and shifting pattern. In this paper, determination method of gear ratios and shifting pattern for automatic transmission equipped vehicles has been proposed. Computer programs for gear ratio determination and shifting pattern decision using optimal design technique have been developed for the purpose of increasing vehicle acceleration performance. For preceding study, computer simulation of vehicle performance is carried out using numerical technique.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.70-70
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2023
강우 발생 중 용담댐 상류로부터 용담댐으로 유입되는 유입량을 정확하게 예측하는 것은 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 댐의 적절한 운영에 필수적이다. 물리 기반 강우-유출 시뮬레이션 모형은 물리적 과정의 이해를 바탕으로 홍수 예측 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 복잡한 물리 과정을 완벽히 이해하는 것은 거의 불가능하므로 다양한 가정 조건들을 이용해 복잡한 과정을 단순화하여 계산해야 하는 한계가 존재한다. 최근에는 방대한 데이터의 축적과 컴퓨터 능력의 향상으로 인해 데이터 기반 모형이 다양한 실무 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 활용되고 있을 뿐 아니라 시뮬레이션 및 예측 등에도 다양하게 이용되고 있다. 그러나 예측 시간이 늘어날수록 입력자료로 이용되는 과거 자료와 출력자료로 이용되는 미래자료와의 상관관계가 줄어들어 모형의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 용담댐의 시간당 유입량을 예측하기 위해 물리 기반 강우-유출 모형과 오차 보정 모형을 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안한다. 물리 기반 강우-유출 모형으로는 HEC-HMS 모형을 사용하였으며, 오차 보정 모형에는 기계학습 모형인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 사용하였다. HEC-HMS 모형, ANN 및 하이브리드 모형(HEC-HMS + ANN)의 성능을 비교하기 위해 20 개의 홍수 사상을 모형 구축 및 검증에 사용하였다. 그 결과 하이브리드 모형은 예측 시간이 늘어날수록 HEC-HMS 및 ANN 모형보다 우수한 성능을 나타냈다. 물리모형에 기계학습을 이용한 오차 보정 절차를 통합한 경우 홍수 유출 예측의 정확성이 향상되었다. 다양한 모형의 비교 결과 본 연구에서 적용한 하이브리드 모형이 물리기반 강우-유출 모형 및 순수 기계학습 모형보다 우수한 성능을 보여줌으로써, 하이브리드 모형은 물리모형과 순수 기계학습 모형의 단점들을 보완하는데 이용할 수 있음을 나타낸다. 이 연구의 주요 목적은 강우-유출 시물레이션 모형의 오차 보정 기술에 대한 더 깊은 이해를 제공하는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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