최근 다수의 후 순위 사용자(Secondary User)가 각각의 검출 결과를 융합 센터(Fusion Center)에 보고하여 대역 검출의 성능을 향상시키기 위한 협력 대역 검출 기법이 이루어지고 있다. 또한 선 순위 사용자(Primary User)에게 할당된 주파수 대역을 융합 센터가 공유하는 인지 무선(Cognitive Radio)기술이 개발되고 있다. 이 논문에서는 분산 협력 대역 검출 환경에서 후 순위 사용자의 검출 정보가 융합 센터로 보고되는 채널의 오류 확률을 고려한 기존 분산 협력 대역 검출 기법의 성능 저하를 보완하는 새로운 분산 협력 대역 검출 기법을 제안하였다. 또한 분산 협력 대역 검출 기법의 오류 확률을 최소화 하는 검출 문턱값의 최적화 방법을 수식의 유도를 통해 제안하였다. 최적의 검출 문턱값은 분산 협력 대역 검출의 성능을 최대화 하는 것을 확인하였다.
최근 소셜 미디어의 성장과 모바일 장치와 같은 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 대용량의 데이터를 처리하기 위한 대표적인 프레임워크로 맵-리듀스가 등장하였다. 하지만 전용 분산 컴퓨팅 환경에서 균등한 데이터 배치를 기반으로 수행되는 기존 맵-리듀스는 가용성이 다른 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서는 적합하지 않다. 이러한 비-전용 분산 컴퓨팅 환경을 고려한 데이터 재배치 알고리즘이 제안되었지만, 재배치에 많은 시간을 필요로 하고, 불필요한 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 발생한다. 본 논문에서는 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스의 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 노드의 가용성 분석 모델을 기반으로 노드의 데이터 블록 비율을 연산하고, 기존의 데이터 배치를 고려하여 전송함으로써 네트워크 부하를 감소시킨다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문은 레이더 시스템에 사용되는 상용칩의 주파수 선택적 IQ 불일치를 보상하는 기법을 제안하고, 성능 열화로 인하여 고성능 레이더 시스템에 적용이 어려웠던 상용칩의 사용이, 제안된 기법을 통하여 가능함을 성능 분석을 통하여 보였다. IQ 불일치 보상 성능의 극대화를 위하여 본 논문에서는 특잇값 분해를 통한 차원 축소 기법을 제안하고, 제안된 차원 축소 기법에 기반한 IQ 불일치 복소 보상 여파기의 설계를 위한 최적화 모델을 제안하였다. 제안된 보상 기법의 우수성을 입증하기 위하여 실제 상용칩에 기반한 IQ 불일치 측정 및 보상 시스템을 FPGA로 구현하였으며, 개발된 시스템을 통하여 논문에서 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과, 기존 방법과 비교하여 본 논문에서 제안하는 방법이 큰 복잡도 증가 없이 기존 방법의 성능을 뛰어넘는 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
플라즈마 공정 모델 개발에 역전파 신경망이 가장 많이 응용되고 있으나, 관여하는 다수의 학습인자로 인해 그 최적화가 매우 어렵다. Radial basis function network (RBFN)은 관여하는 학습인자의 수가 적어 그 최적화가 상대적으로 용이하지만, 두인자의 다양한 조합에 의해 RBFN의 예측성능이 상당히 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서는 학습인자 상호간의 작용을 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 최적화하는 기법을 소개한다. 제안하는 알고리즘을 광도파로 제작을 위해 수행한 실리카 식각공정 데이터에 적용하여 평가하였다. 평가에 이용된 식각 응답은, 실리카 식각률, aluminum (Al) 식각률, Al 선택비, 그리고 실리카 프로파일 각도이다. 최적화한 모델은 종래의 모델과 비교하였으며, 그 향상도는 실리카 식각률, Al 식각률, Al 선택비, 그리고 실리카 프로파일 각도에 대해서 각 기 0.8%, 32.4%, 20.3%, 1.3% 등이었다. Al 식각률과 선택비에 대해서 예측성능은 상당이 향상되었다.
본 논문은 초광대역 임펄스를 이용한 지반탐사 영상레이더 시스템 (Ground Penetrating Image Radar; GPIR) 설계에서 수직심도의 해상도를 높이기 위한 시간영역 관점에서의 최적화 설계방법을 제시하였다. 시스템의 핵심 부분인 임펄스 발생원 및 초광대역 안테나에 대하여 시간영역에서의 해석 기법을 제시하였고, 시뮬레이션에 의해 최적 설계 파라미터를 설정하였다. 특히, 임펄스 신호의 파형을 정형화하여 임펄스 신호의 스펙트럼 효율을 높였으며, 초광대역 안테나로는 U자형 평판형 다이폴 안테나를 사용하였다. 제안된 안테나는 반사체를 사용하여 외부 잡음을 차단하였고, 지중과의 신호 결합을 개선하였다. 또한 시스템의 성능을 열화시키는 안테나에 의한 떨림을 제거하기 위해, 저항을 사용하였고, 송수신 안테나는 시간영역 시뮬레이션을 통하여 최적화 하였다. 지중 매질의 영상화를 위해 마이그레이션을 기법을 사용하였으며, 지면의 영향 등에 의한 수신된 펄스의 왜곡 현상은 시간영역에서의 잡음 및 신호 왜곡 저감 기법을 사용하여 성능을 개선하였다. 최적화된 설계 방법의 평가를 위하여, 지중 매설물 탐지용 레이더 시제품을 개발하였고, 성능 시험을 위한 시험장을 활용하였다. 측정 결과 수직 심도는 이론적 인 해 상도만큼 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 내장형 실시간 시스템의 성능 개선을 위한 리엔지니어링(performance re-engineering) 기법을 제시한다. 시스템 리엔지니어링은 구현이 완료된 시스템에서 새로운 성능 요구사항을 만족시키기 위한 일련의 작업이라 할 수 있다. 일반적으로 실시간 시스템의 성능은 실시간 처리량(real-time throughput)과 입출력 시간 지연(input-to-output latency) 등으로 기술할 수 있으며 새로운 성능 요구사항은 이와 같은 파라미터를 통해 기술된다. 본 연구의 리엔지니어링 기법은 두 단계로 구성된다. 첫째, 시스템을 프로세스 네트워크의 형태로 파악한 후, 프로세스의 수행시간을 분석하여 병목(bottleneck)이 되는 프로세스를 찾아낸다. 둘째, 병목 프로세스의 수행시간을 개선한 수 있도록 프로세싱 요소의 성능비례계수(performance scaling factor)를 구한다. 성능비례계수는 성능 개선을 비율로 나타낸 것으로서 리엔지니어링 비용을 최소화하도록 그 값을 구한다. 따라서 유도된 성능비례계수에 따라 하드웨어 장치를 업그레이드하면 하드웨어 비용을 최적화할 수 있다. 이러한 방법을 사용하면 소프트웨어를 수정할 필요가 없으며, 리엔지니어링 비용 및 시간을 단축할 수 있다.
Orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) 시스템은 peak-to-average power ratio(PAR) 문제를 가진다. 일반적으로, partial transmit sequence(PTS) 기법을 이용하여 최적의 PAR 감소 성능을 얻기 위해서는 나눈 부블록의 수와 위상 요소(phase factor)에 관한 모든 탐색을 해야 한다 나눈 부블록 수와 위상 요소 수가 많을수록 PAR 감소 성능은 더 개선되지만, 계산량 또한 부블록 수에 따라 지수적으로 증가하여 송신기의 복잡도와 처리시간지연을 초래한다. 따라서 전송되는 신호의 PAR을 최적에 가깝게 줄이면서 동시에 계산량도 함께 줄일 수 있는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 PTS 기법에서 최적의 PAR 감소 성능을 갖는 위상 요소를 찾기 위해 최적화 문제에 많이 사용되고 있는 유전자 알고리즘(Genetic Algerian: GA)을 이용함으로써 PAR 문제를 해결하고, 동시에 계산량도 함께 감소시켜 송신기의 복잡도와 처리시간 지연을 줄이는 기법을 제안하며, 제안된 기법의 PAR 감소 성능과 계산량을 기존의 제안된 방법들과 비교하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 기법이 적은 계산량으로도 일반기법에 더 가까운 PAR 감소 성능을 가짐을 보였다.
연속적이고 무한히 발생되는 데이터 스트림을 관리하는 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)은 연속질의를 이용하여 스트림을 처리한다. 연속질의는 질의 별로 독립적인 큐를 유지하기 때문에 질의 개수가 증가함에 따라서 메모리 비용이 증가되며, 잦은 메모리 할당으로 인한 시스템의 성능 저하를 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 기존의 연구로 메모리 풀을 이용한 메모리 관리 기법이 있다. 하지만 페이지의 크기가 고정되어 있기 때문에 각 질의마다 필요로 하는 데이터 스트림의 최적의 크기에 적합하게 할당되지 못하여 메모리를 낭비하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 연속질의 처리를 위한 큐 메모리 관리 기법을 제안한다. 제안기법은 큐 관리 테이블에서 관리하는 각각의 큐 메모리들을 타임스탬프를 가지고 일정한 기간을 주기로 큐 메모리의 사용량을 분석한다. 분석된 큐 메모리들은 이전의 큐 메모리의 사용량과 현재 사용된 큐 메모리의 사용량을 비교함으로써 상한 값과 하한 값을 구함으로써 현재 큐 메모리에서 가지고 있는 사용량을 추가할 것인지, 줄일 것인지를 판단하여, 메모리의 사용량을 최적화 함으로써 시스템의 메모리 가용성을 향상한다. 제안 기법은 성능평가를 통해 메모리의 가용성이 기존의 방식에 비하여 향상된 성능을 보인다.
본 논문은 큐잉 이론을 이용한 멀티 프로세서 시스템-온-칩(MPSoC)의 버스 매트릭스 기반 통신 구조에 대한 성능 예측 기법을 제안한다. 버스 매트릭스 기반 통신 구조는 다양한 설계 인자를 가지고 있어 이에 대한 성능 최적화는 방대한 설계 공간의 탐색을 필요로 하지만, 현재 널리 사용되고 있는 시뮬레이션에 기반한 방법은 많은 시간을 요하기 때문에 점점 짧아지고 있는 시장 적기 출하(time-to-market) 제약 조건을 만족하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시뮬레이션보다 훨씬 빠르면서 정확하게 성능을 예측할 수 있는 기법을 개발하였다. 제안한 성능 분석 기법은 고성능의 버스 매트릭스를 위해 사용되는 버스 프로토콜인 multiple outstanding transaction을 고려한다. 또한 지수 분포(exponential distribution)를 이용하여 비현실적으로 메모리 시스템을 모델하였던 기존의 연구들과 달리 실제적인 메모리 시스템 모델을 위하여 일반 분포(general distribution)를 이용하였다. 제안한 성능 예측 기법의 정확도 및 효율성을 검증하기 위하여 무작위로 생성된 버스 트랜잭션들과 4-채널 DVR 예제에 적용하였을 때, 사이클 단위의 정확도를 갖는 시뮬레이션과 비교하여 $10^5$배 이상 빠르면서 평균 94% 이상의 정확도를 갖는 것으로 분석되었다.
무선 센서네트워크의 데이터 전송을 위해서 각 노드는 백오프(Back-off)기법을 이용하여 이웃노드와 채널을 경쟁한다. 수중음향 센서네트워크에서도 일반적으로 백오프를 이용하여 노드 간 채널을 경쟁한다. 그러나 수중음향 센서네트워크의 백오프에 이용되는 슬롯타임(Slot-time)은 무선 센서네트워크와는 달리 매우 긴 지연시간을 갖는다. 따라서, 수중음향 센서네트워크에서는 긴 슬롯타임에 의해 각 노드간의 통신성능 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 실제 노드가 배치된 상태를 이웃 노드와의 전파지연 시간을 이용하여 계산하고, 슬롯타임을 노드 스스로 최적화한다. 이러한 방법을 통해 각 노드들 간의 통신에 낭비되는 시간을 줄이고 네트워크 성능을 향상 시킨다. 본 논문에서는 제안하는 기법을 구체적으로 기술하고 제안하는 기법과 기존의 연구와의 성능차를 확인한다. 성능 비교결과 제안하는 기법이 기존의 기법에 비하여 우수한 성능을 갖는 것을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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