최신 GPU는 GPGPU를 활용하여 범용 연산이 가능하다. 뿐만 아니라, GPU는 내장된 다수의 코어를 활용하여 강력한 연산 처리량을 제공한다. AES 알고리즘은 다수의 병렬 연산을 요구하지만 CPU 구조에서는 효율적인 병렬처리가 이뤄지지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 강력한 병력 연산 자원을 활용하는 GPGPU 구조에서 AES 알고리즘을 수행함으로써 AES 알고리즘 처리시간을 줄여보았다. 하지만, GPGPU 구조는 AES 알고리즘 같은 암호알고리즘에 최적화되어 있지 않다. 그러므로 AES 알고리즘에 최적화될 수 있도록 재구성 가능한 GPGPU 구조를 제안하고자 한다. 제안된 기법은 SM의 개수를 동적으로 할당하는 IPC 기반 SM 동적 관리 기법이다. IPC 기반 SM 동적 관리 기법은 GPGPU 구조에서 동작하는 AES의 IPC를 실시간으로 반영하여 최적의 SM의 개수를 동적으로 할당한다. 실험 결과에 따르면 제안된 동적 SM 관리 기법은 기존의 GPGPU 구조와 비교하여 하드웨어 자원을 효과적으로 활용하여 성능을 크게 향상시켰다. 일반적인 GPGP 구조와 비교하여, 제안된 기법의 AES의 암호화/복호화는 평균 41.2%의 성능 향상을 보여준다.
본 논문은 다중 셀 다중입력 단일 출력 (MISO : multiple-input single-output) 하향링크 능동 안테나 시스템 (AAS : active antenna systems)에서 기지국의 수직 각도를 최적화하는 새로운 기법을 제시한다. 본 연구에서는 기존의 전역 탐색 방식 대신 간단하면서 최적의 값에 근사한 알고리듬들을 제안한다. 먼저, random matrix theory의 특성을 반영하여 평균 전송용량에 large system approximation이 적용된 수직적 빔포밍 알고리듬을 소개한다. 다음으로, signal-to-leakage-and-noise ratio (SLNR)을 기반으로 최적화 문제를 간단하게 만드는 수직적 빔포밍 알고리듬을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬들의 성능이 기존의 전역 탐색 알고리듬에 비해 복잡도가 매우 감소됨에도 불구하고 거의 비슷한 성능을 보임을 증명하였다.
본 연구의 목적은 차세대 대체에너지로 각광받는 풍력발전 중에서 육상발전보다 여러 가지 이점이 있는 해상에서의 한국형 풍력터빈 블레이드의 최적 형상을 위 한 알고리즘을 구현하는 것이다. 풍력터빈 블레이드에서 깃익형의 공기 역학적 특성은 매우 중요한 사항이다. 이를 위해서 익형 성능예측에 층류에서 난류로의 천이과정을 포함하는 XFOIL을 이용하여 블레이드 익형 단면의 양력과 항력 분포를 해석하였다. 첫 번째 수준의 설계변수는 운용범위내의 바람의 속도와 블레이드 지름, 축 회전수이며, 각 단면에서의 비틀림각과 시위길이는 두 번째 수준의 설계 변수이다. 운용범위 내의 각 설계점에서 익형의 공력 변수들과 최소에 너지손실 조건을 이용하여 시위길이와 피치각 분포를 최적화하였다. 각각의 설계점에서 결과를 바탕으로 풍력발전의 설계 운용범위에서 반응면을 구성하고 구배최적화 기법을 통해 요구동력의 제약함수를 만족하고 효율을 최대로 하는 블레이드 형상을 구현하였다. 최적형상에 대해 탈설계점 해석을 수행하여 그 성능을 구하였다.
주로 경험에 의존하여 최선의 상태를 구하는 설계방식에 반하여 수학적인 해석방법을 사용하여 체계적으로 최상의 결과를 얻고자하는 것이 최적설계이다. 이때 상태의 해석방법 뿐아니라 비선형의 설계함수의 최적화에 관한 기법 연구가 요구된다. 해석적인 비선형 최적화의 기법중 공학설계에 사용할 수 있는 수렴속도가 빠르며, 사용하기에 편리하다고 알려진 반복 이차 계획법(Recursive Quadratic Programming Method)의 매개변수들의 역할을 살피고 이들의 변화에 따른 수치성능을 비교 분석하여 계산효율이 개선된 수치적 알고리즘을 제시하였다. 설계함수들의 일차 미분정보를 이용한 근사 이차 미분정보에 의하여 최적해의 접근속도가 빠른 RQP 알고리즘의 평가를 위하여 구조물의 무게를 최소화하면서 유한요소의 응력, 변위, 최소고유진동수등의 제한조건을 만족하는 주어진 형상의 최적단면을 가지는 구조물도 설계하였다.
본 연구에서는 다수 무인기의 군집비행을 위한 행위기반 분산형 제어기법을 제안한다. 각 무인기는 특정한 영역으로 비행해야하는 고유의 임무와 동시에 무인기 간의 거리를 유지해야하는 요구조건도 가지고 있다. 이러한 두 가지 요구조건은 서로 상충된다. 제어기를 설계하기 위하여 각 무인기가 통신채널을 통하여 상태변수를 교환할 수 있다는 가정 하에 결합형 동역학을 적용하였다. 군집비행의 성능을 개선하기 위하여 제어이득 행렬의 최적화를 수행하였다. 제어기의 성능을 평가하기 위하여 다수 무인기의 경로점 통과 임무를 위한 수치 시뮬레이션을 수행하였다.
차세대 공개키 암호 고속 연산을 위해서는 목표로 하는 컴퓨터 프로세서의 구조를 활용하여 암호화 기본 연산을 최적화 구현하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 RISC-V 프로세서 상에서 차세대 공개키 암호 고속 연산을 위해 핵심 곱셈기 연산을 최적화 구현하는 기법을 제안한다. 특히 RISC-V 프로세서의 기본 연산자를 열 기반 곱셈기 연산알고리즘에 맞추어 최적 구현해봄으로서 이전 연구와 비교 시 256-비트 곱셈의 경우 약 19% 그리고 512-비트 곱셈의 경우 약 8%의 성능 향상을 RISC-V 프로세서 상에서 달성하였다. 마지막으로 RISC-V 프로세서에서 추가적으로 제공되면 곱셈 연산 성능 향상에 도움이 될 수 있는 확장 명령어 셋에 대해서도 확인해 보도록 한다.
추천 시스템의 주요 방법인 협력 필터링 기술은 실제 상업용 온라인 시스템에서 성공적으로 구현되어 서비스가 제공되고 있다. 그러나, 이 기술은 본질적으로 여러 가지 단점을 내포하는데, 데이터 희소성, 콜드 스타트, 확장성 문제 등이 그 예이다. 확장성 문제를 해결하기 위하여 클러스터링 기법을 활용한 협력 필터링 방법이 연구되어 왔다. 본 연구에서 제안하는 협력 필터링 시스템에서는 가장 널리 활용되는 클러스터링 기법들 중 하나인 K-means 알고리즘의 단점을 개선하고자 유전자 알고리즘을 이용한다. 또한, 기존 연구에서 최적화된 클러스터링 결과를 추구하였던 것과는 달리, 제안 방법은 클러스터링 결과를 활용한 협력 필터링 시스템 성능의 최적화를 목표로 하므로, 실질적으로 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종을 위해서, 비선형 모델 예측 슬라이딩 모드 제어(nonlinear model predictive strung mode control) 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법에서는 미래의 슬라이딩 평면을 예측하고, 이에 따른 최적화된 제어기를 유도함으로써 슬라이딩 모드 제어기 단독으로 사용하는 제언 시스템에 비해 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 제어기의 성능을 검증하고자한다.
본 논문은 SoC 환경에서 암호화 알고리즘의 처리 성능을 향상시키기 위해 각 노드의 실행 시간을 비교하여 하드웨어와 소프트웨어로 codesign 하였다. 암호화 알고리즘으로서는 DES와 SHA-1을 통합 설계하여 적용하였다. 본 논문에서의 codesign 방법을 altera의 excalibur에서 구현하여 실행 시간 및 메모리 크기 그리고 회로의 게이트 크기를 비교 대상으로 하였다. 수행 결과에 따른 분석에 의하면 세가지 비교 대상에 최적화하여 codesign 성능을 찾을 수 있었다.
저소음 팬의 설계는 팬 성능의 저감 없이 이루어져야 한다. 따라서 저소음 팬 설계는 기본적으로 다분야간 설계 최적화 또는 다목적 설계 최적화의 문제이다. 본 연구에서는 이러한 요구를 수행하기 위해 반응면 기법을 저소음 축류 팬 설계에 적용하여 보았다. 또한 이러한 설계 단계에서 필요한 수백가지 시험 결과를 효과적으로 구하기 위해 효율적인 유동 해석 툴과 소음 해석 툴을 개발하여 적용시켰다. 마지막으로 이렇게 설계된 팬을 실제 크기로 제작 측정 비교 분석하여 적용된 기법을 검증하며 문제점에 대해 고찰해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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