실시간 프로그램은 항공기, 선박, 철도 예매 시스템 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 그 개발자는 논리적, 시간적 정확성을 고려해야 한다. 시간적 정확성은 실시간 프로그램에서 가장 중요한 부분이며, 이를 위한 데드라인은 개발자에 의해 정의된다. 따라서 개발자는 데드라인의 정의를 위하여 기준점을 제시할 수 있는 정적 실행시간 분석이 필요하다. 정적 실행시간 분석에서 프로그램의 반복횟수의 분석은 큰 비중을 차지한다. 기존 연구에서 반복횟수의 분석은 사용자 입력에 의존하였고 현재 반복횟수 분석을 자동화하는 연구가 진행 중이다. 하지만 반복횟수의 분석은 반복횟수에 영향을 주는 제어변수의 결정정책에 따라 결과가 달라진다. 따라서 본 논문에서는 PS-Block구조를 기반으로 반복 횟수에 영향을 주는 제어변수들을 종합적으로 분석하여 보다 정밀하고 사용자의 입력을 자동화하는 반복횟수의 분석이 가능한 방법을 제시한다. 이로써 정적 실행시간 분석은 반복횟수의 정밀한 분석을 통하여 분석 결과의 정확도를 높이고 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
실시간 프로그램은 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 그 개발자는 논리적, 시간적 정확성을 고려해야 한다. 시간적 정확성은 실시간 프로그램에서 가장 중요한 부분이며, 이를 위한 데드라인은 개발자에 의해 정의된다. 따라서 개발자는 데드라인의 정의를 위하여 기준점을 제시할 수 있는 정적 실행시간 분석이 필요하다. 정적 실행시간 분석에서 프로그램의 반복횟수 분석은 큰 비중을 차지한다. 현재 이러한 반복횟수 분석을 자동화하는 연구가 진행 중이다. 하지만 반복횟수 분석은 반복횟수에 영향을 주는 제어변수의 결정정책에 따라 결과가 달라지고, 자동화를 위한 반복횟수 계산 수식의 적용 범위가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 제어변수를 결정 및 탐색하고, 수집된 정보를 개선된 수식을 사용하여 반복횟수 분석을 수행할 수 있도록 PS-Block 구조를 기반으로 반복횟수 분석기를 설계 및 구현하였다. 반복횟수 분석기는 제어변수의 탐색 및 결정 분석 과정을 자동화하고, 수식의 개선으로 자동화 범위를 확대하며, 개별 반복 문 단위의 정밀한 반복횟수 분석을 통해 정확도를 높이고, 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
DNA의 염기서열이 밝혀지면서 인간 생체에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 응용분야 중 친자확인에 DNA 염기서열을 이용하려는 시도가 최근에 연구되고 있다. 본 연구는 DNA의 반복 염기서열을 이용하여 수작업으로 이루어지고 있는 친자 찬인 방법을 데이터베이스 기술을 이용하여 수행하는 최초의 연구이다. 방대한 양의 자료에서 친자확률을 계산하는데 걸리는 시간은 DB를 구축하는 방법에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 친자확률을 계산하는 시간을 최소화할 수 있는 DB를 설계하고 또한 최소 시간내에 질의 결과를 획득하는 질의 구성하는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 반복적인 동작 행위에 따른 뇌파의 훈련효과를 규명하고자 한다. 훈련 효과를 검증하기 위해 반복적인 동작시의 뇌파 출현량 및 EMG와 EEG의 coherence의 변화를 분석하였다. 피실험자는 5명으로 실험 시간은 총 48분이며, 반복 일에 대한 훈련 효과를 살펴보기 위해 5일간 진행하였다. 반복적인 동작은 손을 오므렸다 폈다 하는 행위로, 5초간의 동작실행과 10초간의 휴식시간으로 나눠 실험하였다. 동작 유무와 반복 일에 따른 뮤파와 베타파량의 차이를 살펴 본 결과, 반복시간에 따라 뮤파 및 베타파량이 증가되는 경향이 있었다. 그러나 5일 동안의 반복 일에 따른 훈련효과는 보이지 않았다. 또한 EMG와 EEG의 coherence는 반복 시간과 반복 일에 대한 훈련 효과를 확인할 수 없었다.
기존의 LVA를 수행하는 알고리즘은 반복적 정보흐름분석(Iterative Data Flow Analysis -DFA) 프레임워크에 따라 프로그램 전체를 반복적으로 스캔하면서 진행되어진다. Zephyr[1] 컴파일러의 경우 이와 같은 반복적 알고리즘으로 LVA를 수행하는 시간이 전체 컴파일 시간에서 약 $7\%$를 차지하고 있다. 기존 LVA 알고리즘은 여러 가지로 개선할 점들이 있다. LVA를 수행하는 기존의 반복적 알고리즘은 알고리즘의 특성상 방문하지 않아도 되는 basic block들에 대한 방문이 잦고, 살아있는 변수들의 집합을 점차적으로 증가해 가면서 구하는 특성상 큰 변수들의 집합에 대한 연산을 계속 하게 된다. 우리는 기존의 알고리즘과 달리 사용된 변수들(USE set)에 대해 Control Flow Graph(CFG)에서 거슬러 올라가면서 LVA를 수행하는 반복적인 알고리즘의 개선안을 제안하고자 한다. 이는 기존의 알고리즘과 같은 결과를 내면서 더 빠른 알고리즘이다. DFA에서의 flow equation을 적용하는 순서를 바꿈으로써 많은 중복 계산을 줄일 수 있다. 이러한 방법으로 인해 basic block을 방문해야만 하는 횟수를 줄이면서 전체 수행 시간을 단축시킨다. 간단한 추가 구현만으로 Zephyr 컴파일러에서의 실험 결과에서 LVA만을 수행하는 시간에서 기존의 알고리즘보다 $36.4\%$ 짧은 시간을 사용하였고, 이는 전체 컴파일 시간을 $2.6\%$ 줄이는 효과를 가져왔다.
본 논문에서는 이벤트구동 HDL 시뮬레이션에서 시뮬레이션 실행 시간 단축을 위한 인크리멘탈 시뮬레이션 방법을 제시한다. 일반적으로 시뮬레이션 과정은 일련의 반복적인 설계수정들과 동반되어 반복적으로 일어난다. 인크리멘탈 시뮬레이션은 이와같은 반복적인 시뮬레이션에서 설계수정 전의 시뮬레이션 결과를 이용하여서 설계수정 후에 진행되는 시뮬레이션의 수행 시간을 단축할 수 있는 효과적인 시뮬레이션 방법이다. 본 논문에서 제안된 인크리멘탈 시뮬레이션 방법의 유용함은 다양한 실제 디자인들에 적용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
무선 통신 환경에서 간섭과 잡음으로 인한 채널 추정 오류는 데이터 검출을 위한 등화 성능을 현저하게 저하시킨다. 포스트 프로세싱은 채널 추정 이후에 이러한 추정 오류를 줄이기 위한 작업이며, 여기서는 소수의 채널 계수만이 무선 채널의 다중 경로에 의한 신호 성분을 갖는 무선 채널의 특성을 이용하여 신호 성분을 포함하지 않은 계수를 선별하고 이를 제거함으로써 채널 추정 오류를 줄이는 방법을 위한 순환 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 잡음 분산을 기준으로 문턱값을 결정하고, 그 문턱 값보다 작은 계수는 신호성분을 포함하지 않는다고 간주하여 이를 제거하였다. 제안된 순환 알고리즘은 잡음 분산의 추정치를 반복이 진행됨에 따라 갱신하여 이를 기준으로 구한 문턱값을 이용한 포스트 프로세싱을 반복함으로써 채널 추정 성능을 개선시킨다. 제안된 방법은 기존의 방법과 유사한 복잡도를 갖는 반복 횟수를 적용하는 경우에 월등히 성능이 개선되며, 특히 반복 횟수를 조절함으로써 처리 시간과 채널 추정 성능을 최적화할 수 있는 유연성을 갖고 있다.
모멘트법은 전자파산란문제에 널리 사용되고 있는데, 최근에 대용량의 문제를 빠르고 효율적으로 풀 수 있는 기법들에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 대부분의 이런 기법에는 계산속도나 기억용량을 효율적으로 이용할 수 있는 반복법을 사용해서 행렬방정식을 풀게 되는데, 유사공진특성을 갖는 물체에 대한 산란은 물체 내부에서 전자파가 공진하는 특성을 가지므로 반복해법올 이용하여 적분방정식을 풀 경우 수렴이 잘 되지 않거나, 수렴되기까지 많은 반복회수를 필요로 한다. 본 논문에서 사용된 MLFMA(Muli-level Fast Multipole Algorithm)는 FMM(Fast Multipole Method)을 다층으로 확장한 알고리듬으로 반복회수당 계산시간을 O(NlogN)으로 줄일 수 있다. 이 MLFMA를 유사공진형구조에 적용하고, 또한 행렬식을 블록밴드행렬 전처리를 하여 반복회수를 감소시켰다. 여기서 사용된 전처리행렬은 행렬분할법을 이용하여 O(N)의 계산시간으로 구할 수 있으므로, 미지수가 많을 때는 전처리행렬을 구하는데 드는 추가계산시간을 무시할 수 있다. 여기서 제안된 방법을 비행기의 공기유입구에 대한 TM전자파산란 계산에 적용하여 효율성을 보였다
인터넷으로부터 필요한 정보를 얻기 위하여 무의미한 탐색을 반복하는 경우가 자주 나타나고 있다. 이러한 Dizzy Web에서 사용자와 관련 있는 정보를 추천해 주는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 협동 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 시스템의 구현 알고리즘 중에서 기존의 메모리 기반은 수행 시간에 대한 부담이 매우 크며, 모델 기반은 연속성 데이터에 대한 처리가 어렵거나 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 특히 웹 사용자 모델에서 효과적인 연속성 피드백 데이터를 이용한 사용자 모델링 방법을 제안하고 이를 통해 웹 페이지 예측을 수행하는 시스템을 구현하였다. 논문에 사용된 연속성 데이터는 사용자의 웹 페이지 방문시간이고 이 데이터를 분석하기 위해 기존의 모델 기반 알고리즘에 Support Vector Regression 기법을 결합하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서는 제안 모델의 정확성과 예측 능력에 대하여 기존의 Pearson 알고리즘과 비교하였다. 논문에서 제안하는 방법이 매우 적은 시간 비용을 요구하면서도 유의할 수 있는 수준의 결과가 얻을 수 있음이 확인되었다.
XP-SWMM은 EAP-SWMM의 Runoff 기능을 보완하고 2D 해석 기능을 새롭게 추가하여 만든 외산(XP Solutions) 프로그램으로 도시유역 유출량 산정, 우수관거 추적 등과 같은 모의가 가능한 종합 모형이다. 그 중 2차원 분석 기능(2D XP-SWMM)은 연산 결과를 Tu-Flow 모형에 대입한 도시침수 해석모형으로 실무에서 주로 사용되고 있다. 그러나 XP-SWMM은 수량 부분 외에도 수질 부분의 다양한 모형이 통합되어 있어 라이센스 가격이 상당히 높고, 국내 환경에 적합한 모형 수정 등 기술지원을 받기 어렵다는 단점을 갖고 있다. 또한, 실무 활용성이 높은 2차원 분석기능의 경우 모의에 소요되는 시간이 크다는 한계점을 갖고 있다. 2D XP-SWMM 연산의 소요시간이 큰 주요 원인은 계산 시간간격마다 큰 셀수의 행렬 계산을 반복하기 때문이며, 격자를 촘촘하게 설정할수록(행렬의 수가 증가할수록) 수치해석에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나게 된다. 2D XP-SWMM 연산은 편미분방정식을 계산하는 모형으로 반복법을 채택하고 있기 때문에 짧은 시간내에 침수해석을 진행해야하는 웹기반 초단기 홍수예경보 시스템 등에 활용하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 2D XP-SWMM 보다 연산속도를 향상시킨 2차원 도시침수 모형을 개발하였다. 기존 XP-SWMM 중심의 실무 적용성을 유지하고자 XP-SWMM과 동일하게 EPA-SWMM 엔진을 활용하였고 DEM 기반의 지표수 흐름방향 결정 알고리즘을 결합하였다. 본 연구에서 개발한 도시침수 모형 결과를 울산광역시, 청주시 등 도심지에서 발생한 과거 침수피해의 양상과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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