일반적으로 병렬 이벤트구동 시뮬레이션의 대표적 동기화 방법으로는 비관적 동기화 방식과 낙관적 동기화 방식이 있는데, 본 논문에서는 예측기반 병렬 이벤트구동 로직 시뮬레이션에서 이 두 가지 동기화 방식들을 혼용한 간헐적 동기화를 통한 시뮬레이션 성능 향상 기법을 제시한다. 제안되는 간헐적 동기화 방식은 예측기반 병렬 이벤트구동 로직 시뮬레이션에서 자주 일어나는 틀린 예측과 연관된 체크포인트 오버헤드 및 재실행 오버헤드를 최소화할 수 있어 시뮬레이션 성능 향상에 매우 효과적인데, 이를 다양한 실제 디자인들에 적용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
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.
TMO 구조는 시간 구동 메소드와 메시지 구동 메소드의 두 가지 형태의 메소드로 이루어져 있으며, 일정한 시간이 지남에 따라 자동적으로 수행되는 시간 구동 메소드와 객체 노드 사이의 실행 결과를 주고받을 수 있는 서비스 메시지 구동 메소드로 명확하게 구분된다. 시간 구동 메소드의 실행은 설계 시간을 설정하는 과정에 결정된 특정한 값에 의해 실시간 통신 클럭의 도착에 따라 이루어지고 반면에 서비스 구동 메소드 실행은 클라이언트로부터 메시지를 요구하는 서비스에 의해서만 실행된다. 본 논문에서는 이러한 TMO 구조를 이용하여 실시간 통신 시뮬레이션 프로그래밍을 하기 위해 환자 모니터 원격진료 시스템 응용 환경에 적용하였다. Central Monitor로부터 전송되어진 환자의 생체정보 Raw Data가 HIS의 데이터 수신 모듈을 통해 사용가능한 데이터로 재구성될 수 있도록 설계가 이루어져 있다. 환자 생체정보에 대한 실시간성과 생체정보에 대한 생체정보 데이터의 연속성을 부여함으로서 베드 사이트의 환자에게서 발생된 모든 생체정보에 의해 환자 관리가 이루어진다.
본 논문에서는 예측기반 병렬 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션의 성능 개선을 위한 효율적인 예측정확도 향상 전략을 제안한다. 제안된 기법은 병렬 이벤트구동 로컬시뮬레이션들의 입력값과 출력값에 대한 예측을 이중으로 예측할 뿐만 아니라, 특별한 상황에서는 동적으로 예측할 수 있게 한다. 이중 예측은 첫번째 예측이 틀린 경우에 두번째 정적 예측 데이터로써 새로운 예측을 시도하게 되며, 동적 예측은 실제의 병렬 시뮬레이션 실행 과정 도중에 동적으로 축적되어진 지금까지의 시뮬레이션 결과를 예측 데이터로 활용하는 것이다. 제안된 두가지의 예측정확도 향상 기법은 병렬 시뮬레이션의 성능 향상의 제약 요소인 동기 오버헤드 및 통신 오버헤드를 크게 감소시킨다. 이 두가지 중요한 예측정확도 향상 방법을 통하여 6개의 디자인들에 대한 예측기반 병렬 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션이 기존 통상적 방식의 상용 병렬 멀티-코어 시뮬레이션에 비하여 약 5배의 시뮬레이션 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
인터넷 회선의 고속화에 따라 패킷을 초당 기가비트 이상의 속도로 전송하는 라우터에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 라우터의 병목인 최장 프리픽스 검색(LPM : longest prefix matching)을 효율적으로 수행하기 위해 제안된 비트맵 트라이(Bitmap Trie) 알고리즘을 혁신적으로 향상시킨 방법을 제시한다. 이 방법은 검색시간을 단축하기 위하여 다음과 같은 세 가지 기법을 적용하였다. 첫째, 카운트 테이블을 추가하여 기존 알고리즘에서의 과도한 시프트 연산을 제거하여 프로세서 내의 처리시간을 단축했다. 두 번째는 트랜스퍼 테이블내의 중복된 포워딩 정보를 제거하여 메모리 효율을 증가시켰으며, 마지막으로, 포워딩 정보에 대한 접근빈도에 따라 검색범위를 다원화하여 데이터 접근을 최적화하였다. 또한, 신뢰도가 가장 놀은 실행-구동 시뮬레이션 방법을 채택함으로써 검색의 지연요소를 발생 원인별로 세분하여 알고리즘이 실행되는 과정을 면밀하게 분석할 수 있었다. 실험 결과는 실제 시스템으로부터 실측한 결과와 비교하는 검증과정을 거쳤으며, 그 결과 기존 알고리즘에 비해 검색 수행시간을 약 82% 단축한 알고리즘을 개발하였다.
인터넷 회선이 빨라짐에 따라 고속라우터에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 고속 라우팅의 핵심인 포워딩 룩업의 고속화를 위하여 비트맵을 이용한 기존의 룩업 알고리즘의 문제점을 실행-구동 시뮬레이션을 통하여 정확히 진단한 후, 카운티드 테이블을 추가하고, 룩업과정에서 사용되는 트랜스퍼 테이블의 중복된 라우팅 정보를 제거함과 아울러 주소 검색범위를 다원화함으로써 성능을 획기적으로 향상시킨 알고리즘을 소개한다. 이 방법은 기존 알고리즘의 룩업시간을 최소 46%, 최대 18%로 단축시키며, 카운티드 테이블을 간단한 하드웨어로 구현한다면 보다 향상된 성능을 기대찬 수 있을 것이다.
전력전자 풀파워 컨버터 기반의 직접 구동 영구자석 동기 풍력발전 그리드 연계 시스템의 토폴로지를 기반으로 풍력터빈 모델과 그리드 측 인버터 모델을 연구하고, 기계측 정류기 제어 기반의 전류 및 속도 이중 폐쇄 루프 전략과 전류 및 전압 이중 폐쇄 루프를 기반으로 한 그리드 측 인버터 제어 전략을 설계하여 2레벨 연속 이중 폐쇄 루프 완전 제어 전략을 구현했다. MATLAB/Simulink를 이용하여 시스템 시뮬레이션 모델을 구축하였고, 풍속이 단계별로 변할 때의 장치의 동작을 시뮬레이션하였으며, 그리드 전압의 동일한 위상과 양호한 정현파 특성을 갖는 그리드 연결 전류를 출력하였다. 연결된 시스템이 안정적이고 효율적으로 실행되었다. 시뮬레이션 결과 모델의 타당성과 합리성, 제어 전략의 정확성과 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 가동자 형태가 하이브리드 형의 편측식 Linear Pulse Motor(LPM)를 제작하였다. 시제품의 특성시험 정특성 및 동특성을 측정하였다. 발생추력과 영구자석의 크기의 관계를 컴퓨터 시뮬레이션으로 밝혔다. 그리고 마이크로 프로세서 제어기에 의한 마이크로 스텝구동에서 위치제어를 행하였다. 그 결과 직선운동 지령 치와 실행치의 반복 오차로 약${\pm}1501{\mu}m$ 이내의 값이 얻어졌다.
고성능 마이크로프로세서에서 값 예측기는 한 명령어의 결과를 미리 예측하여 명령들 간의 데이터 종속관계를 극복하고 실행함으로써 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallelism, ILP)을 향상시키는 기법이다. 본 논문에서는 ILP 프로세서 명령어 수준 병렬성의 성능향상을 위하섞 값을 미리 예측하여 병렬로 이슈하고 수행하는 값 예측기를 비교 분석하여 각 테이블 갱신 시점에 따른 예측기별 평균 성능향상과 예측률 및 예측정확도를 측정하여 평가한다 이러한 타당성을 검증하기 위해 실행구동방식 시뮬레이터를 사용하여 SPECint95 벤치마크를 시뮬레이션하여 비교한다.
CC-NUMA 시스템은 SMP 시스템의 장점인 프로그래밍의 편리함, 작업 환경의 유연함 및 관리의 용이함 등을 유지하는 한편, SMP의 단점이었던 확장성까지 제공한다. 더욱이 메모리 장벽 즉 급격히 빨라지는 프로세서의 처리 속도에 비해 메모리의 속도는 거의 변화가 없음으로 인하여 야기되는 문제를 극복할 수 있는 구조적인 대안으로 각광받고 있다. 이러한 CC-NUMA 시스템은 노드간의 논리적인 거리가 길기 때문에 프로세싱 노드간의 통신이 시스템의 성능에 영향을 미치는 가장 핵심 요소가 된다. 따라서 노드간의 통신을 최소화 해주기 위한 노력으로 각 노드에 장착되어지는 원격 캐쉬의 중요성이 강조된다. 본 논문에서는 CC-NUMA 시스템에서는 노드간 데이터 통신의 유형을 파악하고, 원격 캐쉬의 블록 사이즈에 따른 이들의 발생횟수의 변화를 분석하였다. 인스트럭션 시뮬레이터인 CacheMire와 II 벤치마크 중 하나인 FFT를 이용하여 실행-구동 시뮬레이션을 통해 원격캐쉬 블록의 크기가 증가할수록 노드간 통신의 횟수는 물론 전송되는 데이터의 절대적인 양이 감소한다는 사실을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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