• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.865-867
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• 2001

데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과값을 예상하는 여러 결과값 예측기의 장점을 이용하여 놓은 성능을 얻을 수 있는 새로운 혼합형 예측 메커니즘을 제안한다. 제안된 혼합형 결과값 예측기는 예상 테이블을 모험적으로 갱신할 수 있기 때문에 부적절한(Stale) 데이터로 인해 잘못 예상되는 명령어의 수를 효과적으로 감소시킨다. 또한 정적 분류 정보를 사용하여 명령의 반입시 적절한 예측기에 할당함으로써 예상 정확도를 더욱 향상시키며, 하드웨어 비용을 효율적으로 감소시키도록 하였다. 5개의 SPECint 95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 16-이슈 폭에서 모험적 갱신을 사용한 평균 예상 정확도는 73%의 실험 결과가 나왔으며, 정적 분류 정보를 사용하였을 경우 예상 정확도가 88%로 증가된 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.22-24
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• 2001

슈퍼스칼라 프로세서에서는 분기 명령의 결과 지연으로 명령의 공급이 중단되는 것을 방지하고 지속적인 파이프라인 처리를 위해서 분기의 결과를 미리 예측하여 명령을 폐치하고 있다. 본 논문에서는 심플스칼라 툴 셋을 사용하여 슈퍼스칼라 프로세서에서 사용되는 대표적인 동적 분기예측 방법 시뮬레이션 환경을 구축한다. 동적 분기예측 방법으로 분기 타겟버퍼(Branch Target Buffer, BTB) 상에서 분기명령의 자기 히스토리에 근거한 BTB 방식과 이전 분기명령의 히스토리와의 상관관계를 고려한 Gshare 분기예측기를 적용 구현한다. 심플스칼라 시뮬레이터에 SPEC95 벤치마크 프로그램을 실행시켜 디자인 파라미터 변화에 따른 분기 예측기의 예측정확도를 실험한다. 또한 BTB와 Gshare 분기예측기를 VHDL로 구현하고 Synopsys 툴을 이용하여 시뮬레이션 및 합성 과정을 거쳐 게이트 크기와 파워 소모량을 측정한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.05a
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• pp.119-123
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• 2001

본 논문에서는 자동화 사격장 Pop-Up시스템의 안정성 및 성능 향상을 위해 예측제어기를 설계하여 시간지연에 따른 문제를 보상하였다. 확률 모델에 기반한 예측제어기는 지연된 이전의 값들로부터 선형예측 기법과 확률함수를 이용하여 실제의 값을 추정하며, 이를 제어기에 적용하여 시간지연에 따른 문제점을 최소화하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검정하기 위해 사격용 Pop-Up시스템에 본 알고리즘을 실현하였으며, 상이한 시간지연과 이득 변화에 따른 제어기의 성능을 관측하였다. 실험결과 제안된 예측제어기는 시간지연에 대해 PID 제어기보다 빠른 수렴 특성을 보이며, 제어기의 안정범위 내에서 허용할 수 있는 최대 시간지연 값도 증가시킬 수 있었다. 따라서 사격용 타겟의 Pop & Up동작이 제어시간 이내에 원활하게 작동되어 연속 사격의 실시간 제어를 효율적으로 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.104-107
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• 2010

본 논문은 H.264/AVC 디코더의 하드웨어 구현 시 가장 많은 시간을 소비하는 부분이 움직임 추정기를 하드웨어로 구현하였다. 움직임 추정을 함에 있어서 외부메모리 Access 량을 줄이고, SAD연산을 수행할 때 Clock의 손실 없이 계산을 하는 움직임 예측기를 제안한다. 제안한 구조는 재탐색 구간에서 이전 탐색 범위와 공통부분을 이루는 부분을 레지스터에 따로 저장해 두었다가, 재탐색시에 이전 Data를 사용하는 방법을 이용하였다. 움직임 추정을 수행할 때의 SAD (Sum of absolute differences)연산 부분과 Adder-tree를 묶은 PU Array와 SAD 누적기, 선택기를 Pipelining을 통하여 Clock의 손실 없이 연속적으로 계산하는 움직임 예측기를 설계하였다. 구현한 하드웨어는 최대 446.43MHz의 주파수에서 동작할 수 있었고, 탐색영역 64${\times}$64, 참조 프레임 3, 그리고 영상크기 1920${\times}$1080 기준으로 구현한 결과 50 프레임을 처리할 수 있는 성능을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6B
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• pp.776-783
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• 2001

통신 채널에서 블라인드 채널 등화는 훈련신호나 채널의 사전 정보가 필요하지 않기 때문에 전송 효율을 높일 수 있는 매우 중요한 문제이다. 선형 예측 오차 방법은 블라인드 등화기의 차수 추정 오차에 대하여 강인하며 적응 알고리듬을 이용하여 효율적으로 구현할 수 있는 장점이 있다. 시스템 지연은 등화기의 성능에 많은 영향을 끼치지만 기존의 one-step 선형 예측은 등화기의 임의의 시스템 지연에 대해서는 구현할 수 없는 단점이 있다. 순방향 선형 예측과 역방향 선형 예측은 각각 시스템 지연이 0과 최대인 블라인드 등화와 관련이 있다. 그러나 Multistep 예측은 임의의 시스템 지연을 갖는 블라인드 등화기를 구현할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 최적의 시스템 지연을 구한 후 RLS 알고리듬과 LMS 알고리듬을 이용한 multistep 선형 예측을 이용한 블라인드 채널 등화기를 제안하였다. 그리고 기존의 알고리듬들과 본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능을 모의실험을 통하여 기존의 알고리듬들과 비교·평가하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1996.10b
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• pp.98-103
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• 1996

석탄가스화복합발전소내 공기분리장치와 연계된 가스터빈 공기압축기의 성능병화를 예측할 수 있는 해석방법을 제안하였다. 공기분리장치와 연계된 가스터빈용 공기압축기의 성능변화는 유선곡률방법과 압력손실모델을 결합한 해석방법을 사용하였으며, 예측결과들을 실제 압축기성능 시험 결과와 비교하여 예측정확도를 검증하였다. 제안된 압축기성능 해석방법을 근간으로, 압축기와 공기분리장치의 연계조건인 열교환기의 핀치포인트 온도차, 추출공기량 및 추출 공기압력이 압축기 성능변화에 미치는 영향을 정량적으로 예측하였다. 공기추출량이 늘어나거나 핀치포인트 온도차가 커질수록, 압축기의 압축비 및 소요동력은 증가하나, 압축기 효율은 공기추출량의 증가에 따라 고압공기추출시에는 저하되고, 저압공기추출시에는 향상되었다. 더 나아가, 압축기의 일반화된 성능특성곡선의 제시를 통해, 압축기 효율을 극대화 할 수 있는 압축기/공기분리장치 간 연계조건의 최적화를 시도하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.19-21
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• 2001

저전력 설계에 관한 프로세서 구조의 연구 중, CPU와 L1캐쉬 사이에 크기가 작은 LO 캐쉬를 사용하는 방법이 제시 된 바 있다. LO 캐쉬의 사용은 괄목할 만한 에너지 절약 효과를 거두었지만, 커다란 지연시간의 증가를 초래하였다. 따라서 LO 캐쉬는 필요에 따라서 선택적으로 사용이 되지 않으면 심각한 지연 시간의 증가로 인하여 실제 시스템에 적용하기 어려운 면을 가지고 있다. 선택적인 제어를 위한 방법으로서 몇몇 연구에서 예측기를 이용하는 방법을 제시하였으나, LO 캐쉬에 적합하지 않았다. 우리는 이 논문에서 새로운 가상적인 캐쉬 예측기를 제시하고 이에 대한 시뮬레이션 결과를 제시하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.6
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• pp.522-530
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• 2002

This paper introduces a neural network (NN) -based nonlinear predictor for the LP (Linear Prediction) residual. To evaluate the effectiveness of the NN-based nonlinear predictor for LP-residual, we first compared the average prediction gain of the linear long-term predictor with that of the NN-based nonlinear long-term predictor. Then, the effects on the quantization noise of the nonlinear prediction residuals were investigated for the NN-based nonlinear predictor A new NN predictor takes into consideration not only prediction error but also quantization effects. To increase robustness against the quantization noise of the nonlinear prediction residual, a constrained back propagation learning algorithm, which satisfies a Kuhn-Tucker inequality condition is proposed. Experimental results indicate that the prediction gain of the proposed NN predictor was not seriously decreased even when the constrained optimization algorithm was employed.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.19A no.2
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• pp.77-84
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• 2012

Speculative execution for improving instruction-level parallelism is widely used in high-performance processors. In the speculative execution technique, the most important factor is the accuracy of branch predictor. Unfortunately, complex branch predictors for improving the accuracy can cause serious thermal problems in 3D multicore processors. Thermal problems have negative impact on the processor performance. This paper analyzes two methods to solve the thermal problems in the branch predictor of 3D multi-core processors. First method is dynamic thermal management which turns off the execution of the branch predictor when the temperature of the branch predictor exceeds the threshold. Second method is thermal-aware branch predictor placement policy by considering each layer's temperature in 3D multi-core processors. According to our evaluation, the branch predictor placement policy shows that average temperature is $87.69^{\circ}C$, and average maximum temperature gradient is $11.17^{\circ}C$. And, dynamic thermal management shows that average temperature is $89.64^{\circ}C$ and average maximum temperature gradient is $17.62^{\circ}C$. Proposed branch predictor placement policy has superior thermal efficiency than the dynamic thermal management. In the perspective of performance, the proposed branch predictor placement policy degrades the performance by 3.61%, while the dynamic thermal management degrades the performance by 27.66%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.639-641
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• 2000

슈퍼스칼라 프로세서는 성능향상을 위해 명령어 반입 폭과 이슈 폭을 증가시키고 있다. 최근 여러 논문들에서 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과 값을 예상하는 메커니즘이 연구되었다. 그러나 그러한 예측기들은 예상한 명령어의 실제 결과 값으로 예상 테이블을 갱신하기 전에 그 명령어를 다시 예상할 때 예상 실패율이 증가하여 프로세서의 성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 비 순서적(out-of-order)으로 이슈 및 실행하는 프로세서에서 예상 적중율을 향상시키기 위해 명령어 반입 시 결과 값을 예상하는 동시에 예측기 테이블을 모험적으로 갱신(Speculative update)하는 하이브리드 결과 값 예측기를 제안한다. 본 논문에서 제안한 모험적 갱신이 예상 적중률을 향상시킬 수 있음을 보이기 위해 SimpleScalar 3.0 툴 셋을 사용하여 SPECint95 벤치마크 프로그램에서 명령어를 예상한 후 결과가 구해져서 예상테이블을 수정하기 전에 그 명령어를 다시 예상하는 빈도수를 측정하였다.