본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 Granules 기반 퍼지추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 HCM 클러스터링 방법, 컴플렉스 알고리즘 및 퍼지추론 방법을 이용하여 시스템 구조와 파라미터 동정을 수행한다. 두 가지 형태의 퍼지모델 추론 방법은 간략추론, 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 입출력 데이타의 중심값을 구해서 후반부 다항식함수에 의한 정보 Granules 기반 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정에는 HCM 클러스터링 방법과 컴플렉스 알고리즘을 사용하고, 후반부는 표준 HCM 클러스터링과 표준 최소자승법을 사용하여 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이타의 성능견과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 제시함으로써 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가를 통해 그 우수성을 보인다.
본 논문은 물류 정보시스템과 관련된 자동입출고 시스템의 실행 및 최적화에 관한 것이다. 논문은 우선 문헌연구와 이에 따른 사례연구를 제시하고 있다. 사례연구에서는 기업의 프로세스를 분석한 다음 자동입출고 시스템의 실행 및 활용에 대해 조사하였다. 물류정보시스템은 글로벌 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 주요한 구성요소이며 사례연구에서의 기업은 효율적인 물리적 배분관리에 적용하였다. 자동입출고시스템은 저장공간을 극대화하고 생산성 증가, 정확성을 증가시키는 것으로 판명되고 특히 비좁은 통로와 높은 저장선반의 경우 효과적임을 보여주었다.
설계 순기의 단축, 개발 비용의 절감, 제품 성능의 향상을 목적으로 하는 MDO(Multidisciplinary Design Optimization)의 적용이 가능한 프레임워크의 개발을 위하여 해석 자원의 통합 방안, 해석 및 최적화 과정의 관리 방안과 이를 위한 소프트웨어 구조를 제시하였다. 중앙집중식 DBMS(Data Base Management System)을 채택하였으며, 해석 코드의 통합 방안으로 DLL(Dynamic Link Library)을 이용하는 방법과 입출력 파일을 이용하는 방안을 제시하였다. 해석 및 최적화 과정과 데이터 흐름을 관리하는 방안으로 Graphic Programming의 개념을 도입하였다. 간단한 수치 예제와 삼차원 패널 코드를 이용한 항공기 날개의 형상 최적화에 적용하여 제시한 방안의 타당성을 검증하였다.
플래시 메모리는 하드 디스크에 비해 크기가 작고 물리적 충격에 강하며 전력 소모가 적은 점 등 많은 장점을 가지고 있지만 아직까지 단위 공간당 가격이 높아 하드 디스크를 전면 대체하기는 어려운 실정이다. 최근 노트북 컴퓨터 동 일부 모바일 장치에서는 하드 디스크와 플래시 메모리를 함께 사용하여 두 매체의 장점을 극대화하려는 시도가 이루어지고 있다. 하지만 기존 운영체제는 이기종 저장 장치 환경이 아닌 단일 저장 장치 환경에 최적화되어 이러한 장점을 충분히 살리지 못하고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 세 가지 기법을 이용하는 새로운 버퍼 캐시 관리 기법을 제안한다. 첫째, 입출력 접근 패턴을 탐지하고 블록의 저장 위치 별 성능 특성을 분석한 후 동적 한계 효용에 근거하여 버퍼 캐시 공간을 할당한다. 둘째, 입출력 접근 패턴과 저장 장치 특성에 따라서 선택적으로 선반입 기법을 적용한다. 셋째, 버퍼 캐시에서 저장 장치로 쫓겨날 때 해당 블록의 접근 패턴에 따라 하드 디스크와 플래시 메모리 중 더 적합한 매체를 결정하고 그 매체에 블록이 저장되도록 한다. 제안하는 기법들을 트레이스 기반 시뮬레이션으로 검증한 결과 기존 기법에 비해 버퍼 캐시 적중률은 29.9%, 총 실행시간은 49.5% 향상되었다.
라즈베리 파이는 영국 라즈베리 파이(Paspberry Pi) 재단에서 만든 초소형/초저가 PC이며 교육용 프로젝트의 일환으로 개발되었다. RCA 연결 잭을 가지고 있으며 2012년 3월에 출시되어 1시간만에 모두 매진되기도 했다. 라즈베리 파이는 리눅스 커널 기반 운영체제를 사용하여 Raspbian이라는 라즈베리 파이에 최적화된 데비안 계열의 무료 운영체제를 주로 사용하고 있다. 현재 라즈베리 파이는 큐비 보드와 함께 IoT 분야에서 상당히 각광받고 있으며 큐비 보드보다 많은 자료를 보유하고 있다. 아두이노는 상당히 쉬운 접근을 허용하지만 avr의 접근성 및 코드 연계등이 불가능하여 모든 커스터마이징을 라이브러리로만 해결해야하는 단점이 존재한다. 라즈베리파이는 라즈비안을 사용하며 가격이 저렴하지만 입출력이 작은 한계점이 존재한다. 그래서 이 둘의 결합을 위해 GPOI를 사용한 하드웨어 제어를 생각하게 되었다. 본 논문에서는 GPIO를 사용한 RaspberryPi 보드를 제어하기 위해 Cooking Hacks 실드를 사용하여 입출력이 부족한 라즈베리 파이 확장을 확인하였고 잘 동작됨을 검증하였다.
고속 저전력의 DSP (Programmable Digital Signal Processor)가 개발됨에 따라 이동통신 분야에서 시스템 및 단말기 등이 DSP를 사용하여 구현되고 있다. 본 논문에서는 DSP를 사용한 AMR (Adaptive Multi-rate) 음성부호화기의 멀티 채널 실시간 구현에 관하여 논한다. AMR 음성부호화 알고리즘을 250 MHz로 동작하는 32비트 정수형 DSP 칩인 TMS320C6202를 사용하여 구현하였다. 실시간 동작을 위하여 cross compile, 선형 어셈블리 최적화, TMS320C62xx 어셈블리 최적화 작업을 수행하였다. AMR 음성부호화기에 음성 데이터 입출력 기능 및 외부 CPU와의 통신기능을 포함하였다. DSP EVM 보드를 사용하여 AMR 음성부호화기를 개발하였고, ETRI에서 개발중인 비동기 IMT-2000 시스템 상에서 동작 및 기능을 검증하였다.
본 논문에서는 MIMO (Multiple-Input Multiple Output, 다중입출력) 시스템을 위한 적응형 섭동을 이용한 기회적 프리코딩(Adaptive Perturbation-aided Opportunistic Precoding) 방식을 제안한다. 제안 프리코딩 방식에서는 MIMO 시스템을 위한 프리코딩 행렬을 생성할 때 랜덤한 섭동 뿐 아니라 사용자로부터 받은 전송률 정보에 의해 결정되는 적응적 변화값을 함께 이용한다. 이전 시간의 랜덤 섭동이 전송속도를 상승시켰을 경우 적응형 섭동을 이전 랜덤 섭동과 동일하게 하고, 그렇지 않을 경우 이전 랜덤한 섭동 값의 음의 값에 해당하는 값을 적용시킨다. 또한 전송 속도 최적화를 위해 스케줄링에서 현재 생성된 프리코딩 행렬 뿐 아니라 메모리에 저장된 최근 프리코딩 행렬 정보도 함께 이용한다. 모의실험 결과에서 기존 프리코딩 방식에 비해 제안한 섭동 기반 기회적 프리코딩 방식이 높은 전송속도를 얻으며, 특히 사용자의 수가 적은 환경에서 전송 속도 이득이 큰 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 높은 압축률과 고음질을 제공하는 MPEG-1 Layer Ⅲ 오디오 디코더를 고정소수점 DSP인 TMS320C6201을 이용하여 실시간으로 동작하도록 구현하였다. ISO/IEC에서 제공하는 부동소수점 C 프로그램을 음질의 손실 없이 고정소수점 연산으로 변환하었고 실시간 동작을 위하여 최적화 작업을 수행하였다. 연산의 정확성을 높이기 위해서 Descaling 모듈에 중점을 두어 부동소수점 연산을 고정소수점 연산으로 변환하였고 IMDCT 모듈과 Synthesis Polyphase Filter Bank 모듈에 대해 고속 알고리즘을 적용하여 연산량과 프로그램 크기를 크게 줄일 수 있었다. 구현된 디코더는 TMS320C6201 DSP가 수행할 수 있는 최대 연산량의 26%만으로 실시간 동작이 가능하였고 부동소수점 연산 결과와 고정소수점 연산 결과를 비교하여 60 dB 이상의 높은 SNR을 가짐을 확인하였다. 또한 사운드 입출력과 호스트 통신을 통하여 EVM 보드에서 실시간으로 동작함을 확인하였다.
VLBI에서 관측 대역폭이 n배 증가될 경우 관측감도는 sqrt(n)만큼 향상되고, 이는 관측 연구 측면에서 기존에는 불가능하던 천체에 대한 연구 수행이 가능함을 의미한다. 관측 대역폭의 확대는 관측 데이터의 용량 증가를 의미하며 여기서 해당 데이터의 처리를 위한 초고속 데이터 기록시스템은 핵심적 역할을 한다. 이에 따라 현재 KVN에서는 미국 MIT Haystack 천문대에서 개발된 초고속 기록시스템인 Mark5B/B+와 Mark6를 운용 중에 있다. 하지만 이들 시스템의 경우 사실상 VLBI연구를 위한 목표로 특수 개발되었기에 유지 및 운영 측면에서 여러 불편이 있고, 성능에 있어서도 단일 스트림 기준으로 8Gbps를 넘지 못하는 한계를 안고 있다. 본 발표에서는 기존 시스템을 대체할 수 있는 기술로서 PCI 익스프레스 기반의 데이터 처리를 소개하고자 한다. 나아가 실제 관측 데이터에 대한 입출력 및 기존 시스템과의 성능 비교를 통해 광대역 관측 연구에 최적화된 기록 시스템을 제안하고자 한다.
대규모 웹 캐시 서버의 자원 이용도는 네트워크와 디스크 I/O 대기 시간에 주로 의존하고 또한 작업 부하 패턴에 있어 네트웍 사용이 폭주하는 시간과 새벽과 같은 한가한 시간간의 변동성이 심하다. 따라서, 한정된 자원범위에서 최상의 서비스를 제공키위해서는 절정기 동안 자원 이용도를 낮추고 이들 작업부하를 비절정기 때에 나누어 수행토록 함으로써 자원 활용도를 최대로 끌어 올리자는데, 연구의 목적이 있다 이를 위해 비절정기 동안 캐시압축 기법을 이용하여 디스크 입출력 작업을 미래예측 기법은 어느 점에서의 실제 작업 세트가 작았다는 것과 페이지 재사용 패턴의 정확한 예측은 물리적 메모리 크기의 캐시에서 높은 히트율을 생산할 것이라는 점을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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