• 한국CDE학회지
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• 제10권2호
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• pp.28-33
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• 2004

1992년 id Software가 최초의 3차원 게임인 Wolfenstein 3D(그림 1)를 선보인 이래, 3차원 게임은 게임 시장에서 주류의 자리를 차지하게 되었다. 저사양의 하드웨어에서 구동되는 모바일 게임을 제외하고는 현재 대부분의 게임이 3차원으로 제작된다고 보아도 무방할 것이다. 이 같은 시장 수요에 부응하여 다수의 3차원 렌더링 엔진이 개발되었는데, 대표적인 것으로는 id Software의 Doom Ⅲ, Criterion의 Renderware, Epic Games의 Unreal Ⅱ 및 Ⅲ, Intrinsic의 Alchemy, NDL의 GameBryo 등이 있다. (중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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• pp.181-183
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• 2001

인터넷에서 저성능의 소프트웨어적인 처리 또는 고성능의 하드웨어 처리를 하는 장비의 단점을 보완하기 위해서 네트웍프로세서를 사용하는 방법이 등장하였다. 네트웍프로세서를 이용해서 네트웍기능을 지원하기 위해서는 한정된 자원을 효율적으로 활용하기 위해서 스케줄러가 요구된다. 네트웍프로세서에서 스케줄러를 설계하기 위해서 필요한 사항과 구조등에 관해서 알아본다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2004년도 추계종합학술대회 논문 초록집
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• pp.276-276
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• 2004

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권12호
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• pp.11-19
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• 1999

최근에 등장한 프랙탈 영상 압축 알고리즘은 소프트웨어적인 측면에서는 많이 연구되고 있으나, 하드웨어 구현을 위한 연구는 드물다. 그러나 , 프랙탈 영상 압축 기법이 동영상 처리를 위해 사용될 경우 소프트웨어적으로는 실시간 처리의 어려움이 있어 고속의 전용 하드웨어가 필요하다. 그러나 , 아직 복호기의 구체적인 하드웨어의 설계 예는 드물다. 본 연구에서는 $256{\times}256$의 크기의 흑백 영상의 실시간 처리가 가능한 quadtree 방식의 프랙탈 영상 압축 복호기를 전용 하드웨어로 설계하였으며, 이를 위한 저전력 기법을 제안한다. 제안한 두 가지 방법 중 첫번째는 영상의 복원 후 발생하는 블록 현상을 제거하기 위한 post-processing 방법을 하드웨어 측면에서 최적화하는 것이다. 이 방식은 기존의 소프트웨어에서 사용하던 승산기가 필요한 가중 평균 방식보다 하드웨어를 적게 소모하여 비용을 줄이며, 속도는 69%정도의 향상이 있다. 두번째 방식은 데이터 패스 내부의 곱셈기를 입력 벡터의 통계적 특성을 이용하여 소비 전력이 적도록 설계하는 것이다. 이 방식으로 설계할 경우 8 bits 이하의 크기의 곱셈기에서 저전력에 유리하다고 알려진 어레이(array) 형태의 곱셈기에 비해 약 28%정도 소비 전력을 줄일 수 있었다. 위 두 가지 전력 절감 방식을 사용하여 동작 전압 3.3V, 1 poly 3 metal, $0.6{\mu}m$ CMOS 공정으로 복호기의 코어 부분을 칩으로 제작하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권2호
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• pp.227-233
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• 2000

이 논문은 회로 설계의 상위 단계에서 저 전력 회로 합성을 위한 효율적인 알고리즘을 제시한다. 풀고자하는 문제는, 상위 단계 회로 합성의 두 가지 주요 작업인 스케줄링과 하드웨어 할당 과정에서 최소의 전력 소모를 가지는 데이타 경로를 합성해 내는 것이다 이 문제의 해결 방안으로， 우리는 과거 연구 결과에서 도출된 전력 소모를 줄이기 위한 기존의 요소들을 기초로 하여， 상위 단계 회로 합성에서 최적(optimal)의 전력 소모를 가지는 데이타 경로를 얻기 위한 IP (integer programming) 표현을 유도하였다. 그 다음， 유도된 IP 식을 이용하여 최소 전력 소모의 회로 합성을 위한 스케줄링과 하드웨어 할당 작업을 빠른 시간에 수행하기 위한 단계적 근사치 계산 방법을 고안하였다 실제， 우리는 실험을 통해 제안된 알고리즘이 매우 빠르며, 상위 단계에서의 데이터-경로 합성에서 전력 소모량을 줄이는데 매우 효과적임을 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권1호
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• pp.45-56
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• 2011

저전력을 소모하는 임베디드 시스템 개발의 중요성이 증대되고 있다. 저전력 소모의 시스템 개발은 하드웨어 측면에서 많이 연구되어 왔지만, 소프트웨어의 동작이 하드웨어 전력 소모를 유발하기 때문에 소프트웨어의 소모 전력을 분석하는 것 또한 중요한 이슈중의 하나이다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 개발 과정에서 작성되는 설계 모델을 이용하여 에너지 효율적인 태스크 도출 방법을 제시한다. 이를 위하여 먼저 태스크 분할 기준을 제시하고, 이를 이용한 UML 설계 모델의 분할 과정을 설명한다. 제안된 태스크 도출 방법은 성능과 함께 전력 소모에 많은 영향을 미치는 임베디드 소프트웨어 개발에 활용하여 선행적으로 에너지 소모량을 절감할 기회를 제공할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.401-403
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• 2015

128비트 블록암호 알고리듬 LEA(Lightweight Encryption Algorithm)의 효율적인 하드웨어 설계에 대해 기술한다. 저전력, 저면적 구현을 위해 라운드블록과 키 스케줄러의 암호화와 복호화 연산의 하드웨어 자원이 공유되도록 설계하였다. 키 스케줄러 레지스터의 구조를 개선하여 키 스케줄링에 소요되는 클록 사이클 수를 감소시켰으며, 이를 통해 암호화/복호화 성능을 향상시켰다. 설계된 LEA 프로세서는 FPGA 합성결과, 2,364 슬라이스로 구현되었으며, 113 MHz로 동작하여 128/192/256비트 마스터키 길이에 대해 각각 181/162/109 Mbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권6호
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• pp.543-552
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• 2011

가장 효과적인 모멘텀 교환장치인 CMG(Control Moment Gyro)는 고기동성이 요구되는 위성에 필수적이다. 본 논문에서는 고기동성이 요구되는 소형 인공위성을 위한 Single-Gimbal CMG(SGCMG)에 대한 하드웨어 개발에 필요한 동역학식을 정리하였으며 이를 사용하여 CMG 설계에 필요한 요구사항이 도출되었다. 또한 도출된 요구사항에 따라 출력토크가 1.2Nm인 소형 CMG 성능검증 모델이 제작되었으며, 에러분석 및 성능시험이 수행되었다. 최대 출력토크, 김벌 과도응답특성, 최소 출력토크, 출력토크오차, 김벌 각속도 오차 등을 성능시험 항목으로 선정하어 실험 측정하였고, 시험 결과를 통해 설계 결과를 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.61-64
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• 2013

가상화는 가상의 자원이 물리적 자원에 접근할 수 있게 해주는 기술이며 VM(가상머신)을 다수 설치하여 VM의 수만큼 운영체제들을 이용할 수 있다. 이러한 가상화는 자원의 낭비를 막고 관리비용을 줄이기 위해 사용한다. 가상화 기술은 CPU, 메모리, I/O 가상화로 구분 지을 수 있으며 이 중 메모리 가상화 기술은 메모리 자원의 효율적인 사용을 가능하게 해준다. 여러 VM들이 실제 머신의 메모리보다 많은 메모리를 할당받아 사용하는 것이 가능한데 이것을 오버커밋 상태라고 한다. 중첩 가상화는 VM에 하드웨어 가상화 기법의 사용을 허용하게 하여 VM 위에 또 다른 VM이 동작할 수 있는 환경을 제공해준다. 이와 같은 (중첩) 가상화 환경에서의 메모리 접근은 일반적으로 하드웨어 지원을 통한 중첩 페이징 기법을 이용하여 메모리의 접근이 이루어진다. 본 논문에서는 오버커밋 발생 시 중첩 VM과 하이퍼바이저 VM의 성능 차이를 실험을 통하여 보여주고자 한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권4호
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• pp.29-34
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• 2021

실 환경에서 로봇에 강화학습을 적용하기 위해서는 수많은 반복 학습이 필요하므로 가상 환경에서의 시뮬레이션을 사용할 수밖에 없다. 또한 실제 사용하는 로봇이 저사양의 하드웨어를 가지고 있는 경우 계산량이 많은 학습 알고리즘을 적용하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 저사양의 하드웨어를 가지고 있는 모바일 로봇의 장애물 충돌 회피 문제에 강화학습을 적용하기 위하여 가상의 시뮬레이션 환경으로서 Unity에서 제공하는 강화학습 프레임인 ML-Agent를 활용하였다. 강화학습 알고리즘으로서 ML-Agent에서 제공하는 DQN을 사용하였으며, 이를 활용하여 학습한 결과를 실제 로봇에 적용해 본 결과 1분간 충돌 횟수가 2회 이하로 발생하는 결과를 얻을 수 있었다.