본 논문은 SIMT 구조 기반의 멀티코어 GPGPU의 통합 ALU를 설계하였다. 조건부 분기 명령어, 데이터 이동 명령어, 정수형 산술 연산 명령어, 부동소수점 산술 연산 명령어를 처리할 수 있으며 멀티코어 GPGPU의 다양한 형태의 병렬처리 기능을 지원하기 위하여 다 수의 ALU가 탑재된다. 각 명령어 연산의 처리방식의 공통성을 회로 수준에서 통합하여 최소의 크기로 ALU를 설계하는 것이 본 논문의 주안점이다. 모든 명령어는 테스트 프로그램을 작성하여 실험하였고 CPU로 연산한 결과와 비교하여 본 논문의 ALU가 정상적으로 동작함을 검증하였다. 본 논문에서 설계한 통합 ALU의 크기는 약 2만 게이트이며 최대 동작주파수는 430MHz이다.
연자기 특성이 우수한 것으로 잘 알려진 Fe-6.5 % Si 합금을 분말로 제작하여 성형한 Fe-6.5 % Si 압분코어에서도 좋은 특성을 얻을 수 있는 지를 확인하기 위해 Fe-3, 4.2 그리고 6.8 % Si 압분코어를 각각 제작하여 교류와 직류 자기특성, 미소경도 등을 분석하였다. 실리콘 함량이 증가할수록 와전류손실은 감소하나 이력손실은 증가하여 Fe-6.8 % Si에서 최소손실을 얻을 수 없었다. 또한 실리콘함량이 증가할수록 코어의 전기비저항과 분말입자의 미소경도는 지속적으로 증가하였으며 이 때문에 충진율은 감소하였다. B2와 $DO_3$상이 Fe-6.8 % Si 분말에서만 생성된 것을 확인할 수 있었으며, 6.8 % Si보다 낮은 실리콘 함량에서 코어손실이 더 낮은 것을 절연체와 분말입자의 비저항 비율, 미소경도변화에 따른 충진율 저하와 반자장 효과 등으로 설명할 수 있었다.
인터넷 프로토콜(IP)을 기반으로 음성, 오디오, 비디오 및 데이터 등의 다양한 멀티미디어 통신을 제공 할 수 있는 서비스 플랫폼이 IMS(IP Multi-Media Subsystem)이다. 기업에서는 기존 통신환경을 최대한 유지하면서 최소의 비용으로 다양한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 꼭 필요한 IMS 융합 서비스만 도입하는 것이 효과적이다. 그러므로 본 논문에서는 직원이 1,000명 이하의 기업이 IMS 솔루션을 효과적으로 구축하기 위한 방안으로 IMS 코어 메인 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 IMS 서비스와 연동하여 IMS단말과 CSCF(Call Session Control Function) 중간에 위치하고, IMS단말에 대응해서는 CSCF 역할을, CSCF에 대응해서는 IMS 단말의 기능을 제공하게 된다. 또한 유선전화, SIP폰 등 기존에 기업에서 사용하던 단말기들은 게이트웨이를 이용하여 연동하게 된다.
최근 초기 투자비용은 큰 반면 에너지 이용률은 낮은 UPS(Uninterruptible power supply)를 ESS(Energy storage system)로서 활용하는 하이브리드 ESS에 대한 관심이 커지고 있다. 하이브리드ESS는 비상시 중요부하에 공급할 최소 전력을 제외한 전력을 수요관리로 활용함으로써 UPS에 저장되어 있는 에너지를 비상전원 기능과 수요관리 기능으로 폭넓게 사용할 수 있는 시스템이다. 이 시스템을 구성하는 3개의 PCS를 통합 제어하기 위해 채택한 듀얼코어 기반의 고성능 MCU TMS320F28377D를 이용하면 많은 PWM, ADC포트는 물론 충분한 연산시간 확보가 가능하다. 본 논문에서는 제안하는 하이브리드 ESS의 구성에 대해 소개하고 사용된 제어기의 구조, 각 PCS들을 통합 제어하기 위해 사용한 듀얼코어 기반의 DSP TMS320F28377D에 대해 설명하고자 한다.
광도파로 기반 센서의 성능을 개선시키기 위해서는 코어와 클래딩 층의 굴절률 차를 크게 하여 표면감도를 향상시켜야 한다. 이를 위해 센서용 광도파로 코어 층을 위한 고굴절률 SiNx 박막을 플라즈마 화학기상증착(PECVD, plasma enhanced chemical vapor deposition)법을 이용하여 성장한 후 그 표면특성을 분석하였다. 이 때 플라즈마 화학기상증착 공정 조건 중 NH3 가스를 제외하여 Si 성분이 많은 고굴절률 SiNx 박막의 성장을 유도하고 He/SiH4 가스유량비를 0에서 100까지 변화시켜 SiNx 박막의 표면거칠기를 제어하였다. Si기판 위에 SiNx 박막을 10분 성장 후 BOE(buffered oxide etchant)로 선택식각하여 그 박막두께를 alpha step으로 측정하는 방법으로 He/SiH4 가스유량비 조건별 박막성장률을 계산하였다. 그 결과 He/SiH4 가스유량비 증가함에 따라 박막성장률이 33 nm/min에서 19 nm/min으로 선형적인 감소함을 알 수 있었다. 박막두께가 190 nm가 되도록 He/SiH4 가스유량비 조건별 SiNx 박막을 성장한 후 그 표면특성을 AFM (atomic force microscope)으로 관찰하였다. 이를 통해 He/SiH4 가스유량비가 50일 때 SiNx 박막의 표면거칠기가 최소가 됨을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 디지털 도서관 환경에서 도서, 비도서자료 및 인터넷자원을 포괄적으로 기술할 수 있는 서지레코드 핵심데이터요소를 제시하는데 있다. 이를 우해 현대 편목규칙의 기반이 되는 AACR2R의 기술사항, 목록의 비용효과를 효율적으로 거둘수 있는 미국국회도서관의 핵심레코드(Core Record), 인터넷자원을 기술하기 위해 제안된 더블린코어(Dublin Core) 메타데이터, KORMARC 등의 데이터요소를 비교분석하였다. 비교결과를 토대로 핵심데이터요소를 필수요소, 적용 가능한 경우에 필수요소, 선택요소로 구분하여 제안하였다.
이 논문은 실시간 제약 조건을 갖는 다중태스크 응용을 여러 개의 코어를 갖는 SoC 위에서 동작시키고자 할 때, 시스템의 비용은 최소로 하면서 성능을 높일 수 있도록 프로세서 및 하드웨어 IP를 선정하고, 태스크를 매핑 하는 기법을 제안한다. 이와 같은 기법은 하드웨어-소프트웨어 통합합성 기법이라고 한다. 이전 연구에서 우리는 복잡한 통합합성 문제를 세 가지 하부 문제(프로세서 컴포넌트 선택문제, 태스크 매핑문제, 그리고 스케줄-가능성 검사문제)로 세분화 하고, 각 문제를 독립적으로 해결하는 기법을 제안하였다[1]. 하지만 많은 장점에도 불구하고 이전 연구에서는 한 태스크가 스케줄 될 때, 자신의 스케줄-길이를 최소로 줄이기 위해 시스템 전체 자원을 모두 점유하는 것을 가정하는 제약점이 있었다. 그러나 일반적으로 보다 향상된 성능을 얻기 위해서는, 서로 관련이 없는 태스크들은 서로 다른 프로세서에서 동시에 실행될 수 있어야 한다. 이 논문에서는 다중프로세서 환경에서 다양한 운영정책을 가지는 일반적인 시스템을 위하여 태스크 매핑회피 기법과 태스크 매핑전용 기법이라는 두 가지 매핑기법을 제시한다. 멀티미디어 실시간 응용 프로그램인 다채널 디지털 비디오 레코더(Digital Video Recorder)와 관련 논문에서 제공된 임의 생성 다중태스크 예제에 대해서 큰 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 에드 혹 망을 위한 메쉬 기반의 새로운 멀티캐스트 라우팅 프로토콜인 HMMRP (Hierarchical Mesh-based Multicast Routing Protocol)를 제안한다. HMMRP는 송신원 중 일부를 코어 송신원으로 두고 타 송신원들이 코어 송신원 중 하나에 반드시 연결되도록 한다. 그리고 송신원별 트리의 합집합으로 구성되는 메쉬에 의해 송신원과 수신원이 연결되도록 한다. HMMRP는 이들 연결 경로 상의 노드들로써 데이타 전달 메쉬를 형성하고 이를 정기적으로 재구성한다. 특히, 일반 송신원으로부터 코어 송신원에 이르는 경로와 코어 송신원으로부터 수신원에 이르는 트리에 해당하는 메쉬에 대해서는 정기적인 재구성 기간보다 훨씬 짧은 기간마다 국부적으로 메쉬 단절 가능성을 감시하고 복구하도록 함으로써, 임의의 송신원 수신원간에 최소한 송신원 코어 수신원을 경유하는 메쉬를 통해 데이타를 전달할 수 있도록 한다. 이렇게 함으로써 이동성이 높은 에드 혹 네트워크일지라도 정기적인 메쉬 재구성 기간을 짧게 잡지 않고 높은 데이타 전달율을 제공할 수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과,HMMRP는 이동성에 대한 성능저하가 상대적으로 적으며, 특히 멀티캐스트 그룹의 규모가 커질수록 이동성에 대한 성능저하가 더욱 경미해짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 인식 단위로서의 개개의 은닉 마코프 모델 (HMM: Hidden Markvo Model)에 대응하는 가중치를 도입하여 HMM출력 스코어는 HMM출력 확률과 HMM 가중치의 곱으로 표현된다고 가정하고 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법과 유사하게 HMM 가중치를 반복적으로 훈련하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 오인식 척도에 대해 차분 (delta) 계수를 정의하고 이를 이용하여 HMM 가중치를 반복하여 훈련하는 방법이다. 이러한 방법은 HMM 가중치의 합을 HMM 개수의 총합으로 제한함으로써 기존의 파라미터 추정 방법과 비터비 (Viterbi) 알고리즘에 큰 변화 없이 음성 인식에 효과적으로 적용될 수 있다. 제안된 방법은 기존의 분할 (segmental) 최소 분류 오류훈련 방법과 비교하여 추정하는 파라미터의 개수가 감소되었으며 훈련 모델의 최적 상태열을 이용한 경도 계산 과정이 포함되지 않음으로써 계산량을 효과적으로 단축할 수 있다. HMM가중치를 이용한 HMM기반의 음성 인식기의 성능 평가를 위해서 단독 숫자음 인식 실험을 실시하였다. 실험적 결과들은 HMM 확률 보정을 이용한 음성 인식 시스템이 베이스라인 시스템보다 음성 인식 성능이 더 우수함을 보여준다. 제안된 방법은 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법에 비하여 구현하기 간편한 반면에 더욱 우수한 음성 인식 성능 향상을 보여준다.
본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 인-루프 필터 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 대하여 복잡도 분석기반의 병렬화 방법을 제안한다. HEVC의 SAO는 쿼드트리 기반으로 영상을 다수의 SAO영역으로 분할하고, 각 영역 단위로 에러 보정을 위한 오프셋 값을 전송함으로써 복호화된 화소의 에러를 보정한다. HEVC의 SAO는 데이터 레벨의 병렬화를 통하여 고속화할 수 있는데, SAO영역 단위의 데이터 레벨 병렬화는 영역의 크기가 일정하지 않아 멀티 코어를 사용한 병렬화시 작업량 불균형(Workload imbalance)이 발생한다. 또한, SAO는 영역 단위로 필터링 적용 여부가 결정되므로 균둥하게 SAO영역을 각 코어에 할당하더라도, 작업량 불균형이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAO영역의 최소 단위인 Largest Coding Unit (LCU)를 SAO 수행의 기본단위로 하여, 각 단위에서의 SAO 파라미터 정보를 이용하여 복잡도를 미리 예측 하였다. 예측된 복잡도를 기반으로 각 코어에 균일하게 작업량이 할당될 수 있도록 영역을 코어에 적응적으로 할당하여 병렬화를 수행한 결과 순차 수행 기반 SAO에 비하여 2.38배, 영역 균등 SAO 병렬화 대비 21% 속도 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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