본 논문에서는 AMBA 기반의 FPD 시스템에 적용 가능한 콘트라스트 컨트롤러를 설계 및 구현하였다. 제안한 콘트라스트 컨트롤러 내부에는 AMBA의 인터페이스 spec을 준수한 AMBA AHB 컨트롤러와 콘트라스트조정 블록, 메모리 컨트롤러. FPD 컨트롤러가 내장되어있다. 구현한 알고리즘은 실시간 처리가 가능하며 콘트라스트의 범위를 조정하는 가중치를 가진 알고리즘으로 기준되는 값을 이용하여 콘트라스트의 효율적인 조정이 가능하다. 콘트라스트 컨트롤러는 VHDL로 설계하였으며 FPGA를 이용한 H/W를 구현하여 TFT-LCD panel에 디스플레이 하여 검증하였다.
SDN(Software Defined Network) 컨트롤러는 스위치와 논리적으로 연결되어 스위치와 요청을 주고받으며 중앙 집중적으로 네트워크를 관리하는 역할을 한다. 스위치로부터의 요청이 많아지면 컨트롤러에 주어지는 부하가 증가하게 되며 이로 인한 연결 실패 현상이 발생하게 되면 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 현상을 막기 위하여 여러 개의 컨트롤러를 이용하여 스위치의 요청을 처리한다. 이 때 특정 컨트롤러에 과부하가 주어진 경우 다른 컨트롤러로 부하를 분배하는 알고리즘에 대한 연구가 지금까지 이루어져 왔으며, 본 논문에서는 특정 컨트롤러에 부하가 지나치게 적을 때 그 부하를 다른 컨트롤러로 전달 후 대기 상태로 전환하여 네트워크 자원을 더 효율적으로 사용하고 컨트롤러 구동에 필요한 에너지 또한 효율적으로 사용할 수 있는 방안을 제시한다.
스마트 홈을 구현하기 위한 핸드폰을 이용한 리모트 컨트롤러나 PDA를 통한 통합 리모트 컨트롤러 등의 통합 리모트 컨트롤러에 관한 연구는 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문은 이러한 리모트 컨트롤러에 관한 연구에 대해 두 가지의 새로운 방향을 생각해 보았다. 첫째로 리모트 컨트롤러를 작동시키기 위해서는 핸드폰이나 PDA등의 input 디바이스가 반드시 필요했던 단점을 보완해서 임베디드 보드에 input device 기능을 포함하는 것이다. 그리고 두 번째는 임베디드 리모트 컨트롤러에 user profile을 두어서 단순한 채널 변경의 기능만을 하는 리모트 컨트롤러가 아니라 사용자의 선호도 등의 정보를 가지고 지능적으로 집안 환경을 최적화된 조건으로 만들 수 있도록 설계 했다. 즉 사용자가 가장 좋아하는 TV채널이나 실내온도 등의 정보를 가지고 각 사용자에게 최적화된 환경을 리모트 컨트롤러가 스스로 작동시킬 수 있게 되는 것이다. 그리고 가전을 작동시키기 위해서 임베디드 보드에 있는 IrDA 통신모듈을 통해 일정한 코드 값만 보내주면 되기 때문에 일반적으로 리모트 컨트롤러로 제어가 가능한 거의 모든 전자제품이 쉽게 제어 가능하다.
기존 VR컨트롤러는 현손에 별도의 컨트롤러를 들고 조작해야만 해왔다. 이는 현실감을 느끼기 위한 시각적인 요소를 충족시켰음에도 몰입도를 떨어뜨리는 요소이다. 본 연구에서는 현실감을 더욱 증가 시키는 것을 전제로 뇌파를 이용한 VR컨트롤러 기술을 적용하고자 한다. 현재 대중화 되어 있는 VR 장치들을 보면 움직이는 의자, 보행을 위한 장치, 캐릭터 조종을 위한 손에 쥐는 컨트롤러 등을 사용하고 있다. 이러한 장치들은 가상현실을 더욱 현실처럼 느끼기 위한 보조적인 장치들이지만 장치를 설치하기 위한 공간을 많이 차지하기 때문에 일반 가정에서는 잘 사용하지 않는다. 또한 손에 있는 컨트롤러로 가상 현실속의 동작을 구현하다 보니 아무리 내 눈앞에 보이더라도 '단순한 게임이다'라는 생각을 가지고 있어 몰입도가 떨어질 수밖에 없다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 VR컨트롤러 대신 뇌파입력을 적용한 '머신러닝을 통한 뇌파 VR컨트롤러' 기술을 제안한다. 기존의 VR컨트롤러와는 다르게 빅 데이터 처리기술인 머신러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 처리하고 그 데이터들과 입력되는 뇌파 값을 비교하여 가상현실 속의 캐릭터의 동작을 제어할 수 있다.
중앙 집중적인 단일 컨트롤러를 이용할 경우 메시지 과부하로 인해 응답이 지연될 수 있으므로 스위치들이 기존의 컨트롤러를 대신하여 새로운 컨트롤러와 연결되어 트래픽을 처리하는 다중 컨트롤러가 효율적이다. 본 논문에서는 SDN 분산 컨트롤러에서 일관성 문제를 해결하기 위해 우선순위에 기반을 둔 향상된 인공벌 군집(ABC) 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 연관 규칙 마이닝 알고리즘인 Apriori을 이용하여 컨트롤러를 선택하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 모든 컨트롤러 정보를 수집한 다음 발생 지지도(Transaction support)를 이용하여 컨트롤러의 실행 빈도를 측정한다. 이를 통해 연관된 컨트롤러를 동시에 실행함으로써 효율적인 컨트롤러 선택을 기대한다.
본 논문에서는 최근 많은 관심과 집중을 받고 있는 SDN 분야 오픈 소스 프레임워크인 오픈데이라이트 컨트롤러를 중심으로 컨트롤러 클러스터 구조 및 동작방식에 대하여 분석한다. 오픈데이라이트 컨트롤러 클러스터에서는 컨트롤러 간 데이터 스토어의 동기화를 위하여 분산 샤드 구조 및 샤드 리더 선정을 위한 Raft 알고리즘을 적용하고 있다. 성능 분석에서는 컨트롤러 클러스터 크기, 샤드 역할, 샤드 정책에 따른 CRUD, Routed RPC 지연시간 및 리더 재선정 지연시간 등을 분석함으로써, 오픈데이라이트 컨트롤러 클러스터 운영 시의 최적 운영 방안을 논의한다.
90년대 중반 이후 고성능의 프로세서들은 성능 향상을 위해 명령어 수준의 병렬성을 이용하고 있다. 특히 실행화일의 호환성을 고려할 필요가 없는 마이크로컨트롤에서는 같은 하드웨어로 더 많은 함수유닛을 가질 수 있는 VLIW 구조가 널리 사용된다. 이러한 VLIW형의 마이크로컨트롤러에서는 병렬성을 추출하는 역할이 전적으로 소프트웨어에 있으므로 컴파일어가 성능향상에 매우 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 마이크로컨트롤러의 구조와 그룹짓기 조건을 분석하고 선택 스케쥴링과 소프트웨어 파이프라이닝을 이용한 VLIW형 마이크로컨트롤러용 최적화 컴파일러를 구현하고 그 성능을 측정한다.
본 논문에서는 NVRAM(Non-volatile Random Access Memory) 주 기억장치를 위한 메모리 컨트롤러를 설계한다. NVRAM의 비 휘발성과 낮은 정적 에너지 소모의 장점을 활용하는 한편, 상대적으로 느린 읽기/쓰기 속도 및 큰 쓰기 전력 소모를 개선하기 위해 새로운 캐시 구조를 제안한다. FPGA를 활용하여 Block RAM 128KB 1차 캐시, 16KB 2차 캐시 및 캐시 컨트롤러를 포함하는 메모리 컨트롤러를 구현하였고 NVRAM은 FeRAM를 사용하였다.
최근 홈 네트워크 상에서 가전기기를 통합 제어하는 무선 통합 컨트롤러의 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 근거리 무선망인 블루투스를 사용하며 가정 내에서 가전기기를 제어하는 블루투스 통합 컨트롤러를 설계하고 구현한다. 제안된 통합 컨트롤러는 사용자 관리 및 기기의 세부기능 제어를 위해 메신저 형식의 사용자 인터페이스로 설계한다 또한 블루투스의 SOP(Service Discovery Protocol)를 사용하여 댁내 가전기기를 위한 서비스를 동적 발견하고 관리한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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