본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적 함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버십 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 백터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing(SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.
현재까지 이진 덧셈기에 대한 연구는 다양한 방법으로 연구되었다. 비동기식 덧셈기들의 최악 지연시간과 평균 지연시간에 대한 연구에 의하면, 하이브리드 구조의 캐리선택 덧셈기가 리플캐리 덧셈기에 비해 32비트 비동기 MSC 프로세서에서 17%, 64비트 마이크로프로세서에서 23%의 성능 향상을 보였다. RSA와 같이 복잡하고 고성능의 연산을 필요로 하는 프로세서 시스템에서 는 가장 기본적인 연산을 수행하는 덧셈기에 대한 최적화가 필수적이다. 현재까지 다양한 구조와 여러 가지 방법으로 덧셈기에 대한 면적과 지연시간에 대한 연구는 덧셈 방식이나 덧셈기 구조에 대한 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 자동 합성 측면에서 덧셈기의 성능을 분석하고 설계하였다. 덧셈기를 소그룹으로 나누어 각 소그룹에 대한 크기 차이와 합성 방법에 따라서 구현된 덧셈기들의 성능 및 소요면적을 분석하여 복잡한 대단위 연산을 요하는 공개키 암호화프로세서에 적합한 최적화된 덧셈기의 구조를 제안한다.
본 논문에서는 정규화 된 부반송파 간격과 확산 이득이 동일하고 각 부반송파의 직접 확산 코드가 직교하도록 하는 직교 MC DS-CDMA 시스템에 비트 동기와 위상 동기가 요구되지 않는 Hybrid SC/MRC-2/4 방식을 적용하였다. 다중 반송파 전송이 사용되는 광대역 무선 시스템에서는 가장 높은 부반송파 주파수와 가장 낮은 부반송파 주파수 차이 때문에 발생하는 도플러 주파수 천이가 발생하고 이로 인한 위상 에러율 보상하기 위하여 전체 시스템에 맞는 PLL이득 값을 조절하여 완전 동기 된 수신 신호가 되도록 직교 MC DS-CDMA시스템을 분석하였다. 분석 결과, PLL이득 값을 증가시킴에 따라 완전 동기 된 경우에 근접함을 알 수 있지만 일정 값 이상에서는 그 간격의 변화가 매우 작아짐을 알 수 있다. 따라서 시스템에 맞는 적절한 PLL이득 값을 선택함으로써 Hybrid SC/MRC 방식이 적용된 직교 MC DS-CDMA시스템을 설계할 수 있을 것이다.
다양한 형태의 메모리 아키텍처가 개발되었고, 이를 효과적으로 사용하기 위한 여러 컴파일러 최적화 기법이 연구되었다. 특히, 모바일 컴퓨팅 디바이스에서 메모리는 성능을 결정하는 주요 컴포넌트이기 때문에 이를 지원하기 위한 다양한 최적화 기법들이 개발되었다. 최근에는 하이브리드 형태의 메모리 아키텍처에 대한 연구가 많이 진행되고 있기 때문에 이를 지원하기 위한 다양한 컴파일러 기법이 연구되고 있다. 시장의 요구조건에 맞추어 저전력에 대한 제약조건과 필요한 최소한의 성능을 달성하기 위하여 기존의 컴파일러 최적화 기법들이 사용될 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 활용한 저전력 효과 및 성능 개선 정도를 파악하기 위한 레퍼런스가 제대로 제공되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 기존의 컴파일러 기법에 대한 실험 결과를 멀티뱅크 메모리 아키텍처 개발의 레퍼런스로 제공하기 위하여 진행되었다.
본 논문에서는 효과적으로 VPI 환자 음성을 인식하기 위해 DNN-HMM 하이브리드 구조의 음성 인식 시스템을 구축하고 기존의 GMM-HMM 기반의 음성 인식 시스템과의 성능을 비교한다. 정상인의 깨끗한 음성 데이터베이스를 이용하여 초기 모델을 학습하고 정상인의 VPI 모의 음성을 이용하여 VPI 환자 음성에 대한 화자 인식을 위한 기본 모델을 생성한다. VPI 환자의 화자 적응 시에는 DNN의 각 층 별 가중치 행렬을 부분적으로 학습하여 성능을 관찰한 결과 GMM-HMM 인식기보다 높은 성능을 나타냈다. 성능 향상을 위해 DNN 모델 적응을 적용하고 LIN 기반의 DNN 모델 적용 결과 평균 2.35%의 인식률 향상을 나타냈다. 또한 소량의 데이터를 사용했을 때 GMM-HMM 기반 음성인식 기법에 비해 DNN-HMM 기반 음성 인식 기법이 향상된 VPI 음성 인식 성능을 보인다.
8세대 게임기로 등장한 닌텐도 스위치는 하이브리드 형 콘솔 게임기로 세계적인 판매 성과를 달성했다. 닌텐도 스위치는 자체적으로 온라인 숍을 내장하고 있으며 사용자는 자신의 계정으로 로그인하여 게임을 구매할 수 있다. 이때 사용하는 닌텐도 스위치에 내장된 키패드는 쿼티 자판과 유사하게 생겼다. 패스워드 입력 창에는 입력 정보가 가려지지만 훔쳐보기 공격을 통해 키패드 상에서 어떤 값이 입력되는지 확인이 가능하다. 파티 형 또는 가족 형 게임이 많은 닌텐도 스위치의 특성상 근처에 화면을 보는 다른 사람이 있을 가능성이 높으며 이는 계정 보안에 큰 취약점으로 작용한다. 따라서 이를 개선한 새로운 키패드를 설계하였다. 본 논문에서는 닌텐도 스위치의 보안 키패드가 어떤 문제점을 지녔는지 확인하고 새롭게 제안한 키패드의 구현 및 불특정 다수의 사용 테스트 결과를 제시한다.
최근 선박의 환경오염에 대한 규제가 강화됨에 따라 하이브리드형 전력체계를 갖춘 전기 추진 선박과 같은 스마트 선박에 대한 관심이 높아지고 있다. 전기추진선박에서 사용되는 배터리는 차량 등에 사용되는 배터리보다 용량이 크므로, 가격이 높아지고 유지 보수 측면이 중요하게 여겨진다. 선박용 배터리는 일체형으로 제작되어 배터리관리 시스템에 의해 관리되며, 배터리의 유지·보수는 배터리의 교체를 통하여 이루어진다. 본 연구에서는 배터리의 용이한 관리를 위해서 예비-셀을 적용한 배터리 모듈과 제어 알고리즘을 설계 및 구현한다. 또한, 전기추진선박 전력 체계 제어에 필요한 데이터를 전력 제어 시스템에 송신 할 수 있도록 제어기를 설계한다. 해당 예비-셀을 적용한 배터리를 사용할 경우 선박 및 배터리 시스템의 안정성이 높아지며, 유지 및 보수 측면에서 이점을 가질 수 있다.
정보통신의 급속한 발전으로 정보의 온라인 유통이 급증하고 있으며 이에 따른 유통 정보에 대한 보호가 중요해지고 있다. 현재 공개키 기반구조(Public Key Infrastructure, PKI)는 전자상거래를 위한 정보보호 기반구조로써 많이 활용되고 있으며 스마트카드는 공개키 기반구조를 가장 잘 적용할 수 있다. 그러나 공개키 기반의 인증서는 사용자의 인증 정보만을 제공하기 때문에 사용자의 본인확인 및 권한 정보가 필요한 응용에서는 그 사용이 제한적일 수밖에 없으며 스마트카드의 위·변조 가능성 또한 존재하고 있다. 이의 해결을 위해 본 논문에서는 인증서 유효성 검증만으로 해결할 수 혀는 스마트카드의 위·변조에 대한 가능성을 광영상 암호화 기법인 각 다중화와 암호키다중화를 사용하여 위·변조를 방지하였고, 위·변조 시 이를 검증할 수 있도록 하였다. 또한, 보안성과 이동성이 뛰어난 스마트카드와 결합한 공개키 인증기반의 본인확인 기법을 제안하여 다중 인증 체계의 새로운 보안 인증시스템을 제안하였다.
리소스가 제한된 임베디드 장치에 GRU를 배포하기 위해 이 논문은 구조적 압축을 가능하게 하는 재구성 가능한 FPGA 기반 GRU 가속기를 설계한다. 첫째, 조밀한 GRU 모델은 하이브리드 양자화 방식과 구조화된 top-k 프루닝에 의해 크기가 대폭 감소한다. 둘째, 본 연구에서 제시하는 재사용 컴퓨팅 패턴에 의해 외부 메모리 액세스에 대한 에너지 소비가 크게 감소한다. 마지막으로 가속기는 알고리즘-하드웨어 공동 설계 워크플로의 이점을 얻는 구조화된 희소 GRU 모델을 처리할 수 있다. 또한 모든 차원, 시퀀스 길이 및 레이어 수를 사용하여 GRU 모델에 대한 추론 작업을 유연하게 수행할 수 있다. Intel DE1-SoC FPGA 플랫폼에 구현된 제안된 가속기는 일괄 처리가 없는 구조화된 희소 GRU 네트워크에서 45.01 GOPs를 달성하였다. CPU 및 GPU의 구현과 비교할 때 저비용 FPGA 가속기는 대기 시간에서 각각 57배 및 30배, 에너지 효율성에서 300배 및 23.44배 향상을 달성한다. 따라서 제안된 가속기는 실시간 임베디드 애플리케이션에 대한 초기 연구로서 활용, 향후 더 발전될 수 있는 잠재력을 보여준다.
본 연구에서는 에너지 저장장치인 배터리를 기존의 발전기 전력계통에 연계하기 위하여 양방향 전력의 흐름이 가능한 BDC(Bi-Directional Converter) 적용을 위해 모델링을 통하여 제어 프로세스를 설계하고, 해상 상황에 따라 변화하는 부하에 최적화된 전력 공급이 가능한 배터리의 충전 혹은 방전 메커니즘에 대하여 제안한다. 본 연구는 MATLAB/Simulink를 이용하여 BDC를 모델링 하였으며 부하 시나리오에 따라 배터리 충전 및 방전 시의 전류 제어 및 SOC(State Of Charge) 최적화를 시뮬레이션 하였다. 이를 통해 선내 운전되는 발전기가 최적운전 범위에 운전될 수 있도록 배터리와 전력 및 부하를 연동할 수 있도록 하였으며, 발전기가 높은 연료효율 범위에서 운전될 수 있도록 전력제어관리를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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