본 논문에서는 태스크에 따른 저전력 알고리즘을 제안하였다. 태스크는 시스템의 작업 수행에 필요한 프로세서의 내부와 외부의 자원을 의미한다. 태스크에 따라 저전력 회로를 구현하기 위해서는 각각의 태스크에 대한 생존시간과 호출횟수를 분석한다. 회로 전체의 소모 전력을 감소하기위해서는 소모 전력이 가장 높은 태스크의 소모 전력을 우선 줄여 저전력 회로를 구현할 수 있다. 따라서 소모 전력이 최대인 태스크를 우선 선별하여야 한다. 소모 전력이 최대인 태스크는 태스크의 생존시간과 호출횟수를 고려하여 순위를 선정한다. 태스크의 생존시간이 길면서 호출횟수가 많은 태스크의 경우 가장 큰 소모 전력을 발생시키는 태스크이므로 소모 전력을 감소시킬 최우선 순위가 된다. 소모 전력이 최대인 태스크로부터 생존 시간과 호출횟수를 이용하여 저전력 회로로 구현하기 위한 주파수를 결정하여 회로 전체의 소모 전력을 감소시킨다. 또한, 생존 시작 시간에서 생존 마지막 시간까지 계속해서 최소의 소모 전력으로 태스크를 유지시켜 전체 소모 전력을 감소시킨다. 실험 결과 [7] 알고리즘에 비해 5.43%의 전력 소모가 감소된 결과를 나타내었다.
저전력 움직임추정은 휴대용 정보단말의 실시간 비디오 코딩에 필수적이다. 본 논문에서는 전역탐색 블록정합 방식을 적용한 저전력 움직임추정 알고리즘과 이를 1차원 배열의 VLSI로 구현한 하드웨어 구조를 제안한다. 전역 탐색 블럭정합 방법의 전력소비의 주원인은 많은 연산량과 탐색영역의 프레임 데이터를 호출하는 횟수가 많다는 점이다. 본 논문에서는 두 개의 인접한 참조블럭의 움직임추정 연산을 동시에 병렬로 수행하여 탐색영역의 메모리 호출횟수를 감소시켰으며, 움직임추정시 결과에 영향을 미치지 않는 불필요한 연산을 제거하였다. 제안된 움직임추정 알고리즘을 1차원 PE (processing element) 배열구조의 VLSI로 구현하여 실험한 결과, 제안된 움직임추정기는 기존의 저전력 움직임추정기에 비해 9.3%의 소비전력 감소와 2배 정도의 속도향상이 있음을 확인하였다.
본 논문은 자바의 성능을 분석하기 위한 것이다. 실행 중인 자바의 프로그램의 메쏘드에서 메쏘드가 속한 클래스, 바이트코드 정보와 메쏘드의 호출관계, 호출 횟수, 실행 시간, 메모리 사용에 관한 정보를 분석하여 시각화 도구를 통하여 그 결과를 쉽게 알 수 있도록 구현하였다. 자바 성능 분석기의 분석을 통하여 프로그램 개발자는 프로그램의 성능에 문제를 일으키는 부분을 개선시켜 보다 나은 성능의 프로그램 개발할 수 있다.
수요 반응 프로그램은 크게 인센티브 기반 수요 반응 프로그램과 가격 기반 수요 반응 프로그램으로 나눌 수 있다. 인센티브 기반 수요 반응 프로그램은 용량 요금 형태의 보상금을 지급하고 전력 시스템의 안정적 운영을 위해 긴급 상황 시, 이벤트를 통해 호출 됨으로써 중요성이 더욱 부각되고 있다. 신뢰도 수요 반응 자원들은 운영주체와의 사전 계약 시, 자신의 월 또는 연간 사용 한도를 정하고 계약을 하게 된다. 이는 빈번한 수요 자원 호출로 인해 수요 자원 보유자가 효과적으로 반응하지 못하게 됨을 방지하기 위함이다. 본 논문에서는 이러한 수요자원의 최대 사용 횟수를 고려하여 신뢰도 수요 반응 프로그램의 스케줄링 방법을 제안하였다. 본 스케줄링 방법은 각 이벤트별 필요 수요 자원량과 각 수요 자원들의 비용을 고려하여 특정 기간동안의 계획을 수립하는 것으로써, 현재 널리 이용되는 단기 스케줄링과 비교하였을 때, 운영주체의 비용을 절감할 수 있게 된다.
H.263을 화상 회의에 이용할 때, 압축율과 마찬가지로 중요한 것이 인코딩과 디코딩 시간이다. 특히 인코딩 시간을 줄이기 위하여 많은 방법들이 제안되었는데, 그 중 한 가지가 인코딩 시간의 상당 부분을 차지하는 움직임 추정에서 복잡도를 감소시키는 방법이다. 이러한 움직임 추정의 복잡도를 규정짓는 요소로 비용 함수, 탐색 영역 인수, 움직임 탐색 알고리즘이 있다. 인코딩 시간을 줄이기 위해서는 이 세 가지의 복잡도를 줄이면 된다. 특히 비용 함수가 H.263 인코딩 시간의 상당 부분을 차지하고 있는데, 이는 비용 함수가 호출되는 횟수가 매우 많기 때문이다. 본 연구에서는 움직임 탐색 알고리즘의 복잡도를 감소시킴으로써 비용함수의 호출 횟수를 줄여 전체 인코딩 시간을 줄이고자 한다. 움직임이 적은 경우 TSS(Three Step Search) 및 NTSS(New TSS)와 비교하여 더욱 빠른 움직임 탐색이 가능하도록 하고, TSS보다 많은 체크포인트를 요구하는 NTSS의 단점을 개선한 ITSS(Improved TSS)를 제안하였다. 그리고 본 알고리즘과 다른 알고리즘의 PSNR, 파일 크기, SAD 호출 횟수 비교로 실험하였다.
소프트웨어 분류 기법은 저작권 침해 탐지, 악성코드의 분류, 소프트웨어 보관소의 소프트웨어 자동분류 등에 활용할 수 있으며, 불법 소프트웨어의 전송을 차단하기 위한 소프트웨어 필터링 시스템에도 활용할 수 있다. 소프트웨어 필터링 시스템에서 유사도 측정을 통해 불법 소프트웨어를 식별할 경우, 소프트웨어 분류를 활용하여 탐색 범위를 축소하면 평균 비교 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문은 API 호출 정보와 기계학습을 통한 윈도우즈 실행파일 분류를 연구한다. 다양한 API 호출 정보 정제 방식과 기계학습 알고리즘을 적용하여 실행파일 분류 성능을 평가한다. 실험 결과, PolyKernel을 사용한 SVM (Support Vector Machine)이 가장 높은 성공률을 보였다. API 호출 정보는 바이너리 실행파일에서 추출할 수 있는 정보이며, 기계학습을 적용하여 변조 프로그램을 식별하고 실행파일의 빠른 분류가 가능하다. 그러므로 API 호출 정보와 기계학습에 기반한 소프트웨어 분류는 소프트웨어 필터링 시스템에 활용하기에 적당하다.
본 논문에서는 다양한 설계변수와 목적함수를 동시에 고려해야하는 전기기기 설계에 적용하기에 적합한 대리 모델을 이용한 새로운 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 적은 함수호출 횟수만으로도 정확하고 고르게 분포한 Pareto front set을 구현 할 수 있어 유한요소 해석을 이용하는 전기기기 설계에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 제안한 알고리즘의 뛰어난 성능을 기존 알고리즘들과의 비교를 통해 입증하였다.
본 논문에서는 RFID Tag 충돌방지를 위한 Adaptive Decision 알고리즘에 대해 연구 하였다. 이를 위해 기존의 RFID Tag 충돌방지 기법인 ALOHA기반의 기법과 이진 검색 충돌방지 기반의 알고리즘을 먼저 비교?분석하였다. 기존 알고리즘은 태그를 인식하기 위한 탐색횟수와 전송하는 데이터량을 감소시키는데 한계점을 가지고 있었다. 제안한 Adaptive Decision 알고리즘은 인식범위 내의 태그를 구별하기 위해, 호출에 응답한 모든 태그의 ID 비트 별 '1'의 개수를 계산하고, 개수가 작은 그룹의 태그를 우선적으로 식별한다. 각 태그 ID 비트의 '1'의 개수는 리더의 메모리에 저장하고, 식별된 태그 ID 비트의 ‘1’의 개수를 감산한다. 이와 같은 과정을 반복함으로써 인식범위 내의 모든 태그를 식별한다. 논문에서 제안한 능동적인 태그 선택기준과 간단한 가감 과정을 통해 불필요한 탐색횟수를 줄 일 수 있다. 알고리즘의 성능평가는 태그를 인식하기 위한 리더의 반복횟수와 전송 데이터 량으로 나타내었다. 성능평가 결과, 기존의 알고리즘과 비교하여 Adaptive Decision 알고리즘의 반복횟수가 16.8% 감소되었고, 전송 데이터 량도 ¼배 감소된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 RFID Tag 충돌방지를 위한 Group Separation 알고리듬에 대해 연구 하였다. 이를 위해 기존의 RFID Tag 충돌방지 기법인 ALOHA기반의 기법과 이진 검색 충돌방지 기반의 알고리듬을 먼저 비교 분석하였다. 기존 알고리듬은 태그를 인식하기 위한 탐색횟수와 전송하는 데이터량을 감소시키는데 한계점을 가지고 있었다. 제안한 Group Separation 알고리듬은 인식범위 내의 태그를 구별하기 위해, 태그 ID의 1의 개수에 따라 그룹을 나누어 검색한다. 검색 초기에 식별 그룹을 세분화하였으므로 각 그룹의 호출에 응답 가능한 태그 ID의 개수는 크게 줄어들 뿐만 아니라 간단한 연산과정으로 쉽게 예상이 가능하다. 리더는 검색 이전에 각 그룹에서 발생 가능한 충돌 지점과 그에 따른 태그 ID를 산출하여 테이블로 구성하여 메모리에 저장하고, 충돌이 발생하면 메모리의 충들 테이블에서 충돌 지점에 따른 태그 ID를 검색한다. 알고리듬의 성능평가는 태그를 인식하기 위한 리더의 반복횟수와 전송 데이터 량으로 나타내었다. 성능평가 결과, 기존의 알고리듬과 비교하여 Group Separation 알고리듬의 반복횟수가 최대 20.4% 감소되었고, 전송 데이터 량도 1/4.5배 감소된 것을 확인할 수 있었다.
시맨틱 웹 기술을 활용한 시맨틱 검색은 문서의 의미를 온톨로지의 메타데이터로 생성하여 이를 바탕으로 검색을 수행하게 된다. 이와같은 온톨로지 기반의 시맨틱 검색은 논리를 바탕으로 추론을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 적용한 시맨틱 검색 시스템을 언급하고 시맨틱 검색 시스템에서의 성능향상을 위해 추론엔진의 작업메모리 영역의 부하를 줄여 기존의 시스템보다 빠른 성능의 시맨틱 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 시맨틱 검색 시스템의 성능향상을 위한 방법론으로는 다음과 같다 첫째, 추론엔진이 검색 도메인내의 전체 메타데이터를 가지고 추론을 수행하지 않고 메타데이터의 온톨로지부분 만을 사용하여 사용자가 원하는 질의문을 추론하여 검색에 사용하게 한다. 둘째, 시맨틱 검색 방법에서 Dirtectly 매칭 검색과 시맨틱 추론검색을 병행하여 수행하게 한다. 이를 위해 본 논문에서는 메타데이터의 온톨로지부분과 인스턴스부분을 분리하는 단계와 분리된 온톨로지부분에서 사용자가 원하는 질의를 추론하는 단계, 추론된 질의문을 검색시스템에서 매칭하는 단계를 수행하게 된다. 이러한 방법은 메타데이터의 양이 증가하여도 온톨로지부분은 증가하지 않으므로 추론엔진에서 전 방향 추론단계의 수행시간을 단축과 추론엔진의 호출 횟수를 단축시키는 결과를 가져온다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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