CDMA(Code Division Multiple Access) 방식은 사용자가 증가함에 따라 다중 사용자 간섭(Multiuser Interference)에 의해 통화품질 향상 및 가입자 수용 용량 증대에 한계를 가지고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 다양한 형태의 다중 사용자 간섭 제거 알고리즘이 제안되고 있다. 다중 사용자 검파 알고리즘에는 기존 검파기의 출력에 선형 변환을 적용하여 간섭신호를 제거하는 선형 다중 사용자 검파 계열과 간섭신호를 추정하여 제거하는 감산 간섭 제거 계열이 있다. 그러나 선형 다중 사용자 검파(Linear Multiuser Detection) 계열은 역행렬을 구해야 하는 단점을 가지고 있기 때문에 감산 간섭 제거(Subtractive Interference Cancellation) 계열이 많은 관심을 받고 있다. 그 중에서도 연속 간섭 제거 알고리즘(Successive Interference Cancellation:SIC)은 하드웨어 구조가 간단한 반면에 사용자가 늘어날수록 지연 시간이 늘어나는 단점을 가지고 있고, 병렬 간섭 제거 알고리즘(Parallel Interference Cancellation:PIC)은 성능은 좋은 반면에 복잡도가 다른 알고리즘에 비하여 높은 단점을 가지고 있다. 그러므로, SIC 와 PIC 의 혼합구조 형태의 알고리즘을 제안하여 하드웨어가 간단하면서 좋은 성능을 보이는 두 알고리즘의 장점을 취하였다. 또한 제안된 알고리즘을 AWGN 환경에서의 성능 분석을 하였고, 컴퓨터 모의 실험을 통하여 AWGN과 Rayleigh 페이딩 환경에서의 다른 알고리즘과의 성능 비교를 하였다. 성능 비교 결과, 혼합구조 알고리즘은 SIC 알고리즘에 비해서는 지연 시간이 적고, PIC 알고리즘에 비해서는 복잡도를 줄일 수 있다.
조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 체계적인 방법 중 하나는 조합 트리를 구성 하는 것이며 조합 트리를 구성하는 시간 복잡도는 O($2^n$)이다. 조합 트리는 그래프 동형 문제나 빈발 항목집합을 계산하는 초기 모델 등 다양한 목적으로 활용된다. 그러나 조합의 모든 경우의 수를 탐색해야 하는 알고리즘은 높은 시간 복잡도로 인해 현실적으로 활용되기 어렵다. 그럼에도 불구하고 데이터의 양이 방대해지고 이를 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되면서 모든 경우의 수를 탐색해야만 하는 경우가 늘고 있다. 최근 GPU환경이 보급되고 쉽게 접할 수 있게 되면서 직렬 환경에서 높은 시간 복잡도를 가지는 알고리즘들을 병렬화 하여 시간을 줄이려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 방법은 순차적으로 진행되고 하부 작업의 크기가 편향되기 때문에 병렬 구현에 적합하지 않다. 병렬 알고리즘의 성능은 모든 스레드가 비슷한 크기의 작업을 가질 때 극대화될 수 있다. 본 논문에서는 모든 경우의 수를 구하는 문제를 병렬화하기 위하여 CPU와 GPU가 효율적으로 협업하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 이론적인 측면에서 시간 복잡도를 분석하고, CPU와 GPU환경에서 다른 알고리즘과 본 연구에서 제안한 알고리즘의 실험 시간을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 CPU와 GPU의 협업 알고리즘은 이전 알고리즘에 비하여 CPU의 수행시간과 GPU의 수행시간의 균형을 유지하였고 아이템의 개수가 커질수록 괄목할 만한 시간 개선을 보였다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 통신 시스템은 고속 무선 데이터 전송에 적합한 방식으로 널리 알려져 있지만, 높은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)로 인하여 HPA(High Power Amplifier)에서 큰 비선형 왜곡을 겪는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 높은 PAPR을 저감하는 방법으로 control 톤을 삽입하는 방법을 제안하며, 이를 PCT(PAPR Control Tone) 기법이라 하기로 한다. 제안된 PCT 기법은 몇개의 부반송파에 PAPR 저감용 control 톤을 부가하고 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform) 변환하여 가장 낮은 PAPR이 되도록 control 톤의 위상을 조절하는 방식이다. control톤은 송신단에서 PAPR 저감만을 위해 사용될 뿐 수신단에서는 간단히 제거 된다. 그러므로, 기존의 SLM(Selected Mapping) 및 PTS(Partial Transmit Sequence)에서 나타나는 부가 정보 전송과 그로 인한 BER 증가와 같은 단점이 없다. 또한 병렬 처리하면 실시간 데이터 처리가 가능하다. 제안한 기법을 selected mapping(SLM) 기법과 성능 비교를 하여 보았다. 그 결과 control tone을 6개 넣어 줬을 때 SLM 기법과 같은 성능을 갖는다. 그리고 HPA를 포함한 경우 BER 통신 성능도 구하였다.
밸런스 보드 (Balance Board, BB)를 활용한 운동은 균형 감각 발달, 코어 근육 강화 등 신체 운동 능력 향상과 집중력 증진에 효과적이다. 특히, 다양한 디지털 콘텐츠와 연동되는 스마트 밸런스 보드 (Smart Balance Board, SBB)는 기존 밸런스 보드에 비해 적절한 피드백을 제공하여 운동 효과를 극대화한다. 그러나 대부분의 시스템들은 시/청각적인 피드백만 제공하여 사용자의 운동 몰입도 및 흥미 그리고 운동 자세의 정확성에 미치는 영향을 평가하지 못한다. 본 연구에서는 멀티 센서를 활용하여 다양한 피드백과 정확한 자세로 훈련이 가능한 몰입형 스마트 밸런스 보드 (Imemersive-SBB, I-SBB)를 제안한다. 제안된 시스템은 아두이노 기반으로 보드의 자세을 측정하는 자이로 센서, 유/무선 통신을 위한 통신 모듈, 사용자의 정확한 발 위치를 유도하는 적외선 센서, 촉각 피드백을 위한 진동 모터로 구성되어 있다. 측정된 보드의 자세는 칼만 필터 (Kalman Filter)를 이용하여 부드럽게 보정되고, 멀티 센서 데이터는 FreeRTOS를 활용해 실시간으로 병렬처리된다. 제안된 I-SBB는 다양한 콘텐츠와 연동하여 사용자의 집중도 및 몰입도 향상과 흥미 유발에 효과적임을 보인다.
본 논문은 고효율, 저전력을 갖는 PRML 디스크 드라이브 읽기 채널용 6비트, 8탭의 FIR 필터 칩을 제안한다. 제안된 필터는 병렬처리 구조를 채택하고 있으며 4단의 파이프라인으로 구성되어 있다. 곱셈 연산을 위하여 수정 부스 알고리즘을 사용하였으며 덧셈 연산을 위하여 압축회로 로직을 사용하였다. 전력 소모를 줄이기 위하여 CMOS 패스-트랜지스터 로직을 사용하였으며 싱글-레일 로직을 이용하여 칩의 면적을 감소시켰다. 제안된 필터는 실제 칩으로 구현되었으며 3.3V 전원을 공급하여 100MHz에서 120mV의 전력을 소비하고 1.88×1.38 ㎟의 면적을 차지한다. 구현된 필터는 유사 선폭의 공정을 사용한 기존구조에 비해 약 11.7%의 전력이 감소하였다.
행렬스타 그래프와 하프팬케익 그래프는 스타 그래프의 변형으로 노드 대칭성과 허용도 등 여러 가지 좋은 성질을 갖는다. 본 연구에서는 행렬스타 그래프와 하프팬케익 그래프 사이의 임베딩을 분석한다. 연구 결과로 행렬스타 그래프 $MS_{2,n}$는 하프팬케익 그래프 $HP_{2n}$에 연장율 5, 확장율 1에 임베딩 가능하다. 또한 하프팬케익 그래프 $HP_{2n}$는 행렬스타 그래프 $MS_{2,n}$에 임베딩하는 연장율 비용이 O(n)임을 보인다. 이러한 결과는 스타 그래프에서 개발된 여러 가지 알고리즘을 하프팬케익 그래프에서 상수의 추가적인 비용으로 시뮬레이션 할 수 있음을 의미한다. 왜냐하면 스타 그래프 $S_n$은 행렬스타 그래프 $MS_{2,n}$의 부분 그래프이기 때문이다.
최근 들어, 정보 보호의 필요성이 높아지면서, 암호화 및 복호화에 관한 관심이 커지고 있다. 특히, 대용량 정보의 실시간 고속 전송에 사용되기 위해서는 매우 빠른 암호화 및 복호화 기법이 요구되었다. 이를 위한 방안중의 하나로서 기존의 암호화 알고리즘을 하드웨어 회로로 구현하는 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 기존 연구의 경우, 구현되는 회로 크기를 최소화하기 위해, 암호화 알고리즘들의 주요 특성인 병렬 수행 가능성을 무시한 채, 동일 회로를 여러번 반복 수행시키는 방법으로 설계하였다. 이에 본 논문에서는 1998년 한국정보보호센터에서 개발한 국내 표준 암호화 알고리즘 SEED의 병렬 특성을 충분히 활용하는 새로운 회로 설계 방법을 제안한다. 이 방법에서는 암호 연산부의 획기적인 속도 개선을 위해 암호 블록의 16 라운드 각각을 하나의 단계로 하는 16 단계의 파이프라인 방식으로 회로를 구성한다. 설계된 회로 정보는 VHDL로 작성되었으며, VHDL 기능 시뮬레이션 검증 결과, 정확하게 동작함을 확인하였다. 또한 FPGA용 회로 합성 도구를 이용하여, 회로 구현시 필요한 회로 크기에 대한 검증을 실시한 결과, 하나의 FPGA 칩 안에 구현 가능함을 확인하였다. 이는 단일 FPGA 칩에 내장될 수 있는 고속, 고성능의 암호화 회로 구현이 가능함을 의미한다.
지역적으로 분산되어 있는 이기종의 시스템들을 하나로 묶어 사영하는 그리드 컴퓨팅이 차세대 병렬.분산 연산을 위한 새로운 패러다임으로 관심을 끌고 있다. 고속 네트워크로 연결된 다수의 컴퓨터 시스템이 사용자에게 통합된 가상의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 그리드 시스템은 통신비용에 대한 중요성이 매우 크다. 따라서 그리드 환경에서 스케줄링 알고리즘은 작업의 실행시간을 단축하기 위하여 자원들의 연산능력과 함께 통신에 대한 비용을 고려하여야 한다. 그러나 현재까지 발표된 대부분의 스케줄링 알고리듬들은 작업이 한 클러스터에서 처리되는 것을 가정함으로써 통신비용을 무시하였으며, 작업이 다수의 클러스터에 분산되어 처리되는 경우에도 통신비용에 관한 오버헤드를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 그리드 시스템에 적합한 기존 스케줄링 알고리즘들의 성능을 분석하였으며, 작업이 다수의 클러스터에 분산되어 수행되는 co-allocation 환경에서 통신비용을 고려하여 알고리즘들의 성능을 비교하고 분석하였다.
셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.
최근 다양한 클라우드 서비스가 데스크탑 및 서버 컴퓨터 뿐만 아니라 모바일 장치에 적용되었다. 또한 스마트폰 사용자들이 급속히 증가는 클라우드 서비스, 게임, 은행업무 및 모바일 사무실과 같은 다양한 서비스를 즐기면서 클라우드 환경에서의 IT 자원의 효율적 관리 방안이 요구되었다. 본 논문에서는 모바일 장치들 간에 상호 이용 가능한 물리 장치인 CPU, 메모리 및 저장장치들을 가상화 하고, 가상화 기반의 클라우드 환경에서 물리적 자원의 효율적 사용방법을 제시한다. 제안된 기술은 모바일 단말기의 서비스 활용시에 클라우드 접속을 통한 가상화 기반의 자원 관리가 효율적임을 증명하였고, 또한 처리과정의 실시간성을 보장하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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