GPU는 병렬처리가 가능한 강력한 하드웨어 자원을 기반으로 높은 처리량을 제공한다. 하지만 과도한 메모리 요청이 발생하는 경우 캐쉬 효율이 낮아져 GPU 성능이 크게 감소할 수 있다. 캐쉬에서의 경합이 심각하게 발생한 경우 동시 처리되는 스레드의 수를 감소시킨다면 캐쉬에서의 경합이 완화되어 전체 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 캐쉬에서의 경합 정도에 따라 동적으로 병렬성을 조절할 수 있는 워프 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 워프 스케줄링 정책 중 LRR은 GTO에 비해 워프 수준의 병렬성이 높다. 따라서 제안하는 워프 스케줄러는 L1 데이터 캐쉬 경합 정도를 반영하는 MSHR(Miss Status Holding Register)이 낮은 자원 활용률을 보일 때 LRR 정책을 적용한다. 반대로 MSHR 자원 활용률이 높을 때는 워프 수준의 병렬성을 낮추기 위해 GTO 정책을 적용하여 워프 우선순위를 결정한다. 제안하는 기법은 동적으로 스케줄링 정책을 선택하기 때문에 기존의 고정된 LRR과 GTO에 비해 높은 IPC 성능과 캐쉬 효율을 보여준다. 실험 결과 제안하는 동적 워프 스케줄링 기법은 LRR 정책에 비해 약 12.8%, GTO 정책에 비해 약 3.5% IPC 향상을 보인다.
This study aims to propose a prediction model for the drape coefficient using artificial neural networks and to analyze the nonlinear relationship between the drape properties and physical properties of fabrics. The study validates the significance of each factor affecting the fabric drape through multiple linear regression analysis with a sample size of 573. The analysis constructs a model with an adjusted R2 of 77.6%. Seven main factors affect the drape coefficient: Grammage, extruded length values for warp and weft (mwarp, mweft), coefficients of quadratic terms in the tensile-force quadratic graph in the warp, weft, and bias directions (cwarp, cweft, cbias), and force required for 1% tension in the warp direction (fwarp). Finally, an artificial neural network was created using seven selected factors. The performance was examined by increasing the number of hidden neurons, and the most suitable number of hidden neurons was found to be 8. The mean squared error was .052, and the correlation coefficient was .863, confirming a satisfactory model. The developed artificial neural network model can be used for engineering and high-quality clothing design. It is expected to provide essential data for clothing appearance, such as the fabric drape.
GPU의 연산 능력과 유연성이 강화됨에 따라, GPU는 그래픽 응용프로그램뿐만 아니라 범용 응용프로그램도 수행한다. 특히, GPU 회사들이 제공하는 API를 활용함으로써 프로그래머들은 보다 쉽게 GPGPU 응용프로그램을 작성할 수 있다. 하지만 대부분의 범용 응용프로그램은 분기 명령어를 많이 포함하고 있기 때문에, 범용 응용프로그램을 수행하는 경우 GPU의 연산 자원을 충분히 활용할 수 없다. 분기 명령어를 처리하기 위해서 다양한 워프 생성 기법들이 제안되었다. GPU 구조에서는 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성기법이 우수한 성능을 보일 것으로 예상된다. 하지만 예상과는 달리, 실험 결과에 따르면 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법의 성능이 상대적으로 낮은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법의 성능보다 낮게 나타난다. 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법에서 유발한 많은 메모리 요구로 인한 심각한 메모리 병목 현상이 원인으로 분석된다. 그러므로 적절한 하드웨어 지원이 없는 경우, 높은 연산자원 활용률이 반드시 우수한 성능을 보장한다고 할 수 없다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 하드웨어 자원과 워프 생성 기법사이의 상관관계에 대한 상세한 분석을 수행하고자 한다. 본 논문의 분석 결과는 분기 명령어에 의해 발생된 GPU의 성능 저하 문제를 해결하고자 할 때 중요한 가이드라인이 될 것이다.
멀티스레딩 기법이 적용된 GPGPU는 내부 병렬 자원들을 기반으로 데이터를 고속으로 처리하고 메모리 접근시간을 감소시킬 수 있다. CUDA, OpenCL 등과 같은 프로그래밍 모델을 활용하면 스레드 레벨 처리를 통해 응용프로그램의 고속 병렬 수행이 가능하다. 하지만, GPGPU는 범용 목적의 응용프로그램을 수행함에 있어 내부 하드웨어 자원들을 효과적으로 사용하지 못한다는 단점을 보이고 있다. 이는 GPGPU에서 사용하는 기존의 워프/스레드 블록 스케줄러가 메모리 접근시간이 긴 명령어를 처리하는데 있어서 비효율적이기 때문이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 GPGPU 자원 활용률을 개선하기 위한 새로운 워프 스케줄링 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 워프 스케줄링 기법은 스레드 블록의 워프들 중 긴 메모리 접근시간을 가진 워프와 짧은 메모리 접근시간을 가진 워프들을 구분한 후, 긴 메모리 접근시간을 가진 워프를 우선 할당하고, 짧은 메모리 접근시간을 가진 워프를 나중에 할당하여 처리한다. 또한, 메모리와 내부 연결망에서 높은 경합이 발생했을 때 동적으로 스트리밍 멀티프로세서의 수를 감소시켜 워프 스케줄러를 효과적으로 사용할 수 있는 기법도 제안한다. 실험결과에 따르면, 15개의 스트리밍 멀티프로세서를 가진 GPGPU 플랫폼에서 제안된 워프 스케줄링 기법은 기존의 라운드로빈 워프 스케줄링 기법과 비교하여 평균 7.5%의 성능(IPC)이 향상됨을 확인할 수 있다. 또한, 제안된 두 개의 기법을 동시에 적용하였을 경우에는 평균 8.9%의 성능(IPC) 향상을 보인다.
한국근해의 중층 트로올선에서 전개판의 수중중량을 경감시켜서 끌줄을 길게 주므로서 전개력을 향상시키기 위하여 스티로폴뜸을 전개판의 천정판에 고정시키고 끌줄 길이와 예망속력을 변화시켰을 때의 전개판의 깊이와 전개간격을 실측한 것을 분석.검토한 결과는 다음과 같다. 1. 전개판 깊이는 끌줄 길이가 100m이고 예망속력이 101~108m/sec인 범위에서 뜸이 있을 경우 41~25m, 뜸이 없을 경우 45~26m이고, 뜸줄 길이가 150m일 경우는 뜸이 있을 경우 68~44m, 뜸이 없을 경우 74~46m로서 뜸이 있을 경우가 없을 경우보다도 9~4% 정도 얕았다. 또 실측치는 어느 경우나 계산치보다도 15% 작았다. 2. 전개판의 전개간격은 끌줄 길이가 100m이고, 예망속력이 1.1~1.8m/sec인 범위에서는 뜸이 있을 경우 34~41m, 뜸이 없을 경우 30~38m이고, 끌줄 길이가 150m일 때는 뜸이 있을 경우 44~50m, 뜸이 없을 경우 37~46로서 있을 경우가 없을 경우보다도 끌줄 길이 100m에서 10%, 150m에서 15%정도 더 컸다. 또, 실측치는 계산치보다 항상 컸으며 계산치에 대한 실측치의 비는 끌줄 길이가 100m일 때 1.17~1.14, 150m일 때 1.17~1.09이었다. 3. 날개 끝 간격은 끌줄 길이 100m인 때 뜸이 있을 경우가 없을 경우보다 1m 정도 크고 유효망구면적으로는 10% 정도 크며, 끌줄 길이가 150m인 때는 그 차이가 2m로서 유효망구면적으로는 20% 정도 크다고 추정된다. 따라서 전개판에 뜸을 달아서 전개판의 수중중량을 일시적으로 가볍게 해 주는 것은 유효망구면적을 크게 하므로 어획성능향상에 상당히 도움이 될 것이 기대된다
저층트롤 실물 어구를 이용한 해상 실험을 통하여 예망 중인 어구의 망구 형태에 관련되는 전개판의 간격 및 망고 등을 예망 속도별, 끌줄의 길이별로 측정하고, 이론적인 수치 해석 결과와 비교하여 실물어구의 수중 현황을 해석함으로서 어구의 효율적인 운용과 어획효과의 증대를 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 수중 현황을 해석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 전개판의 전개간격은 예망 속도와 끌줄길이의 증가에 따라 직선적으로 증가하며 끌줄 길이에 의한 증가율이 예망 속도에 의한 증가율보다 현저히 크게 나타났으며, 그 간격의 변화는 57.0∼82.8m로서 후릿줄과 그물목줄 및 그물길이 전체의 43∼62%를 차지하였다. 2. 망구의 높이는 예망 속도와 끌줄길이의 증가에 따라 직선적으로 감소하며, 예망 속도에 의한 감소율이 끌줄 길이에 의한 감소율보다 현저히 크게 나타났는데 그 높이의 변화는 3.1∼4.0m로 나타났다. 3. 양 날개끝의 간격이 커지면 망고는 낮아지나 끌줄 길이가 증가할수록 날개 끝 간격의 증가에 대한 망구 높이 감소율의 비는 점차 작아졌다. 4. 망고에 대한 양 날개 끝 간격의 비는 예망속도와 끌줄 길이의 증가에 따라 점차 커졌는데, 그 비는 4.17∼7.81로 나타났다.
This study surveys the fabric surface properties such as mean value of the coefficient of friction(MIU), mean deviation of the coefficient of friction(MMD) and mean deviation of surface roughness(SMD) due to warp and weft tension differences using KES-FB system. For this purpose, fabric is designed as 5 harness Satin weave using 150d/48f warp and 200d/384f weft polyester filaments, and is woven by Omega$^{(R)}$ rapier loom by Textec Co.Ltd and Vamatex-P1001ES$^{(R)}$ rapier loom by Vamatex Co.Ltd respectively. These grey fabrics are processed on the same dyeing and finishing processes. The fabric surface properties according to the weaving looms are analysed with warp and weft weaving tensions. And also surveyed the difference of fabric surface properties according to the fabric positions such as center and each edge of fabrics for the sensitive garment. Fabric thickness was also measured and discussed according to the fabric positions such as center and each of fabrics with two looms weaving tensons.
This study discussed the mechanical properties such as bending and shear of polyester fabric treated with a several weight reduction machine. With the increase in the rate of weight loss, the bending rigidity of the warp and weft of treated fabric decreased regardless of the weight reduction machine. At 6.5% weight loss, the bending rigidity of warp and weft yarn decreased to $0.035\;gfcm^2/cm$ and $0.017\;gfcm^2/cm$, respectively, and these values show 54% and 94% of their untreated warp and weft. At same rate of the weight loss, the bending rigidity of polyester fabric treated with C.D.R slightly higher than that of the tank type or liquor-flow type. On the other hand, below 6.5% weight loss, the shear rigidity of the warp and weft of the treated fabric rapidly decreased. But with the increase in the above 6.5% rate of weight loss, the decreasing tendency of the shear rigidity declined. At same rate of the weight loss, the shear rigidity of fabric treated with tank type nearly equal to the that of the liquor flow type. But at same rate of the weight loss, the shear rigidity of the fabric treated with C.D.R type higher than that of the tank or liquor-flow type.
음성 인식에서의 dynamic time warp (DTW)은 반복적 계산을 필요로 하며, 이 계산을 수행하기에 합당한 PE cell의 설계는 매우 중요하다. 따라서 이 연구에서는 실시간 어휘 인식을 가능하게 하는 대사전 규모의 대어휘 고립단어인식용 DTW알고리즘을 하드웨어로 구현하기위한 PE(Processing Element)소자의 설계에 주안점을 두었다. 이 DTW용 PE 소자를 크게 세가지의 블록으로 대별된다. 즉, “MIN" block, "ADD" block 그리고 ”ABS" block인데, “MIN"은 축적 최소거리를 계산하기 위한 블록이고, ”ADD"는 이들 최소거리들의 합을 계산하는 블록, 그리고 “ABS"는 이러한 합에 의한 국부거리를 절대값을 구하기 위한 블록이다. 본 연구에서는 이들 세가지 전체 블록회로의 설계 및 검증을 행하였으며, 1.2 m CMOS N-well 설계 규칙에 EK라 전체블록에 대한 레이아웃을 행한 후 설계 규칙 검사(DRC)를 마쳤다.에 대한 레이아웃을 행한 후 설계 규칙 검사(DRC)를 마쳤다.
This study aimed to analyze the color differences by warp direction of textile mosaics by focusing on two representative textile wallcovering types, woven and string. Mosaics made of string can be expressed as having three-dimensionality based on color differences resulting from the warp direction of the string. String wallcoverings, unlike woven or non-woven wallcoverings, only have vertically oriented warp lamination on the backing paper without weft, and therefore, the reflection and backing color can be expressed differently depending on the angle of the mosaic. In this study, two identical wallcoverings were manufactured using the same materials but using different textile types, woven and string. The wallcoverings underwent die-cutting by each angle and were deployed in cube form. The analysis was based on ISO 5631-1:2015. The color difference between the two wallcoverings, woven and string, was shown as ΔE* 9.29. Based on the standard deviation of the color difference for each mosaic angle, woven ranged from ΔE* 0.09 to 0.94 and string ranged from ΔE* 1.92 to 3.74, showing a larger color difference. Thus, using the color differences of string to create a mosaic wallcovering improved dimensionality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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