본 논문에서는 3D 텍스쳐 매핑 하드웨어(texture mapping hardware)하에서 OpenGL를 이용하여 빠른 추출(classification) 및 음영처리(shading)를 가능하게 하는 직접 볼륨 렌더링(direct volume rendering) 방법을 제안한다. 추출과정을 위해 lookup table을 통해서 볼륨 데이터의 밀도값(density)으로부터 불투명도(opacity)값을 얻어내고, 법선 벡터 블렌딩(normal blending)방법을 제안하여 볼륨 크기에 상관없이 최종 이미지에서만 음영 처리 연산을 수행한다. 본 논문에서 제시된 볼륨 렌더링의 전과정이 그래픽스 하드웨어(graphics hardware)에서 이뤄지면, 음영처리 연산의 복잡도 감소로 인하여 상호 대화적인 볼륨 렌더링이 가능하다.

본 논문에서는 PC 클러스터 기반 CC-NUMA 시스템을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석하였다. PC 클러스터 기반 CC-NUMA 시스템은 PC의 PCI slot에 CC-NUMA 카드를 장착함으로써 구현되며 공유메모리, 네트워크 캐쉬, 네트워크 제어 모듈을 포함한다. CC-NUMA 시스템은 PCI 버스상에 존재하는 메모리를 공유대상으로 하며, 공유메모리와 네트워크 캐쉬사이의 일관성은 IEEE SCI 표준에 의해 유지된다. CC-NUMA 시스템을 시뮬레이션 하기 위해 실행주도 시뮬레이터인 Limes를 수정하여 사용하였으며, 캐쉬 일관성 유지 알고리즘으로 SCI의 typical set을 구현하였다. 또한 기존 시스템과의 비교를 위해서 네트워크 캐쉬를 활용하지 않는 Dolphin사의 PCI-SCI 카드에 기반한 NUMA 시스템을 시뮬레이션 하였다. CC-NUMA 시스템의 성능을 측정하기 위하여 다양한 실험을 수행하였으며, 실험결과 CC-NUMA 시스템이 NUMA 시스템에 비해서 성능향상이 우수함을 알 수 있었다. 또한, CC-NUMA 시스템이 최적의 성능을 발휘하는 파라미터의 값을 도출하였으며, 이를 CC-NUMA 시스템의 실제 구현에 반영하였다.

본 논문에서는 빠른 시간 내에 설계자의 요구사양을 만족하는 메모리를 자동으로 합성해주는 새로운 멀티포트 메모리 컴파일러를 제안하였다. 제안한 컴파일러의 장점은 하나의 메모리 코어 셀을 규칙적으로 배치, 확장하여 메모리를 합성하고, 동시에 합성된 메모리내의 임계경로만을 추출하여 빠르게 검증할 수 있다는 것이다. 또한, 레이아웃 상에서의 전원선 공유 등의 기법으로 메모리의 성능을 향상시킬 수 있도록 하였다. 본 컴파일러를 사용하여 0.25$\mu\textrm{m}$ CMOS 1-poly, 2-metal 공정에서 최대 8개의 쓰기 포트, 16개의 읽기 포트, 64워드, 256비트 사이의 여러 가지 멀티포트 메모리를 자동 합성하였다. 합성 결과 메모리의 성능 및 면적 면에서 만족할 만한 결과를 얻었으며, 레이아웃 전체에서의 시뮬레이션 시간보다 10배정도 빠른 시간 내에 동작을 정확히 검증하였다.

본 논문에서는 조합논리회로의 테스트 컴팩션을 위한 두 가지 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘들은 각각 동적인 컴팩션 기법과 정적인 컴팩션 기법을 사용하고 있으며, 실험을 위해 기존의 ATPG시스템인 ATALANTA에 통합 구현하였다. ISCAS85와 ISCAS89(완전스캔 버전) 벤치마크 회로에 대한 실험에서 본 시스템은 기존에 발표된 다른 컴팩션 알고리즘에 비하여 보다 작은 테스트 집합을 보다 빠르게 생성하였으며, 실험 결과를 통하여 제안된 알고리즘들의 유효성을 입증할 수가 있었다.