램 가속기에 대한 연구는 램 가속기의 작동 조건이 고온, 고압, 초고속이라는 점과 가속기 내부에서 급격한 화학반응이 수반된다는 특성으로 인하여 실험과 해석상의 상당한 어려움이 존재한다. 램 가속기는 작동 모드에 따라 탄체 후방의 열적 질식 조건을 이용한 열적 질식 모드(Thermally Choked Mode)와 탄체 표면에 형성되는 데토네이션파를 이용한 초폭굉모드(Superdetonative Mode)로 나뉘어진다. 본 연구는 초폭굉 모드로 작동하는 램 가속기의 작동 성능 향상을 위한 방법으로 수치 최적화 기법을 이용한 램 가속기 내부 예 혼합기의 조성비 최적화를 수행하였다. 설계 변수로는 수소와 질소의 조성비를 선정하였으며, 최적 설계 목표는 일정한 질량과 형상을 갖는 탄체를 초기속도 2500m/s에서 3000m/s로 가속시키기 위하여 필요한 최소 램 가속관의 길이로 정하였다. 본 연구에서는 구베법에 기반한 Simplex 방법 및 SLP(Sequential Linear Programming)등의 수치 최적화 기법을 적용하였고, 가속기 내부의 유동장은 해석의 효율성을 고려하여 이차원 비점성 유동으로 가정하였고, 비평형 화학반응 해석을 수행하였다.
본 논문은 그래픽 가속기를 포함한 모바일 시스템에서 멀티미디어 응용을 위한 통합전력관리 기법을 제안한다. 가속기가 포함된 시스템이 멀티미디어 프로세스를 실행할 때 QoS를 유지하면서 에너지 절약을 하기 위해서는 가속기의 특징을 고려한 DVS 알고리즘이 필요하다. 그러나 기존 DVS 알고리즘은 CPU 위주로 연구된 알고리즘이여서 가속기가 포함된 시스템에 적용하는 것은 문제가 있기 때문에 CPU와 가속기의 특징을 고려한 통합전력관리 DVS 방법이 필요하다. 제안된 DVS 스케줄링은 리눅스 운영체제 상에 구현하였으며 Intel 2700G 그래픽 가속기가 포함된 Xscale 장치에서 실험을 하였다. 따라서 제안된 DVS 기법이 범용적인 프로세스의 QoS를 보장하면서 에너지 소비를 CPU위주로 연구된 알고리즘보다 평균 12.5% 줄일 수 있음을 밝혔다.
후쿠시마 원전 사고 이후로 원전의 안전에 대한 관심이 어느때 보다 크다. 기존의 원전이 가지고 있는 위험성을 획기적으로 줄인 가속기 구동 원자로(accelerator-driven nuclear reactor)에 대한 관심 또한 매우 크다. 양성자 가속기를 이용하여 양성자를 원자로 내부에 입사시켜 핵파쇄 반응으로 중성자를 생산하는 이 시스템은, 진공을 유지하여야 하는 가속기와 진공이 필요 없는 원자로가 서로 연결되어 있어서, 연결부에 양성자빔을 통과시키고 진공은 유지시키는 윈도우가 필요하다. 이 윈도우를 중심으로 가속기 구동 원자로에 필요한 진공 기술을 살펴본다.
세계적으로 완성된 제3세대 가속기는 전무한 현시점에서 가속기의 건설경험이 전혀 없는 국내 기술만으로 가속기에 필요한 정밀제어를 단기간에 실현하는 일을 결코 쉬운일이 아님이 자명하다. 또한 소프트웨어 인력부족이 심각해 가는 국내외 실정에 비추어 볼 때에는 소프트웨어의 비중이 하드웨어에 못지 않은 가속기 제어를 성공적으로 수행하기 위해서는 외국의 유수 Lab에서 이미 개발하여 사용하고 있는 소프트웨어의 활용의 극대화 및 소프트웨어 엔지니어링 기법의 도입, 활용은 프로젝트 성공의 열쇠라 할 수 있을 것이다.
휴대용 단말기에서의 동영상 및 3차원 영상을 처리하는 것이 일반화되면서, H.264 및 3차원 그래픽 가속기 데이타를 처리하기 위한 연산량이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 H.264 인코더의 움직임 추정기 및 디코더의 움직임 보상기와 3차원 그래픽 렌더링 가속기를 재구성 가능하도록 설계하였다. 움직임 추정기는 효율적인 데이타 스캐닝 방법과 DAU, FDVS 알고리즘을 사용하여, JM8.2에 제시된 다중 프레임 움직임 추정보다 연산량을 평균적으로 70% 이상 감소시키면서 화질 열화가 없도록 하였다. 3차원 그래픽 렌더링 가속기는 중심선 트래버셜 알고리즘을 사용하여 병렬 처리하도록 함으로써 처리량을 증가시켰다. 움직임 추정기와 3차원 렌더링 가속기의 메모리를 재구성 가능한 구조로 설계하여, 2.4Mbits (47%)의 메모리를 공유하였으며, 메모리를 8개의 블록으로 분산시켜 사용되지 않는 부분의 전력 소모를 최소화 할 수 있도록 하였다. 또한, 움직임 보상기와 3차원 렌더링 가속기의 픽셀 프로세서를 공유하여 약 7%의 하드웨어면적을 감소 시켰다.
본 연구에서는 이미지를 분류하는 인공 신경망 가속기를 최적화했고, 이를 구현하여 기존 인공 신경망 가속기와 성능을 비교 분석했다. FPGA(Field Programmable Fate Array) 보드를 이용하여 가속기를 구현했으며, 해당 보드의 내부 메모리인 BRAM 을 FIFO(First In First Out)구조로 설계하여 메모리 시스템을 구현했다. Approximate computing 기법을 효율적으로 적용하기 위해 FWL(Fractional Word Length)최적점을 분석했고, 이를 기반으로 인공 신경망 가속기의 부동 소수점 연산을 고정 소수점 연산으로 변환했다. 구현된 인공 신경망 가속기는 기존의 인공 신경망에 비해, 약 7.4%더 효율적인 전력소모량을 보였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제19권3호
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pp.33-41
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1995
본 연구는 터보 과급기 부착 디젤 기관의 급가속 운전시 기관과 과급기의 과도 응답 성능을 규명하고 이를 개선하기 위한 실험을 수행하였다. 과도 응답 성능 구명은 일정한 회전 속도로 정상 운전중인 기관의 연료 펌프 랙을 10%에서 40%까지 일정 시간동안 급가속하였을 경우에 대하여 수행하였으며, 이때의 과급기 응답 지연 현상을 개선하기 위한 실험은 급가속과 동시에 압축기 출구의 흡기메니폴드 내에 일정한 압력의 공기를 추가 분사하는 방법을 이용하였다. 그리고 공기 분사 압력, 공기분사 기간, 가속률, 가속 시간 등이 압축기 출구의 압력과 온도, 터빈 입구의 압력과 온도, 실린더 압력, 기관과 과급기 회전 속도 등의 응답 성능에 미치는 영향을 가속전 정상 상태의 기관 회전 속도와 적용부하의 변화에 따라 시간의 함수로 나타내었다.
2차원 그래픽을 3차원 그래픽으로 변환하기 위한 삼차원 그래픽 알고리즘들은 복잡하고 다양한 기법의 사용으로 인하여 대규모의 반복 연산이 요구되고, 이로 인하여 실시간 삼차원 그래픽의 처리가 어려운 경우가 많다. 본 논문은 삼차원 그래픽 처리와 관련된 여러 가지 알고리즘 중에서 Phong Shading 알고리즘의 병렬처리 방법과 고속 하드웨어 처리를 위한 삼차원 그래픽 가속기에 관한 것으로, Park's 다중접근 기억장치와 다수의 연산기로 구성된 SIMD처리기를 사용한 삼차원 그래픽 가속기 구조를 제안하고 있으며, 제안된 가속기 구조를 HDL을 사용한 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 삼차원 그래픽 가속기에 의해 복잡한 알고리즘을 갖은 어떠한 삼차원 그래픽 알고리즘도 병렬 처리 알고리즘을 적용하여 SIMD 가속기에 의한 실시간 처리가 가능함을 보였다.
국내 최초의 대형 가속기 시설인 포항방사광 가속기(Pohang Light Source)가 1995년 9월을 기점으로 일반 User들을 위하여 방사광을 제공하기 시작하였다. 포항방사광 가속기는 전자를 2.0GeV까지 가속시키는 선형 가속기와 가속된 전자를 원형 궤도에 저장 하는 전자저장링, 전자가 방출하는 방사광을 실험 지역까지 끌어내는 빔라인으로 이루어져 있다. PLS는 입자들을 충돌시켜 그 구성 물질을 찾아내는 Collider가 아니라 전자에서 방출되는 빛을 사용하기 위한 광원(Light Source)이다. 이미 전세계적으로 운전 중인 Light Source가 여러개 있지만 PLS는 방사광의 활용만을 목적으로 설계 제작 되었다. 따라서 기존의 광원보다 낮은 Beam Emittance를 가지고 있고 삽입 장치를 설치할 수 있는 직선 구간을 많이 보유하고 있다는 .larw. 면에서 기존의 광원과는 구별 하여 3세대 광원이라고 부른다. 3세대 방사광 가속기에 사용되는 전자석은 전자가 저장링을 수백억번 이상을 회전할 동안 안정된 전자 궤도를 보장하여야 하므로 전자석들끼리의 Fundamental 성분의 에러 및 한 전자석에서 허용되는 다극 에러가 아주 작아야 한다. 또 허용되는 에러들이 작기 때문에 그것들을 분간하기 위한 자장 측정 장치 또는 매우 정밀하여야 한다. 이 보고서에서는 이런 Tolerance를 만족시키기 위한 전자석의 설계, 제작, 측정에 대하여 설명하였다.
최근 임베디드 엣지 컴퓨팅 디바이스에서 AI와 같은 인공지은 연산을 수행하여 AI 추론 연산의 가속화 및 분산화가 많이 이루어지고 있다. 엣지 디바이스는 임베디드 프로세서를 기반으로 AI의 가속 연산을 위해서 내부에 딥러닝 가속기를 포함하여 가속화시키는 시스템 구성을 하고 있다. 딥러닝 가속기는 복잡한 Neural Network 연산을 위한 데이터 이동이 많으며 외부 메모리와 내부 딥러닝 가속기간의 효율적인 데이터 이동 및 버퍼링이 필요하다. 본 연구에서는 엣지 디바이스 딥러닝 가속기 내부의 버퍼 구조를 모델링하고, 버퍼의 크기에 따른 버퍼링 효과를 분석해 보았다. 딥러닝 가속기 버퍼 구조는 RISC-V 프로세서 기반 가상 플랫폼에 구현되었다. 이를 통해서 딥러닝 모델에 따른 딥러닝 가속기 버퍼의 사용성을 분석할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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