반도체 소자가 소형화 되면서 소자의 신뢰성을 유지하고 전력 소모를 줄이기 위해 기가-비트 DRAM의 동작 전압은 1.5V 이하로 줄어들 것으로 기대된다. 따라서 기가-비트 DRAM을 구현하기 위해 저전압 회로 설계 기술이 요구된다. 이 연구에서는 지금까지 발표된 저전압 DRAM 회로 설계 기술에 대한 조사결과를 기술하였고, 기가-비트 DRAM을 위해 4가지 종류의 저전압 회로 설계 기술을 새로이 제안하였다. 이 4가지 저전압 회로 설계 기술은 subthreshold 누설 전류를 줄이는 계층적 negative-voltage word-line 구동기, two-phase VBB(Back-Bias Voltage) 발생기, two-phase VPP(Boosted Voltage) 발생기와 밴드갭 기준전압 발생기에 대한 것인데, 이에 대한 테스트 칩의 측정 결과와 SPICE 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
최근 대용량 추천시스템에 대한 필요성이 증가하고 있고, 특히 대규모 인터넷 쇼핑몰을 위한 개인화 추천 시스템 구조에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 인터넷 쇼핑몰 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 사용자 정보의 일괄처리와 카테고리의 계층적 특성을 반영하면서 데이터 마이닝 기법을 활용하여 개인화된 추천 엔진을 대형 시스템에서 동작하도록 설계 하였다. 설계 구현한 시스템의 평가를 위해, 대형 쇼핑몰의 데이터를 이용하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 구하였다.
본 논문에서는 KT 서비스개발연구소에서 개발된 컴포넌트 리파지토리 시스템의 설계 및 구현방법을 소개한다. 본 시스템은 CBD 방법론 및 EJB 컴포넌트 모델을 적용하여 유연하고 확장성 높은 컴포넌트 기반 시스템으로 개발되었다. 본 시스템은 컴포넌트를 기술하고 검색하기 위한 컴포넌트 명세 방법과 컴포넌트들을 체계적으로 분류, 관리할 수 있는 계층적 분류 체계를 정의한다 또 컴포넌트의 재활용을 위해 효과적인 검색 및 탐색 방법을 제공하며, 사용자 관리 및 통계 기능 둥을 포함한다. 본 논문에서는 요구사항 분석, 설계, 구현 단계에서 CBD 방법론의 적용 방안을 기술하고, 특히 컴포넌트 식별 및 컴포넌트 구조 설계 방법에 대해 상세히 기술한다.
에어컨 시스템은 압축기(Compressor), 응축기(Condenser), 증발기(Evaporator)와 확장밸브(Expansion Valve)로 구성되며, 에어컨 시스템에서 과열도와 저압(증발기의 압력)은 시스템의 효율 증대 및 성능 개선과 안정성에 대하여 결정적인 영향을 미친다. 따라서, 과열도와 저압을 조절하기 위해, 각각의 압축기내의 인버터 주파수와 확장밸브의 개도 제어가 중요하며 선형과 비선형 시스템 모두에 대하여 견실한 성능을 나타내고, 외란에 대하여 강인한 성능을 보이는 퍼지 제어기를 설계한다. 본 논문에서는 과열도와 저압을 제어하기 위하여, 3대의 확장밸브와 1대의 압축기를 가진 에어컨 시스템에 대하여 다중 퍼지 제어기를 설계한다. 또한, 각 제어 플랜트에 대하여 최적의 퍼지 제어기를 설계하기 위하여 3가지 최적화 알고리즘을 사용한다. 즉, 직렬 유전자 알고리즘(Serial Genetic Algorithm; SGA)과 병렬 유전자 알고리즘인 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm; HFCGA), 그리고 Particle Swarm Optimization(PSO)을 사용하여 다중 퍼지 제어기를 최적화하고 시뮬레이션의 결과를 비교한다.
CAD 시스팀의 설계 도구 및 설계 데이터가 복잡하고 방대해 짐에 따라 DBMS를 통한 통합적이고 효율적인 데이터베이스 관리의 필요성이 대두하게 되었다. 본고에서는 주로 VLSI설계를 위한 CAD DBMS의 필용성과 이점, CAD특성에 따른 요구 조건을 살펴보고, 관계형 모델의 특성과 이 모델을 CAD 응용에 이용하기 위한 확장 기법에 관하여 논의하였다. 이러한 확장 기법은 설계 데이터의 계층적 특성을 반영한 질의어 생성, 공간적 탐색을 위한 데이터 구조, nested relation의 허용 등이며, 복잡한 오브젝트 특성을 제공하기 위해, 사용자가 원하는 데이터 유형이나 오퍼레이션을 지정할 수 있게 하는 기법도 포함된다. 끝으로 실제적으로 관계형 모델에 기초한 CAD DBMS의 연구, 개발 사례를 기술하였다.
본 논문에서는 MANET 환경에서 효율적인 비디오 데이터 전송을 위한 cross-layer 설계 방법을 이용한 CVPT 프로토콜을 제안한다. MANET은 노드의 이동성 때문에 전송 경로가 자주 바뀌고, 또한 경로마다 전송률이 다르기 때문에 비디오 응용 전송과 같이 송신측에서 인코딩시 전송률을 결정하는 응용에서는 낮은 성능을 보인다. 그리고 MANET에서 노드들은 제한된 에너지로 구동되기 때문에 노드의 효율적인 에너지 사용은 네트워크의 연결 지속 시간을 증가시키는데 중요한 역할을 하며, 이는 곧 네트워크의 처리량에 영향을 미친다. 따라서 MANET 환경에서의 효과적인 비디오 응용 전송 방법이 필요하지만 각 계층이 독립적이고 계층적인 특성을 갖는 기존의 OSI 권장 프로토콜을 사용해서는 네트워크 상태에 따라 효과적이고 적응성 있는 전송을 하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 cross-layer 설계 방법을 이용하여 노드의 잔여 에너지량 및 전송 경로의 상태, 그리고 홉의 개수에 따라 최적의 경로를 선택하며 송신단의 인코더에서는 이러한 정보를 이용하여 인코딩 시 효율적인 전송률을 결정하는 방법을 제안한다.
본 논문은 회전형 역 진자 시스템(Rotary Inverted Pendulum System : RIPS)의 제어를 위한 Fuzzy cascade 제어구조를 제안하고 병렬유전자 알고리즘의 하나인 계층적 공정 경쟁 기반 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms : HFCGA)을 이용한 최적화 방법을 제시한다. 회전형 역 진자 시스템은 Rotating arm의 회전을 통해 Pendulum의 각도를 제어하는 시스템으로써 제어 목적은 Rotating arm을 원하는 위치에 오게 하고 진자를 수직 위치의 불안정 평형 점에 위치하도록 하는 것이다. 본 논문에서는 회전형 역 진자 시스템의 제어를 위해 두개의 Fuzzy 제어기로 구성된 Fuzzy cascade 제어 구조를 설계하고, HFCGA를 이용하여 설계된 제어기의 파라미터를 최적화한다. 시뮬레이션 및 실험에서 SGA와 HFCGA의 성능비교를 통해 HFCGA의 우수성을 보이고, LQR 및 PD cascade 제어기와 제안된 Fuzzy cascade 제어기의 성능 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.
캐리-세이브 가산기는 (CSA)는 실제 산업체에서 회로를 설계할 때 연산수식의 계산을 빠르게 처리하기위해 가장 많이 사용되는 구성요소들 가운데 하나이다. [3]의 자료에 의하면 실제 회로 설계에서 나오는 전형적인 연산식에 CSA를 이용했을 때 그렇지 않은 경우보다 최대 54%의 연산처리속도와 42%의 회로 면적 향상을 갖는다고 보고하고 있다. 그러나, 이는 그 연산식이 하나의 설계 블록(sub-design)에 포함되어 있다는 전제하에 도출된 것이다. 회로 설계 규모와 복잡도가 큰 응용이 많아지는 상황에서 설계 블록단위의 계층적 설계는 필수적인 추세이므로, CSA를 이용한 회로 최적화를 실현하기위해서는 설계 블록들간에 걸쳐있는 연산식에 대한 CSA 최적화 또한 매우 중요한 문제이다. 이를 해결하기위해서 이 논문에서는 auxiliary port라는 개념을 이용하여 설계 블록들간의 연산식에 대한 CSA 최적화 방법을 제안한다. 실제 실험에서 우리가 제안한 기법은 회로의 전체적인 영역에 걸쳐 CSA를 적용하는 데 매우 효과적이었으며, 이 기법을 적용하지 않고 얻은 CSA 최적화 회로와 비교했을 때 회로에서의 연산식 계산속도와 그 회로 면적이 상당히 향상되었음을 확인하였다.
본 논문은 회전형 역 진자 시스템(Rotary Inverted Pendulum System : RIPS)에 대한 계층적 공정 경쟁 기반 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms : HFCGA) 기반 최적 퍼지 제어기 설계를 제안한다. 회전형 역 진자 시스템의 제어를 위해 퍼지제어기를 사용하였으며, 이때 퍼지제어기의 규칙은 LQR(Linear Quadratic Regulator) 제어기를 기반으로 하여 설계하였다. 유전자 알고리즘은 전역해를 구할 수 있는 장점이 있어 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있지만 조기수렴 문제로 인하여 지역해에 빠질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 병렬유전자 알고리즘이 개발되었으며, HFCGA는 병렬유전자 알고리즘을 개선한 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 퍼지 제어기의 파라미터의 최적화를 위해 계층적 공정 경쟁 기반 유전자 알고리즘을 사용하였다. 시뮬레이션 및 실험을 통하여 LQR 제어기, 기존 단순유전자 알고리즘(SGA)을 이용한 퍼지제어기와 제안된 HFCGA 기반 퍼지제어기의 성능 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 아날로그 데이터 처리가 가능하고, 온라인 학습, 학습 중 새로운 클래스 추가등의 특징을 가진 패턴 인식기를 제안하였다. 제안한 패턴 인식기는 계층적 구조를 가지고 있으며, 각 레벨별로 서로 다른 메트릭을 적용하여 분류 성능을 향상 시켰다. 제안한 패턴 인식기는 신경망 기반의 패턴 인식 알고리즘인 Gaussian ARTMAP 모델을 기반으로 하고 있다. Gaussian ARTMAP 모델을 계층적으로 구성하고, 계층마다 서로 다른 특징을 학습하도록 하기 위하여 Principal Component Emphasis (P.C.E) 방법을 제안하였으며, 이를 이용하여 새로운 메트릭을 생성하는 방법을 제안하였다. P.C.E는 학습된 입력 데이터들의 분산을 이용하여 클래스 내의 공통 속성을 나타내는 분산이 작은 차원을 제거하고 패턴 간의 서로 다른 속성을 나타내는 분산이 큰 차원만 유지하는 방법이다. 제안한 알고리즘의 학습 과정에서 교사 신호와 다르게 분류된 패턴이 발생하면 잘못 분류 된 클래스와 입력된 패턴을 분리하기 위하여 P.C.E를 수행하고 하위 노드에서 학습하게 된다. 실험 결과 제안한 모델은 기존에 제안된 패턴 인식 모델들 보다 높은 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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