본 논문은 시간 제약 조건하에서 수행 시간을 개선한 CPLD 기술 매핑 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기술 매핑 알고리즘은 주어진 시간 제약 조건을 고려하여 가장 빠른 시간에 기술 매핑을 수행 할 수 있도록 속도의 개선에 중점을 두었다. 입력된 회로를 DAG로 표현한 후 입력부터 출력의 방향으로 노드들을 검색하여 매핑 가능 클러스터를 생성한다. 생성된 매핑 가능 클러스터들 중에서 시간 제약 조건에 적합한 매핑 가능 클러스터를 선택하여 기술 매핑을 수행함으로서 전체 수행 시간이 다른 알고리즘에 비해 빠르게 수행된는 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 증강현실이나 혼합현실을 구현하기 위한 가장 현실적인 대안으로 주목받고 있는 프로젝션 매핑 기법을 활용하여 상호작용이 가능한 콘텐츠를 제작하기 위한 방법론을 제시하고 구체적인 구현의 방향성을 제시한다. 프로젝션 매핑은 구현의 측면에서 기술 문턱이 높지 않고 하드웨어의 수급이 용이하다는 점과 콘텐츠의 만족도가 매우 높다는 장점을 가지고 있어서 홀로그램과 같은 궁극의 증강현실 기술이 완성되기 이전까지 매우 현실적인 대안 기술로 인식되어 지고 있다. 본 논문에서는 이러한 프로젝션 매핑 기반의 증강현실 프레임워크를 완성하고 기본적인 상호작용이 가능한 콘텐츠를 제작하여 프로젝션 매핑 기반의 콘텐츠의 우수성과 가능성을 실증해 보이고자 한다. 향후 본 논문에서 실증한 상호작용 프로젝션 매핑 분야의 기술들은 전산업계에서 매우 파격적인 변화를 이끌어 낼 것이라고 판단된다.
온톨로지 매핑 기술은 시맨틱 웹을 비롯한 여러 분야에서 중요한 기술 중 하나이다. 온톨로지 매핑은 두 개의 온톨로지를 입력으로 받고, 이를 몇 개의 매개변수로 구성된 특정 알고리즘을 이용하여 두 온톨로지 간의 매칭 관계를 알아내고 이를 표현하는 절차를 말한다. 온톨로지 매핑을 이용하여 대용량 온톨로지의 통합이나, 지능화된 통합 검색을 구현할 수 있고, 여러 응용프로그램이 하나의 도메인을 공유하는 등 여러가지 방안으로 사용할 수 있다. 일반적으로 온톨로지 매핑의 성능을 판단하는데 있어서 매핑 결과를 측정하는 방법론의 측정 값을 주로 고려해왔다. 본 연구에서는 매핑을 수행할 때 두 개의 파라미터를 사용하였는데 하나는 알파이고 하나는 Threshold이다. 이것은 매핑의 정확성을 판단하는데 많은 영향을 미친다. 앞서 언급했듯이 매핑결과에 대한 측정값을 중요하게 여기기 때문에 많은 매핑관련 연구에서 알고리즘이 좋은 측정값을 도출할 수 있도록 파라미터를 조절하는 것에 초점을 맞춰왔다. 본 연구에서 측정방법에 따른 높은 측정결과를 지향하는 것이 아닌 온톨로지의 성격과 매핑결과의 사용처에 따라 파라미터를 적절히 변화시켜야 한다는 점에 주목하고, 주어진 환경과 매핑의 사용처에 알맞게 파라미터를 조정하는 방법론을 제안하고자 한다.
본 논문은 상관관계(trade-off)에 의한 CLB구조의 CPLD 저전력 기술 매핑 알고리즘을 제안하였다. 제안한 저전력 기술 매핑 알고리즘은 주어진 불린 네트워크를 DAG로 구성하여 소모전력 계산을 위한 TD(Transition Density) 계산 단계와 매핑 가능 클러스터 생성, CLB 패킹의 단계로 구성하였다. TD 계산 단계는 DAG를 구성하고 있는 각 노드들에 대한 스위칭 동작을 계산하여 전체 소모 전력을 계산하는 단계이다. 매핑 가능 클러스터 생성 단계는 주어진 CPLD의 CLB에 대한 입출력의 수와 OR 텀수를 고려하여 매핑 가능 클러스터를 생성하는 단계이다. 매핑 가능 클러스터를 생성하기 위하여 공통 노드 클러스터 병합과 노드 분할, 노드 복제의 방법을 이용한다. 제안된 알고리즘을 SIS에서 제공되는 벤치마크에 적용하여 실험한 결과 OR 텀수를 5로 했을 경우 기존의 CPLD 기술 매핑 알고리즘인 TEMPLA에 비해 30.73$\%$의 소모전력이 감소되었으며, PLAmap에 비해 17.11$\%$감소되었다.
병렬 컴퓨팅에서 중요 문제의 하나는 다중 태스크를 다중 프로세서 병렬 시스템의 여러 노드에 대한 최적의 매핑을 찾는 것이다. 이러한 매핑의 목적은 솔루션 품질에 손상 없이 총 실행시간을 최소화시키는 것이다. 이 분야에서는 많은 휴리스틱 방법들을 사용하여 나름대로 매핑 문제를 해결해 왔다. 본 논문에서는 효율적인 클러스터 데이터 매핑을 위한 혼합형 휴리스틱 기법에 대하여 기술한다. 제시하는 휴리스틱 기법은 유전알고리즘과 평균장어닐링 알고리즘을 혼합시킨 것으로 두 가지 방법의 장점들을 합하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 혼합형 휴리스틱 알고리즘의 솔루션과 실행시간을 기존 매핑 알고리즘들과 비교한 시뮬레이션 결과를 보고한다.
테크놀로지 매핑의 효율성은 매핑된 회로의 지연시간과 회로의 면적에 의해서 평가되어진다. 특히 순차회로에서는 레지스터 사이의 조합회로의 최대지연시간에 의해서 전체회로의 지연시간이 결정된다. 본 논문에서는 순차회로에 대한, 건설적인(Constructive) 단계와 반복적인(Iterative) 단계의 리타이밍 기술과 퍼지 논리에 의해 향상된 FPGA 매핑 알고리즘을 소개한다. 주어진 초기회로는 건설적인 방법에 의하여 FPGA회로로 초기매핑되어진후 반복적인 리타이밍에 의하여 매핑회로의 효율을 높이게된다. 초기회로에 주어진 여러 가지 기준들은 결정 함수(Decision Making)에 대한 퍼지 이론 법칙의 계층적인 구조에 의해 연결되어져 있다. 제안된 매퍼는 MCNC 밴치마커의 실험을 통해 지연시각과 면적에서 기존 매핑시스템의 성능을 능가함을 보여준다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 수행시간을 개선한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 논리식을 DAG로 구성하여 각 노드를 검색한 후. 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 최상위 노드만을 복제(replication)하여 DAG를 팬 아웃 프리 트리로 재구성함으로써 지연시간과 CLB의 개수가 최소화되며 수행 시간도 개선하였다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 초기비용과 전체비용을 계산하여 CLB의 k-OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들를 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 k-OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TMCPLD에 비해 수행 시간이 20.3% 감소되었다.
본 논문에서는 과학기술문서에 존재하는 기술용어와 이들 간의 연관관계를 설명하는 디스크립터를 찾아서 [subject predicate object] 형태의 트리플을 생성하는 애플리케이션을 개발할 때 발생하는 단어 의미 애매성 해소 문제를 다룬다. 기술용어가 가지고 있는 연관관계를 결정하기 위해서 워드넷의 신셋 정보를 사용하는데 이 방법은 동사를 워드넷에 매핑할 때와 상위어 관계로 전이할 때 여러 개의 의미에 매핑되는 문제점이 발생한다. 이것을 해결하기 위해서 상위어 시퀀스 클러스터링을 이용한 단어의 의미 애매성 해결 방안을 제시한다. 이 방법을 사용함으로써 워드넷 매핑과 상위어 전이 시에 발생하는 다중 매핑 문제를 동시에 해결할 수 있다.
본 논문에서는 효율적인 암묵적 지식을 표현하기위한 도구로써 개념매핑기법에 대해 기술을 하고 있다. 개념매핑기법은 비형식적인 것에서부터 형식적인기법까지 다양하다. 형식적개념매핑은 사용이 용이하지만 컴퓨터 처리능력이 없다. 반면에 비형식적 개념매핑은 추론능력은 있으나 사용이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 미래의 지식매핑시스템은 형식적ㆍ비형식적 개념기법의 장점을 모두 고려해야 할 것으로 보인다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 면적을 고려한 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 EDIF나 부울식의 불린 네트워크에서 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리하여 DAG로 표현한 후 노드를 검색한 후 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 결정하여 매핑 가능 클러스터를 구성한다. 콜랍싱(collapsing)을 통해 노드들을 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 빈 패킹(Bin packing)를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 DDMAP에 비해 $62.6\%$의 논리블록의 수가 감소되었고, TEMPLA에 비해 $17.6\%$ 감소되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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