17세기에 고안된 미적분학의 방법은 그 획기적인 창의성이나 유용성에도 불구하고 논리적 엄밀성에 있어 많은 논란이 되었다. 그 근본적인 이유는 무한(infinite)과 무한소(infinitely small)의 개념과 이들을 수학적으로 어떻게 다룰 것인지에 대한 견해가 정립되어있지 알았기 때문이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 라이프니츠의 무한과 무한소에 대한 개념을 갈릴레오의 무한개념과 대비하여 알아보고 라이프니츠가 무한소의 개념에 기초한 불가분량의 방법으로 보인 연속인 곡선의 적분가능과, 무한 무한소에 대한 연산규칙들을 수학사적인 관점에서 고찰해 보고자 한다.
수학과 수 연산 영역의 학습 부진 현상은 논리적 위계성이 뚜렷한 수학과의 특성상 이전 학년에서 발생된 학습 결손이나 이해의 부족이 다음 학년에서의 학습 방해나 장애로 이어지며, 이러한 과정의 반복은 학습 부진을 증대시켜 학습 불능에까지 이르게 되는 등 심각한 문제가 되고 있다. 수 연산 능력은 수학 학습의 가장 기초 기능일 뿐 아니라 우리 주변의 생활 속에서 문제 해결력을 키우고 다시 생활 속에 자연스럽게 활용할 수 있는 수학적인 힘을 기르는데 반드시 갖추어야 할 기본 능력이다. 이를 위해 본 연구에서는 수학과 학습부진아의 특성 및 지도에 관한 문헌을 검토 분석하고, 수학과 기초학력을 진단 및 부진 요인을 탐색하여 단계형 수준별 개별화 학습 프로그램을 설계하였으며, 이를 효과적으로 적용할 수 있는 방법을 탐색하였다. 그리고 학업성취도 및 수학 학습 태도에 대한 프로그램의 효과를 검증하였다.
공개 키 암호 시스템에서의 주 연산은 멱승 연산이며 이는 모듈라 곱셈의 반복으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 고속 모듈라 곱셈을 위해 Montgomery 알고리듬에 기반한 선형 시스토릭 어레이 곱셈기를 제안하고 이를 설계하였다. 제안 곱셈기는 각 처리기 내부 구조를 간소화할 수 있어 기존 곱셈기에 비해 하드웨어 설계에 필요한 논리 게이트를 약 14%정도 줄일 수 있을 뿐만 아니라 모듈라 곱셈 속도를 약 20%정도 감소시킬 수 있다.
본 논문은 그래픽 프로세서(Graphic Coprocessor: GCP)의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 설계된 그래픽 프로세서는 멀티미디어 서버용 프로세서의 그래픽 전용 프로세서로 사용 가능하다. GCP 명령어 집합은 멀티미디어 데이타의 병렬성을 이용하기 쉬운 SIMD 및 Superscalar 등의 병렬 아키텍쳐 개념을 적용하여 설계하였다. 설계된 GCP는 4개의 주 프로세서에 의해 공유되는 형태이며 공유에 따른 명령어의 병목현상을 해결하기 위한 스케줄러와 연산을 위한 4개의 기능 유니트를 내장하고 있다. 최대 4개 명령어의 동시 수행이 가능한 GCP는 Verilog HDL로 모델링하고 논리 합성하였다 약 56,000개의 게이트로 구성되는 GCP는 SOG 라이브러리의 제약으로 인하여 30 ㎒로 동작하며 CIF 영상 규격에 대해 초당 63 프레임의 DCT 연산 및 초당 21 프레임의 FBMA 연산을 수행 할 수 있다.
AE-CORDIC은 CORDIC 연산의 회전 방향을 미리 계산하는 알고리즘을 이용해 CORDIC의 연산속도를 향상 시켜준다. 회전방향을 예측할 수 없는 부분은 Lookup-Table로 대체하고, 예측 가능 부분만을 CORDIC 으로 처리하였는데, 회전방향 예측은 별도의 추가 하드웨어 없이 간단하게 인코딩 할 수 있게 된다. 그리고, Unrolled CORDIC 구조에서는 Lookup-Table입력 비트 수가 크지 않으면 Lookup-Table의 하드웨어 증가보다 CORDIC 연산 단에서 감소되는 ADDER의 하드웨어가 더 크기 때문에 오히려 전체 하드웨어 크기가 줄어든다. 본 논문에서는 회전방향 예측 가능 구간 및 예측 방법을 제안하고, 최적화된 Lookup-Table의 크기를 결정하여 기존의 회전방향 예측 알고리즘인 P-CORDIC 과 비교하였다. 그리고, 입력 각이 16비트 경우를 삼성 0.18㎛ 공정을 이용해 논리 합성하여 하드웨어 크기, 성능, 정확성을 검증하였다.
이 논문에서는 OFDM시스템에서 가장 큰 칩 면적을 차지하고 높은 전력을 요구하는 핵심 연산 블록인 FFT에 대하여 파이프라인 Radix-4 MDC 방식의 저면적 구조를 제안하였다. 나비연산기에서 Twiddle factor 복소 곱셈연산을 수행할 때, 기존의 곱셈기를 사용하지 않고 CSD형 계수의 공통패턴을 공유하여 덧셈의 수를 줄일 수 있는 Common sub-expression sharing 방식과 CORDIC 알고리즘을 사용하여 구현 면적을 감소시켰다. 제안구조는 Verilog-HDL을 통해 모델링하고 Synopsys로 논리합성한 결과 기존구조와 비교하여 복소곱셈부는 48.2%감소효과, 전체 FFT구조는 22.1%의 면적 감소효과를 달성하였다. 따라서 제안된 FFT구조는 다양한 크기의 FFT를 사용하는 OFDM용 시스템에 효율적으로 사용될 수 있는 구조임을 보였다.
기존의 비디오 데이터베이스 시스템들은 대부분 간단한 간격을 기반으로한 관계와 연산을 지원하는 모델을 이용하였다. 비디오 모델에서 시간을 지원하고 객체와 시간의 다양한 연산을 제공하며 효율적인 검색과 브라우징을 지원하는 비디오 데이터 모델이 필요하게 되었다. 비디오 모델은 객체 지향 개념을 기반으로 한 모델로서 비디오의 논리적인 스키마, 객체의 속성과 연산 관계, 그리고 상속과 주석을 이용한 메타데이터 설계를 통하여 비디오 데이터에 대한 전체적인 모델 구조를 제시하였다. 그리고 점 시간과 시간 간격을 정의하여 시간의 개념을 객체 지향 기반 모델에 부여함으로서 시간 변화에 따른 비디오 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 하였다.
기존의 비디오 데이터베이스 시스템들은 대부분 간단한 간격을 기반으로 한 관계와 연산을 지원하는 모델을 이용하였다. 비디오 모델에서 시간을 지원하고 객체와 시간의 다양한 연산을 제공하며 효율적인 검색과 브라우징을 지원하는 비디오 데이터 모델이 필요하게 되었다. 비디오 모델은 객체 지향 개념을 기반으로 한 모델로서 비디오의 논리적인 스키마, 객체의 속성과 연산 관계, 그리고 상속과 주석을 이용한 메타데이터 설계를 통하여 비디오 데이터에 대한 전체적인 모델 구조를 제시하였다. 그리고, 점 시간과 시간 간격을 정의하여 시간의 개념을 객체 지향 기반 모델에 부여함으로서 시간 변화에 따른 비디오 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 대축척 수치지도와 Quickbird 위성영상의 자동 보정을 영상공간에서 수행한다. 알고리즘은 보정변환식의 초기 계수값 결정과 정확한 변환계수 결정과정으로 나뉜다. 초기 계수값 결정은 보정변환식의 상수항을 결정하는 것으로 수치지형도의 지면개체와 영상에서 추출된 에지의 논리곱 연산을 적용하여 최적값을 추정하는 방식을 용한다. 보정 다항식의 정확한 변환계수를 결정하기 위하여 수치지형도의 지면 선형개체 점데이터와 영상의 에지개체 점데이터간 ICP 조정을 수행하였다. 제안된 방법의 정확도를 평가한 결과, 영상공간에서 1.72화소의 RMSE를 나타내었다.
Through the matematical alaysis of EX-NOR logic relation between the input vector and the memory matrix, we propose a new method for optical implementation of the bipolar Hopfield neural network model based on the optical vector-matrix multiplier.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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