본 논문에서는 컬러 장치들간에 색을 일치시키기 위하여 휘도 대비와 채도 향상을 고려한 원형 색역 사상(circular shape-based gamut mapping)방법을 제안하였다. 서로 다른 장치들간에 색역을 일치시키기 위해 장치 독립적이고 균등 색 공간인 CIELAB값으로 변환하여 색역 사상을 수행하였다. 인간 시각에 상대적으로 민감한 특성을 가지는 휘도 성분을 JND(just noticeable difference)에 기반해 분할하고, 이를 기점으로 색역을 원의 형태로 나눈다. 이렇게 나뉜 색역은 사상의 방향성을 결정하는 기본 단위로 사용되어, 이들 영역을 기점으로 영역 대 영역별 사상 방법을 사용하였다. 제안한 색역 사상 방법을 모니터와 프린터간에 적용한 결과 보다 선명하고 휘도 대비가 높은 영상을 얻을 수 있었다.
X-ray 영상의 경우 검은 배경으로 인해 기존의 히스토그램 평활화를 사용하여 대비비를 향상 시킬 경우 문제가 발생한다. 전역 히스토그램 평활화의 경우 영상의 특징을 고려하지 않은 채 전체적으로 히스토그램 평활화가 이루어지기 때문에 부분적인 명암값을 개선시키기 어렵다. BBHE(Bright Preserving Bi-Histogram Equalization)과 DSIHE(Dualistic Sub-Image Histogram Equalization)과 같은 영역별 히스토그램 평활화의 경우 X-ray 사진특성상 검은 배경으로 인하여 히스토그램 평활화를 적용해도 원하는 대비비를 얻기 힘들며 부분적으로 왜곡이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 히스토그램을 통해 배경 정보를 파악하여 밝기 영역을 나눈 후 히스토그램 평활화를 진행함으로써 X-ray 사진의 대비비를 효율적으로 향상시킨다.
영상이 시각적인 해석을 위해 처리될 때, 퍼지 이론이 영상 대비 강화에 많이 사용되고 있다. 적응적 퍼지 클러스터링 기법을 사용하여 자동적으로 영상의 명암도에 대한 다중 클래스를 형성하고 여기에 각각의 명암도를 속성 공간으로 전환시키는 퍼지함수를 사용하여 각 픽셀의 명암도에 부합하는 퍼지 소속도를 구한다. 영상 대비 향상을 위하여 구한 퍼지 소속도에 강화 연산자를 반복적 적용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 히스토그램 평활화와 비교하기 위해 흑백 영상에 적용하였다.
본 연구의 목적은 포항제철소 스테인레스 냉연공장 가동계획에 의거 stainless소둔산세공장 H-CPL에서 냉연공장 정정 line까지의 material flow 및 설비운영상 제약상항을 simulation하므로서 생산성 향상에 필요한 조업대비 기준 및 문제점을 도출하여 정상조업도 조기 달성에 기여하고자 한다.
슈퍼 컴퓨팅 기술 및 하드웨어 기술의 발달로 수치 연산 방식 또한 고도화되고 있다. 그에 따라 이전 대비 향상된 기상 예측 또한 가능해진다. 본 논문에서는 SCAM(Single-Columns Atmospheric Model, CESM(Community Earth System Model)을 간소화 한 버전)에 포함되어 있으며 대기 연산을 수행하는 적운 모수화 코드, Unicon(A Unified Convection Scheme)의 성능을 향상하기 위하여 소스 코드 내의 선형대수 수치적 연산 부분에 고밀도 선형대수 연산을 위한 라이브러리인 LAPACK(Linear Algebra PACKage) BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)의 level1 함수를 적용할 것을 제안한다. 이를 분석하기 위하여 SCAM의 전체적인 실행 구조도를 제시하고 해당 실행환경에서 테스트를 진행하였다. 기존 소스 코드 대비 SCOPY 함수는 0.4053%, DSCAL 함수는 0.7812%, DDOT 함수는 0.0469%의 성능 향상을 이끌어 내었으며 이를 모두 적용한 결과 기존 소스 코드 대비 0.8537%의 성능 향상을 보였다. 이는 본 논문에서 제안한 고밀도 선형대수 연산을 위한 라이브러리인 LAPACK BLAS 적용 방법이 동일한 CPU 환경에서 추가적인 하드웨어의 개입 없이 성능을 향상시킬 수 있음을 의미한다.
EISC ISA를 기반으로 한 64 비트 고성능 내장형 마이크로프로세서 AE64000의 효과적인 성능 향상을 위해서 비용 대비 성능 향상이 우수한 분기 예측 기법을 도입하여 AE64000 파이프라인에 적합한 분기 예측기를 추가로 설계하고 SPEClnt 벤치마크 및 타 내장형 벤치마크의 성능 분석 시뮬레이션을 통해 최적의 분기 예측기의 구조를 결정하였다. AE64000에서 LERI 명령 처리를 위해 AE64000 파이프라인에 추가된 독특한 IFU에 의하여 복잡성을 갖지만, IF 단계의 PC 대신에 IFU 단계의 PrePC를 이용하여 분기 명령을 명령어 prefetch 단계에서 예측함으로써, 올바른 분기 예측시 분기로 인한 손실을 제거할 수 있다. 결과적으로 최종 선정된 최적의 분기 예측기는 Verilog로 구현하여 AE64000 프로세서 코어 모델과 통합 합성하였고 아울러 추가되는 면적과 최종 목표 클럭에 동작하기 위한 타이밍 분석을 통해 최종 생산에 적합하도록 설계된 분기 예측기의 기능 및 타이밍 검증을 수행하였다. 최종 구현된 분기 예측기는 프로세서 칩 전체의 1% 미만의 비용으로 최고 12%의 성능 향상을 달성하여 성능 대비 면적의 효율성에서 높은 결과를 보였다.
클라우드 컴퓨팅은 자원을 사용자 스스로 관리하지 않고 클라우드 공간내에서 서비스 제공자에 의해 제공되고 이질적인 자원을 가상화하여 자원 사용의 효율성을 제공하여 최근 각광을 받고 있다. 한편 클라우드 컴퓨팅에서 다양한 워크플로우들이 실행되고 서버는 이질적인 특성을 가지므로 워크플로우 효율적인 스케줄링은 사용자 응답성과 자원 이용률에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 워크플로우의 중요도에 의해 스케줄링하여 비용대비 응답성을 향상시키고 자원 할당시 결정 테이블을 사용하여 워크플로우의 특성에 부합하도록 스케줄링하여 비용대비 가용성을 향상시키는 2단계 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위해 다양한 실험을 수행하였는데 비교 기법 대비 성능 향상을 확인할 수 있었다.
스테레오 정합을 통해 산출되는 초기 시차 영상의 정합 정확도는 고주파 및 잡음 성분에 의해 감소될 수 있다. 또한, 폐색 및 질감이 없는 영역에서 잘못된 정합 결과가 산출됨으로 인해 정합 정확도가 감소될 수 있다. 정합 정확도를 향상시키기 위해 시차 정제에 관한 선행 연구들이 수행되었지만 정제 과정을 통한 정합 정확도 성능과 처리 속도간 트레이드-오프가 존재한다. 이에 본 논문에서는 종래 시차 정제 방법 대비 향상된 처리 속도와 함께 높은 시차 정제 성능을 갖는 분리형 중앙-최댓값 필터를 제안한다. 제안하는 방법의 정제 성능 및 평균 처리 시간을 객관적으로 평가하기 위해 KITTI 2015 stereo benchmark 데이터셋을 사용하였다. 제안하는 방법의 평균 오차율은 비폐색 및 폐색 조건에서 종래 방법 대비 각각 최소 25.61% 및 23.68% 감소되었다. 또한, 제안하는 방법의 처리 속도는 종래 방법 대비 최소 13.29% 향상되었다. 따라서 제안하는 방법은 빠른 처리 속도 및 높은 정확도 성능을 요구하는 스테레오 비전 시스템에 활용될 수 있다.
PIPO 경량 블록암호는 ICISC'20에서 발표된 암호이다. 본 논문에서는 PIPO의 단일 평문 최적화 구현과 4평문 병렬 구현을 제안한다. 단일 평문 최적화 구현은 Rlayer의 최적화와 키스케쥴을 포함하지 않은 구현을 진행하였다. 결과적으로 키스케쥴을 포함하는 기존 연구 대비 70%의 성능 향상을 확인하였다. 4평문의 경우 32-bit 레지스터를 최대한 활용하여, 레지스터 내부 정렬과 Rlayer의 최적화 구현을 진행하였다. 또한 Addroundkey 구현에서 메모리 최적화 구현과 속도 최적화 구현을 나누어 구현하였다. 메모리 사용을 줄인 메모리 최적화 구현은 단일 평문 구현 대비 80%의 성능 향상을 확인하였고, 암호화 속도를 빠르게 구현한 속도 최적화 구현은 단일 평문 구현 대비 157%의 성능 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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