MAC RX FIFO은 10Gbps전용 전송속도에서 제공하는 FIFO모듈이다. 10Gbps이상의 전송속도에서는 전송부, 수신부모두 양방향 전송신가능한 Full Duplex(전이중)방식을 사용한다. 기존 FIFO의 임시 버퍼기능 뿐만 아니라 프레임 흐름 컨트롤 블록을 적용하여 전송간의 프레임 흐름제어 기능을 수행한다. 하위계층에서 MAC으로부터 전송되는 데이터는 64비트와 데이터 유효 정보를 가진 8비트 데이터 유효 정보비트를 가진다. 이렇게 전송되는 데이터는 MAC RX FIFO에 프레임단위로 저장되어 프레임간의 구분정보 Codeword프레임을 확인하여 새프레임 데이터를 확인한다. 사용자계층에는 데이터 128비트와 유효 정보비트 16비트로 사용자계층에 전송한다. 본 논문에서는 10G 전송속도을 갖는 MAC RX FIFO을 설계한다. VHDL언어를 사용하였고 ModelSim5.6a로 시뮬레이션하여 파형분석과 타이밍 분석하여 정상적인 동작을 확인한다. MAC RX FIFO는 10Gbps전송속도에서 요구되어지는 모듈에서 Flow Control, Pause프레임기능을 갖는 모듈에 적용되어 사용가능 할 것으로 사료된다.
디지털 방송 시대가 개막되었다. Digital TV 소프트웨어는 디지털 방송을 위한 수신기 시스템이다. 복잡한 입력 데이터를 처리하기 때문에 시스템 자체도 복잡하고 방대해 Digital TV 소프트웨어를 테스트하는 것은 쉽지 않다. 본 논문은 MPEG-2 TS 표준 형식의 입력 데이터를 이용하여 테스트 데이터를 생성했던 기존 연구를 확장하여 Digital TV 소프트웨어의 특정 모듈을 테스트 하는 방안에 대해 제안한다. Digital TV 소프트웨어의 모듈을 분석하여 테스트 시나리오를 추출하고 테스트 시나리오에 MPEG-2 TS와의 연관관계를 적용하여 데스트 데이터를 생성한다. 본 논문에서 제안만 기법을 사용하면 D-TV 소프트웨어의 특정 모듈을 테스트 하는데 적합한 테스트 데이터를 선정할 수 있을 것이다
스마트 정보통신시대에 데이터의 수는 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 데이터 발생지역과 발생상황을 실시간으로 파악하고 분석하는 것이 신속한 조치를 취하는 중요한 요소로 떠오르고 있다. 본논문에서는 분석자가 원하는 특성 데이터 발생지역의 국소적 판단을 하기 위하여 데이터 발생에 대한 값을 최하위 모듈에서부터 최상위 모듈까지 이어지는 루트를 역순으로 진행하면 데이터 발생과 동시에 분석이 가능하다. 먼저 군집분석에 대해 알아보고 군집원들의 합에 의한 분석법을 트리 구조에 병합하여 최하위 모듈부터 최상위 모듈까지 발생 특성값에 대해 수치로 치환하고 그 합을 도출하도록 설계하였다. 또한 특성값에 대한 가중치를 부여하여 원하는 값의 발생상황을 실시간으로 도출되도록 설계하였다.
본 논문에서는 데이터 방송 송출 시스템 구조와 작동 방법에 관하여 기술한다. 또한 본 시스템을 통하여 다중화되어 전송된 비동기/동기화 비스트림(Non-stream)을 분석하고 데이터 방송 단말 화면에 재생되는 결과에 대하여 서술한다. 본 논문에서는 데이터 방송 서비스를 위하여 프로그램 다중화기 모듈을 변경하지 않고, 비동기/동기화 데이터를 전송할 수 있도록 데이터 인젝터라는 모듈을 개발하였다. 이와 관련하여 데이터 방송 송출 시스템을 제어하는 다중화 관리기/프로그램 스케줄러, 부가 데이터를 MPEG-2 부호화하는 데이터 서버, PSI/PSIP/SDF 테이블을 생성하는 PSIP 서버 모듈과의 연동을 통해 비동기/동기화된 비스트림 데이터를 전송할 수 있도록 데이터 방송 송출 시스템을 구현하였다.
자동차 내부 진단 데이터를 수집하기 위해서는 다양한 자동차 부품에 포함되어 있는 ECU(Electronic Control Unit)의 진단데이터를 수집하여야 한다. ECU의 진단데이터를 수집하기 위해서는 진단통신을 활용할 수 있다. 본 논문에서는 표준 진단 통신을 통해 ECU의 기능에 따른 진단데이터를 수집하는 방법과 진단통신 모듈에 대해서 분석하였다. 많은 자동차 제조사가 사용하는 자동차 전장 표준인 AUTOSAR의 표준 모듈 중에서 진단 통신 모듈에 대해서 연구하였으며, 진단데이터 처리가 ECU를 통해 처리되는 과정에 대해서 연구하였다.
본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.
본 연구의 목적은 글로벌 리포지터리의 현황 정보를 수집하기 위한 모듈을 개발하고 이의 완전성을 검증하는데 있다. OpenDOAR와 ROAR 레지스트리에 등록되어 있는 리포지터리 정보를 수집하기 위해서 각각의 서비스에서 제공되는 API와 웹페이지에 대한 분석을 진행 하였다. 개발 모듈로는 대륙별 국가정보 수집모듈, 리포지터리 소프트웨어 정보 수집모듈, 리포지터리 주제 정보 수집모듈, 리포지터리 상세정보 수집모듈을 개발하였다. 수집모듈로 수집된 리포지터리 정보를 대상 정보원의 데이터와 비교하는 방법으로 모듈의 완전성을 검증하였다.
가상 현실 네비게이션을 위한 전방향 트레드밀은 사용자가 걷거나 달리면서 물리적으로 고정된 공간 내에 사용자를 유지할 수 있도록 지면 모션을 시뮬레이션하는 장비이다. 이러한 트레드밀 시스템의 성능이나 안정성을 정량적으로 측정하거나 분석하기가 어렵기 때문에 이전의 연구에서는 주관적 설문 조사와 같은 정성적 분석 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 인간의 보행 경로와 유사한 궤도를 따라 움직이는 무인 차량 시스템을 이용한 새로운 정량적 데이터 측정 방법을 제안한다. 무인 차량 시스템은 미리 정의 된 인간의 보행 동작을 시뮬레이션하고 트레드밀 시스템에 대한 제어 입력을 제공하며, 다축 가속 및 방향과 같은 차량의 동적 데이터를 측정 할 수 있다. 또한 이 데이터는 평상시의 정기 또는 다른 제어 알고리즘과의 비교를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 궤적 시뮬레이션 모듈, 데이터 수집 모듈, 성능 평가 모듈 등 전방향 트레드밀에 대한 정량 분석 방법의 설계 구조 및 초기구현 결과를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 다중 쓰레드 환경에서 동작하는 웹 크롤러를 구현하고 성능을 분석한다. 이 웹 크롤러의 특징은 검색시간을 단축하기 위하여 크롤링, 파싱 및 페이지랭킹, DB 저장 모듈을 서로 독립적으로 다른 작업을 수행하도록 구현한 것이다. 크롤링 모듈은 웹상의 데이터를 수집하는 기능을 제공한다. 그리고 파싱 및 페이지랭크 모듈은 수집한 데이터를 파싱하고, 웹 페이지의 상대적인 중요도를 수치로 계산하여 페이지랭크를 지정한다. DB 연동 모듈은 페이지랭크 모듈에서 구한 페이지랭크를 데이터베이스에 저장한다. 성능평가에서는 다중 쓰레드 환경에서 쓰레드 수와 웹 페이지의 수에 따른 검색 시간을 측정하여 그 결과를 비교 평가한다.
주식 데이터의 분석을 위해서는 전문적인 분석 알고리즘 지식, 주식 데이터의 확보, 대용량 데이터를 처리하기 위한 인프라의 구축 등 정보 분석에 관심을 가지는 일반 사용자들이 쉽게 해결하지 못하는 어려움이 존재한다. 이 논문에서는 수학적 알고리즘을 기반으로 경제물리학 분야에서 다양하게 응용되고 있는, MST 알고리즘을 활용하기 위한 정보 분석 프로세스를 정의하고 이 프로세스를 수행할 수 있는 분석모듈과 프로토타입을 소개한다. 개발된 프로토타입에서 일반 사용자는 분석에 필요한 주요 파라미터를 선택하고, 서버에서는 Raw 데이터의 전처리 과정을 거쳐 MST를 생성하여 결과를 사용자에게 전송한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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