MANET(mobile ad hoc network)은 BcN(broadband convergence network)의 액세스 망 중의 하나가 될 수 있으며 이를 통해 접속되는 사용자 노드는 코어망에 멀티홉으로 접속되am로 기존과 다른 새로운 주소 자동 설정 기능이 요구된다. 이에 관련하여 기존 유선 BcN 기반 자동 주소 설정 방식에서 단말의 이동성을 감안한 독립형 MANET의 자동 주소 할당 방식들이 제안되었으나 내부 BcN 망과 연결되는 형태의 액세스 망으로서의 MANET에 관한 주소 설정 방식은 고려되지 않고 있다. 본 논문에서는 뚜선 노드들이 BcN 게이트웨이를 통해 BcN 코어망에 접속할 수 있는 하이브리드 MANET 환경에서의 전역 주소의 할당 기능이 포함된 새로운 자동 주소 할당 방식을 제안하였다. 제안된 방법은 기존 IPv6 NDP(neighbor discovery protocol) 메시지 및 추가 확장을 통해 전역 주소에 사용되는 프리픽스 정보를 모든 모바일 노드들에게 전달할 수 있도록 했으며, 메시지 브로드캐스팅을 사용하지 않음으로써 네트워크 성능에 주는 영향을 최소화하였다.
LVDT는 독립적으로 움직일 수 있는 코어의 변위에 비례하여 전기적 출력을 나타내는 전기기계적 트랜스듀서이다. 기존의 일반적 LVDT는 구조적으로 측정범위에 대해 크기의 비가 작은 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 개선하기 위하여, 새로운 형태의 LVDT를 제안하였고 동일한 치수와 코어를 가진 두가지 형태의 LVDT에 대하여 FEM 해석을 통하여 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션 한 결과를 토대로 이들을 제작하여 그 특성을 비교하였으며 시험결과 측정범위${\pm}5\;mm$ 에서 일반 LVDT는 ${\pm}3\;%$의 선형도를 나타내었으며, 본 연구에서 제안한 LVDT는 ${\pm}0.5\;%$의 선형특성을 나타내었다. 따라서 이론적 결과와 실험적 결과를 통하여 기존의 LVDT보다 제안된 LVDT의 특성이 우수함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 제온 파이 x200 프로세서를 이용하여 3차원 파동 전파 모델링을 수행하고 기존의 제온 CPU를 사용한 경우와 병렬 연산 성능을 비교하였다. 제온 파이 1세대 프로세서인 제온 파이 나이츠 코너 보조프로세서와 달리 제온 파이 2세대 프로세서인 x200 프로세서는 직접 운영체제 실행이 가능하므로 내장 메모리와 주메모리 사이의 추가적인 통신이 필요 없다. 또한 제온 파이 x200 프로세서는 대용량 주메모리와 고대역폭 메모리를 이용하여 대규모 컴퓨팅을 독립적으로 실행할 수 있다. 병렬 연산 성능 비교를 위해 MPI (Message Passing Interface)와 OpenMP (Open Multi-Processing)를 이용해 모델링을 수행하였다. SEG/EAGE 암염돔 모델을 이용한 수치 실험 결과 제온 파이에서 다량의 연산 코어와 고대역폭 메모리를 이용해 12 코어 CPU 대비 2.69 ~ 3.24배 우수한 모델링 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문은 비정렬 격자 볼륨 렌더링을 위한 다중 코어 CPU기반의 메모리 효율적 광선 투사 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 Bunyk 광선 투사(ray casting) 알고리즘에 기반을 두며, Bunyk 알고리즘의 높은 메모리 소모량 문제를 개선하기 위해 스레드별로 고정된 크기의 지역 버퍼를 할당한다. 지역 버퍼는 최근 방문된 면(face)의 정보를 저장하며, 이 정보는 다른 광선들에 의해 재사용되거나 다른 면의 정보로 대체된다. 지역 버퍼에 저장된 정보의 활용률을 높이기 위해 본 연구는 이미지 평면을 기반으로 일관성(coherency)이 높은 광선들을 하나의 광선 그룹으로 묶고, 생성된 광선 그룹들을 스레드들에게 분배한다. 각각의 스레드들은 할당 받은 광선 그룹들을 지역 버퍼를 활용하여 독립적으로 처리한다. 본 연구는 또한 지역 버퍼 활용률을 더욱 높이기 위해 면의 번호에 기반을 둔 해시 함수를 제안한다. 본 연구의 효용성을 확인하기 위해 제안하는 알고리즘을 서로 다른 크기의 비정렬 격자에 적용하였으며, 면 정보 저장을 위해 Bunyk 알고리즘 대비 약 6%의 메모리만 사용하여 정확한 볼륨 렌더링을 수행할 수 있었다. 이처럼 훨씬 적은 메모리 사용에도 불구하고 Bunyk 알고리즘과 대등한 성능을 보여주었으며, 대용량 데이터에 대해서는 최대 22% 높은 성능을 보여주었다. 이는 본 연구의 효용성 및 대용량 데이터의 볼륨 렌더링에 대한 적합성을 증명하는 결과이다.
이 논문은 실시간 제약 조건을 갖는 다중태스크 응용을 여러 개의 코어를 갖는 SoC 위에서 동작시키고자 할 때, 시스템의 비용은 최소로 하면서 성능을 높일 수 있도록 프로세서 및 하드웨어 IP를 선정하고, 태스크를 매핑 하는 기법을 제안한다. 이와 같은 기법은 하드웨어-소프트웨어 통합합성 기법이라고 한다. 이전 연구에서 우리는 복잡한 통합합성 문제를 세 가지 하부 문제(프로세서 컴포넌트 선택문제, 태스크 매핑문제, 그리고 스케줄-가능성 검사문제)로 세분화 하고, 각 문제를 독립적으로 해결하는 기법을 제안하였다[1]. 하지만 많은 장점에도 불구하고 이전 연구에서는 한 태스크가 스케줄 될 때, 자신의 스케줄-길이를 최소로 줄이기 위해 시스템 전체 자원을 모두 점유하는 것을 가정하는 제약점이 있었다. 그러나 일반적으로 보다 향상된 성능을 얻기 위해서는, 서로 관련이 없는 태스크들은 서로 다른 프로세서에서 동시에 실행될 수 있어야 한다. 이 논문에서는 다중프로세서 환경에서 다양한 운영정책을 가지는 일반적인 시스템을 위하여 태스크 매핑회피 기법과 태스크 매핑전용 기법이라는 두 가지 매핑기법을 제시한다. 멀티미디어 실시간 응용 프로그램인 다채널 디지털 비디오 레코더(Digital Video Recorder)와 관련 논문에서 제공된 임의 생성 다중태스크 예제에 대해서 큰 성능 향상을 얻을 수 있었다.
강원도 홍천군 서석면 어론리에 소재하고 있는 지구물리검층 실험공 PABH1의 65미터-125미터 구간에서 물리검층방법을 중심으로 불연속면 분석을 실시하였다. 물리검층으로서는 전기비저항검층과 단극법검층, 감마검층, 밀도, 공경 검층 등 일반적인 검층방법과 함께 시추공텔레뷰어와 시추공텔레비젼 검층 방법이 적용되었으며 코어스캐닝 기법을 활용한 코어검층이 함께 이루어졌다. 각 검층방법에 따른 결과들은 독립적으로 분석된 후, 시추공 텔레뷰어의 결과와 코아검층의 결과를 비교 분석하고 최종적으로 이 결과를 일반적인 물리검층 분석결과와 비교하는 방법을 사용하였다. 분석결과, 각 방법에 따라 얻어진 불연속면 상호간 에 있어서의 상관성과 차이를 알 수 있었으며 이로부터 시추공 불연속면에 대한 종합적 판단이 가능하였다. 불연속면 탐지에 있어서 일반물리검층의 결과가 텔레뷰어검층의 결과와 좋은 상관성을 보였음이 주목되며 특히 공경, 비저항, 밀도 및 고해상 감마감마 곡선이 불연속면의 존재에 민감한 것으로 나타난다. 아울러 물성반응 중에서 BRD/SHN값이 본 지역과 유사한 지질환경에서 절리 및 파쇄대의 좋은 지시자 역할을 할 수 있는 것으로 나타났다.
현재까지 개발된 화자식별 시스템 중 가중모델순위(Weighting Model Rank; WMR)방법을 이용한 화자인식 시스템이 비교적 높은 인식성능을 나타내고 있다. WMR 방법은 각 화자에 대한 프레임 유사도의 순위에 따라 지수함수 가중치로 대치시키는 방법을 사용하고 있으나, 이 방법은 유사도 본래의 변별력이 전체 계산에서 고려되지 않는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 화자의 프레임 유사도와 지수함수를 이용한 가중치를 곱한 값을 이용하여 전체 스코어를 계산하도록 하는 수정된 가중모델 순위방법(Modified Weighting Model Rank; MWMR)을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위하여 316명의 화자를 대상으로 하여 인식실험을 실시한 결과, 학습 프레임이 10,000일 경우, MWMR 방법에서 $98.1\%$의 화자 인식률을 얻어 WMR 방법에 비해 약 $2.0\%$의 향상된 인식결과를 보여 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 ICF-VR 코어셋과 가치판단 분석툴인 IPC를 이용하여 프리젠티즘 도구에 대한 내용분석을 실시하는 것이 목적이다. 이를 위해 현재 국내에서 프리젠티즘을 측정하는 자기보고식 도구인 KOSS-SF(한국인 직무스트레스 측정도구 단축형)와 PWI-SF(사회-심리적 건강측정도구 단축형)를 사용하였으며, 척도문항 분류와 문항에 포함되어 있는 코드를 분석하여 프리젠팀즘을 측정하기 위해 추가되어야 하는 직업재활 요인을 제안하였다. 2018년 12월부터 2019년 2월까지 연구가 수행되었다. 저자들은 ICF와 IPC의 연결규칙에 따라 2가지 도구들을 독립적으로 분석하였으며, 연구자 간 일치도는 90%로 나타났다. KOSS-SF는 60개, PWI-SF는 34개의 ICF-VR 코드와 연결되어 있으며, 활동과 참여, 신체기능을 측정하는 것으로 나타났다. IPC 분석틀에 따른 결과는 Rational-Social, Emotional-Psychological 영역을 측정하는 것으로 나타났다. 2가지 도구들은 ICF-VR 코어셋과 일치율이 30%이하로 나타나 직업재활 영역을 적절하게 반영하고 있지 않으며, 특히 환경영역 측정에 제한적인 것으로 나타났다. 프리젠티즘을 측정하기 위해 ICF 신체구조, 환경요인, 개인요인에 대한 문항들이 추가되어야 하며, 보다 명확한 응답수집을 위해 설문에 대한 기준점이나 가이드라인이 개발되어야 할 것이다. 이러한 연구결과를 기반으로 추후연구에 대한 제안과 논의를 제공하였다.
본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)에 기반한 실시간문맥독립화자식별시스템[1][2]의 성능향상을 위하여 프레임선택(Frame Selection)방법과 프레임가중치(Weighting Model Rank)방법을 혼합한 hybrid방법을 제안한다. 본 시스템에서는 GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법과 인식 알고리즘으로 ML(Maximum Likelihood)을 기본적으로 사용하였다. 제안한 hybrid 방법은 두 단계로 이루어진다. 첫째, 화자모델과 테스트 데이터를 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하고, 가장 큰 유사도 값과 두 번째로 큰 유사도 값의 차를 계산한 후, 차가 문턱치보다 큰 프레임만을 선택한다 두 번째로, 선택되어진 프레임에서 계산되어진 유사도 값 대신에 가중치 값을 사용하여 전체 스코어를 계산한다. 특징 파라미터로서는 켑스트럼과 회귀계수를 사용하였으며, 학습과 테스트를 위한 데이터베이스는 채집기간이 다른 여러 데이터베이스들로 구성되어 있으며, 실험을 위한 데이터는 임의의 단어를 선택하여 사용하였다. 화자인식실험은 기본 시스템에 프레임선택방법, 프레임가중치방법, 제안한 Hybrid방법을 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과, 프레임선택방법에 비해 평균 4%, 프레임가중치방법에 비해 평균 1%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 hybrid방법의 유효성을 확인하였다.
최근의 오디오 압축 알고리듬은 다양한 코딩 기법을 조합하여 사용하고 있다. 이들은 DSP 작업(DSP task), 제어 작업(controller task), 그리고 혼합 작업(mixed task)으로 나눌 수 있다. 기존의 DSP 프로세서들은 이들 중 DSP 작업만을 효율적으로 설계되어 있어 제어작업이나 혼합작업에 대해서는 자원을 효율적으로 활용하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 DSP 프로세서가 가지는 DSP 작업에 대하여 고성능을 그대로 유지하면서 제어작업과 혼합작업에서도 좋은 성능을 가지는 새로운 구조를 제안하고 구현하였다. 제안된 프로세서 YSP-3는 4개의 실행 유닛 (곱셈기, 2개의 ALU, 메모리 접근 유닛)을 병렬로 배치한 후 4-way 수퍼스칼라명령어 구조를 사용하여 각 우ㅠ닛을 독립적으로 사용할 수 있도록 하였다. 제안된 구조는 일반적인 DSP 알고리듬과 AC-3 디코딩 알고리듬을 실행하여 성능을 평가하였다. 마지막으로 VHDL을 통해 $0.6\$\mu$textrm{m}$-3ML 표준셀 기술로 합성한 후 Compass상에서 모의실험으로 통해 33MHz의 시스템 클럭에 대해 최대 지연시간 상황에서 실시간 동작을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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