In a CNN for image classification, a SoftMax layer is usually placed at the end. The exponentinal and logarithmic operations in the SoftMax layer are not adequate to be implemented in an accelerator circuit. The operations are usually implemented with look-up tables, and the exponential operation can be implemented in an iterative method. This paper proposes a successive approximation method to calculate a logarithm to remove a very large look-up table. By substituing the large table with two very small tables, the circuit can be reduced much. The experimental results show that the 85% area reduction can be reached with a small error degradation.
아날로그와 디지틀 합산 가능한 신경회로망회로를 제안한다. 제안된 회로는 Hopfield 신경회로망 모델을 사용하였으며, 연결강도들은 에너지함수를 이용해서 구하였다. NMOS를 이용하여 뉴론을 만들었고, 시뮬레이션결과는 거의 대부분의 경우가 전체 최소점으로 수렴함을 보였다.
웹 기반 시스템에서 정보보호 알고리즘은 공개키와 비밀키 방식을 들 수 있다. 그러나, 이러한 방식은 별도의 키 관리가 필요하며, 소단위 시스템에 적용하기에는 너무 복잡한 알고리즘 처리가 요구된다. 따라서 본 연구는 소단위 시스템에 적용하기 쉬운 간단한 암호화 알고리즘을 통하여 사용자의 정보를 보호할 수 있는 기법을 제시하였다. 즉, 사용자 정보는 정보 맵핑 테이블 값을 기준으로 코드 변형을 위한 연산방식에 따라 변형하여 암호화 및 복호화 하였으며, 사용자 로그인 시스템을 구현함으로서 쉽게 적용 가능함을 보였다.
펄스 옥시메터는 수술실, 회복실, 집중 치료실 등에서 사용되는 산소포화도($SpO_2$)를 측정하는 방법 중 광흡수도를 이용하여 비관혈적인 방법으로 산소포화도륵 측정하는 장비이다. 펄스 옥시메터는 동맥혈의 광흡수도를 측정함으로써 혈액의 산소포화도를 나타낼 수 있다. 산소포화도를 측정하는 기존의 방법은 잡음을 제거하는 필터링 기술과 복잡한 처리 알고리즘, 그리고 많은 연산 수행 시간을 필요로 한다. 본 연구에서는 신호 검출 단계에서 적색광과 적외선광 각각의 AC 성분과 DC 성분을 분리하여 처리함으로써, 연산 알고리즘을 단순화 할 수 있었다. 그리고 시스템을 구현한 결과 기존의 방법(로그연산법, 미분법) 보다 속도향상과 0.3% 이상의 성능개선을 보였다.
본 논문은 휴대형 3D그래픽 가속기를 위한 벡터 처리기, 누승기, 제산기 및 제곱근기 회로 설계에 관하여 기술한다. 설계된 연산기는 부동소수점 대신 OpenGL/ES에서 권장하는 16.16 고정 소수점 방식을 사용하여 모바일 환경에서 저전력/저면적으로 동작하도록 하였다. 벡터 처리기는 RB 수체계 기반으로 설계되었으며 일반적인 4개의 승산기와 3개의 가산기로 구현한 방식에 비해 30%의 동작성능이 향상됐고, 10%의 면적 감소를 이루었다. 누승기, 제산기 및 제곱근기는 로그 수체계 기반으로 설계되었으며 이진수-로그 변환 시 룩업 테이블을 사용하지 않고 6-영역의 근사화 방법을 이용한 조합회로로 구현하였다. 누승기, 제산기 및 제곱근기는 일반적인 룩업 테이블로 구현한 방식과 비교하여 면적이 대폭 감소되었다.
최근 NAND 플래시 메모리는 소형, 경량, 저전력 소모, 빠른 접근 속도 등의 장점으로 내장형 시스템과 개인용 컴퓨터, 서버 시스템에서 널리 사용되고 있다. 플래시 메모리를 하드 디스크처럼 사용하기 위해서는 플래시 변환 계층이 필요하다. 이전에 많은 플래시 변환 계층들이 제안되었지만 이전에 제안되었던 플래시 변환 계층들은 블록 스래싱 문제와 블록 연관성 등 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위한 새로운 플래시 변환 계층을 제안한다. 이 기법은 로그 블록의 연관성을 제한하고 데이터 블록의 연관성을 제한하지 않아 합병 연산의 횟수를 최소화 하고, 새로운 공간 회수 기법은 로그 블록 가비지 컬렉션을 이용하여 합병 연산의 비용을 줄인다.
본 논문에서는 향상된 최소값 제어 재귀 평균 (improved minima controlled recursive averaging, IMCRA) 알고리즘과 로그 최소값 평균 제곱 오차 (log minimum mean square error, logMMSE)를 기반으로 한 저연산 음성 향상 알고리즘을 제안한다. IMCRA 알고리즘은 버퍼를 이용하여 일정 구간에서 입력 신호 전력의 최소값을 추적하고 최소값과 입력 신호의 비율을 통해 음성 존재를 확인한다. 이러한 과정에서 많은 연산이 필요하며 연산량을 줄이기 위해서 음성 존재 확률을 기반으로한 주파수 밴드별 시변 스무딩으로 최소값을 추적한다. 제안된 알고리즘은 0dB, 5dB, 10dB 그리고 15dB 신호 대 잡음비에서 평균 2.778%, 3.481%, 2.980% 그리고 2.162% 음성 품질이 향상되었으며, 평균 9.570% 연산량이 감소한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 최대 4개의 송 수신 안테나를 지원 가능한 $4{\times}4$ 다중 안테나 (MIMO) 시스템에서 채널의 dimension을 축소함으로써 복잡도를 줄일 수 있는 저복잡도 채널 전처리 프로세서를 제안하고 구현한다. 제안된 채널 전처리 프로세서는 채널의 일부분을 간섭신호라 간주하고 제거하는 GIS 행렬을 구하는 데 있어서 행렬의 역행렬과 행렬간의 승산 연산을 줄이기 위해, QR 분해 기법을 이용하여 $4{\times}4$ MIMO 채널 전처리 프로세서의 복잡도를 최소화한다. 또한, 로그 수체계를 이용하여 행렬간의 복소수 승산을 가산으로, QR 분해 기법의 사용으로 인해 생기는 나눗셈 연산을 감산 연산으로 대체함으로써 연산기의 단순화를 진행하고, 이를 통해 하드웨어 복잡도를 크게 감소시킨다. 제안된 채널 전처리 프로세서는 하드웨어 설계 언어 (HDL)을 이용하여 설계되었고, $0.13{\mu}m$ CMOS 규격 셀 라이브러리를 사용하여 합성되었다. 그 결과 기존의 2의 보수 수체계를 이용한 채널 전처리 프로세서의 설계 구조 대비 로그 수체계를 이용한 제안된 채널 전처리 프로세서의 하드웨어 복잡도가 20.2% 가량 감소됨을 확인하였다.
컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.
키-값 스토리지 엔진은 소셜 네트워크, 온라인 전자 상거래 환경 및 클라우드 서비스를 포함한 많은 컴퓨팅 환경에서 점점 더 수요가 증가하고 있는 필수적인 구성 요소다. 최근 키-값 스토리지 엔진은 트랜잭션, 버전관리 및 복제를 비롯한 많은 기능을 제공한다. 키-값 스토리지 엔진에서 트랜잭션 처리는 로그 선행 기입을 사용하여 원자성을 제공하며, 동기식 커밋 방식에서는 트랜잭션이 완료되기 전에 로그 데이터를 플러시한다. 그러나 로그 선행 기입에서 로그 데이터를 저장 장치로 플러시하는 것은 다양한 최적화 기법이 제안되었음에도 불구하고 여전히 fsync() 호출에 큰 오버헤드가 존재하고 있기 때문에 키-값 스토리지 엔진의 성능 병목이다. 이 논문에서는 기존 플러싱 체계를 최적화하기 위해 그룹 동기화 기법을 제안하여 키-값 스토리지 엔진의 성능을 개선한다. 또한, fsync()를 수행하는 동안에 다른 트랜잭션을 수행하는 트랜잭션 스케줄링 기법을 제안한다. 이 체계는 기존 시스템이 제공하는 동일한 트랜잭션 수준을 지원하면서 fsync() 호출의 수를 줄이는 효율적인 방법이다. 우리는 WiredTiger 스토리지 엔진에 제안하는 방법을 구현하였다. 실험 결과는 제안된 시스템이 기존 시스템에 비해 키-값 워크로드의 성능을 향상시킨다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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