물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전통 현악기인 가야금의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD) 방식의 멀티코어 프로세서를 제안한다. 제안하는 SIMD기반 멀티코어 프로세서는 가야금의 12개현을 제어하기 위해 12개의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)로 구성되어 있다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 가야금 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 음 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 12개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의실험 결과, 제안한 SIMD기반 멀티코어 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서(TI TMS320C6416, ARM926EJ-S, ARM1020E)보다 실행 시간에서 5.6~11.4배, 에너지 효율에서 553~1,424배의 향상을 보였다.
이 논문은 멀티프로세싱으로 인해서 발생할 수 있는 touch screen polling I/O 성능 이슈를 다루고 있다. Touch screen이 장착된 휴대용기기가 점차 대중화되고 그 편한 사용성 만큼이나 쉽게 익숙해지고 있다. 하지만, 휴대용기기내에서 여러 가지 작업(multiprocessing or multitasking)을 동시에 처리하면서 생기는 문제들 중에 touch screen의 반응이 의도하지 않은 동작결과로 나타나는 경험을 하게 된다. 이 논문에서 이러한 부분에 집중하여 우선순위가 높은 다른 작업(process or task)과 동시에 touch screen 처리과정을 분석하여 개선책을 제안코자 한다. 또한 우리는 이러한 개선책을 증명하기 위해서 실제 구현을 통해서 확인한다. 개선된 방법은 이 상황과 비슷한 조건에서 활용이 가능할 것으로 판단한다.
자동 백색 보정은 디지털 비디오 프로세싱에서 매우 중요한 기능이며, IP 네트워크 카메라의 경우에도 필수적인 영상 전처리 과정이다. 본 논문은 TI 사의 비디오 프로세서인 DM36x을 이용하여 제작된 HD IP 네트워크 카메라에서의 실시간으로 동작할 수 있는 효과적인 비디오 자동 백색 보정 알고리즘을 구현한 결과를 기술한다. 구현한 자동 백색 보정 알고리즘은 매우 효과적인 것으로 알려진 그레이 컬러 포인트 기반 알고리즘을 DM36x의 AWB 엔진이 제공하는 기능을 이용하여 실시간으로 동작될 수 있도록 고쳐서 구현하였다.
윈도우 시스템은 90년대 이후로 지속적으로 사용되어진 개인용 컴퓨터의 운영체제로 그래픽 사용자 인터페이스와 멀티프로세싱 기능 등을 제공한다. 최근 배포되어지는 8.1 버전은 기존의 윈도우 시스템과 비교하여 다양한 특징을 가지고 있지만 윈도우 스토어는 네트워크를 이용하여 설치할 수 있는 다양한 응용 프로그램을 제공한다. 그러나 현재 윈도우 스토어에는 게임을 위한 응용 프로그램은 거의 제공되지 않고 있다. 이 논문에서는 사용자가 간편하게 설치하여 실행시킬 수 있는 미로탈출 앱을 설계한다. 제안한 앱은 저용량으로 윈도우 스토어에서 다운로드해서 사용자가 직관적으로 미로탈출 게임을 할 수 있도록 한다. 이를 위하여 HTML5와 자바스크립트를 이용하여 개발한다.
최근 인터넷과 웹 기술의 발전 그리고 이를 기반으로 하는 다양한 멀티미디어 컨텐츠가 홍수를 이루고 있지만 멀티미디어 데이터에서 체계적으로 연관 규칙을 마이닝 하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문에서는 이미지 프로세싱 분야 및 내용 기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 이미지 데이터 저장소에 저장된 재생성 항목과 희소하게 발생하지만 상대적으로 특정 항목과 높은 비율로 동시에 나타나는 희소 항목을 포함한 내용기반의 이미지 연관 규칙을 찾아내기 위한 탐사 기법을 제안한다 실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 재생성 항목만을 고려한 알고리즘보다 희소 항목을 포함하여 연관 규칙을 탐사하므로 같은 종류의 이미지가 모여 있는 저장소에서 이미지 오브젝트간의 연관 관계를 발견하는 이미지 데이터 마이닝에 효과적이다.
본 논문에서는 다양한 멀티미디어 코덱을 고속으로 처리하기 위하여 전용하드웨어가 아닌 병렬 어레이 프로세서 기반의 U-Chip(Universal-Chip) 구조를 제안하고 TSMC 80nm 공정을 사용하여 11,865,090개의 게이트 수를 가지는 칩으로 개발하였다. U-Chip은 역양자화(IQ), 역변환(IT), 움직임 보상(MC) 연산을 위한 $4{\times}16$ 개의 프로세싱 유닛으로 구성된 병렬 어레이 프로세서와 문맥적응적 가변길이디코딩(CAVLC)을 위한 비트스트림 프로세서와 인트라 예측(IP), 디블록킹필터(DF) 연산을 위한 순차 프로세서와 DMAC의 데이터 전송 및 각 프로세서를 제어하여 병렬 파이프라인 스케쥴링을 처리하는 시퀀서 프로세서 등으로 구성된다. 1개의 프로세싱 유닛에 1개의 매크로블록 데이터를 맵핑하여 총 64개의 매크로블록을 병렬처리 하였다. 64개 매크로블록의 대용량 데이터 전송 시간과 각 프로세서들의 연산을 동시에 병렬 파이프라인 함으로서 전체 연산 성능을 높일 수 있는 이점이 있다. 병렬 파이프라인 구조의 H.264 디코더 프로그램을 개발하였고 제작된 U-Chip을 통해 $720{\times}480$ 크기의 베이스라인 프로파일 영상에 대하여 코어 192MHz 동작, DDR 메모리 96MHz 동작에서 30fps의 처리율을 가짐을 확인하였다.
멀티미디어의 발달은 고속 네트워크 발전과 이어졌으며, 모바일 장비의 성능 향상으로 높은 전송속도로 광대역 인터넷망 접속과 실내와 실외 사이의 끊김 없는 모바일 멀티캐스팅 서비스를 가능하게 했다. 멀티캐스팅 서비스는 모바일 멀티캐스팅을 기반으로 효율적인 그룹 통신을 지원한다. 그러나 모바일 멀티캐스팅 서비스는 터널 컨버젼스와 핸드오버 지연이라는 제약조건이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 많은 프로토콜들이 연구되어 왔고, 핸드오버 방법 또한 연구대상이 되었다. PMIPv6 기반의 네트워크 에서 모바일 멀티캐스팅 서비스를 위한 도메인 간 최적화된 핸드오버 모델을 제안한다. 제안한 모델은 터널 컨버젼스를 제거하고 라우터 프로세싱을 줄여준다. 또한, 적합한 전송 메커니즘을 이용하여 빠른 핸드오버를 가능하게 한다. 또한 제안한 방식은 이전에 제안된 모델 보다 패킷 전송 비용과 지연시간이 감소하여 도메인 간에서 빠른 핸드오버를 보장한다.
데이터의 증가 추세와 중요성을 고려할 때, 효율적인 대용량의 백업시스템이 필요하다. 그러나 기존의 백업시스템들은 저장매체의 속도와 기술적인 문제 등을 갖고 있다 이러한 문제들을 해결하기 위하여 제안하는 고성능, 대용량 백업 및 복구시스템은 고속화, 압축 기술 및 백업 가속기 등을 이용하여 설계 및 구현하였다. 구현된 백업 및 복구시스템은 고속화를 위하여 멀티 쓰레딩 기술과 멀티 프로세싱 기술 그리고 멀티 스트리밍 기술을 적용하였다. 그리고 기존의 백업미디어가 테이프 기반이지만 제안하는 백업운영모델은 디스크기반으로 설계하였다. 때문에 구현된 백업시스템은 백업미디어의 한계를 극복하면서, 고속화 및 고용량이 가능하다.
병렬 컴퓨팅에 있어 NP-complete 문제인 태스크 할당문제에 대한 두 가지 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 할당문제는 분산 메모리 멀티컴퓨터의 멀티 프로세싱 노드에 다중통신 태스크들을 최적의 매핑을 찾는 것이다. 태스크들을 목표 시스템 구조의 노드들에 매핑시키는 목적은 해법 품질에 손상 없이 병렬 실행시간을 최소화하기 위함이다. 많은 휴리스틱 기법들이 만족한 매핑을 얻기 위해 채택되어 왔다. 본 논문에서 제시되는 휴리스틱 기법은 유전자 알고리즘(GA)과 시뮬레이티드 어닐링(SA) 기법에 기반을 둔다. 매핑 설정을 위한 총 계산 비용으로 목적함수를 수식화하고 휴리스틱 알고리즘들의 성능을 평가한다. 랜덤, 그리디, 유전자, 어닐링 알고리즘들을 사용하여 얻은 해법의 품질과 시간을 비교한다. 할당 알고리즘 시뮬레이션 연구를 통한 실험적 결과를 보여준다.
특이치 분해는 다양한 분야의 데이터 집단에서 고유한 특성을 찾는 특징 추출 분야에 많이 활용되고 있다. 하지만 특이치 분해의 복잡 행렬 연산은 많은 연산 시간을 요구한다. 본 논문에서는 특이치 분해의 대표적인 알고리즘인 one-sided block Jacobi를 고속 처리하기 위해 2차원 멀티코어 시스템을 이용하여 효율적으로 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한, one-sided block Jacobi 알고리즘의 다양한 행렬 ($128{\times}128$, $64{\times}64$, $32{\times}32$, $16{\times}16$)을 서로 다른 2차원 PE 구조에 구현하고 성능 및 에너지를 분석함으로써 각 행렬에 대한 최적의 멀티코어 구조를 탐색한다. 더불어 동일한 행렬의 one-sided block Jacobi 알고리즘에 대해 선택된 멀티코어 구조와 상용 고성능 그래픽스 프로세싱 유닛 (GPU)과의 성능 비교를 통해 제안한 2차원 멀티코어 방법의 잠재 가능성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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