순차 패턴 탐색은 데이터 마이닝의 주요 기법 중의 하나로서 웹기반 시스템, 전자상거래, 생물정보학 및 USN 환경 등과 같은 여러 컴퓨터 응용 분야에서 생성되는 데이터를 효율적으로 분석하기 위하여 널리 활용되고 있다. 한편 이들 응용 분야에서 생성되는 정보들은 근래들어 한정적인 데이터 집합이 아닌 구성요소가 지속적으로 생성되는 데이터 스트림 형태로 생성되고 있다. 이러한 상황을 고려하여 데이터 스트림에서 순차패턴 탐색에 대한 연구들도 활발히 진행되고 있다. 하지만 이전의 연구들은 주로 분석 대상 데이터 스트림에서 단순 순차패턴을 구하는 과정에서 마이닝 수행 시간이나 메모리 사용량 등을 줄이는데 초점을 맞추고 있으며, 따라서 해당 데이터 스트림의 특성을 효율적으로 표현할 수 있는 보다 중요하고 의미있는 패턴들을 탐색하기 위한 연구는 거의 진행되지 못하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 보다 의미있는 순차패턴을 탐색하기 위한 방법으로 구성요소의 발생 간격 제한 조건을 활용한 빈발 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 먼저 발생 간격 정의 기준 및 발생 간격제한 빈발 순차패턴의 개념을 제시하고, 이어서 데이터 스트림에서 발생 간격 제한 조건을 적용하여 빈발 순차패턴을 효율적으로 탐색할 수 있는 마이닝 방법을 제안한다.
비록 멀티 페이지 TLB는 성능을 향상시키는데 효과적이지만, 운영체제의 도움을 통한 기존의 방법은 사용자 응용 프로그램에서는 멀티 페이지를 사용할 수 없는 치명적인 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 운영체제의 지원 없이 멀티 페이지를 이용하여 고성능과 저전력을 얻을 수 있는 새로운 멀티 TLB 구조를 제안한다. 제안된 TLB는 작은 페이지를 위한 TLB와 큰 페이지를 위한 TLB로 구성되며, 모두 완전연관 뱅크 구조를 가지고 있다. 작은 페이지를 지원하는 S-TLB(Small TLB)는 큰 페이지를 지원하는 L-TLB(Large TLB)에서 추출된 작은 페이지를 저장하게 되며, L-TLB는 CPU로부터 요청된 작은 페이지를 포함한 큰 가상 페이지 주소를 저장하게 된다. CPU가 요청한 가상주소의 특별한 한 비트와 두 비트를 이용하여 S-TLB와 L_TLB의 각각의 하나의 뱅크만이 접근되며, 동시에 접근되는 엔트리 수 감소에 의해 에너지 소비를 줄일 수 있다. 또한 본 논문에서 효과적인 성능향상을 위해 간단한 1비트 LRU 정책을 제안하였다. 제안된 LRU 정책은 각 TLB 엔트리에 추가적인 1 비트를 사용하여 최근에 참조된 블록을 나타낸다. 이 방법은 간단하게 L-TLB로부터 가장 최근에 참조된 페이지를 선택할 수 있다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 구조는 완전연관 사상 TLB, Dual TLB 그리고 ARM TLB에 비해 76%, 57%, 그리고 6%의 에너지*지연시간을 줄일 수 있었다.
비정질 $Co_{70.5}Fe_{4.5}Si_{15}B_{10}$층을 갖는 자기터널접합(magnetic tunneling junctions; MTJ)를 연구하였다. 비정질 자유층이 MTJ의 스위칭 특성에 미치는 영향을 중점적으로 이해하기 위하여 기존의 사용된 CoFe 그리고 NiFe층들을 대신하여 비정질 강자성체 CoFeSiB을 사용하였다. CoFeSiB은 CoFe과 NiFe보다 각각 낮은 포화자기장($M_s:\;560\;emu/cm^3$)과 높은 자기이방성 상수($K_u:\;0.2800\;erg/cm^3$)를 갖는다. CoFeSiB층들의 사이에 1.0 nm Ru층 삽입시 $-0.003\;erg/cm^3$ 교환결합에너지($J_{ex}$)를 나타내었다. $Si-SiO_2-Ta$ 45/Ru 9.5/IrMn 10/CoFe 7/$AlO_x$/CoFeSiB 7 또는 CoFeSiB (t)/Ru 1.0/CoFeSiB (7-t)/Ru 60(in nm) MTJ 구조의 터널접합에 대하여 실험 및 시뮬레이션 결과를 통하여 낮은 $J_{ex}$에 기인하는 스위칭 자기장(switching field; $H_{sw}$)의 시료 크기 의존성이 나타나는 것을 알 수 있었다. CoFeSiB 합성형 반강자성 구조는 micrometer뿐만 아니라 submicrometer 시료 크기영역에서도 보자력($H_c$)의 감소와 민감도를 증가 시킴으로써 자기 스위칭 특성에 유리한 것으로 확인 되었다.
본 논문에서는 경량 블록 암호 PIPO에 대한 인테그랄 구별자(integral distinguisher)을 탐색한 결과를 통해 8-라운드 PIPO-64/128에 대한 키 복구 공격을 수행한다. ICISC 2020에서 제안된 경량 블록 암호 PIPO는 고차 마스킹 구현을 고려한 설계를 통해 부채널 공격에 대한 저항성을 갖는 효율적인 구현이 가능하다. 동시에 차분 분석, 선형 분석 등의 다양한 분석법을 적용하여 PIPO의 안전성을 보였다. 그러나 인테그랄 공격에 대해, 5-라운드 이상의 인테그랄 구별자가 존재하지 않을 것이라고 제안되었을 뿐 인테그랄 공격에 대한 안전성 분석은 현재까지 수행된 바 없다. 본 논문에서는 MILP 기반 Division Property를 통해 PIPO에 대한 인테그랄 구별자를 탐색하는 방법을 제시하고, 기존의 결과와 달리 6-라운드 인테그랄 구별자가 존재함을 보인다. 뿐만 아니라, PIPO의 라운드 함수 구조를 활용하여 입출력에 대한 선형 변환을 고려하는 인테그랄 구별자 탐색 방법을 통해 총 136개의 6-라운드 인테그랄 구별자를 제시한다. 마지막으로, 획득한 6-라운드 인테그랄 구별자 중 4개를 이용하여 2124.5849의 시간 복잡도와 293의 메모리 복잡도를 가지는 8-라운드 PIPO-64/128 키 복구 공격을 제안한다.
컴퓨팅 성능을 향상시키기 위해 다양한 구조적 설계 기법들이 제안되고 있는데 그중에서도 CPU-GPU 융합형 이종 멀티코어 프로세서가 많은 관심을 받고 있다. CPU-GPU 융합형 이종 멀티코어 프로세서는 단일 칩에 CPU와 GPU를 집적하기 때문에 일반적으로 CPU와 GPU가 Last Level Cache(LLC)를 공유하게 된다. LLC 공유는 CPU와 GPU 코어 사이에 심각한 캐쉬 경합이 발생하는 경우 각각의 코어 활용도가 저하되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU 사이의 캐쉬 경합 문제를 해결하기 위해 단일 LLC를 CPU와 GPU 각각의 공간으로 분할하고, 분할된 공간의 크기 변화가 전체 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 모의실험 결과에 따르면, CPU는 사용하는 LLC 크기가 커질수록 성능이 최대 21%까지 향상되지만 GPU는 사용하는 LLC 크기가 커져도 큰 성능변화를 보이지 않는다. 즉, GPU는 LLC 크기가 감소하더라도 CPU에 비하여 성능이 적게 하락함을 알 수 있다. GPU에서의 LLC 크기 감소에 의한 성능하락이 CPU에서의 LLC 크기 증가에 따른 성능향상보다 훨씬 작기 때문에 실험결과를 기반으로 각각의 코어에 LLC를 분할하여 할당한다면 전체적인 이종 멀티코어 프로세서의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 이러한 분석을 통해 향후 각 코어의 성능을 최대한 높일 수 있는 메모리 관리기법을 개발한다면 이종 멀티코어 프로세서의 성능을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드의 개발을 제안한다. 제안하는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드은 이미지 레벨 및 전송방식 변경 부, FPGA 부, 메모리 부, FIFO to USB 전송부 등으로 구성된다. 이미지 레벨 및 전송방식 변경 부는 소형 $360^{\circ}$ 전방위 구강 렌즈와 이미지 센서를 통해 들어온 MIPI 형식의 구강 영상을 Low Power Signal Mode와 High Speed Signal Mode로 나누어 포트에 분산 입력하고 레벨 시프트를 하여 FPGA 부에 전송한다. FPGA 부에서는 $360^{\circ}$ 영상 왜곡 보정, 영상 보정, 영상 처리, 영상 압축 등의 기능 등을 수행한다. FIFO to USB 전송부에서는 FPGA 내부의 FIFO를 통해 전달되어진 RAW 데이터를 트랜시버 칩을 사용하여 USB 3.0, USB 3.1 등의 통신 규격으로 PC에 전송한다. 제안된 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 보정 영상 후 초당 프레임은 60fps 이상, 데이터 전송률은 4.99Gb/s로서 높은 수준의 결과가 산출되어 그 효용성이 입증되었다.
본 논문에서는 UHD급 영상의 실시간 처리를 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) SAO(Sample Adaptive Offset) 부호화기의 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. SAO는 HEVC에서 새롭게 채택된 루프 내 필터 기술 중 하나이다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 메모리 접근 최소화 및 화소들의 처리를 간소화하기 위해 three-layered buffer를 사용한다. 또한 연산시간 및 연산량을 줄이기 위해서 4개의 화소들을 병렬적으로 에지 오프셋과 밴드 오프셋으로 분류하며, 화소들의 분류와 SAO 파라메터 적용을 2단계 파이프라인 구조로 구현하고, 하드웨어 면적을 줄이기 위해서 덧셈과 뺄셈, 쉬프트 연산, 그리고 재귀 비교기만을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 180k개의 게이트로 구현되었다. 또한, 110MHz의 동작주파수에서 4K UHD급 해상도인 $4096{\times}2160@30fps$의 실시간 처리가 가능하다.
본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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