최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.
스마트폰 환경에서 하드웨어인 폰(Phone)은 CPU 처리 속도 향상, 3D 엔진 탑재, 가용량 메모리 확대 등으로 인하여 차세대 스마트폰 게임 시장이 활발하게 떠오르고 있다. 또한 3D 게임 캐릭터설정에 있어서, 작은 스마트폰 화면에서 사실적이고 자유로운 애니메이션이 중요한 부분이 되고 있다. 본 연구에서는 캐릭터 설정과 스마트폰에서 효과적으로 3D 게임 캐릭터가 체감을 유발할 수 있는 조작 방법으로, MAYA를 활용하여 NURBS 데이터로 눈에서 코 그리고 입으로 얼굴을 완성하고, Polygon Cube tool로 손과 발을 모델링하였다. 그리고 하나의 큐브를 반으로 나누어 모델링 한 후 mirror 복사를 통해서 바디의 전체를 완성시켜 로우폴리곤 모델링하였다. 그 다음 사실감 있고 자연스러운 캐릭터를 모델링하기 위해 ZBrush로 디테일 완성하고 Divide의 레벨을 4까지 적용하였다. 다소 거칠거나 과장된 형태일지라도 들어갈 곳과 나올 곳 등을 표현해가며 Smooth 브러시 효과로 부드럽게 표현하고 매핑하여 로우폴리곤 3D 캐릭터를 설계하였다.
스마트폰 환경에서 하드웨어인 폰(Phone)은 CPU 처리 속도 향상, 3D 엔진 탑재, 가용량 메모리 확대 등으로 인하여 차세대 스마트폰 게임 시장이 활발하게 떠오르고 있다. 또한 3D 게임 캐릭터설정에 있어서, 작은 스마트폰 화면에서 사실적이고 자유로운 애니메이션이 중요한 부분이 되고 있다. 본 연구에서는 캐릭터 설정과 스마트폰에서 효과적으로 3D 게임 캐릭터가 체감을 유발할 수 있는 조작 방법으로, MAYA를 활용하여 NURBS 데이터로 눈에서 코 그리고 입으로 얼굴을 완성하고, Polygon Cube tool로 손과 발을 모델링하였다. 그리고 하나의 큐브를 반으로 나누어 모델링 한 후 mirror 복사를 통해서 바디의 전체를 완성시켜 로우폴리곤 모델링하였다. 그 다음 사실감 있고 자연스러운 캐릭터를 모델링하기 위해 ZBrush로 디테일 완성하고 Divide의 레벨을 4까지 적용하였다. 다소 거칠거나 과장된 형태일지라도 들어갈 곳과 나올 곳 등을 표현해가며 Smooth 브러시 효과로 부드럽게 표현하고 매핑하여 로우폴리곤 3D 캐릭터를 설계하였다.
코어레이는 포트란 2008 표준에 도입된 병렬 연산 기법이다. 코어레이를 이용하면 간단한 문법으로 분산 메모리시스템에서 병렬 연산을 구현할 수 있다. 본 연구에서는 탄성파 자료 처리 프로그램에 코어레이와 MPI를 적용하여 병렬 처리 성능을 비교하고 이를 통해 코어레이의 적용 가능성을 살펴보았다. 파동 전파 모델링을 이용해 연산 성능을 비교하였고, 영역 분해 기법을 이용해 일대일 통신 성능을 비교하였다. 또한 거꿀 참 반사 보정 프로그램을 이용해 병렬 처리 성능을 비교하였다. 그 결과 연산 성능은 코어레이 프로그램과 MPI 프로그램에서 큰 차이가 없었지만 통신 성능은 MPI가 우수했다.
결합 기반 페리다이나믹 모델은 취성재료의 동적파괴 해석에 많이 이용되고 있으며, 최근의 연구(Bobaru et al., 2012)를 통해 적층유리 구조물의 동적 파괴 패턴 분석에도 활용되었다. 특히 실험(Bless et al., 2010)에서 나타난 적층유리 구조물의 다양한 손상 형태(압축 영역, Floret, Hertz-type 균열 등)를 결합 기반 페리다이나믹 시뮬레이션을 이용하여 구현하였다. 그러나 실제 적층 구조물은 각 유리판 사이를 탄성이 있는 층간 재료로 결합하는 반면, 기존의 페리다이나믹 수치 시뮬레이션에서는 층간 재료 결합을 무시하고 각 유리판이 직접 결속되도록 가정하여 층간 재료 효과가 무시되었다. 본 연구에서는 페리다이나믹 층간 재료 모델링을 통해 실제 적층 구조물에 보다 근접한 페리다이나믹 수치 해석 모델을 제안한다. 일반적으로 층간 재료는 매우 얇기 때문에 층간 재료를 명시적으로 모델링할 경우 많은 해석시간과 메모리가 소모되어 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 명시적 모델링을 대신하여 가상 절점을 통해 층간 재료를 모델링한다. 수치 예제를 통해 제안된 층간 재료 모델링의 효율성 및 정확성을 검토한다. 또한 압축 상태의 적층 구조물 해석을 위해 단거리 상호작용력에 기반한 투과 방지 기법을 도입하고 파라미터 테스트를 통해 검증한다.
In this paper, we identify the memory effect of high power(125W) laterally diffused metal oxide-semiconductor(LDMOS) RF Power Amplifier(PA) by two tone IMD measurement. We measure two tone IMD by changing the tone spacing and the power level. Different asymmetric IMD is founded at different center frequency measurements. We propose the Tapped Delay Line-Neural Network(TDNN) technique as the modeling method of LDMOS PA based on two tone IMD data. TDNN's modeling accuracy is highly reasonable compared to the memoryless adaptive modeling method.
반도체 CAD기술과 제조기술의 발전으로 인하여 반도체 집적도가 2001년 2002년 각각 0.35, 0.25마이크론 등으로 급속도로 증가하게 되었으며 이러한 집적토의 향상은 기대치 이상의 시스템 성능 향상을 이룩할 수가 있었다. 그러나 피할 수 없는 제조 공정의 변화와 불완전성으로 인하여 칩 크기에 제한이 따르게 되며 그 이상의 크기에서는 상용화가 불가능할 정도로 수율(Yield)이 현저하게 감소하게 된다. 기존의 대부분 연구가 반도체의 생산 공정의 관점에서 준비되어 활용되는 통계 자료에 근거한 경험의 축적이었다. 그런 연유로, 단지 반도체 생산 부분의 자료에만 치중하다보니 실지 반도체 수율에 가장 큰 영향의 요소인 랜덤 디펙트(random defect) 수율을 고려하지 못하는 치명적인 결점이 있다. 본 연구는 반도체 수율 분석과 수율을 증진시키기 위하여 설계된 도면 중 레이아웃에 해당하는 도면을 입력으로 하여, 반도체 생산 설비 즉 공정의 상태나 변수를 모델링하여 이를 수율 예측을 위한 기분 자료로 사용한다. 즉, 설계 단계에서 수율을 예측함으로써 과거 64M DRAM의 초기 단계에서의 수율과 같은 문제점을 해결할 수 있는 방안을 제시할 뿐 아니라, 비 메모리 칩의 수율을 설계단계에서 제공하는 역할을 한다.
인간 두뇌의 연상과 기억 작용의 모델링을 통한 구현의 일부분으로, 본 논문에서는 Hebb 의 학습방법과 non-cloning template를 사용하여 discrete-time cellular neural networks의 연상메모리 기능을 구현한다. 본 논문에서 사용된 학습방법은 각 셀의 인접한 셀과의 연결상태에 따라 하중값 메트릭스를 구현한다. 이러한 방법은 새로운 패턴의 추가 학습과 삭제가 쉽고, 또한 쉽게 구현 할 수 있는 장점이 있다. 이 방법으로 모의 실험에서는 교통표지판의 분류에 사용한다.
그래프 데이터는 객체와 객체들 간의 관계를 모델링하여 사회 관계망 서비스, 사물 인터넷 그리고 뇌 네트워크등의 데이터를 표현하며 저장한다. 빅데이터의 시대에 빅 그래프를 처리하기 위한 수요는 가파르게 증가하고 있다. 분산 그래프 처리 시스템은 매우 큰 그래프 데이터를 클러스터 내의 여러 머신의 메모리에 나누어 저장함으로써, 빅 그래프의 처리를 가능하게 하였다. 본 논문에서는 최신 분산 그래프 처리 시스템들의 특징들을 비교 연구한다.
최근에 3차원 데이터는 그 크기가 상당히 커지고 있으며, 이에 따라 3D 그래픽 파이프라인에 데이터를 전송할 때 메모리 버스 대역폭의 병목 현상에 대한 문제가 크게 대두되고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 모델링된 3차원 데이터의 위상 정보를 압축하여 보내는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 3차원 데이터의 위상 정보를 효율적으로 압축하는 방법과 자료구조를 제안하였다. 기존의 위상 압축 방법들의 선형적인 탐색 방법에 비해 보다 효율적인 나선형 깊이 우선 탐색 방법을 사용하였다. 제안하는 방법은 이미 탐색한 정점들의 재사용도를 높임으로써 압축과정에서 생성되는 허프만 테이블의 크기를 줄였고 전체적으로 압축되는 데이터의 크기도 보다 줄였다. 실험한 결과, 비트수/정점이 평균 1.7 정도이었고, 비트수/폴리곤이 평균 1.3 정도고 이전 방법들보다 1.5배에서 2.5배정도 나은 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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