본 논문에서는 확장 유클리드 알고리즘을 이용하여 VLSI 구현에 적합한 GF(2/sup m/)에서의 나눗셈 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 나눗셈 알고리즘은 GF(2/sup m/)에서 2m-2번의 반복적인 비트 연산을 필요로 하며 입력 데이터에 의존적인 하드웨어 구조를 새로운 (m+1)-bit의 유한체 G와 H를 도입하여 간단하게 제어하도록 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 유한체 곱셈과 나눗셈이 요구되는 Error Correction Code와 암호 알고리즘에 효율적으로 적용이 가능하다. 현재 대표적으로 사용되는 기존 나눗셈 알고리즘과 비교해 볼 때 연산 시간은 비슷하지만 2-bit의 제어신호만을 필요로 하기 때문에 입력 데이터에 독립적인 O(1)의 complexity를 가짐으로 O(log₂(m+1))의 컨트롤을 갖는 다른 두 알고리즘에 비해 하드웨어 리소스 면에서 월등한 결과를 보인다.
알고리즘이란 ‘유한한 단계를 거쳐 일련의 문제를 해결하기 위한 명확하고 체계적인 방법’ 으로써 수량에 관련된 문제를 보다 신속 ${\cdot}$ 정확하게 처리하기 위하여 역사적으로 다양한 알고리즘이 존재 ${\cdot}$ 변천해 왔다. 계산기가 발명되기 전까지는 지필 알고리즘이 매우 강조되어 왔으나 계산기가 상용화되면서 지필알고리즘에 대한 효용성과 활용도가 점차 줄어들고 있으나 지필 알고리즘은 수학학습의 기초 ${\cdot}$ 기본인 동시에 뼈대로써 그 가치와 역할은 여전히 중요하다. 그러나 표준화된 지필 알고리즘에 대한 지나친 강조로 인해 학생들은 대수적 구조나 계산 원리를 바르게 이해하지 못한 채 반복 연습을 통해 익힌 표준 알고리즘을 기계적으로 적용하여 답을 구하는 경우가 많으며, 이로 인해 학생들은 수학학습에 대한 불안감과 기피현상이 보이고 있다. 또 인간의 창조적 사고활동의 최종적인 산물인 표준 알고리즘은 대안적인 알고리즘에 비해 효율성에서 앞서지만 학생들의 사고 수준에서는 그 원리를 이해하기 힘든 경우가 있을 것이다. 따라서 수학교육의 목적 중의 하나인 문제 해결력을 기르기 위해, 그리고 표준 알고리즘의 가치와 효율성을 인식시키고, 수학학습에 대한 불안감을 줄이기 위해 표준 알고리즘뿐만 아니라 대안적인 알고리즘을 병행하여 지도할 필요가 있다.
수학과 수 연산 영역의 학습 부진 현상은 논리적 위계성이 뚜렷한 수학과의 특성상 이전 학년에서 발생된 학습 결손이나 이해의 부족이 다음 학년에서의 학습 방해나 장애로 이어지며, 이러한 과정의 반복은 학습 부진을 증대시켜 학습 불능에까지 이르게 되는 등 심각한 문제가 되고 있다. 수 연산 능력은 수학 학습의 가장 기초 기능일 뿐 아니라 우리 주변의 생활 속에서 문제 해결력을 키우고 다시 생활 속에 자연스럽게 활용할 수 있는 수학적인 힘을 기르는데 반드시 갖추어야 할 기본 능력이다. 이를 위해 본 연구에서는 수학과 학습부진아의 특성 및 지도에 관한 문헌을 검토 분석하고, 수학과 기초학력을 진단 및 부진 요인을 탐색하여 단계형 수준별 개별화 학습 프로그램을 설계하였으며, 이를 효과적으로 적용할 수 있는 방법을 탐색하였다. 그리고 학업성취도 및 수학 학습 태도에 대한 프로그램의 효과를 검증하였다.
본 논문은 전류의 왜곡을 발생시키는 고조파 성분을 제거하고, 계통 전압 불평형시 PWM 컨버터 출력 전류의 품질을 개선하는 기법을 제시한다. 출력 전류에 고조파가 포함된 경우, 이러한 왜곡을 보상하기 위해서 각각의 고조파에 대한 공진제어기를 주 전류제어기와 병렬로 추가하면 디지털 제어 시스템에서 연산시간이 증가한다. 반복제어기를 병렬로 추가하면 DSP의 연산시간이 줄어들고, 높은 차수의 고조파 제거가 용이해져 총고조파 왜율이 줄어드는 이점이 있다.
최근 수년간 의료영상분야는 국내외적으로 급격한 발전을 거듭하고 있다. 특히 자기공명영상장치 (Magnetic Resonance Imaging), X-ray CT(Computed Tomography)와 단층촬영장치는 인체내부를 비침습적(non-invasive)으로 영상화함으로써 해부학적인 질병진단에 많은 장점을 가지고 있다. 이와같은 단층영상 재구성에는 역매트릭스법(matrix inversion). 반복재구성법(interative method), 역투영 법(back-projection), 2차원 Fourier 변환법(2D FFT), 중첩재구성법(Filtered back-projection) 등의 다양한 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 X-ray CT에서의 단층영상재구성 기법 중 널리 사용되고 있는 Filtered Back Projection 기법의 연산순서도와 연산량을 분석하고 이를 시뮬레이션을 통하여 확인하고 실시간 영상재구성을 위하여 범용 Digital Signal Processor의 병렬처리시스템 구성에 기반된 최적 Architecture를 선정하고자 한다.
현대의 전력회사들은 전력계통의 현재 운용상황을 파악하기 위하여 상태추정을 사용한다. 상태추정기는 계통 내 각 지점에서 측정된 전력이나 전압, 전류등의 데이터를 이용하여 반복연산을 수행함으로써 전력계통의 상태(voltage profile)를 추정한다. 이때, 모든 데이터는 동시에 측정이 되었다는 가정 하에 상태추정 연산에 이용되지만, 실제로 모든 데이터 측정의 동기성을 확보하는 것은 사실상 불가능하다. 최근 인공위성에 의해 동기화된 페이저 측정장치가 전력계통 운용에 사용되고 있으며 본 논문에서는 이렇게 이미 이용 가능한 페이저 측정 데이터를 상태추정에 이용하는 방법을 시도하였다. 위성에 의해 동기화된 페이저 측정데이터는 데이터 측정의 동기성 확보뿐만 아니라, 데이터의 정밀도 및 위상각의 직접적인 측정이라는 둥의 여러 가지 면에서 매우 효용성이 높은 데이터이다. 본 연구를 통해 개발된상태추정 프로그램은 IEEE 14모선 시험계통을 이용하여 그 타당성을 검증하였다.
공개 키 암호 시스템에서의 주 연산은 멱승 연산이며 이는 모듈라 곱셈의 반복으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 고속 모듈라 곱셈을 위해 Montgomery 알고리듬에 기반한 선형 시스토릭 어레이 곱셈기를 제안하고 이를 설계하였다. 제안 곱셈기는 각 처리기 내부 구조를 간소화할 수 있어 기존 곱셈기에 비해 하드웨어 설계에 필요한 논리 게이트를 약 14%정도 줄일 수 있을 뿐만 아니라 모듈라 곱셈 속도를 약 20%정도 감소시킬 수 있다.
POCS에 근거한 후처리 방식은 블록 결함 제거에 좋은 결과를 보여 주었지만, POCS는 반복적인 과정에 많은 연산을 요구하여 실시간 제약이 있는 실제적인 후처리를 위해서는 구현되기가 어렵다. 본 논문에서는 반복적인 기존의 POCS와 거의 비슷한 성능을 보이면서 계산 양을 획기적으로 감축한 DCT 영역에서의 POCS 방식을 제안한다. DCT 영역에서의 POCS 방식에서는 저역 통과 필터링을 DCT 영역에서 수행하여 역방향 DCT와 순방향 DCT 모듈을 제거하였다. 반복적인 POCS에서의 저역 통과 필터링을 분석하여, k번째 반복 과정에서의 필터링과 동일한 효과를 갖는 k차 저역 통과 필터링을 정의하고, 여기에 해당하는 k차 DCT 영역 POCS를 정의한다. 시뮬레이션 결과는 반복적 과정이 없는 k차 DCT 영역 POCS는 k번 반복적 과정을 거친 기존의 POCS 방식에 비하여 PSNR과 주관적 화질 면에서 거의 비슷한 성능을 보여 주면서, 훨씬 작은 계산 양을 필요로 한다. 본 논문에서 제안하는 DCT 영역에서의 POCS 방식은 실제적인 실시간 동작을 필요로 하는 후처리 구현을 위해서 효과적으로 사용될 수 있다.
기존의 LVA를 수행하는 알고리즘은 반복적 정보흐름분석(Iterative Data Flow Analysis -DFA) 프레임워크에 따라 프로그램 전체를 반복적으로 스캔하면서 진행되어진다. Zephyr[1] 컴파일러의 경우 이와 같은 반복적 알고리즘으로 LVA를 수행하는 시간이 전체 컴파일 시간에서 약 $7\%$를 차지하고 있다. 기존 LVA 알고리즘은 여러 가지로 개선할 점들이 있다. LVA를 수행하는 기존의 반복적 알고리즘은 알고리즘의 특성상 방문하지 않아도 되는 basic block들에 대한 방문이 잦고, 살아있는 변수들의 집합을 점차적으로 증가해 가면서 구하는 특성상 큰 변수들의 집합에 대한 연산을 계속 하게 된다. 우리는 기존의 알고리즘과 달리 사용된 변수들(USE set)에 대해 Control Flow Graph(CFG)에서 거슬러 올라가면서 LVA를 수행하는 반복적인 알고리즘의 개선안을 제안하고자 한다. 이는 기존의 알고리즘과 같은 결과를 내면서 더 빠른 알고리즘이다. DFA에서의 flow equation을 적용하는 순서를 바꿈으로써 많은 중복 계산을 줄일 수 있다. 이러한 방법으로 인해 basic block을 방문해야만 하는 횟수를 줄이면서 전체 수행 시간을 단축시킨다. 간단한 추가 구현만으로 Zephyr 컴파일러에서의 실험 결과에서 LVA만을 수행하는 시간에서 기존의 알고리즘보다 $36.4\%$ 짧은 시간을 사용하였고, 이는 전체 컴파일 시간을 $2.6\%$ 줄이는 효과를 가져왔다.
본 논문에서는 상호 협력 STBC-OFDM (Space Time Block Coded-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 위한 개선된 반복적 ICI (Inter Carrier Interference) 제거 기법을 제안한다. 상호 협력 STBC-OFDM 시스템에서는 각 경로마다 서로 다른 주파수 옵셋이 존재하게 되며, 이에 따라 각 경로의 주파수 옵셋의 추정이 완벽히 이루어진 경우에도 보상 과정의 문제로 인해 잔류 주파수 옵셋이 존재하기 때문에 ICI 제거 과정은 필수적이다. 기존의 반복적 ICI 제거 기법은 초기 추정 오류로 인한 성능 열화가 발생하는 단점이 존재하며 이러한 성능 열화는 주파수 옵셋의 크기가 클수록, 변조 차수가 높을수록 증가하게 된다. 따라서 본 논문에서는 초기 추정 및 간섭 제거 과정에서의 우선권을 부여함으로써 초기 추정의 정확도 향상을 통해 반복 연산 과정에서의 성능 향상을 얻을 수 있는 개선된 반복적 ICI 제거 기법을 제안한다. 제안된 반복적 ICI 제거 방식은 기존 방식과의 복잡도 비교 및 다양한 환경에서의 성능 평가를 통해 기존 방식과 유사한 복잡도를 가지면서도 우수한 성능을 얻을 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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