유한체 $GF(2^n)$에서 두 원소의 곱셈을 수행하는 공간 복잡도가 낮은 병렬 처리 곱셈기의 구현에 있어서 divide-and-conquer 방법은 유용하게 사용된다. 이를 이용한 가장 널리 알려진 알고리듬으로는 카라슈바 (Karatsuba-Ofman) 알고리듬과 다중 분할 카라슈바(Multi-Segment Karatsuba) 알고리듬이 있다. Leo ne은 카라슈바 알고리듬의 최적화된 반복 횟수를 제안하였고, Ernst는 다중 분할 카라슈바 방법을 이용한 일반적이고 확장 가능한 유한체 곱셈기를 제안하였다. 본 논문에서는 Ernst가 제시한 다중 분할 카라슈바 병렬 처리 곱셈기의 복잡도를 제시한다. 또한 기존 방법의 병렬 처리 곱셈기와 시간 복잡도는 같지만 공간 복잡도는 낮은 새로운 다중 분할 카라슈바 방법의 병렬 처리 곱셈기를 제안하며 그에 따른 최적화된 반복 횟수를 제안한다. 나아가서 제안하는 곱셈기가 몇몇 유한체에서 카라슈바 방법의 병렬 처리 곱셈기 보다 공간 복잡도에서 효과적임을 제시한다.
본 연구는 간장이 첨가된 돈육을 텀블링 및 침지 처리하여 염지하는 동안의 품질특성 변화를 조사하기 위하여 실시하였다. 침지한 처리구는 간장용액을 첨가 후 1$^{\circ}C$의 냉장상태에서 10분, 20분, 30분, 24시간, 48시간 경과한 후, 텀블링 처리구는 10분, 20분, 30분간 연속식으로 텀블링한 후 실험을 실시하였으며, 텀블링한 시료의 일부는 24시간 및 48시간 동안 냉장저장 후 pH, 육색, 제품수율, 가열수율, 보수력, 연도, 관능검사를 실시하였다. 가열전 텀블링 처리구와 침지 처리구의 pH는 차이가 없었으며, L-값은 가열 전.후 24시간 및 48시간 경과한 염지육에서 침지 처리구가 텀블링 처리구보다 낮은 값을 보였다. 제품 수율은 두 처리구 모두 염지 시간이 경과함에 따라 증가하였으며, 텀블링 처리구가 침지 처리구보다 높은 수율을 보였다. 또한 가열 수율도 텀블링 처리구가 침지 처리구보다 높게 나타났다. 텀블링 처리구의 보수력과 전단력은 텀블링 시간이 증가함에 따라 상승하였으며, 텀블링 처리구가 침지 처리구보다 연도상승 효과가 있었다. 관능평가에서 조직감, 다즙성, 전체적 기호도에서 텀블링한 처리구가 보다 높은 점수를 받았으나, 색, 풍미, 조직감, 다즙성, 짠맛, 전체적 기호도 항목에서 두 처리구간 염지시간에 따른 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과에서 텀블링 처리는 기존의 침지 처리에 비해 제품수율, 가열수율, 연도를 향상시킬 수 있었고, 30분 텀블링 후 24시간과 48시간의 지연시간이 경과한 경우에도 48시간 동안의 침지처리보다 우수한 제품을 제조할 수 있었다. 하지만 본 실험의 결과로 나타내지 않았으나 30분 이상 텀블링을 실시해 본 결과 시료의 일부가 찢겨지는 등의 문제가 발생되어 30분 이내에서의 텀블링이 유효할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 3D SW와 같은 고사양의 SW를 서버 기반의 온라인 SW 서비스로 제공하기 위하여 클라이언트의 GPU를 사용하여 그래픽 분할 실행 서비스를 제공하기 위한 데스크탑 창의 가상화에 대하여 소개한다. 그래픽 분할 실행은 서버에서 SW를 구동하고 실행되는 SW의 데이터 집중적인 작업은 서버에서 실행하고, 그래픽 작업들은 서버에서 처리되지 않고, GPU 가상화를 이용하여 클라이언트의 GPU에서 처리하여 SW를 서비스하는 방법이다. 이를 위하여 본 논문에서는 3D 그래픽 정보의 클라이언트 렌더링을 API 리모팅을 이용하여 처리하는 방법에 대하여 소개하고, 실행되는 SW의 2D 그래픽 기반 윈도우를 서버의 윈도우 관리 시스템에 독립적으로 클라이언트 PC에서 가상화하여 처리하는 방법을 제안한다. 또한, 제안된 방법이 서버의 창 관리 시스템에 종속적인 경우와 비교하여 사용자에게 유연한 서비스를 제공함을 알아본다.
최근 데스크탑 가상화 서비스와 관련한 솔루션들이 많아지고 있다. 하지만, 이들 솔루션은 클라이언트의 수가 늘어날수록 서버의 부담이 커지며, 특히 3D 그래픽을 지원하는 고사양의 SW 를 지원하기 어려운 한계를 가지고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 서버에서 데이터 집중적인 작업을 실행하고, 클라이언트 PC 에서는 그래픽 처리와 같은 사용자 인터페이스 작업을 분담하여 실행하는 서버 기반 그래픽 분할 실행 기술[4]이 제안되었다. 본 논문에서는 그래픽 분할 실행 기술을 개발하는데 있어 이미지 비트맵 관련 함수가 실행되었을 때 나타나는 비트맵 불일치 현상을 해결하기 위해 백업 비트맵을 이용한 가상 비트맵 관리 기법을 제안하여 궁극적으로 분할 실행 기술 개발을 지원하고자 한다.
단기 속박스트레스가 혈청 cortisol과 DHEAS 농도에 미치는 영향을 알아보고자 단기 속박스트레스 (IS)를 받은 BALB / c 숫컷 생쥐의 혈청 cortisol과 DHEAS 농도를 방사선면역측정 (RIA)을 이용하여 분석하였다. 그 결과 cortisol의 경우 30분 IS를 받은 그룹 (Ⅰ-30N)에서 대조군에 비해 유의적인 증가를 보였으며 (p<0.01), 120분 부과 (Ⅰ-120N) 시에도 대조군에 비해 유의적인 증가를 보였다. 가시오갈피 (SG) 처리군에서도 30분 IS를 받은 그룹 (Ⅰ-30T)에서 대조군에 비해 유의적 증가를 보였고 (p<0.01), 120분 부과(Ⅰ-120T) 시에도 대조군에 비해 유의적으로 증가하는 경향을 나타내었다. SG 처리군과 비처리군 모두에서 cortisol의 계속적인 증가를 관찰할 수 있었다. 30분 부과 그룹에서 SG 비처리군 (Ⅰ-30N)에 비해 SG 처리군 (Ⅰ-30T)에서 cortisol 농도의 유의적인 감소를 나타내었고, 120분 부과 그룹에서도 SG 비처리군 (Ⅰ-120 N)에 비해 SG 처리군 (Ⅰ-120T)에서 cortisol 농도의 유의적인 감소를 나타내었다. 이에 반해, DHEAS의 경우 30분 속박 (Ⅰ-30N)시 대조군에 비해 유의성 없는 감소 경향을 보였으나, 120분 속박 (Ⅰ-120N)시 대조군에 비해 유의적인 감소를 나타내었다 (p<0.01). SG 처리군에서도 30분 속박 (Ⅰ-30T) 시 대조군에 비해 유의성 없는 감소 경향을 보였으나, 120분 속박 (Ⅰ-120T)시 대조군에 비해 유의적인 감소를 나타내었다 (p<0.01). 그러나 30분, 120분 부과그룹 모두에서 SG 처리에 대한 유의적 차이는 없었다. 따라서 본 연구를 통하여 단기 속박이라는 국한된 스트레스에도 불구하고 DHEAS가 지속적으로 감소됨으로써 단기 속박스트레스가 혈청 cortisol과 DHEAS에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었으며, 이를 통하여 DHEAS가 스트레스 관련 호르몬임을 확인할 수 있었다.
비평가인자 함수 언어는 비평가인자 어의로 인하여 기존의 von Neumann 형 병렬기에서 효율적인 수행을 어렵게 하는 미세수준의 동적 스케줄링 단위로 병합하는 과정이 중요하다. 이러한 과정을 스레드 분할이라 한다. 본 논문에서는 비평가인자 함수 프로그램을 스레드로 분할하는 자료형 분리집합 분할이라는 스레드 분할 알고리즘을 제안한다. 자료형 분리 집합 분할 알고리즘은 자료형을 비교할 수 없는 입력명과 출력명 사이에는 잠재 종속이 존재할 수 없다는 사실을 이용하여 스레드 분할을 수행한다. 이 방법을 사용하면 기존의 스레드 분할 방법에서 실패하는 스레드의 병합이 가능하며, 기존의 분할 알고리즘보다 더 큰 스레드를 생성할 수 있다.
Mean-Shift 영상 분할은 객체 검출을 위한 영상 전처리 방법으로써, 영상 처리 및 패턴 인식 분야에서 널리 사용되는 방법이다. 영상 분할은 영역 기반과 에지 기반 방식으로 나누어지며 대표적으로 FCM, Quickshift, Felzenszwalb, SLIC 알고리즘 등 이 있다. 언급한 영상 분할 방법들은 Mean-Shift 영상 분할에 비해서 빠른 속도로 실행시킬 수 있지만, 형태적 특징이 훼손되고 하나의 객체가 여러 세그멘테이션으로 분할된다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 소형 객체를 탐지하기 위한 고속화된 Mean-Shift 영상 분할과 객체의 형태적 특징을 이용하여 객체를 탐지하는 방법을 제안한다. 하드웨어 리소스가 제한된 신호처리기에 제안하는 알고리즘을 수행하기 위하여 Mean-Shift 영상 분할에서 필터링 과정을 고속화 하였고, 적외선 영상 내 영상 전처리 수행을 통해 잡음 제거 후 Mean-Shift 영상 분할 방법을 수행함으로써, 객체의 형태적 특징을 잘 살려서 영상 분할을 할 수 있도록 하였다. 또한 각 세그멘테이션의 크기, 너비, 높이, 밝기 정보와 형태적 특징점을 이용한 객체 탐지 방법을 제안한다.
플라즈마(plasma)란 전자와 이온이 분리된 제 4의 물질 상태이다. 이 연구의 핵심인 플라즈마 제트(plasma jet)로 재생과 출아를 하는 히드라(Hydra)를 처리하여 플라즈마가 히드라의 출아 정도에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 연구를 진행하였다. 히드라는 자포동물문 히드로충강 히드로충목 히드라과 히드라속에 속하며 무척추동물이다. 몸의 길이는 약 5-15mm정도이며 촉수가 6-8개가 있다. 먹이 섭취는 촉수로 먹이를 마비시켜 입을 통해 먹는다. 히드라는 못이나 늪 등의 풀잎이나 물속에 떨어진 낙엽과 썩은 나뭇가지에 붙어 산다. 특히 히드라는 영양 상태의 좋고 나쁨에 따라 무성생식을 하거나 유성생식을 한다. 또한 약 1/200의 아주 작은 단위에서도 재생을 하는 특성을 가지고 있다. 이러한 히드라에 플라즈마 처리를 함으로써 플라즈마가 히드라의 출아 특성에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 연구를 수행하였다. 실험에서 사용한 플라즈마 소스는 대기압 플라즈마 제트(Atmospheric pressure plasma jet)이며 Ar(아르곤) 가스를 이용하여 플라즈마를 발생시켰다. 플라즈마가 발생되면 생체용액과 반응을 하면서 ROS(reactive oxygen species)와 RNS(reactive nitrogen species)가 생성되는데 이 활성 종들이 플라즈마의 주요한 특성이라고 할 수 있다. ROS와 RNS에 의해서 세포가 사멸을 하거나 활성화되기도 한다. 또한, ROS와 RNS가 생체 시스템에 영향을 주는 것은 매우 잘 알려져 있다. 이 점을 이용하여 히드라를 1분, 5분, 10분 동안 플라즈마 처리하여 히드라의 출아 특성을 관찰하였다. 관찰한 결과 1분 처리한 히드라 Group과 5분 처리한 히드라 Group이 가장 개체 수 변화가 뛰어났고 10분 처리한 히드라Group은 오히려 개체 수가 감소하였다.
본 연구는 수분함량에 따른 보리와 호밀 silage의 발효특성을 평가하기 위하여 수행하였다. 보리와 호밀의 수분함량은 수분첨가 또는 예건을 통해 50%, 65% 및 80%로 조절하였다. 보리 silage의 pH와 Lactate:Acetate 비율은 저수분 처리구 (4.54와 6.23), 호밀 silage에서는 중수분 처리구 (4.33과 9.24)가 가장 높았다. 보리 silage의 propionate 함량은 저수분 처리구가 고수분 처리구에 비해 높았으나, 보리와 호밀 silage의 lactate, 총휘발성지방산 및 acetate 함량은 고수분 처리구가 저수분 처리구에 비해 높았다. 보리 silage의 total-N 함량은 중수분 처리구가 저수분 처리구에 비해 높게 나타났으며, 호밀 silage는 저수분 처리구가 타 처리구에 비해 높았다. 보리 silage의 $NH_3-N$ 함량과 total-N:$NH_3-N$ 비율은 고수분 처리구가 높게 나타났다. 보리와 호밀 silage의 buffering capacity는 수분함량이 높을수록 증가하였으나, pH가 높을수록 감소하였다. 보리와 호밀 silage의 수분 함량은 pH와는 부(-)의 상관관계를 나타내었으나, 휘발성지방산과 $NH_3-N$ 함량 및 total-N중 $NH_3-N$ 비율과는 정 (+)의 상관관계를 나타내었다. 이상의 결과에서 보리와 호밀 silage 제조를 위한 적정 수분함량은 70~80%로 확인되었으며, 사료작물의 수분을 60%까지로 예건하는 것은 silage 품질 저하를 초래할 수 있는 것으로 사료된다.
본 논문에서는 주어진 제약조건을 만족하며 저비용 고효율의 목적물 합성을 위하여 어느 부분을 하드웨어로 또는 소프트웨어로 구현할 것인지를 결정하는 분할 알고리즘을 제안한다. 논문[6]에서 제시한 시뮬레이티드 어닐링의 후보자 선택은 랜덤한 방식에 의해 노드의 이동이 이루어지기 때문에 중복된 후보자의 선택으로 인하여 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 비용 함수를 구성하는 변수들 중에서 시스템 실행시간과 구현 비용에 영향을 미칠 수 있는 부분들을 고려해 후보자를 선택하도록 하여 최적해 탐색을 위한 분할 알고리즘의 실행 시간을 단축시켰다. 실험 결과는 대상 노드가 많아질수록 기존의 방법보다 빠른 시간에 최적의 해를 탐색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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