본 논문에서는 CMOS 로직과 pass-transistor logic(PTL)의 장점만을 가진 새로운 복합모드로직(Compound Mode Logic)을 제안하였다. 제안된 로직은 VLSI설계에서 중요하게 부각되고 있는 저전력, 고속 동작이 가능하며 실제로 전가산기를 설계하여 측정 한 결과 복합모드 로직의 power-delay 곱은 일반적인 CMOS로직에 비해 약 22% 개선되었다 제안한 복합모드 로직을 이용하여 고성능 32×32-bit 곱셈기를 설계 제작하였다. 본 논문의 곱셈기는 개선된 사인선택(Sign Select) Booth 인코더, 4-2 및 9-2 압축기로 구성된 데이터 압축 블록, 그리고 carry 생성 블록을 분리한 64-bit 조건 합 가산기로 구성되어 있다. 0.6um 1-poly 3-metal CMOS 공정을 이용하여 제작된 32×32-bit 곱셈기는 28,732개의 트랜지스터와 1.59×l.68 ㎜2의 면적을 가졌다. 측정 결과 32×32-bit 곱셈기의 곱셈시간은 9.8㎱ 이었으며, 3.3V 전원 전압에서 186㎽의 전력 소모를 하였다.
정보 산업의 발달에 의해 여러 가지 형태의 정보 전달이 가능하게 되었으며 최근에 칼라 화상의 정보 전달에 있어서 빠른 전송과 압축기법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 칼라 화상을 압축하는데 있어 개선된 SOM 알고리즘을 이용하여 칼라 이미지에 대한 벡터 양자화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 LBG 알고리즘을 이용한 벡터 양자화 기법에 비해 블록화 현상을 줄일 수 있었으며 이미지 전체에 대해 블록의 수만큼 계속해서 반복하지 않고 동적으로 코드북을 생성시킴으로써 실행 시간도 줄일 수 있었다. 또한 웨이블릿을 칼라 화상에 적용시켜 화상의 특징을 더욱더 두드러지게 함으로써 개선된 SOM을 적용시 재생의 효과를 높일 수 있었다.
최근 5G와 인공지능 기술이 발전하면서 클라우드 엣지 환경에서 정보를 수집/처리/분석 하기 위한 AIoT 기술에 많은 관심을 갖고 있다. AIoT 기술은 다양한 스마트 환경에 적용되고 있지만 수집된 정보의 정확한 분석을 통해 빠른 대응처리를 수행할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트 환경에서 수집된 정보를 AIoT에서 빠른 처리와 정확한 분석/예측을 통해 AIoT 정보들간 연계 처리를 블록 처리함으써 대역폭 및 처리시간을 최소화할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 블록체인으로 수집된 정보를 다중 연계하여 AIoT 장치에서 데이터 인덱스에 대한 시드를 생성하여 수집정보와 함께 블록처리하여 데이터 센터로 전달한다. 이 때, 클라우드와 AIoT 장치사이는 DNN(Deep Neural Network) 모델을 배치하여 네트워크 오버헤드를 줄이도록 하였다. 그리고, 서버/데이터센터에서는 전달된 분석 및 예측된 결과를 통해 정확하지 못한 AIoT 정보의 정확도를 개선하여 지연시간을 최소화하도록 하였다. 또한, 제안기법은 AIoT 정보에 가중치를 적용하여 블록체인으로 그룹핑하기 때문에 계층화된 다층 네트워크로 분할 가능하도록 하여 데이터 지연시간을 최소화하였다.
데이터베이스 시스템은 전통적으로 트랜잭션의 동시 접근 시 발생할 수 있는 문제들을 해결하고 동시성 향상을 위해 다양한 연구를 진행해 왔다. 다중 버전 기반의 동시성 제어 기법은 데이터 레코드에 대한 여러 버전을 전용 공간에 유지하고 이것을 통해 트랜잭션들의 동시 접근 시 블로킹 없이 원하는 데이터를 읽고 쓸 수 있게 된다. 그러나 데이터 레코드가 포함된 데이터 블록에 대해 여러 개의 트랜잭션이 동시에 데이터를 덮어쓰기 했을 경우 다수의 버전이 생성된다. 그래서 트랜잭션 별로 적합한 데이터 버전을 찾기 위해 버전들이 저장되어 있는 전용공간을 랜덤하게 검색해 데이터 블록을 찾아내야 하므로 많은 시간이 소모된다. 따라서 다중 버전 읽기의 부하를 줄이기 위해 차세대 저장 매체로 부상하고 있는 플래시 메모리를 이용할 경우 랜덤 읽기에 의한 데이터베이스 시스템의 성능저하를 줄일 수 있다. 플래시 메모리는 디스크와 달리 기계적인 파트가 존재하지 않기 때문에 저장된 모든 블록에 대해 빠른 랜덤 읽기를 가능하게 한다. 본 논문에서는 플래시 메모리를 다중 버전 기반의 동시성 기법에 적용했을 경우의 성능 평가를 통해 하드 디스크에 비해 3.5배 이상의 높은 성능을 보임을 증명한다.
최근 들어 개인용 컴퓨터 성능의 향상과 인터넷 기술의 발전에 따라서 이미지 모자익은 가상 환경 구축, 관광, 광고, 의료 영상 등, 많은 응용 분야에서 관심을 모으고 있다. 이미지 모자익의 주된 문제점은 이미지들 간의 정확한 대응점을 찾는 것이다. 그러나 기존의 대부분의 모자익 기법들은 정확한 대응점을 찾기 위해서 복잡한 계산과 많은 처리 시간을 요구했으며 모자익 이미지 생성을 위해 사물이나 배경 주위를 360$^{\circ}$ 회전하면서 여려 차례 반복 촬영을 해야 하는 어려움을 가지고 있었다. 본 논문에서는 일반 비디오 카메라를 이용하여 단 한번의 촬영에 의해 생성된 연속 프레임을 사용하였고 프레임간의 모자익에 있어서 방향성을 고려한 새로운 방법의 3단계 블록매칭 방법을 적용함으로써 전체적인 모자익 처리 속도를 단축하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 블록매칭 방법인 전역 탐색이나 K단계 탐색에 비하여 보다 효과적임을 알 수 있었다.
JPEG2000에서 동적 관심영역 코딩을 지원하기 위해서는 빠른 ROI 마스크 생성이 제공되어야 한다. 기존의 관심영역 부호화에서는 모든 픽셀을 순차적으로 탐색하여 관심영역을 판별한 후에 ROI 마스크를 생성하므로 많은 처리시간을 요구하였다. 제안한 방법은 하나의 코드블록내에 네 모서리 부분의 픽셀을 탐색하고, 이 정보를 기반으로 ROI와 배경의 경계를 찾아내기 위해 가장자리를 탐색한다. 탐색 후 얻어진 결과는 ROI 분포정보와 가장자리와 경계부분이 만나는 지점인 두 점의 좌표로 구성된다. 얻어진 두 정보는 인코더로 전송되어 빠른 ROI 마스크를 얻도록 지원된다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교했을 때 품질은 큰 차이가 없지만, 탐색 시간과 마스크 생성시간에서 우수함을 보였다.
어장환경 개선을 위해 해양에 투여되는 석탄회 블록의 역학적-화학적인 안정성을 평가하고자 하였다. 해수에 침적한 석탄회 블록의 표면은 신선한 석탄회 블록 표면에 비해 칼슘함량은 감소하고 마그네슘 함량은 증가하였다. 이는 해수 중의 마그네슘이 블록 표면의 칼슘과 치환하여 미량의 반응물을 생성하였을 가능성을 시사한다. 12개월 동안 해수에 침적한 석탄회 블록들의 일축압축강도는 $235.23-447.43\;kgf/cm^2$의 범위로서, 항만콘크리트 공사 시 적용하는 소파(消波)블록의 설계기준강도($180\;kgf/cm^2$)보다도 높은 값을 보였다. 또한 블록의 압축강도는 해수에 침적된 시간이 증가함에 따라 오히려 증가하는 양상을 보였다. 국내 표준 용출시험법(KSLT: Korean Standard Leaching Test)에 의한 석탄회 블록의 용출실험 결과, 크롬의 용출농도는 해역별 수질등급 기준(50 ppb)과 동일한 값을 보였으나, 다른 중금속(비소, 카드뮴, 구리, 납 및 아연)은 기준 값 이하로 용출되었다. 장기간(112일) 중금속 용출시험결과를 해역별 수질등급기준과 비교하면, 혼합-희석이 없는 해수조건에서 수행된 장기간(112일)의 중금속 용출실험 결과에서도 혐기성환 경의 구리를 제외한 모든 중금속들의 용출량은 해역별 수질등급기준에 비해 낮게 나타났으며, 구리의 용출량은 실제해양환경에서 해수의 희석으로 인해 안전할 것이다. 따라서, 석탄회 블록은 실제 해양환경에서 역학적화학적으로 안정할 것으로 예상된다.
자원이 한정적인 시스템을 위해 실시간 운영체제는 자원을 효율적으로 관리해야 한다. 대부분 실시간 운영체제는 효율적인 메모리 관리를 위해 동적으로 메모리를 할당한다. 하지만 동적 메모리의 할당과 해제의 반복은 비연속적인 메모리 공간을 생성하고 이런 비연속적인 메모리의 생성은 단편화와 같은 성능을 저하시키는 요인이 된다. 논문은 실시간 운영체제에서 시간결정성을 높여줄 수 있도록 분산된 프리 메모리 블록을 할당하는 기법을 설계 및 구현하였다.
새로운 변환 방식으로 최근 많이 사용하고 있는 웨이블릿 변환은 영상을 시간(위치정보)와 주파수 공간(주파수 정보)에서 동시에 표현함으로서 다른 변환 방식과는 큰 차이를 보여준다. 이런 웨이블릿 변환의 통계적 특성을 이용한 제로트리 분호화 기법은 영상 전체에서 의미 있는 영상 계수를 선별하여 약속된 우선 순위대로 부호화함으로서 매입 파일(embedded file)을 생성한다. 본 논문에서는 압축율이 큰 경우 제로 트리 부호화 과정 중 불확실 구간에서 발생하는 오차를 측정하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 참조함으로서 결과의 향상을 보이고자 하였다. 오차 교정은 제로트리 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한 성분을 살리는데 효과적이었다. JPEG과 DCT기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성분을 보일 뿐 아니라 고압축 복원시 발생하는 DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.
모자이크 영상은 연관성 있는 비디오 프레임이나 정지 영상들을 합성하여 하나의 새로운 영상을 생성하는 것으로서 영상의 정렬, 통합 그리고 중복성에 대한 분석으로 수행된다. 본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터 베이스 구축을 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 모자이크 영상 생성의 빠른 계산 시간과 정적 및 동적 영상 모자이크 구축을 위하여 트리 기반 영상 모자이크 시스템을 구축한다. 카메라 파라미터를 측정하기 위하여 최소사각형 오류기법과 어파인 모델을 이용하였다. 객체의 추출을 위하여 차영상, 매크로 블록, 영역 분할과 4분할 탐색 기법들을 제시하여 사용하였다. 또한, 동적 객체 표현을 위하여 동적 궤도 표현 방법을 제시하였고, 완만한 모자이크 영상 생성을 위하여 블러링을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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