CC-NUMA 시스템은 SMP 시스템의 장점인 프로그래밍의 편리함, 작업 환경의 유연함 및 관리의 용이함 등을 유지하는 한편, SMP의 단점이었던 확장성까지 제공한다. 더욱이 메모리 장벽 즉 급격히 빨라지는 프로세서의 처리 속도에 비해 메모리의 속도는 거의 변화가 없음으로 인하여 야기되는 문제를 극복할 수 있는 구조적인 대안으로 각광받고 있다. 이러한 CC-NUMA 시스템은 노드간의 논리적인 거리가 길기 때문에 프로세싱 노드간의 통신이 시스템의 성능에 영향을 미치는 가장 핵심 요소가 된다. 따라서 노드간의 통신을 최소화 해주기 위한 노력으로 각 노드에 장착되어지는 원격 캐쉬의 중요성이 강조된다. 본 논문에서는 CC-NUMA 시스템에서는 노드간 데이터 통신의 유형을 파악하고, 원격 캐쉬의 블록 사이즈에 따른 이들의 발생횟수의 변화를 분석하였다. 인스트럭션 시뮬레이터인 CacheMire와 II 벤치마크 중 하나인 FFT를 이용하여 실행-구동 시뮬레이션을 통해 원격캐쉬 블록의 크기가 증가할수록 노드간 통신의 횟수는 물론 전송되는 데이터의 절대적인 양이 감소한다는 사실을 알 수 있었다.
SW 교육에 있어서 입문자의 흥미를 유발하고자 블록 기반인 스크래치와 엔트리가 도입되었고 많은 교육 기관에서는 이후 ARDUINO, C, JAVA, PYTHON 등을 선택 교육하고 있다. 이 과정에서 코딩보다는 사고력을 강조하며 정보 교과 내에서 문법 공부하는 것을 기피하는 풍토를 보인다. 이러한 점은 2015 개정 교육과정 지침에서 특정 언어의 기능습득에 치우치지 않고 학습자의 수준에 맞추어 적절한 도구를 선택하도록 하여 사실상 교수자의 재량에 두고 있는 점에서도 파악할 수 있다. 코딩의 문법학습을 피하는 경향은 코딩교육 도입 초기의 취지와는 다르게 공교육 내에서의 코딩교육의 활성화에 부정적 요소로 작용할 여지가 크다고 우려된다. 따라서 현재 출판된 정보 교과서에서 다루는 프로그래밍 언어의 종류를 조사하고 코딩 문법학습을 최소화를 할 수 있으며 블록코딩에서 텍스트 코딩으로 전환 시 학습자의 부담을 감소할 수단으로 PROCESSING를 통한 과정을 제안하는 바이다.
본 논문은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능과 IoT를 피지컬 컴퓨팅을 이용해 교육을 할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼은 파이썬 비주얼 블록 프로그래밍을 기반으로 사용자의 코딩 언어의 구문적인 어려움을 감소시키며 데이터 분석과 머신러닝을 쉽게 응용할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅을 위한 AIoT 타겟 보드로는 라즈베리파이를 활용하였으며 타겟보드의 하드웨어에 대한 선수 지식을 최소화해서 원하는 시스템을 개발할 수 있다. 응용에서는 센서로 수집한 데이터를 분석하고 인공지능 모델 생성을 할 수 있으며 학습된 모델을 액추에이터 제어에 활용하는 등 AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육에 여러 장벽을 낮추었다.
본 고에서는 진화계산의 동작 원리와 이론적 기반에 대해 살펴봄으로써 그 원리를 이해하고 앞으로의 응용가능성에 대하여 고찰하고자 한다. 이를 위해 먼저 대부분의 진화 알고리즘에 공통되는 기본 구성 요소와 계산절차를 기술하고, 진화 알고리즘을 이용하여 특정문제를 풀고자 할 때 고려할 사항에 대하여 기술한다. 다음에는 간단한 응용 문제를 예로 들어 이 문제에 진화 알고리즘을 적용하고 그 동작과정을 추적함으로써 실제 적용에 있어서의 여러 가지 결정사항과 그 수행과정을 구체적으로 살펴본다. 또한 진화 알고리즘의 이론적 배경을 이해하기 위해 스키마와 빌딩 블록 그리고 스키마 정리에 대해서 알아본다. 마지막으로 진화계산방식과 다른 지능적 계산 기술들과의 융합 가능성의 예로서, 유전 프로그래밍에 의한 신경망 구조의 설계 및 학습에 대하여 살펴본다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 코어 프로파일 디코더 ASIC 상위 구조 설계를 시스템 수준에서 검증하는 기법을 제시한다. 상위 구조 설계는 RISC 프로세서와 펌웨어 그리고 일반 로직이 병존하는 혼합형 구조라는 것과 설계의 상위 단계라는 특징을 가지고 있기 때문에 Verilog HDL과 CSIM 모델 두 가지 모델이 혼합되어 있다. 통합 환경은 C 언어를 이용한 하드웨어 모델링 기법과 PLI를 통한 프로그래밍 언어와 Verilog의 통합 방법을 이용하여 설계 단계에서 각 블록의 특성에 가장 적합한 모델을 이용하여 동작 검증이 가능하도록 하였다.
본 연구는 블록 형태의 프로그래밍 툴인 앱 인벤터를 이용해 학생들의 학업에 대한 정보와 궁금증을 해결해 줄 수 있는 인터넷 강의평가 앱 개발을 연구하였다. 앱을 개발하는 과정에서 웹 데이터베이스와 구글 퓨전 테이블을 이용하여 로그인 기능과 사용자들에게 공유하여 볼 수 있는 게시판 기능을 추가하였다. 이 기능을 통하여 사용자간에 정보를 공유하여 인터넷강의 선정에 정보제공 방법을 연구하였다.
내고장성(fault - tolerance)을 향상시키면서 소프트웨어의 신뢰도를 최적화하는 두가지 접근법으로서 수정복구 블록 스킴과 N-버전 프로그래밍 기법이 있다. 본 연구에서는 중복모줄을 가지고 소프트웨어의 신뢰도를 극대화하기 위한 하나의 알고리즘으로서 수정복구 스킴을 제안한다. 개발소프트웨어의 최적구조를 결정하는 기법을 수립하기 위해 최적화 공정 결과를 적용한다. 주어진 가용자원 범위 내에서 정규실행모줄과 테스트모줄의 신뢰도 및 확률을 계산하여 소프트웨어 시스템의 신뢰도를 극대화하기 위한 소프트웨어의 형상을 고찰한다. 간단한 예로서 한 개의 경우를 예시한다.
앱 인벤터는 GUI 환경에서 블록 편집기를 사용하여 앱을 개발한다. 따라서 누구나 쉽게 앱 프로그래밍을 시작할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 앱 인벤터의 공식 사이트의 gallery 공간에 공개된 수많은 공개 앱 소스(aia 파일)를 쉽게 구할 수 있기 때문에 다른 사람이 만든 앱의 소스를 그대로 가져다가 이미지만 바꿔서 자신이 만든 것처럼 앱을 공개할 수도 있다. 그러나 직접 블록 단위로 비교해보지 않고서는 표절이나 도용 여부를 판단하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 앱 인벤터로 개발한 앱들의 유사도를 자동으로 계산해주는 도구를 개발하였다. 원본 프로그램과 도용된 프로그램은 유사도가 높게 계산될 것임을 예상할 수 있기 때문에 유사도 계산 프로그램은 코드 도용을 확인하는 목적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서 구현한 도구의 평가를 위해서 다양한 실험을 수행하였고, 실제로 유사도가 높았던 앱들이 서로 공통된 블록을 다수 포함하고 있음을 밝혀내었다. 이러한 실험결과를 바탕으로 우리가 개발한 도구가 앱 인벤터로 개발한 앱에 대해서 소스 표절이나 코드 도용을 탐지하는 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
오늘날 많은 IT 관련 분야에서 컴퓨터 그래픽스 기술이 사용되고 있다. 더욱이 3D 프린터, Head Mount Display, VR & AR 등 컴퓨터 그래픽스와 밀접하게 관련된 분야에 대한 수요가 급증하고 있다. 앞으로 컴퓨터 그래픽스 분야는 더욱 전문화되고 이에 따른 인력의 수요도 증가할 것이다. 그러나 그래픽스 분야가 수학적 배경지식을 많이 요구하기 때문에 접근성이 낮고, 수요에 비해 이를 전공한 사람과 전문가의 숫자가 적다. 만약 그래픽스 프로그래밍을 쉽게 배울 수 있는 환경을 제공하다면, 컴퓨터 그래픽스 분야 인력 양성에 도움이 될 것이다. 따라서 이 논문에서 그래픽스 이론을 분석하여 초심자도 체계적이고 쉽게 배울 수 있는 교육용 소프트웨어 모델을 제시한다. 웹과 블록을 이용한 설계를 통해 접근성과 직관성을 높이고, 이론적인 내용을 중점적으로 학습할 수 있는 환경을 구축하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 스테레오 정합에 사용되는 다이내믹 프로그래밍을 기반으로 영상의 시 공간적 중복성을 고려한 고속 변이 추정 기법을 제안한다. 영상 내 인접한 화소 간에 존재하는 높은 상관성을 이용하여 격행으로 다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정을 수행하고 변이가 할당되지 않은 라인은 동일영역 내에서의 변이가 유사하다는 성질을 이용하여 주변의 변이벡터로 할당하였다. 또한 동영상의 변이 추정 시에는 프레임 간의 시간적 중복성을 고려한 알고리즘으로 수행시간을 크게 단축시킬 수 있었다. 모의 실험을 통하여 변이 정보를 이용한 중간시점 영상 생성 결과 블록매칭 알고리즘에 비하여 $0.8{\sim}2.4dB$의 PSNR(peak signal to noise ratio)이 증가하는 것을 확인하였다. 또한 일반적인 다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정 방식과의 비교에서도 0.1dB가량의 PSNR이 증가하였으며 약 $48{\sim}68%$의 계산량이 감소하는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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