IEEE 802.11의 DCF는 경쟁 기반 방식으로 폴링 기반 방식의 PCF에 비해 알고리즘이 단순하고 나쁘지 않은 성능을 보여주기 때문에 실질적으로 많이 쓰이고 있다. 하지만 DCF는 경쟁을 통하여 채널을 할당받기 때문에 데이터 전송 시에 다른 노드들과 충돌의 위험이 있다. 이러한 충돌을 줄이기 위해서 CSMA/CA의 충돌 회피 방식을 사용하지만 그 성능에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 톤을 사용한 새로운 경쟁 기법 TAR(Tone-based Access scheme with Repetitive contention)를 제안한다. TAR에서는 데이터 전송 채널(data transmission channel)외에도 적은 구간의 경쟁 채널(contention channel)을 두어 데이터 전송과 경쟁을 병렬적으로 처리함으로써 기존의 CSMA/CA가 가지고 있는 충돌에 대한 문제를 줄이고자 하였다. 경쟁 기법의 큰 개념은 기존의 CSMA/CA 기법을 이용하지만 경쟁 채널이라는 개념을 도입하여 반복적인 경쟁을 통해 데이터 전송 채널에서의 충돌 확률을 크게 줄이는 장점이 있다. 제안한 TAR 기법은 모의실험을 통해 기존의 기법에 비해 크게 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 H.264 움직임 예측을 위해 휘도 성분과 색차 성분의 부화소를 생성하는 효율적인 부화소 보간기 회로 설계에 대해 기술한다. 제안된 구조를 기반으로 한 회로는 보간 연산을 위해 입력 데이터를 버퍼링하지 않고 수평, 수직, 대각선의 부화소 보간을 병렬로 처리한다. 휘도성분에 대한 1/2 화소, 1/4 화소 보간과 색차 성분에 대한 1/8 화소 보간을 동시에 처리하여 회로 성능을 더욱 개선하였다. 회로 크기를 줄이기 위해 본 논문에서는 병렬로 보간 연산을 처리하는데 필요한 모든 중간 데이터를 레지스터 대신 내부 SRAM에 저장하였다. 제안된 구조를 레지스터 전달 수준의 회로로 기술하였고, FPGA 보드에서 동작을 검증하였다. 또한 구현된 회로를 130nm CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 게이트 수준의 회로로 합성하였다. 합성된 회로의 크기는 20,674 게이트이고 최대 동작 주파수는 244MHz이다. 회로에 사용된 SPSRAM의 전체 크기는 3,232 비트이다. 구현된 회로는 논리 게이트와 SRAM을 포함하여 다른 논문에서 제안한 회로에 비해 크기가 작고 성능도 우수하다.
본 논문에서는 GPU 병렬 처리 하드웨어 아키텍처 내 최소 물리적 스레드 실행 단위(warp) 내에서 shifted sort 기반 k개 최근접 이웃 검색 기법을 구현하는 방법을 논의하고 일반적으로 동일한 목적으로 널리 사용되는 GPU 기반 kd-tree 및 CPU 기반 ANN 라이브러리와 비교한 결과를 제시한다. 또한 많은 애플리케이션에서 k가 비교적 작은 값이 필요한 경우가 많다는 사실을 고려해서 k가 warp 내부에서 직접 처리 가능한 2, 4, 8, 16개일 때 최적화에 집중한다. 구현 세부에서는 사용한 CUB 공개 라이브러리의 루프 내 메모리 관리 방법, GPU 하드웨어 직접 명령 적용 방법 등의 최적화 방법을 논의한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 GPU 기반 유사 방법에 비해 데이터 지점과 질의 지점의 개수가 각각 $2^{23}$개 일 때 16배 이상의 빠른 처리 속도를 보였으며 이러한 경향은 처리해야 할 데이터의 크기가 커지면 더욱 더 커지는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 고속, 저전력 비디오 부호화에 적합한 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화기를 더욱 고속화하기 위한 병렬처리 방법을 제안한다. 기존의 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 방법은 양자화 된 변환계수를 비트플레인 단위로 분해한 후 비트플레인별로 순차적으로 LDPCA 채널코드로 부호화함에 따라 전체 부호화 연산량에서 LDPCA 부호화가 평균적으로 60% 정도 차지하였고, 이러한 복잡도는 고비트율로 부호화 할수록 더욱 증가하였다. 본 논문에서는 이런 분산비디오부호화 방법의 복잡도 문제를 개선하기 위해 여러 개의 비트플레인들을 하나의 메시지묶음으로 묶어서 한 번의 연산으로 여러 개의 데이터를 동시에 고속 LDPCA 채널코드 부호화하는 병렬화 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 순차적 방법에 비해 저비트율에서는 8배, 고비트율에서는 55배까지 LDPCA 채널코드 부호화 속도를 향상시켰다. 결과적으로 전체 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에서 LDPCA 채널코드 부호화의 상대적인 복잡도 비율을 평균 9%까지 낮출 수 있었으며, Wyner-Ziv 영상의 부호화 속도도 QCIF 크기 영상을 2.5GHz 속도의 CPU를 가진 PC환경에서 GOP 길이가 64인 경우 초당 700 ~ 2,300장을 부호화 할 수 있음을 확인했다. 제안 방법은 LDPCA를 사용하는 화소영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에도 적용 가능하여 고속의 부호화가 요구되는 다양한 응용에 활용이 기대된다.
최근 GPGPU를 이용하여 저하된 컴퓨터 성능 향상폭을 높일 수 있게 되었고, 이로 인하여 높은 연산을 요구로 하는 물리 기반의 실시간 시뮬레이션을 PC에서 구동할 수 있게 되었다. 물리 시뮬레이션에서 적용되는 물리 계산은 병렬 처리로 수행되어질 수 있으며, 최근 OpenGL 4.3 및 Unity4.0에서 지원되는 Compute shader를 통한 병렬 연산을 이용하면 효율적으로 구동할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 플랫폼을 지원하는 디지털 콘텐츠 제작 툴인 Unity와 다양한 플랫폼에서 구동되어지는 OpenGL에서의 실시간 물리 시뮬레이션에서의 성능을 측정 및 비교한다. 본 논문에서 particle 시뮬레이션의 실험 결과 Unity를 이용한 particle 시뮬레이션이 OpenGL을 이용한 particle 시뮬레이션에 비해 최대 136.04% 빠른 성능을 보인다. 이를 통하여 추후 멀티 플랫폼을 지원하는 디지털 콘텐츠를 제작함에 있어 더 나은 개발 도구를 선정할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입을 이용하는 분류 학습을 제안한다. 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 초월구로 분할하는데 최근접 이웃규칙을 적용시키며, 초월구는 동일 클래스 데이터들만 포함시킨다. 초월구의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용한다. 제안하는 선택 방법은 클래스 별 프로토타입을 선택하는 그리디 알고리즘으로 설계되며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리가 가능하다. 분류 예측은 최근접 이웃 규칙을 이용하며, 새로운 훈련 데이터는 프로토타입 집합이다. 실험에서 제안하는 방법은 기 연구된 학습 방법에 비해 일반화 성능이 우수하다.
모바일 기기와 같이 배터리에 의존적인 시스템에서 사용되는 임베디드 프로세서는 총 소모 전력의 많은 부분을 캐시에서 소모한다. 본 논문에서는 임베디드 프로세서용 고성능 선인출 데이터캐시의 저전력화 방안을 연구하였다. 고성능 선인출 데이터캐시에서 메모리 참조명령의 수행에 앞서 참조예측의 결과로 발생하는 선인출 명령은 캐시 적중률을 높여 메모리 참조 시간을 단축하는 반면 선인출 명령의 수에 비례하여 전력 소모가 증가한다. 본 논문에서는 선인출 데이터캐시에 태그이력표(tag history table)를 구비하여 병렬태그탐색을 최소화함으로써 전력 소모를 줄이는 캐시 구조를 제안하였다. 실험을 통해 확인한 결과 제안한 데이터캐시 구조가 기존 데이터캐시 구조에 비하여 수행 시간과 전력 소모를 모두 줄일 수 있음을 확인하였다.
최근, 바이오 관련 장비, 기술들이 발전함에 따라, 바이오 관린 데이터나 그것을 제공하는 호스트들이 급속하게 증가하고 있나. 또한, 이러한 데이터들은 개발 커뮤니티들의 수만큼, 분산되고 이질적인 면을 가시고 있어서, 바이오 관련 데이터베이스의 통합과 연동기능의 세공이 중요한 문제가 되고 있다. 그러나, 현재까지 진행되고 있는 많은 통합 연구 시스템의 대부분이 링크기반, 데이터웨어하우징 구축 기반으로 하고 있어서, 데이터 스키마나 데이터의 변경시, 실시간 업데이트와 같은 문제점을 보인다. 이러한 비효율적인 면을 개선시키고자, 플랫폼. 스키마의 변화에 구애 받지 않고 서비스를 가능하게 하는 웹 서비스 기술을 이용한 통합 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서도 이러한 흐름에 맞추어, 웹 서비스를 이용한 바이오 서열 데이터의 데이터베이스와, 통합 검색 시스템을 개발하였다 개발된 시스템은 BSML을 포함한 다양한 포맷의 데이터로 서열정보를 제공하며, 또한 외부 데이터베이스의 검색을 병렬로 처리하여, 검색 성능을 향상시키도록 하였다.
자유시점 영상합성기술은 MPEG-I(Immersive) 표준에서 중요한 기술 중 하나이다. 현재 MPEG-I에서 개발하여 사용하는 RVS (Reference View Synthesizer) 프로그램은 다수의 시점의 컬러영상과 깊이영상을 바탕으로 임의시점의 영상을 생성하는 DIBR (Depth Information-Based Rendering) 프로그램이다. RVS는 기존의 DIBR이 갖는 깊이정보 전달의 문제를 컴퓨터 그래픽스의 메쉬 표면 방식으로 접근하여 이전 화소방식에 비하여 2.5dB 이상의 성능향상을 보이며 OpenGL을 사용하면 CPU에서 동작하는 코드보다 10배 이상의 속도를 보인다. 그러나 여전히 2개의 2k 해상도 입력 영상에서 0.75fps 정도의 비실시간 처리속도를 보인다. 본 논문에서는 현 RVS의 내부 구현을 분석하고 이를 바탕으로 1) OpenGL 버퍼와 텍스쳐 객체의 재사용 2) 파일 입출력과 OpenGL 실행의 병렬화 3) GPU 셰이더 프로그램과 버퍼 데이터 전송의 병렬화를 적용하였다. 그 결과 두 개의 2k 해상도 입력 영상의 처리속도를 34배 이상 가속하여 22-28fps의 실시간 성능을 확보하였다.
높은 데이터 전송 속도를 갖는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 통신 시스템은 시간 영역에서 높은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)이 발생되는 중요한 단점이 있다. 이 때문에 송신 신호의 비선형 왜곡을 일으켜 통신 성능을 매우 나쁘게 된다. CI(Carrier Interferometry) - OFDM 시스템은 각각 병렬 데이터를 N개의 모든 부반송파와 서로 직교하는 위상 성분에 실어 전송함으로써 첨두값이 낮추는 효과를 얻는다. 또한, 한 데이터를 N개의 부반송파에 나누어 전송하기 때문에 주파수 다이버시티(FD: Frequency Diversity) 효과를 얻는다. 그러므로 CI-OFDM은 PAPR 저감과 BER 개선에 우수한 성능을 보인다. 그러나 CI-OFDM을 실제로 구현할 때, 송신기에서 모든 데이터마다 각각 다른 위상 성분들과 반송파에 실려 동시에 전송되기 때문에 수신기에서 독립적인 위상 성분들을 차례로 보상할 수 있는가가 매우 중요한 문제점이 된다. 이 논문에서는 Walsh Hadamard 시퀀스를 사용하여 각 병렬 데이터를 구분하고, 동시에 기존 CI-OFDM의 특성을 갖는 개선된 CI-OFDM, 즉 FD-CI-OFDM 시스템을 제안하고 성능을 평가한다 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 성능이 기존 OFDM이나 CI-OFDM보다 개선됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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