VLIW 구조는 다량의 데이터를 처리하는 멀티미디어 애플리케이션에 매우 적합한 구조로서, 이 같은 종류의 애플리케이션에 대해 높은 수준의 병렬 처리를 가능케 한다. 이러한 병렬성을 더욱 증대 시키기 위하여 시스템을 확장하는 경우에 있어, 분산된 VLIW 구조는 그렇지 않은 구조에 비해 큰 강점을 갖는다. 하지만 여러 개의 분산된 클러스터를 하나의 구조 속에 포함하는 것은 필연적으로 적지 않은 양의 하드웨어를 요구하고, 이로 말미암아 전체 시스템에서 소모되는 전력 문제가 중요한 이슈로 대두된다. 본 논문에서는 분산된 VLIW 구조에서 전체 시스템의 성능 제한 조건을 만족시키는 동시에 최대 전력 소모량을 줄이는 효과적인 알고리즘을 제시한다. 일련의 실험을 통해 제시된 알고리즘이 최대 30.7%의 최대 전력 소모 감소 효과를 얻을 수 있음이 확인되었다.
디스크 I/O성능 개선을 위한 여러 선반입 알고리즘이 연구되어져 왔다. 선반입 알고리즘은 디스크 접근 횟수를 줄임으로써 병렬파일시스템의 I/O성능을 높여준다. 본 논문에서는 OBA 선반입 기법의 확장 버전인 AMBA 선반입 기법을 제안한다. AMBA 선반입 기법은 현재 사용되고 있는 다음 블록 하나만 선반입하는 것이 아니라, 디스크의 대역폭이 충분하다면 여러 파일 블록을 연속해서 선반입 하는 방법이다. 이는 응용프로그램에서의 데이터 요청이 빈번해도 이전에 연속해서 선반입한 파일 블록에 의해 선반입 효과를 기대할 수 있다. 그리고 버퍼캐쉬 영역 내에 선반입된 파일 블록의 수를 제한함으로써 버퍼캐쉬의 효율성을 높여준다. 제안된 선반입 기법은 리눅스 운영체제 기반의 사용자 수준의 파일 시스템에서 구현하고 실험하였다. 실험 결과 제안된 AMBA 선반입 기법은 순차적으로 접근되는 큰 파일에 대해서는 기존 시스템에 비해 30∼40%의 성능을 개선해준다.
폐질환 진단에서 청진은 다른 진단 방식에 비해 단순하고, 폐음을 이용하여 폐질환 환자식별뿐 아니라 폐음과 관련된 질병을 예측할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 합성곱 신경방 방식을 기반으로 폐음을 이용하여 폐질환 환자를 식별하고, 소리특성에 따른 폐음을 분류하여 각 신경망 방식의 분류 성능을 비교한다. 먼저 폐질환 소견을 갖는 흉부 영역에서 단채널 폐음 녹음기기를 이용하여 폐음 데이터를 수집하고, 수집된 시간축 신호를 스펙트럼 형태의 특징값으로 추출하여 각 분류 신경망 방식에 적용한다. 폐 사운드 분류 방식으로는 일반적인 합성곱 신경망, 병렬 구조, 잔류학습이 적용된 구조의 합성곱 신경망을 사용하고 실험을 통해 각 신경망 모델의 폐음 분류 성능을 비교한다.
NP-난제로 알려진 양측 조립라인 균형문제는 주로 메타휴리스틱 방법들을 적용하여 해를 구하고 있다. 본 논문은 총 작업완료시간 W와 순환시간 c가 주어진 양측 조립라인의 선행순서도에서 좌측, 우측과 좌·우측 무관으로 공정들을 분류하고, 좌측과 우측 각각에 대해 M* = ${\lceil}$W/c${\rceil}$개의 작업대에 Ti = c* ± α < c, c* = ${\lceil}$W/m*${\rceil}$이 되도록 공정들을 할당하는 병렬군집 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 4개의 실험데이터, 17개의 c에 적용한 결과, 기존의 메타휴리스틱 방법들에 비해 최소 작업대 수 m*를 구하였으며, Tmax < c로 순환시간을 단축하였다. 또한, 제안된 알고리즘은 휴리스틱 방법임에도 불구하고, 조립라인 효율성의 극대화와 작업자간 작업시간 편차를 최소화시킬 수 있었다.
본 연구는 차량센싱데이터, 공공데이터 등 다종의 빅데이터를 활용하여 주행환경 분석 플랫폼 구축을 위한 정보기술 인프라를 개발하였다. 정보기술 인프라는 H/W 기술과 S/W 기술로 구분할 수 있다. 먼저, H/W 기술은 빅데이터 분산 처리를 위한 병렬처리 구조의 소형 플랫폼 서버를 개발하였다. 해당 서버는 1대의 마스터 노드와 9대의 슬래이브 노드로 구성하였으며, H/W 결함에 따른 데이터 유실을 막기 위하여 클러스터 기반 H/W 구성으로 설계하였다. 다음으로 S/W 기술은 빅데이터 수집 및 저장, 가공 및 분석, 정보시각화를 위한 각각의 프로그램을 개발하였다. 수집 S/W의 경우, 실시간 데이터는 카프카와 플럼으로 비실시간 데이터는 스쿱을 이용하여 수집 인터페이스를 개발하였다. 저장 S/W는 데이터의 활용 용도에 따라 하둡 분산파일시스템과 카산드라 DB로 구분하여 저장하는 인터페이스를 개발하였다. 가공 S/W는 그리드 인덱스 기법을 적용하여 수집데이터의 공간 단위 매칭과 시간간격 보간 및 집계를 위한 프로그램을 개발하였다. 분석 S/W는 개발 알고리즘의 탐재 및 평가, 장래 주행환경 예측모형 개발을 위하여 제플린 노트북 기반의 분석 도구를 개발하였다. 마지막으로 정보시각화 S/W는 다양한 주행환경 정보제공 및 시각화를 위하여 지오서버 기반의 웹 GIS 엔진 프로그램을 개발하였다. 성능평가는 개발서버의 메모리 용량과 코어개수에 따른 연산 테스트를 수행하였으며, 타 기관의 클라우드 컴퓨팅과도 연산성능을 비교하였다. 그 결과, 개발 서버에 대한 최적의 익스큐터 개수, 메모리 용량과 코어 개수를 도출하였으며, 개발 서버는 타 시스템 보다 연산성능이 우수한 것으로 나타났다.
선형 비틀림 구조를 갖는 메모리 시스템은 SIMD 구조에 적합한 메모리 시스템으로써, 2차원 데이터 배열인 $M{\times}N$에서 임의의 위치로부터 임의의 간격을 갖고 다양한 접근형태들로, m개의 메모리 모듈들에서 n개의 데이터를 동시에 접근할 수 있다. 그러나 이러한 메모리 시스템은 논리적인 2차원 $M{\times}N$ 데이터 배열을 지원하기 위해 $m{\times}cells$의 물리적인 메모리 용량이 필요하지만, 적어도 (m-n)${\times}cells$만큼의 메모리 셀은 사용되지 않는다. 여기서 cells는 (M-1)/q+(N-1)/$p{\times}{\lceil}M/q{\rceil}+1$이다. 본 논문에서는 이러한 메모리 시스템의 모든 기능들을 수용하면서 t>0인 조건 하에 사용되지 않는 메모리 셀들 중 $(n{\times}t){\times}N/p$ 만큼을 n개의 처리기들에 지역 버퍼 메모리로 제공할 수 있는 방법을 제안한다.
이기종의 다양한 장비로 구성된 현대의 네트워크는 분산 설치되어 있고, 이를 중앙 집중적이면서 효율적으로 관리하기 위해서 NETCONF 표준이 제정되었다. 본 논문에서는 NETCONF의 각 계층에 대해 개선한 연구를 포함하여 하나의 시스템으로 통합하는 작업을 수행하였다. RPC 계층에서는 멀티스레드를 사용하여 비동기 통신 채널 및 병렬 처리가 가능하도록 하였고, Operation 계층에서는 장비 설정 데이터 간 종속성을 이용한 데이터 그룹을 활용하여 연산의 효율성을 증가시켰다. Operation 계층과 연동할 수 있도록 Content 계층에서의 설정 데이터 모델링 기법에 대해서도 제시하였다. 마지막으로 GUI 프로그램을 구현하고 구현 결과를 나타내었다. 개선된 NETCONF와 표준 NETCONF를 질의 처리율, 질의 처리 속도, CPU 사용률에 대해 비교하는 실험을 수행한 결과 질의 처리율과 처리 속도에서는 개선된 NETCONF가, CPU 사용률에서는 표준 NETCONF가 우수하였다.
본 논문에서는 원근 와핑 보정을 이용한 선광원 레이저 거리 검출 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 카메라와 선광원의 선형성의 왜곡이 있을 경우에도 정확도를 높일 수 있는 장점이 있다. 먼저 보정 패널에 표시된 수직이면서 병렬로 배치된 보정점과 투사된 선광원 레이저의 중심 위치를 검출한다. 얻어진 선광원 레이저의 중심위치는 원근 와핑을 이용하여 가까이 있는 보정점들로부터 실제 좌표를 계산함으로써 보정 데이터를 구하고, 동일한 과정을 보정패널을 이동하면서 반복함으로써 보정 파일을 작성한다. 거리데이터 검출은 입력된 선광원 레이저 영상으로부터 중심위치를 구하고, 보정 파일에서 가장 가까운 보정 데이터를 찾아서 선형 보간으로 검출한다. 실험에서는 제안한 선광원 레이저 거리 검출 방법은 비선형적인 광학계에도 불구하고 130mm 깊이 범위에서 0.08mm 내의 오차로 거리 측정이 가능함을 보인다.
최근 임베디드 시스템에서 사용되는 데이터의 크기가 증가함에 따라, 대용량의 데이터를 안전하게 수신하기 위한 ECC (Error Correction Code) 복호화 연산의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 GPU가 내장된 임베디드 시스템에서 해밍 코드를 사용하여 ECC 복호화를 할 때, 신드롬 벡터를 계산하는 연산의 수행을 가속할 방법을 제안한다. 제안하는 가속화 방법은, 복호화 연산의 행렬-벡터 곱셈이 희소 행렬을 나타내는 자료 구조 중 하나인 CSR (Compressed Sparse Row) 형식을 사용하고, GPU의 CUDA 커널에서 병렬적으로 수행되도록 한다. 본 논문에서는 GPU가 내장된 실제 임베디드 보드를 사용하여 제안하는 방법을 검증하였고, 결과는 GPU 기반으로 가속된 ECC 복호화 연산이 CPU만을 사용한 경우에 비하여 수행 시간이 감소하는 것을 보여준다.
본 연구에서는 충진층 플라즈마 반응기의 특성 및 에틸렌을 분해하는데 있어서 플라즈마 반응기의 직렬 및 병렬 배열에 따른 영향에 대해 조사하였다. 플라즈마 방전 개시 전의 반응기 유효 커패시턴스는 ${\gamma}$-알루미나 펠릿이 충진된 경우가 충진되지 않은 경우보다 컸으나, 일단 플라즈마 방전이 개시되고 나면 ${\gamma}$-알루미나 충진 여부와 관계없이 유효 커패시턴스가 유사하였다. 플라즈마 상태에서 생성되는 전자의 에너지는 전기장세기에 크게 의존하며, 0~20%(v/v) 범위의 산소농도(질소 : 80~100% (v/v))에서는 기체조성에 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 플라즈마 상태에서 생성되는 여러 활성 성분들 중 바닥상태의 산소원자 및 오존이 산화 반응에 주로 관여하며, 전기장세기가 높아질수록 산소원자가 상대적으로 감소하는 대신 질소원자의 분율이 급격히 증가한다. 플라즈마 공정에서 전압, 방전 전력, 기체 유량, 체류시간 등 반응기의 성능에 영향을 주는 여러 가지 파라미터들이 있지만, 모든 파라미터들이 비에너지밀도 하나로 통합될 수 있음을 확인하였으며, 직렬 및 병렬로 연결된 반응기의 성능도 비에너지밀도만의 함수로 간주할 수 있으므로 반응기 설계 과정이 크게 단순화될 수 있다. 비에너지밀도의 함수로 나타낸 반응속도상수를 이용하여 계산한 결과도 실험데이터를 잘 예측할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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