고정계수를 갖는 곱셈기의 구현 시 면적과 전력소모를 줄이기 위해서 곱셈계수를 CSD(Canonic Signed Digit) 형태로 표현 할 수 있다. CSD 계수의 1 또는 -1의 위치에 따라 부분곱들을 시프트 하여 더할 때 모든 부분곱들의 부호확장이 필요하며 이로 인해 하드웨어의 오버 헤드가 증가하게된다. 본 논문에서는 부호확장 부분에서의 캐리전파를 적절히 조절함으로써 부호확장으로 인한 오버 헤드를 조절 할 수 있다는 사실을 이용하여 새로운 부호확장 오버헤드감소 방법을 제시한다. 또한 CSD 곱셈기에 적합한 고정길이 곱셈기의 구조를 제시하고 전파캐리선택 절차를 이용한 부호확장 제거방법과 결합함으로서 CSD 곱셈기를 효율적으로 구현할 수 있음을 보인다. 이 곱셈기의 응용으로서 SSB/BPSK-DS/CDMA 전송방식에 사용되는 힐버트 트랜스포머를 43탭 FIR 필터로 구현하고 기존의 compensation 벡터방법과 비교하여 nonzero 비트수에 따라 약 16∼28%의 부호확장 오버헤드를 줄일 수 있음을 보인다.
WDM 시스템에서 일반적인 디지털 전송기법인 OOK와 FSK 전송신호를 수신하는 수신기를 해석하였다. 성능평가 방법으로는 다양한 에러확률을 대역폭과 비트수의 함수인 m으로 표현하여 수신기의 성능평가를 수행하였다. 시뮬레이션 결과, $10^{-4}$의 에러확률인 m=10 인 경우 OOK 신호에 대한 수신감도는 $1.7{\times}10^2$, FSK의 경우는 $2.2{\times}10^2$, 그리고 $10^{-9}$의 에러확률인 m=25의 경우, OOK와 FSK의 경우 각각 $2.15{\times}10^2$, $3.07{\times}10^2$의 성능을 갖는 것으로 확인되었다. 이를 통해, 광통신 시스템의 기준에러확률인 $10^{-9}$을 기준으로 할 때, 23Gb/S의 전송이 가능함을 보였고, 코딩이득이 $10^{8}$이고, 코드율이 0.8인 경우에는 75Gb/s의 전송용량이 가능함을 확인하였다.
본 논문은 Top-Down 설계방식에서 동작 레블과 로직 레블에서 동일한 구조를 가지는 새로운 FIR 디지털 필터의 설계 방법론을 제안한다. 제안되는 설계 방법론은 승산이 컨벌루션-carrying의 형태로 표현되어지며, 이것은 결과적으로 로직 레블의 승산을 동작 레벨의 컨벌루션과 같은 구조로 구현할 수 있다는 연구에 기반한 것이다. 재귀 구조에 기반한 FIR 디지털 필터의 예를 보이기 위해 본 논문에서는 L 개의 탭을 가지는 전치형과 시스톨릭 FIR 필터의 구현에 대해 기술한다. 제안된 FIR 디지털 필터는 하나의 컨벌루션 구조의 재귀적 사용과 2개의 1-비트 입/출력 포트만으로 구성될 수 있으므로 매우 규칙적이고 간결한 구조를 가진다.
DNA 시퀀스 검색은 분자 생물학 분야에서 사용되는 매우 중요한 연산이다. DNA 시퀀스 데이타베이스는 매우 큰 용량을 가지므로 DNA 시퀀스 검색의 효율적인 처리를 위해서는 고속 인덱스의 사용이 필수적이다. 본 논문에서는 DNA 시퀀스 검색을 위하여 기존에 제안된 접미어 트리가 가지는 저장공간, 검색 성능, DBMS와의 통합 등의 문제점들을 지적하고, 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 인덱스를 제안한다. 제안된 인덱스는 포인터 없이 트라이를 비트 스트링으로 표현하는 기본 구조와 후처리 시 액세스되어야 하는 트라이의 단말 노드를 신속하게 찾기 위한 보조 자료 구조로 구성된다. 또한, 제안된 인덱스를 이용하여 DNA 시퀀스 검색을 효과적으로 처리하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 실험을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 인덱스는 기존의 접미어 트리와 비교하여 더 작은 저장 공간을 가지고도 13배에서 29배까지의 검색 성능의 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 일반화되면서 센서의 역할이 중요해지고 있다. 응용에 따라 단순히 주변의 환경 정보를 수집하는 기능보다는 그 자체가 계산 기능을 가지고 다양한 역할을 수행할 수 있게 되었다. 이러한 센서를 활용한 과제에서 중요한 고려사항 중 하나는 에너지의 효율성이다. 본 연구에서는 무선 센서네트워크에서 속성 질의 처리를 수행할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위해 각 센서들은 모든 자식 노드들의 속성값에 대한 부분 정보를 유지하도록 한다. 하지만 정보의 양이 너무 커지면, 정보 유지 비용이 커지게 된다. 또한 정보의 갱신 비용 역시 무시할 수 없다. 따라서 각 노드가 수집한 속성값 자체를 전달하는 대신 그 값의 범위를 표현한 비트값 즉, AVB(Attribute-Value Bits),을 보내도록 한다. 이는 적은 공간으로 모든 자손노드들의 속성값에 대한 영역 범위를 유지할 수 있어서 질의 처리 과정동안 필요한 메시지의 수를 크게 줄일 수 있다. 이에 대한 실험을 통하여, 제안한 기법의 다양한 속성을 살펴보았다.
이 연구에서는 중등 심화 과정을 마치고 사사 과정에 진입한 최우수 정보과학 영재 교육을 위한 회로 최소화 알고리즘의 성능 개선 및 평가 과정을 보인다. 이 과정에서 학생들은 원하는 목표 기능을 얻기 위한 논리 회로는 꼭 한 가지가 아니고 다양하게 구성할 수 있다는 점과 이들 중 가장 간단한 회로를 찾을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 된다. 수작업으로 이루어지는 까르노 맵에서 회로 최소화를 위한 기본 원리를 터득하고, 그 과정을 소프트웨어로 수행하는 Quine-McCluskey 알고리즘을 탐구한다. Quine-McCluskey 알고리즘은 기본적으로 집합 연산의 반복에 의해 중복성을 도출하고 축약하는 과정을 반복한다. 집합 연산은 두 집합을 구성하는 원소들에 대한 비교 연산으로 이루어지므로 복잡도가 높다. 이를 해결하는 방법으로 원소 나열식 집합을 비트 정보로 표현하는 방안을 모색하고, 그 결과 약 36%의 성능 향상이 이루어짐을 보게 된다. 이 과정의 궁극적 목표는 영재 학생들이 전자 스위치, 논리 게이트, 논리 회로, 프로그래밍 언어, 데이터 구조, 알고리즘 등을 포괄하는 컴퓨터과학 학문에 대한 흥미와 지식 통합적 안목을 기르는 데 있다.
원거리 지점간의 정보 전송을 위한 통신 시스템은 반도체 기술과 컴퓨터 기술의 발전으로 아날로그에서 디지탈 방식으로 변환되어 기존의 음성에서 데이타, 동 영상등 비음성급 데이타의 고속 전송이 가능하게 되었다. 디지탈 방식으로 변환되므로써 잡음의 영향, 저가격화를 이룰 수 있는 반면 전송 대역폭이 넓어지는 문제점이 있다. 특히 무선 전송의 경우 전송 과정에서 발생하는 페이딩은 전송 대역폭에 비례하므로 고속, 광대역의 통신 시스템에서는 이의 영향이 커지므로 새로운 대책이 필요하다. 디지탈 통신 시스템을 설계하는 경우 송신 전력, 변/복조 방식, 전송 속도, 비트 오율 특성을 결정하기 위해서는 전송 과정에서 발생되는 현상등을 반드시 고려하여야 되는데 본 논문은 채널에서 일어나는 페이딩 영향을 컴퓨터 모델로 표현하기 위한 채널 시뮬레이터의 구성과 송신 신호와 수신 신호를 이용하여 무선 채널의 필터 모델링에 관한 것으로 모델링된 필터 특성의 역수를 취하므로써 채널에서 발생되는 찌그러짐과 부호간 간섭 현상을 감소하여 설계하고자 하는 통신 시스템의 성능을 개선할 수 있다.
최근 3차원 스캐닝 장비 및 다차원 어레이 카메라의 발달로 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality), 자율 주행과 같은 응용분야에서 3차원 데이터를 다루는 기술에 관한 연구가 지속해서 이루어지고 있다. 특히, AR/VR 분야에서는 3차원 영상을 포인트 데이터로 표현하는 콘텐츠가 등장하였으나, 이는 기존의 2차원 영상보다 많은 양의 데이터가 필요하다. 따라서 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 고효율의 부호화/복호화와 저장 및 전송과 같은 다양한 기술 개발이 요구된다. 본 논문에서는 MPEG-I(MPEG-Immersive) V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 그룹에서 제안한 V-PCC 부호화기를 통해 생성된 V-PCC 비트스트림을 MPEG-DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 표준에서 정의한 세그먼트로 구성하는 방안을 제안한다. 또한, 사용자에게 3차원 좌표계 정보를 제공하기 위해 시그널링 메시지에 깊이 정보 파라미터를 추가로 정의한다. 그리고 본 논문에서 제안된 기술을 검증하기 위한 검증 플랫폼을 설계하고, 제안한 기술의 알고리듬 측면에서 확인한다.
지수승(exponentiation) 연산은 암호 관련 응용에서 널리 사용되고 있으며, 안전성을 위해 지수 n의 값을 크게 선정하여 이용하고 있다. 그런데, n의 값이 커짐에 따라 수행해야 하는 곱셈의 횟수도 따라서 증가하게 되고, 결과적으로 속도가 빠른 연산 알고리즘의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 정규 기저 표현(normal bases representation)을 갖는 GF(2$^n$) 상의 병렬 지수승 연산에 있어서, 프로세서 수가 고정된 경우에 라운드 수를 개선할 수 있는 알고리즘을 제안하고 이의 성능분석을 수행한다. 제안하는 방안은 지수(exponent)를 특정 비트 수로 나누어 지수승을 수행하는 윈도우 방법(window method)를 이용하는 것으로, 윈도우 값 계산 단계에서 휴지 프로세서들로 하여금 윈도우들 간의 곰을 계산하도록 합으로써, 전체 라운드 수를 줄이는 효과를 갖는다.
최근 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 나타내는 Convolutional Neural Network(CNN)모델을 모바일 기기에서 사용하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존의 CNN 모델은 모바일 장비에서 사용하기에는 가중치의 크기가 크고 연산복잡도가 높다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치의 표현 비트를 낮추는 가중치 양자화를 포함한 여러 경량화 방법들이 등장하였다. 많은 방법들이 다양한 모델에서 적은 정확도 손실과 높은 압축률을 나타냈지만, 대부분의 압축 모델들은 정확도 손실을 복구하기 위한 재학습 과정을 포함시켰다. 재학습 과정은 압축된 모델의 정확도 손실을 최소화하지만 많은 시간과 데이터를 필요로 하는 작업이다. Weight Quantization이후 각 층의 가중치는 정수형 행렬로 나타나는데 이는 이미지의 형태와 유사하다. 본 논문에서는 Weight Quantization이후 각 층의 정수 가중치 행렬을 이미지의 형태로 비디오 코덱을 사용하여 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 ImageNet과 Places365 데이터 셋으로 학습된 VGG16, Resnet50, Resnet18모델에 실험을 진행하였다. 그 결과 다양한 모델에서 2%이하의 정확도 손실과 높은 압축 효율을 달성했다. 또한, 재학습 과정을 제외한 압축방법인 No Fine-tuning Pruning(NFP)와 ThiNet과의 성능비교 결과 2배 이상의 압축효율이 있음을 검증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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