최근 EDA 툴의 기술적인 향상과 반도체 공정의 발달로 IC 설계자들은 RISC 프로세서, DSP 프로세서, 메모리 등 많은 IP가 하나로 집적되는 SoC구조가 가능해졌다. 하지만 기존에 사용되는 대부분의 SoC는 공유버스 구조를 가지고 있어, 병목현상이 발생하는 문제점을 가진다. 이러한 문제점은 SoC 내부의 IP들이 많을수록 SoC 플랫폼의 전체 성능이 저하되어, CPU 자체의 속도보다는 효율적인 통신에 의해 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 공유버스의 단점인 병목현상을 줄이고 성능을 향상시키기 위하여 크로스바 스위치버스 구조를 제안한다. OpenRISC 프로세서, VGA/LCD 제어기, AC97 제어기, 디버그 인터페이스, 메모리 인터페이스로 구성되는 SoC 플랫폼의 WISHBONE 온칩 공유버스 구조와 크로스바 스위치 버스 구조의 성능을 비교한 결과, 기존의 공유버스보다 26.58%의 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 지휘무장통제체계(이하 CFCS) 소프트웨어의 성능 향상 기법으로 고성능 컴퓨팅(이하 HPC) 시스템 활용 기법을 제안한다. 이 기법으로 본 논문에서는 HPC 분야인 멀티코어 프로세서를 활용하는 방법을 제안한다. 복잡한 반복연산을 하는 작업이 많은 CFCS의 특정 SW모듈에 대해 멀티코어 프로세싱 아키텍처를 이용한 병렬처리를 적용하여 기존 순차처리 대비 작업실행시간을 단축함으로써 작업 응답시간을 상당히 줄일 수 있다. 본 논문에서는 CFCS 시험 환경의 일부 특정 SW모듈 상에서 기존의 순차처리 방식으로 수행한 연산 결과와 다중 처리 프로그래밍 API인 OpenMP를 적용하여 수행한 연산 결과를 비교하여 CFCS에서의 멀티코어 프로세싱이 체계 전반의 성능 향상 면에서 효율적으로 사용될 수 있음을 보인다.
슈퍼컴퓨터 사용자들은 FTP(File Transfer Protocol)을 이용해서 파일을 전송한다. 전송되는 데이터들은 여러 분야에 걸친 연구관련 자료로서 고성능 슈퍼컴퓨터에 의한 연산 처리가 요구되며 그 결과들은 연구결과에 많은 영향을 준다. 사용자들의 연구 데이터가 담긴 대용량 파일의 전송할 때 성능향상 방법을 적용하고 네트워크 상태에 따라 QoS(Quality of Service)를 할당한다면 데이터의 손실률을 최소화하고 신뢰성 있는 네트워크 상태로 인하여 사용자들은 연산처리 결과가 더욱 정확하다고 신뢰할 수 있다. 본 고에서는 대용량 파일을 전송 할 때 성능을 향상시키는 방법과 QoS 적용 방법을 알아본다.
IEEE 802.15.3 High-Rate WPAN(Wireless Personal Area Network)는 l0m내외의 무선 환경에서 실시간 비디오, 고품질 오디오 및 대용량 파일 전송을 가능케 하는 기술이다 하나의 네트워크를 piconet 단위로 구성하고 하나의 Piconet에는 PNC(piconet coordinator)가 TOMA(Time Division Multiple Access) 방식으로 DEV(device)들에게 채널타임을 할당한다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.3 High-Rate WPAN 환경에서 하나의 piconet 에 존재하는 각각 통신을 하려는 DEV 들이 서로의 신호에 간섭을 받지 않을 만큼 떨어져 있다면 한 개의 채널타임을 각각의 DEV 들에게 동시에 할당하여 여러 DEV들이 동시에 통신을 하는 공간 재활용방식을 통해 네트워크의 성능을 향상하는 방법을 제안하고 MAC의 공간재활용방식을 통한 네트워크의 성능향상 방법을 연구한다.
나노입자에 의한 세라믹 코팅은 제품의 방청, 내식, 내마모성을 향상시킬 뿐만 아니라 내열성을 향상시키는 데에도 효과적인 성능을 보이고 있다. 특히 지르코니아(YSZ), 산화알루미늄($Al_2O_3$), 이산화 타이타늄($TiO_2$) 등과 같이 차열 성능이 우수한 세라믹 계열을 이용한 TBC(Thermal Barrier Coating)은 이미 항공기 엔진부품이나 고성능 베어링과 같이 고온에서도 우수한 성능을 유지해야 하는 기계부품에 보편적으로 사용되어 오고 있는 방법이다. 본 연구에서는 이와 같은 차열서능이 우수한 세라믹 소재를 이용해 건축물에 많이 사용되고 있는 목재에 난연성능의 향상을 목적으로 세라믹 나노코팅을 하였을 때 목재의 연소특성이 어떻게 변화하는가를 관찰 및 분석하였다.
경로 질의는 XML에서 가장 일반적으로 사용되는 질의이며, 기존에 경로 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 색인 기법들이 연구되었다. 최근에는 suffix 트리를 사용하는 구조 조인 기법들이 제안되어 경로 질의 성능을 향상시키고 있다. ViST는 가장 대표적인 구조 조인 기법으로 XML 문서에 대한 검색 시간을 줄이기 위해 suffix 트리와 $B^{+)$ 트리를 사용한다. 하지만, ViST는 suffix 트리에 최적화 되지 못한 번호 부여 기법을 사용함으로써, 질의 처리 시 불필요한 조인과 디스크 접근이 야기된다. 이와 같은 문제들은 경로 질의 성능을 급격히 감소시킨다. 따라서 본 논문에서는 ViST의 문제들을 해결하기 위한 새로운 색인 구조를 제안하다. 제안하는 색인 구조는 suffix 트리를 사용하는 구조 조인 기법의 성능을 향상시키기 위해서 최적화된 번호 부여 기법과 상향식 질외 처리 기법을 사용한다. 본 논문의 성능 평가에서는 제안하는 색인 구조를 ViST와 비교하여, 제안하는 색인 구조가 와일드-카드('$^{\ast}$와 '//')를 포함하는 다양한 단일 경로 질의와 분기 질의에 대해 향상된 성능을 나타냄을 보인다.
무선망에서는 유선망에 비해 그 특성상 비교적 많은 패킷을 손실된다. TCP 프로토콜은 흐름제어나 에러정정, 혼잡 제어 등의 기능을 통해 보다 효율적이고 안정적인 통신을 지원하고 있다. 하지만 표준 TCP 프로토콜은 유선망의 특성을 고려하여 개발하였기 때문에 무선망에서 혼잡한 상황에서 패킷이 도달하지 못한 경우와 실제로 패킷이 손실되어 전달되지 못하는 경우를 구분하지 못한다. 최근까지 제시된 여러 이동망 TCP에 대한 논문은 무선망에서 패킷이 손실된 경우 혼잡 제어를 일어나지 못하게 하는 방법을 제시하고 있다. 본 논문에서는 TCP Persist Timer를 이용하여 혼잡제어를 회피하는 방법을 기존에 제시된 Snoop 프로토콜에 적용하여 자체적인 이동망상에서의 TCP 성능향상에 더하여 연속적인 에러에 대한 성능 향상을 제고하고 있다. 개선된 Snoop 프로토콜은 WZACK(Window Size Zero ACKnowledge Packet)을 이용하여 혼잡제어를 정지시킴으로써 비효율적인 혼잡제어를 막도록한다.
본 논문에서는 도선의 결함 유무와 결함 위치를 측정하는 방법으로 널리 사용되고 있는 시간 영역 반사파 처리 기법(Time Domain Reflectometry : TDR)의 성능 향상을 위하여 가우시안 형태를 가지는 입력 신호와 상호 상관 관계 함수를 이용한 신호 처리 방법을 제안한다. 일반적으로 TDR은 입력 신호와 반사 신호의 시간 지연을 측정해서 결함 위치를 측정하게 되므로, TDR 방법으로 결함 위치를 측정하는데 있어 시간축 분해능의 정도에 따라 측정 방법의 성능이 크게 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 제한된 시간축 분해능에서 결함 위치 측정의 정확도를 향상시키기 위해 가우시안 형태를 갖는 입력 신호 및 반사 신호와의 상호 상관관계 함수를 사용한다. 한편, 실제 도선에 적용하여 기존의 TDR 방법과 측정 성능을 비교 분석함으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 우수성을 검증한다.
본 연구는 대용량 추진용 32극, 192슬롯의 3MW급의 BLDC(Brushless DC) 전동기를 모델로 2차인 유한요소법(FEM)을 이용 전자계 및 열계 특성을 해석한 것이다. 이러한 해석을 통하여 BLDC 전통기의 진동 및 소음의 원인을 분석하고 성능향상을 위한 방법을 연구하며 이에 전동기의 소음 및 진동의 저감과 성능을 향상시킬 수 있는 최적설계에 그 목적이 있다. 또한 FEM을 이용 열계 특성을 해석하고 이를 분석하여 설계정수 변경에 반영한다. 위의 결과들을 설계에 적용하여 BLDC의 성능향상을 위한 최적설계 모델을 제시하게 될 것이다.
원거리 음성인식에서 인식률의 성능향상을 위해 필수적인 다채널 마이크 환경에서 방 안의 도처에 분산되어있는 원거리 마이크를 사용하여 TV, 조명 등의 주변 환경을 음성으로 제어하고자 한다. 이를 위해 각 채널의 인식결과를 통합하여 최적의 결과를 얻고자 채널의N-best 결과와 N-best 결과에 포함된 hypothesis의 frame-normalized likelihood 값을 사용하여 Bayesian network을 훈련하고 인식결과를 통합하여 최선의 결과를 decision 하는데 사용함으로써 원거리 음성인식의 성능을 향상시키고 또한 hands-free 응용을 현실화하기위한 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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