번역을 지원하는 도구로 자동 번역 시스템을 효율적으로 활용하기 위해 중요한 것은 자동 번역에 적합하도록 원문을 작성하거나 이미 작성된 원문에 대한 전처리 작업을 하는 것이다. 본 연구의 궁극적인 목표는 제품 설명서 작성자가 통제언어 체커를 통해 통제언어 규칙들을 적용하여 원문을 작성하도록 하는 것이다. 본 논문은 그 중간 단계로써 제품 설명서에 나타나는 문제 사항이 번역 품질에 어떠한 영향을 미치는지 밝혀내는 것을 목적으로 한다. 연구 대상은 제품 설명서에서 자동 번역의 성능을 저해시키는 요소 중 중의적 명사 수식 구문이다. 이러한 명사 수식 구문들은 분석 단계에서 구조적인 모호성을 초래하여 한국어 분석의 정확도를 떨어뜨리기 때문에 결과적으로 번역 품질을 악화시킬 수 있다. 이를 검증하기 위해 우선 제품 설명서 데이터를 분석하여 자동 번역 결과에 부정적인 영향을 미치는 명사 수식 구문을 다음과 같이 4가지로 유형화 하였다. (유형 1) 관형격 명사구 + 명사 병렬 접속, (유형 2) 동사의 관형형이 수식하는 명사구 + 명사 병렬 접속, (유형 3) 관형격 조사 '의' 중복, (유형 4) 병렬 접속어를 잘못 쓴 경우, 각각의 유형에 대해서 한국어 분석 단계에서 발생할 수 있는 문제에 대해 설명하였으며, 문제 사항에 대해 통제언어 규칙을 제시하였다. 통제언어 규칙에 따라 중의적 명사 수식 구문을 수정한 결과, 한국어 원문의 번역결과보다 한국어 수정문의 번역결과가 작성자의 의도를 더 잘 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.
현재 나오는 많은 음성 인식기가 대체로 높은 정확도를 가지고 있더라도, 음성 인식 오류는 여전히 빈번하게 발생한다. 음성 인식 오류는 관련 어플리케이션에 있어 많은 오동작의 원인이 되므로, 음성 인식 오류는 고쳐져야 한다. 본 논문에서는 Trie 기반 사전을 이용한 Guided Sequence Generation을 제안한다. 제안하는 모델은 목표 단어와 그 단어의 문맥을 Encoding하고, 그로부터 단어를 Character 단위로 Decoding하며 단어를 Generation한다. 올바른 단어를 생성하기 위하여, Generation 시에 Trie 기반 사전을 통해 유도한다. 실험을 위해 모델은 영어 TV 가이드 도메인의 말뭉치의 음성 인식 오류를 단순히 Simulation하여 만들어진 말뭉치로부터 훈련되고, 같은 도메인의 음성 인식 문장과 결과로 이루어진 병렬 말뭉치에서 성능을 평가하였다. Guided Generation은 Unguided Generation에 비해 14.9% 정도의 오류를 줄였다.
전형적인 공용버스 아키텍처는 동일시간에 하나의 데이터 전송을 처리할 수 있다. 본 논문에서는 동일시간에 여러 데이터 전송을 할 수 있는 NAWM (No Arbitration Wild Master) 버스 아키텍처를 제안하고 있다. AMBA 시스템에 대하여 NAWM 버스아키텍처의 마스터 래퍼와 슬레이브 래퍼를 설계해 보았으며, AMBA 시스템의 대부분 IP들을 수정없이 적용하는 것이 가능하다는 사실과 추가되는 타이밍 지연은 무시가능하다는 것을 확인하였다. 시뮬레이션을 통하여 NAWM 버스 아키텍처에서 여러 마스터들이 슬레이브에 접근할 때, 50% 이상 병렬처리가 가능함을 알 수 있었다.
ROS2 코드에서, multi-threaded executor 은 여러 메시지 또는 이벤트를 병렬로 처리할 수 있도록 복수의 스레드를 만든다. Multi-threaded executor 을 사용하면 프로그램 성능이 가속화되고 메모리를 경제적으로 사용할 수 있지만, 하나의 시스템 자원을 여러 개의 프로세스가 동시에 참조하거나 수정하기 때문에 deadlock 등의 여러 문제가 발생한다. 이 논문에서는 libclang 인터페이스를 이용해 ROS2 코드를 구문 분석하고 스레드 안전성을 평가하는 방법과 그 한계점, 향후 연구 방향에 대해 논한다.
이더넷 클러스터에서 그 분산처리 규모를 확장하려면 스위치 당 최대포트 수(현재 48포트)에 의해 물리적 제약을 받는다. 본 연구에서는 MPI기반 이더넷 클러스터에서 일반화 허프변환(generalized Hough transform: GHT)의 분산처리 규모를 확장하기 위해 다수의 이더넷 스위치들로 다중 클러스터를 구현하고, 확장에 따른 통신 부담을 병렬분산 시간분석 모델 및 통신성능 모델로 분석한 후 고속화 구현하였다. 다중 클러스터 분산처리환경에서 가능한 작업분할 정책들에 대해 평가하고, 허프공간 누산기 배열분할(accumulator array partitioning: AAP)정책을 수정 적용하여 노드간의 통신회수와 통신시간을 최소화하였고, 노드 수의 증가에 따라 AAP 정책의 분할 데이터 범위를 크게 하고 그에 부합하는 부하균형 알고리즘도 구현하였다. 단일링크 병목을 갖는 클러스터간(intercluster) 통신지연을 최대한 줄이기 위하여 일감 분배에는 선형 파이프라인 방송을 사용하고, 작은 결과 메시지들의 수합(gathering)에는 선형 플랫트리(flat tree)를 사용함으로써 총체적으로 계산과 통신을 최대한 시간 중첩시켰다. 제안한 병렬분산 GHT를 이더넷 다중 클러스터 상에서 그 성능을 점근해석하고 실험하여, 4개 고속 이더넷 스위치로 128 노드의 MPI 기반 다중 클러스터를 구현하여 거의 선형에 가까운 속도제고율(speedup)을 확인하였다.
인체의 흉부 X-ray 영상으로부터 척추질환과 관련된 의료 진단지표를 자동으로 추출하는 과정을 위하여 흉추조직의 정확한 분할이 필요하다. 본 연구에서는 HRNet 기반의 학습을 통하여 흉추조직을 분할하는 방법을 고찰한다. 분할 과정에서 영상 내의 상대적인 위치 정보가 효과적으로 반영될 수 있도록, 계층별로 영상의 고해상도의 표현이 그대로 유지되는 구조와 저해상도의 특징 지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층 신경망 모델을 채택하였다. 흉부 X-ray 영상에서 콥각도(Cobb's angle)를 산출하는 문제를 대상으로 흉추 분할을 위한 학습 방법, 진단지표 추출 방법 등을 소개하며, 부수적으로 피사체의 위치 변화 및 크기 변화 등에 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습 데이터를 증강하는 방법론을 제시하였다. 총 145개의 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.
실시간 유비쿼터스 환경의 규모성 향상을 위하여 각 처리 단계에 복수의 자원이 투입될 수 있다. 각 처리 단계에 복수의 자원이 배정되면 처리 단계 내에서 병렬로 처리되는 센서 데이터가 증가하기 때문에 후행 센서 데이터는 선행 센서 데이터의 처리 종료를 반드시 기다릴 필요가 없게 된다. 처리 과정이 서로 독립적인 센서 데이터들이 발생하면 후행 센서 데이터의 대기시간은 달라지게 된다. 본 연구에서는 복수의 자원이 사용 가능 할 때 후행 센서 데이터의 대기시간을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 실험을통하여 센서데이터의증가가 대기시간 감소에얼마나 영향을 줄수 있는지를 알아보았다. 실험을 통해 얻어진 결과는 자원이 개수를 2배 증가시키면 대기시간의 감소는 2배 이상이라는 것이다. 복수의 자원을 각 처리 단계에서 센서데이터에 할당하는 방법에 따라 실험을 수행하였다. 첫 번째는 순차적으로 센서 데이터에게 자원을 할당하는 방법이고 두 번째는 자원이 처리해야 할 센서데이터 처리시간 합이 균등하도록 할당하는 방법이다. 두 가지 방법에 대한 실험으로 얻어진 결과는 자원을 할당함에 있어서 순차적으로 할당하는 것보다는 처리 시간 합이 균등하도록 자원을 할당하는 것이 대기시간 감소에 효과적이었다.
CAD/CAM, 3차원 모델링, 가상현실, 그리고 의학 영상의 처리 속도를 높이기 위한 3차원 가속기에 대한 많은 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 3차원 그래픽 처리속도를 향상하기 위하여 SIMD처리기 구조의 3차원 가속기를 제안하며, 기존의 퐁 음영법을 제안된 구조에 맞게 병렬화하고 수행함으로써 직접적인 성능분석을 시도하였다. 3차원 SIMD 처리기 구조는 PCI 지역 버스 인터페이스, 16개의 처리기, 그리고 Park's 다중접근기억장치로 구성되며, 다중접근 기억장치는 17개의 외부 메모리 모듈을 갖는다. 기존의 직렬 퐁 음영법을 SIMD 처리기 구조에 수행될 수 있도록 하나의 다면체를 여러 개의 $4\times{4}$의 정방형 다면체로 나누어서 처리하는 병렬 퐁 음영 법으로 수정하였으며, 하나의 정방형 다면체는 다중접근기억장치가 간격이 1인 블록 접근이 가능하기 때문에 17개의 처리기가 동시에 처리할 수 있다. SIMD처리기 구조에서 수행되는 병렬화된 퐁 음영법을 하드웨어 모의실험 패키지인 CADENCE사의 Verilog-XL로 모의실험을 수행한 결과 5.14배의 속도향상을 보임을 확인하였다.
최근 그래픽 처리 장치(GPU)의 발전과 개발자 친화적인 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)기술의 발전으로 인해 그래픽 처리 장치를 활용한 병렬 컴퓨팅의 사용이 확대되고 있다. 이를 통해 과학, 의학, 공학 등 많은 분야에 걸쳐 기존 CPU 컴퓨팅 환경보다 더 빠른 처리속도로 결과 값을 얻어 낼 수 있게 되었다. 본 논문은 CPU 기반 컴퓨팅과 GPU 기반 컴퓨팅의 연산처리 속도의 차이의 비교를 위해 기존 CPU 기반으로 구현된 영상 품질 측정 프로그램을 NVIDIA사의 GPGPU기술을 사용할 수 있도록 프로그램을 포팅한다. 포팅한 프로그램을 바탕으로 GPGPU기술을 통한 프로그램의 가속화에 대하여 연구한다. 가속화된 프로그램은 CPU 기반의 프로그램보다 약 1.83배 정도의 실행 속도를 가진다. 또한 CPU 기반의 프로그램을 GPU 기반으로 수정할 때 생기는 제약과 문제점에 대해서도 기술한다.
메시지 전달 인터페이스(MPI)는 기존의 다양한 병렬 프로그램 개발 환경을 표준화한 것으로써, 메시지 전달 인터페이스를 기반으로 하는 병렬 컴퓨터 시스템은 응용 프로그램을 수많은 프로세서들에 분산 배치시켜 수행한다. 구성되는 각각의 프로세서 노드들은 연산을 하고 서로 결과를 메시지로 교환하여 수행을 하게 된다. 그러나 병렬 컴퓨터를 구성하는 노드들 중에서 어느 한 노드 또는 작업 중인 프로세스가 고장을 일으킨다면 수행되는 응용 프로그램은 그 동안의 수행 결과를 잃게 되며, 또한 응용 프로그램을 구성하는 모든 프로세스들은 중단될 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기존의 MPI에 고장 관리자(Fault Manager) 모듈을 추가함으로써 고장 허용 메시지 전달 인터페이스인 FT-MPI 를 제안한다. 제안한 FT-MPI는 고장 처리를 위한 추가적인 하드웨어 지원이 필요하지 않으며 기존의 MPI 응용 프로그램들이 수정 없이 수행될 수 있다는 장점을 지닌다. 제안한 고장 허용 방법은 프로세스 이중화 기법인 hot-spare 방법을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안한 FT-MPI가 고장이 발생하더라도 응용 프로그램이 올바르게 수행되며, 고장 허용 기능으로 인한 수행 시간상의 오버헤드는 5%를 넘지 않음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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