본 논문에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)을 하드웨어로 구현하기 위해서 파이프라인 방식을 인-루프 필터에 새롭게 도입된 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 적용하여 병렬화 처리하는 방법을 제안한다. 현재 HEVC 에서 SAO 의 입출력이 프레임단위로 구현되어 있는데, 이를 파이프라인 방식의 하드웨어 설계시에는 Largest Coding Unit(LCU)단위로 입출력이 가능하도록 수정해야 한다. SAO 에서 사용하는 두 가지 방식으로 Edge Offset(EO)과 Band Offset(BO)모드가 있으며, 이 중 EO 모드가 주변 화소값을 이용하므로 주변 화소값 정보가 없는 LCU 경계에 위치한 화소들을 버퍼에 저장한 뒤, 다음 LCU 블록의 입력과 함께 SAO 를 수행한다. 또한, SAO 앞 단의 인-루프 필터 기술인 디블록킹 필터(Deblocking Filter)에서도 LCU 단위로 입출력이 수행되므로 디블록킹 필터에서 저장하는 버퍼를 고려하면, SAO 입력에서 사용가능한 데이터는 LCU 가 천이된 형태가 된다. 따라서 SAO 입력의 천이된 형태와 버퍼 사용에 따라 총 9 가지 타입을 갖게 되며, 이 중 경계에 위치한 블록을 제외한 타입들의 경우 서로 다른 정보를 가진 SAO 를 4 번 수행해야 한다. 이러한 점을 반영한 파이프라인 방식을 SAO 에 적용하여 하드웨어에 적합한 구조를 구현할 수 있다.
본 논문에서는 초음파 응용 영상 기술의 다양한 임상 진단 응용이 가능한 파이프라인 회로 구성 방식을 가지는 빔포밍 프런트 엔드 플랫폼을 개발한다. 하드웨어 설계에서는 전력, 통합수준 및 복제 가능성이 중요한 확장 가능한 애플리케이션은 물론 압축 애플리케이션을 대상으로 한다. 펌웨어 디자인으로는 차세대 고수준의 합성 도구인 Vivado HLS 툴을 사용하여 최대의 생산성 향상으로 설계 생산성을 가속화하는 새로운 IP 및 시스템 중심 설계 환경 구축을 통하여 최적의 FPGA 병렬 처리 수준을 달성 하도록 구현하였다. 설계된 디지털 빔포머는 향후 시스템 사양의 재구성이나 변경시 적절한 수정 및 보완이 가능하고, 임의의 이미지 영역을 생성할 수 있는 스캔 데이터의 고속 관리 기능을 지원한다.
멀티코어 프로세서는 다수의 컴퓨팅 코어를 제공해줌으로써 응용 프로세스들의 병렬성을 증대시키고 전체 시스템의 처리율을 크게 향상시켜주고 있다. 최근 멀티코어의 구조적인 특징에 의해서 프로세서 친화도에 따른 네트워크 I/O 성능 차이를 관찰하고, 많은 연구자들이 최적의 프로세서 친화도를 결정하기 위한 연구를 진행하고 있다. 기존의 동적 프로세서 친화도 결정 기법은 응용 프로그램의 수정과 시스템 사양 변경에 투명하게 대처할 수 있으나, 각 응용 프로그램의 고유 특성과 경험을 통해서 수집할 수 있는 정보를 충분히 얻을 수 없다는 제한사항이 있다. 따라서 최적의 프로세서 친화도를 제공하기 어렵다. 본 연구는 프로세서 친화도 결정을 위해서 의미 있는 시스템 변수를 획득하고 최적의 친화도 결정을 지원하기 위한 도구를 제안한다. 구현된 도구는 동적 친화도 결정에 활용되어 그 한계를 극복하고 더 높은 네트워크 대역폭을 제공할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 사람의 턱 운동과 턱 사이에 작용하는 힘(혹은 압력)을 그대로 나타낼 수 있는 저작로봇을 개발하는 것을 궁극적인 목표로 한다. 이러한 저작로봇이 개발되면, 치과의사가 환자의 턱운동에 나타나는 병변을 진단하고 치료하는데 큰 도움이 될 것으로 사료된다. 또한 , 본 연구에 채택한 병렬기구(parallel mechanism)에대한 순기구학적( forward kinematics)분석은 일반적인 병렬기구의 실계에도 응용될 것으로 기대된다. 본 연구진이 1차적으로 설계한 모델은 베이스와 플랫폼(platform), 그리고 이 둘을 연결하는 3개의 다리로 구성되어 있다. 다리와 플랫폼은 3자유도의 관절로 다리와 베이스는 1자유도의 경첩 관절로 연결되어 있으며, 이 3개의 경첩 관절은 베이스 위의 수평면에서 직선을 따라 움직인다. 경첩 관절의 수평 변위와 세 다리의 길이가 주어졌을 때 플랫폼의 위치와 오리엔테이션을 구하는 순기구학의 해( 解)를 계산해내는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘의 특징은 매 순간 오차를 계산하여 이 오차가 줄어드는 방향으로 나아가도록 시간간격(time step)을 조절하는 것이다. 본 알고리즘은 현재 가장 보편적으로 사용되고 있는 뉴튼-렙슨 방법에 비하여 3가지 장점을 나타내고 있다. 우선 , 초기치(initial guess)에 관계없이 수렴한다는 것이다. 또한, 본 알고리즘은 뉴튼-렙슨 방법에 비하여 수렴속도가 훨씬 빠르며, 연산 시간이 매우 짧아져 실제적인 실시간 적용에 적합하다. 마지막으로, 뉴튼-렙슨 방법에서는 여러 개의 해 가운데 어느 곳으로 수렴할 지 예측 할수 없으나 본 알고리즘에서는 초기치에 가장 가까운 해로 수렴한다. 이러한 순기구학의 다중성(multiplicity)문제를 해결하기 위하여 두 개의 조건을 제시하였으며, 이를 적용한 시뮬레이션 결과에 의하면 항상 원하는 해(true solution)에 수렴할 수 있었다.발생량의 감소를 기대 할 수 있는 친환경기술로 유지관리비를 최소화할 수 있는 장점이 있었다. 않은 사람들 중 미래의 검진실행의지에 건강소식지가 영향을 미친 경우는 48.7%였다. 보건교육을 받은 후 유방암 자가검진 실천율은 사업군에서 53.9%로 받기 전의 27.3%보다 증가하였으나 대조군의 경우는 별 차이가 없었다. 연령별로는 60대가 가장 높았고 사업군에서 검진율의 증가분은 30대가 가장 컸다. 교육수준별로는 사업군은 고졸이, 대조군은 전문대졸이 가장 높았고 사업군에서 검진율의 증가분은 고졸에서 가장 컸다. 보건교육 후 유방암과 관련된 건강지식의 정도는 사업군이 3.7점으로 대조군보다 유의하게 높았으며, 유방암 자가검진법을 실천하는 사람들의 동기는 ‘일반 대중매체의 영향’이 가장 많았으며 건강소식지가 동기인 경우도 20.4%였다. 사업군에서 건강소식지가 유방암 자가검진법 실천에 영향을 미친 경우가 79.6%였으며 유방암 자가검진법에 관한 보건교육을 받고 실천하지 않은 사람들 중 미래의 실천의지에 건강소식지가 영향을 미친 경우는 43.6%였다. 이상의 소견에서 지역주민을 대상으로 인쇄매체를 통한 보건교육은 인쇄물만으로도 쉽게 실천 할 수 있는 유방암 자가검진법이 가장 효과적이었으며, 자궁암검진에 관해서도 검진을 받을 수 있도록 지역사회의 보건의료의 하부구조를 정비하여 제도적 장치를 마련하고 정보를 제공한다면 자궁암검진 실천율도 증가할 것이다.고 12.9% 의 발달율을 보여 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이상의 결과로 보아 핵이식 수정란을 효율적으로 생산하기 위하여 수핵난자의 세포질에 ionomycin 과 DMAP 의 혼합처리로 탈핵난자의 활성화를 유도하는 것이 효율을 증진시킬 수 있었다고 본다. 또한 공핵수정란을 수정 후 90시간과 114시간 개별 배양하여 할구를 공핵체로 핵이식에 이용하였을 때도 그룹배양에 비하여 효율이 떨어지지 않음을 알 수 있었으며, 수정란의 할구
분기 및 병합은 대규모 소프트웨어 개발에 있어 병렬개발을 지원할 수 있는 소프트웨어 형상관리의 대표적인 기법이다. 상업적인 용도로 쓰이는 기존의 소프트웨어 병합은 문자적 병합에만 의존하고 의미를 고려하지 않아 병합결과에서 의미적 오류를 발생시킬 수 있다. 현재까지 의미적 병합충돌 탐지 및 병합에 대한 연구가 이루어지고 있으나 의미적 병합충돌 및 병합에 대해서만 개별적으로 이루어지고 있으므로, 문자적 병합과정에서 의미적 충돌을 탐지하고 해결할 수 있는 기법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 프로그램 원본에서 분기된 두개의 프로그램들을 병합하는데 있어서 그들 각각의 원본에 대한 각 라인별 수정, 삭제, 삽입 오퍼레이션들을 정의하여 병합과정에서 발생하는 문자적 충돌 및 실행행위에 관련된 의미적 충돌을 탐지하고 해결하여 병합하는 문자적 병합기법과 의미적 병합기법을 결합한 하이브리드 병합기법을 제시하였다.
정전 방지 장치가 없는 중소형 레이드 (RAID: redundant arrays of independent disks)는 갑작스런 정전 또는 오류로 인한 종료 이후에 수시간의 긴 재동기화 시간을 요구한다. 레이드에서는 데이터 블록과 패리티 블록이 일관성 있게 갱신되어야 하는데, 데이터를 기록하다가 정전이 되면 데이터 블록은 갱신되었는데 패리티 블록은 갱신되지 않거나 반대인 경우가 발생할 수 있다. 이렇게 부분적으로 갱신된 스트라이프를 반드시 올바른 패리티로 갱신해야 하나 어떤 스트라이프에 이런 문제가 발생하였는지 찾기가 매우 어려웠다. 기존에는 전 저장공간을 검색하고 오류 있는 스트라이프를 수정하는, 수 시간을 요구하는, 패리티 재동기화 방법이 사용되어 왔다. 본 논문은 중소형 레이드에서 낮은 오버헤드를 갖는 고속의 재동기화 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 리눅스의 소프트웨어 레이드에서 구현되었다. 성능 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 재동기화 과정을 200분에서 5초로 단축시키고, 일반 입출력에서 22%의 오버헤드를 2%로 낮추었다.
규칙 기반 패러다임은 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 정형성과 융통성을 제공하기 때문에 여러 프로세스 중심 소프트웨어 공학 환경에 도입되어 왔다 그러나, 기존의 규칙 기반 패러다임을 채택한 시스템들의 경우 프로세스 모델을 작성하거나 이해하기 어렵고 프로세스 모델링 언어가 확장 또는 개선될 때마다 추론 엔진을 수정하거나 최악의 경우에는 새로 개발하여야 한다. 본 논문에서는 빈번히 발생하는 프로세스 변경에 유동적으로 대처할 수 있으며 프로세스 모델을 규칙기반 언어의 사실로 직관적으로 맵핑함으로써 프로세스의 병렬성을 효과적으로 제어할 수 있다는 규칙 기반 패러다임의 장점을 살리면서 기존 규칙 기반 PSEE의 단점인 사용의 용이성과 추른 엔진의 안정성 문제를 해결한 PRAiSE 시스템을 기술한다. PRAiSE에서는 RAiSE라는 그래픽 프로세스 모델링 언어를 제공하며 작성된 프로세스 모델은 규칙 기반 전문가 시스템 도구인 CLiPS로 구현한 프로세스 엔진에 의해 해석되고 실행된다.
본 연구는 온라인 한글 필기체 인식을 위한 전처리 단계로서 다층구조 신경망을 이용하여 한글 자획의 특징을 추출하였다. 특징추출을 위한 신경망은 경쟁 자율학습하는 특성을 가진 Masking field 모델을 이용하여 구성하였다. 이 모델에 의해서 off영역이 없는 on영역만의 수용영역을 구성하여 한글 자획에 내포된 방향, 연결점 및 모서리 특징 추축을 병렬처리하였고, 이 모델의 수정에 의하여 방향유지특성을 구현하였다. 입력자획의 폭이 한 화소로 제한됨에 따라 입력 정보의 교란을 설정한 수용영역에 의하여 제거 할 수 있었다. 구성한 신경망은 순차적으로 입력되는 자획으로부터 동필특징을 추출하고, 이것을 집적하여 자획 특징을 추출한다. 한글자획의 특징추출 결과는 자획내의 방향특징들의 통계적 분포에 따르는 출력을 얻을 수 있었으며, 자획패턴이 고정되지 않은 온라인 한글 필기체의 자획인식에 유용하리라 생각된다.
국방 분야에서 무인 차량의 주행로는 포장 도로 뿐만 아니라, 자주 다양한 변화를 갖는 야지의 비포장 도로 등이 포함된다. 이 무인 차량은 주로 험지나 오지에서 감시 및 정찰, 진지 방어 등을 수행하므로 자율 주행을 위해서 예측하지 못했던 다양한 주행로와 환경을 수시로 접하게 되며, 이에 따라 추가 학습이 필요하다. 본 논문에서는 'Forgetting' 문제를 피하면서 거리 비교와 Class 비교를 통해 빠르게 추가 학습이 가능하도록 Approximate Nearest Neighbor를 수정한 GPU 기반 Additional Learning Nearest Neighbor(ALNN) 알고리즘을 제안한다. 또 ALNN 알고리즘은 학습 데이터가 누적될수록 연산 속도가 저하되는 문제가 있고, 본 연구에서는 OpenGL Shading Language 기반의 GPU 병렬 처리를 사용하여 이를 해결하였다. ALNN 알고리즘은 기존의 학습 데이터에 영향을 주지 않으면서 빠르게 추가 학습이 가능하여, 빈번히 실시간으로 재학습이 필요한 국방 등의 분야에 활용될 수 있다.
위성비행소프트웨어의 역할이 커짐에 따라 가상화 기술이 위성에도 도입되고 있다. 가상화 기술 중 하나인 하이퍼바이져는 하드웨어 자원의 가상화를 통해 하드웨어를 보다 효율적으로 쓸 수 있도록 도와준다. 동시에 가상화 기술은 소프트웨어의 복잡도를 낮추어 신뢰성을 높이는 역할도 수행한다. 한국항공우주연구원에서는 위성용 하이퍼바이져 중 하나인 XtratuM을 차세대 하이퍼바이져 후보군으로 선정하고, 이를 위성비행소프트웨어에 적용할 수 있는지 가능성을 확인하고 있다. XtratuM은 하드웨어 효율성을 높일 수 있지만 SMP를 지원하지 않아 인공위성의 자세제어 알고리즘과 같이 고성능/병렬처리가 필요한 부분에 적용이 어렵다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 XtratuM의 기능 확장과 RTEMS XM-SMP BSP를 추가적으로 구현하여 RTEMS 기반 SMP를 지원하도록 만든다. XtratuM을 분석하여 SMP에 필요한 기능을 하이퍼콜로 추가한다. 그 후 BSP를 수정하여 SMP에 필요한 다수의 프로세서를 초기화하는 과정과 프로세서간의 통신을 위한 초기화 과정을 구현한다. 나아가 문맥 교환, 인터럽트와 같이 SMP에 의한 충돌이 발생할 수 있는 부분에 대해서도 개선한다. 이렇게 개발한 RTEMS XM-SMP는 4개의 코어를 가지고 있는 GR740 보드를 이용하여 SMP 벤치마크 함수를 수행하여 검증하고 SMP를 통한 성능 변화를 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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