프로세서에 따라 수행 가능한 코드를 생성하는 retargetable 컴파일러와 성능 프로파일러는 어플리케이션에 최적화된 프로세서 디자인에 있어 필수적이다. 본 논문은 ADL (Architecture Description Language)에 기반한 architecture exploration 방법을 제시한다. 어플리케이션 프로그램에서 얻어낸 정보로부터 인스트럭션 합성과 프로세서 구조를 최적화 하였다. 어플리케이션에서 많이 사용되는 연산과 레지스터 사용에 대한 정보는 프로세서 최적화를 위해 사용되었다. 시스템의 효용성을 보이기 위해 JPEG 인코더에 대한 architecture exploration을 수행하였다. 제안된 방법을 사용해 설계된 ASIP은 초기 프로세서에 비해 약 1.97배의 성능을 가지는 것으로 측정되었다.
본 논문은 최적 모듈 선택 아키텍쳐 합성을 위한 천력 감소 Force-directed 스케줄링을 제안한다. 제안한 전력 강소 스케줄링은 행위 수준 언어를 업력으로 스위칭 활동-(switching activity) 을 고려하여 기존의 FDS 스케쥴링을 저 전력으로 고려한 FDS_LP 앙고리듬을 수행한다. 제안한 FDSL LP 알고리듬은 스위칭 활동을 최소로 하는 동적 파워를 포스 개념에 적용하여 전력 감소를 수행한다. 모듈 선택에서는 전력, 면적, 지연의 매개 변수를 고려하여 최척 모율 성택 RT 라이브러리를 구축한다. 구축한 RT 라이브러리에서 최적 파라메터를 구하기 위해서 프렌치 앤드 바운드 방법을 사용한 최걱 요율 선택 방법을 제안한다. 비교 실험에서는 최적 모율 선택을 고려한 제안한 FDS LP 앙고리듬과 기존의 FDS 알고리듬간의 전력 차이를 비교하여 최대 23.9 % 까지 전력 감소를 얻을 수 있다.
본 논문은 ffGA상에서 에너지 효율이 높은 데이터 경로 설계 방법론을 제안한다. 에너지, 처리시간, 그리고 면적간의 트레이드오프를 이해하기 위하여, 도메인 특성 모델링, coarse-grained 성능평가, 설계공간 조사, 그리고 로우-레벨 시뮬레이션 과정들을 통합한다. 도메인 특성 모델링 기술은 도메인의 특성에 따른 시스템 전체의 에너지 모에 영향을 미치는 여러 가지 구성요소와 파라미터들을 식별함으로써 하이-레벨 모델을 명시한다. 도메인이란 주어진 어플리케이션 커널의 알고리즘에 대응하는 아키텍쳐 패밀리이다. 하이-레벨 모델 또한 에너지, 처리시간 그리고 면적을 예측하는 함수들로 구성되어 트레이드오프 분석을 용이하게 한다. 설계 공간 조사(DSE)는 도메인에 명시된 설계 공간을 분석하여 설계 셋을 선택하도록 한다. 로우-레벨 시뮬레이션은 설계 공간 조사(DSE)에 의해 선택된 설계와 최종 선택된 설계의 정확한 성능평가를 위하여 사용된다. 본 논문에서 제안한 설계 방법은 매트릭스 곱셈에 대응하는 알고리즘과 아키텍쳐 패밀리를 사용한다. 제안된 방법에 의해 검증된 설계는 에너지, 처리시간과 면적간의 트레이드오프를 보인다. 제안된 설계 방법의 효율성을 보이기 위하여 Xilinx에서 제공되는 매트릭스 곱셈 커널과 비교하였다. 성능 비교 메트릭으로 평균 전력 밀도(E/AT)와 에너지 대 (면적 x 처리시간)비를 사용하였다. 다양한 문제의 크기에 대하여 Xilinx설계들과 비교하였을 때 제안한 설계 방법이 전력밀도(E/AT)에서 평균 $25\%$우수하였다. 또한 본 논문에 제안한 설계의 방법을 MILAN 프레임워크를 이용하여 구현하였다.
지속적으로 축적되는 BGP 아카이브 파일은 데이터의 규모로 인해 관리와 분석 방법에 대한 기술적인 어려움에 처해 있다. 최근 오픈소스 분산 컴퓨팅 기반인 하둡 (Hadoop)의 발전에 힘입어 대량의 데이터를 효율적으로 다루는 것이 가능해졌다. 본 논문에서는 대량의 BGP 아카이브 데이터로부터 민첩한 분석 방법을 제공하고 저가의 컴퓨터를 이용하여 성능 확장이 가능한 하둡 기반의 BGP 분석 아키텍쳐 (BGPdoop)를 제안한다. BGPdoop은 여러 지점에서 수집하여 오랜 기간 축적된 대량의 BGP 아카이브 데이터의 효율적인 관리와 분석을 위하여 데이터의 구조와 접근 방법을 정의하고, 유연하고 민첩한 질의 기반의 BGP 분석 방법을 제시한다. 20대 노드로 구성된 테스트베드를 이용한 규모확장성 실험에서 4대 노드 대비 5배의 단위 시간당 증가된 처리량을 확인했다. 또한 하이브 (Hive) 질의를 이용한 BGP 라우팅의 포렌식 분석 사례를 통해 본 논문의 제안방법에 대한 타당성을 제시한다.
캐나다 오일샌드는 사우디아라비아의 원유 부존량과 맞먹을 만큼 방대한 매장량을 자랑하고 있는 대표적인 비재래 원유이다. 오일샌드 저류층을 구성하는 퇴적층은 조수우세 퇴적환경에서 형성된 수로충진층으로 구성되어 있다. 조수퇴적층은 외부에서 작용하는 에너지의 상호작용 결과 공간적으로 복잡하고 불균질한 물성을 가지는 것이 특징적이다. 오일샌드의 성공적인 개발을 위해서는 저류층내 물성의 공간적인 분포에 대한 심도있는 이해를 기반으로 하는 공법이 적용되어야 한다. 오일샌드 저류층의 특성화를 위해 사용되는 지질모델은 고기와 현생의 유사퇴적환경에 대한 비교연구를 기반으로 구축되며, 특히 현생 유사퇴적환경 연구는 저류층의 형성과정과 저류층 물성의 불균질성을 제어하는 외부 기구에 대한 정보를 제공하므로 정교한 지질모델 구축에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 한국 서해안 조수우세퇴적환경은 캐나다 오일샌드 저류층이 형성된 퇴적환경과 유사한 것으로 판단되며, 이암파편층 분포, 퇴적상 및 층서 아키텍쳐 등과 같은 오일샌드 저류층 특성화에 필수적인 개념의 정립에 중요한 단서를 제공하는 것으로 평가받고 있어 그 중요성이 최근 큰 주목을 받고 있다.
달에 얼음 형태의 물과 희귀 자원의 대량 존재하는 것이 밝혀지면서, 달의 경제적, 산업적 가치는 증대되고 있다. 이에 우리나라를 포함한 전 세계 주요 우주국들은 달 자원 확보와 유인 기지 건설을 위한 현지 자원 활용 기술을 개발하고 있다. 향후 달 현지 건설을 준비하기 위해서는 로버에서 취득한 지형 및 건설 영상을 가공하여, 건설 전 주기의 의사결정 지원정보를 제공하는 무인 건설공간정보화 기술을 개발해야한다. 본 연구에서는 달 로버 카메라 시스템을 기반으로 한 건설공간정보화 기술의 개발 방안을 소개하였다. 세부적으로 로버의 주행 영상, 지형 및 건설 영상 취득을 위한 로버 기반 카메라 시스템의 개념 설계와 달 건설공간정보 구축을 위한 분산 환경 기반의 개념적 아키텍쳐인 달 로버 운영 시스템을 제안하였다. 또한 달 표면에 특화된 로버의 위치 결정 및 3차원 지형복원 기법 개발 방안을 제시하였다. 본 연구에 도출한 달 무인 건설공간정보화 기술은 개념적 설계로 실험을 통한 검증이 필요하다. 따라서 개발된 로버와 로버운영 시스템은 향후, 달 모의 지형에 적용하여 개선할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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