IoT-Cloud 융합 가상 기계 시스템은 오프로딩 기법을 사용하여 저성능 사물인터넷 장비에서 고성능 클라우드 서버의 연산력을 제공받는다. 이 경우 오프로딩 실행 대상 프로그램은 사물인터넷 장비와 클라우드 서버의 실행환경에서 일관성이 유지되어야하기 때문에 문맥 동기화가 필요하다. 현재 문맥 동기화 방식은 전체 문맥 동기화를 시도하기 때문에 네트워크 오버헤드가 증가하여 비효율적이다. 본 논문은 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하는 효율적인 문맥 동기화를 위해서 정적 프로파일링을 통해 오프로딩 실행 대상 작업에 동기화가 필요한 문맥 정보들을 사전에 추출하였다. 추출된 문맥 정보를 기반으로 문맥 동기화가 이뤄지면 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하기 때문에 네트워크 통신 오버헤드 감소를 기대할 수 있다.
수학과 수 연산 영역의 학습 부진 현상은 논리적 위계성이 뚜렷한 수학과의 특성상 이전 학년에서 발생된 학습 결손이나 이해의 부족이 다음 학년에서의 학습 방해나 장애로 이어지며, 이러한 과정의 반복은 학습 부진을 증대시켜 학습 불능에까지 이르게 되는 등 심각한 문제가 되고 있다. 수 연산 능력은 수학 학습의 가장 기초 기능일 뿐 아니라 우리 주변의 생활 속에서 문제 해결력을 키우고 다시 생활 속에 자연스럽게 활용할 수 있는 수학적인 힘을 기르는데 반드시 갖추어야 할 기본 능력이다. 이를 위해 본 연구에서는 수학과 학습부진아의 특성 및 지도에 관한 문헌을 검토 분석하고, 수학과 기초학력을 진단 및 부진 요인을 탐색하여 단계형 수준별 개별화 학습 프로그램을 설계하였으며, 이를 효과적으로 적용할 수 있는 방법을 탐색하였다. 그리고 학업성취도 및 수학 학습 태도에 대한 프로그램의 효과를 검증하였다.
본 논문에서는 128-bit 블록암호인 SEED 알고리즘을 하드웨어로 구현하는데 있어서 면적을 줄이고 연산속도를 증가시키는 회로구조에 대하여 논하였고 설계결과를 기술하였다. 연산속도를 증가시키기 위해 Pipelined systolic array 구조를 사용하였으며, 입출력 회로에 어떤 버퍼도 사용하지 않는 간단한 구조이다. 이 회로는 10 MHz 클럭을 사용하여 최대 320 Mbps의 암호화 속도를 달성할 수 있다. 회로설계의 목표를 고속 암호화와 회로구조의 단순화에 두었다.
플래시 메모리는 입출력 속도가 빠르고 에너지 효율성이 좋지만, out-place update만 가능하며 쓰기 연산을 위한 IO의 지연시간이 읽기 연산보다 현저히 길다는 단점을 가진다. 이를 보완하기 위해 고안된 FlashSSD(Solid State Drive)는 최근 하드 디스크를 대체하는 저장장치로 주목받고 있다. DBMS(Database Management System)의 성능 개선을 위하여 FlashSSD를 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 그중 FD-tree를 사용한 인덱스는 좋은 갱신 성능을 보임과 동시에 검색 성능을 보인다. 하지만 FD-tree의 구성 요소 중 하나인 레벨이 하나의 자료구조로만 이루어져 있어 인덱스로서의 비효율성을 가지고 있기 때문에 이를 인덱스의 접근 빈도를 이용하여 개선하고 검색 성능을 높이고자 한다.
클라우드 환경에서는 가상머신의 고성능 연산을 지원하기 위해 Graphic Processing Unit(GPU)를 사용한다. 가상머신들은 공평성을 위해 독립적인 가상머신 스케줄러를 사용하기 때문에 컴퓨팅 자원의 초과 사용으로 인한 성능 저하가 발생해도 동일한 작업을 수행하는 가상머신들의 성능은 균등하게 측정된다. 하지만 GPU 연산의 경우 다중 작업을 수행할 때 하드웨어 기반 스케줄러를 사용하며 가상머신의 입출력 작업을 위한 하이퍼바이저의 First In First Out(FIFO) 기반 스케줄링 기법으로 인해 가상머신 사이의 공평성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 GPU 메모리를 초과 사용하는 환경에서 가상머신들의 성능을 측정하고 성능 불균형으로 인한 문제를 분석한다.
전 세계의 스마트폰 보급률이 증가와 함께 새로운 형태의 스마트 워치, 구글 글래스 등의 모바일 장비들이 등장하고 있다. 이는 제한된 자원을 사용하는 스마트폰 환경에서 효율적으로 CPU, 메모리, 저장 장치들을 효과적으로 사용하기 위한 연구를 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 부족 메모리의 공간 확보를 위해 동일한 내용의 페이지 캐시를 찾고, 중복 제거하는 기법을 제안한다. 이는 부족한 메모리 공간 확보와 캐시를 지속하여 I/O 연산의 빈도를 줄여 스마트폰 성능 향상을 가져올 것으로 기대된다.
Fully Differential 연산 증폭기 회로는 SCF(Switched Capacitor Filter), D/A 컴버터, A/D 컨버터, 통신 회로 등의 VLSI 설계시 외부 부하 구동에 필수적이다. 기존의 CMOS 연산 증폭기 회로는 CMOS 기술에 따른 여러 가지 단점을 갖는데 우선 큰 부하 용량에 대한 구동 능력이 양호하지 못하고, 집적도의 증가에 따른 전원 전압의 감소로 인해 입출력 전압의 동작 특성이 저하되어 전체 회로의 동특성 법위가 감소된다. 이러한 단잠들을 개선하기 위하여 출력부의 출력 스윙을 늘릴 수 있는 차동 출력 구조를 사용한 회로가 Fully Differential 연산 증폭기 회로이며, 단일 출력 구조의 연산 증폭기 보다 스윙 폭이 향상된다. Fully Differential 연산 증폭기의 구성에서 전류 미러가 그 성능을 결정하며, 따라서 큰 출력 스윙과 안정된 회로 동작을 위해서는 출력 저항이 크고, 기준 전류와의 정합이 잘 되는 전류 미러의 설계가 중요하다. 본 논문에서는 큰 출력 저항과 기준 전류와의 정합 특성이 우수한 새로운 전류 미러를 제시하였다. 출력 스윙을 키우고 전력 소모를 줄이기 위해 새로운 전류 미러를 사용하여 2단 증폭 형태의 Fully Differential 연산 증폭기를 설계하였으며, 설계한 증폭기는 레이아웃으로 구현하여 시뮬레이션 프로그램(SPICE3f)을 통하여 성능을 검증하였다.
플래시 메모리 기반의 SSD는 데스크톱 및 이동형 컴퓨터의 저장 장치를 지원하는 우수한 미디어이다. 플래시 메모리는 비휘발성, 낮은 전력소모, 빠른 데이터 읽기속도 등의 특징으로 데스크톱 및 서버용 데이터베이스의 핵심 저장 요소가 되었다. 하지만, 빠른 읽기 연산에 비하여 상대적으로 느리거나 프리징이 있는 SSD의 쓰기 연산 특성을 고려하여 HDD와 RAID에 기반을 둔 기존의 전통적인 스토리지 관리 기법을 개선할 필요가 있다. 이를 위하여, 본 논문은 전통적인 HDD 미러링에 기반을 둔 헤테로-미러링이라는 새로운 저장 장치 관리 기법을 제안한다. 헤테로-미러링 기반 기법은 SSD에서 발생 가능한 프리징 현상을 피하기 위한 쓰기-부하 밸런싱과 쓰기 지연 연산을 통하여 RAID-1 처리 성능을 개선한다. 테스트 결과 제안한 기법은 쓰기 연산 부하와 프리징 부하를 크게 감소시키고, 기존의 SSD-RAID-1 기법의 성능을 18%, 응답 시간을 38% 개선함을 확인하였다.
한국 천일염 생산 지역의 인구는 빠르게 고령화되고 있어 생산 노동자가 줄고 있는 추세이다. 소금 포집 작업은 천일염 생산과정에서 가장 많은 노동력을 필요로 한다. 기존의 포집 장치는 사람의 작동 및 운전이 필요하여 상당한 노동력이 필요해서, 천일염 무인포집장치를 개발하여 생산 노동자의 노동력을 감소시키고자 한다. 천일염 포집장치는 색상 검출을 통해 소금의 포집 상황과 염전에서의 위치를 파악하도록 설계되었기 때문에, 포집장치의 색상 검출 성능이 중요한 요소이다. 그래서 색상 검출 성능 향상을 위해 이미지 처리를 이용한 알고리즘을 연구하였다. 알고리즘은 입력 이미지를 크기 재조정, 회전 및 투시 변환을 이용하여 around-view 이미지를 생성하고, RoI를 설정하여 해당 영역만 HSV 색상 모델로 변환하고 논리곱 연산을 통해 색상 영역을 검출한다. 검출 된 색상영역은 형태학적 연산을 이용하여 검출 영역을 확장하고 노이즈를 제거하여 컨투어와 이미지 모멘트를 이용하여 검출영역의 면적을 계산하고 설정된 면적과 비교하여 염판에서 포집장치의 위치 경우를 결정한다. 성능 평가는 알고리즘을 적용한 최종 검출 색상의 계산 면적과 알고리즘의 각 단계의 검출 색상의 면적을 비교하여 평가하였다. 평가 결과 소금을 검출하는 흰색의 경우 최소 25%에서 최대 99% 이상, 빨간색의 경우 최소 44%에서 최대 68%, 파란색과 녹색은 평균적으로 각각 7%와 15% 검출면적 증가가 있어 색상 검출 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었으며, 이를 무인 천일염 포집장치의 무인작업 수행을 위한 위치 확인에 적용 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 속도 제어를 위한 가변자속 메모리 모터(Variable Flux Memory Motor)의 특성과 감자전류 산정에 대하여 다루었다. 서론에서는 VFMM에 대한 특징 및 설계를 위한 분석 방안을 제시하였으며, 메모리모터의 동작 원리와, 정밀한 해석 방법은 본론을 통하여 자세히 다루었다. 감자전류는 프라이자흐 모델을 이용하여 초기 자석의 자화량을 비선형 적으로 구한 후 인가된 d축 전류에 따른 변화된 자화량 및 기전력 값들을 반복적인 연산을 통하여 신뢰성 있는 감자전류를 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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