다차원 온라인 분석처리 (MOLAP, Multidimensional On-line Analytical Processing) 시스템은 데이타를 큐브라고 불리는 다차원 배열에 저장하고 배열 인덱스를 이용하여 데이타를 엑세스한다. 큐브를 디스크에 저장할 때 각 변의 길이가 같은 작은 청크들로 조각내어 저장하게 되면 데이타 클러스터링 효과를 통해 모든 차원에 공평한 질의 처리 성능이 보장되며, 이러한 큐브 저장 방법을 ‘청크기반 MOLAP 큐브’ 저장 방법이라고 부른다. 공간 효율성을 높이기 위해 밀도가 낮은 청크들은 또한 압축되어 저장되는데 이 과정에서 데이타의 상대 위치 정보가 상실되며 원하는 청크들을 신속하게 엑세스하기 위해 인덱스가 필요하게 된다. 본 연구에서는 비트맵을 사용하여 청크기반 MOLAP 큐브를 인덱싱하는 방법을 제시한다. 인덱스는 큐브가 생성될 때 동시에 생성될 수 있으며, 인덱스 수준에서 청크들의 상대 위치 정보를 보존하여 청크들을 상수 시간에 검색할 수 있도록 하였고, 인덱스 블록마다 가능한 많은 청크들의 위치 정보가 포함되도록 하여 범위 질의를 비롯한 OLAP 주요 연산 처리 시에 인덱스 엑세스 회수를 크게 감소시켰다. 인덱스의 시간 공간적 효율성은 다차원 인덱싱 기법인 UB-트리, 그리드 파일과의 비교를 통해 검증하였다.
본 논문에서는 히스토그램 균등화 기반의 효율적인 차량용 영상 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량용 영상보정 알고리즘은 움직임 추정 및 움직임 보상을 통해 차량용 영상의 흔들림을 제거하였다. 그리고 영상을 보정하기 위해 영상을 일정 영역으로 분할하여 각각의 서브 영상에서 픽셀 값의 히스토그램을 계산하였다. 또한, 기울기를 조절하여 영상을 개선하였다. 제안된 알고리즘은 IP에 적용하여 성능 및 시간, 영상의 차이점을 평가하고, 차량용 카메라 영상의 흔들림 제거와 영상 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 차량용 영상 보정 알고리즘은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 차량용 영상에 대한 흔들림 제거는 메모리를 사용하지 않고 실시간 처리를 했기 때문에 효율성을 입증하였다. 그리고 블록 정합을 통한 연산으로 계산 시간 감소 효과를 얻었고, 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다.
TV 회의 시스템 또는 확성회의 시스템에 응용되는 반향제거기에 있어서, 긴 잔향시간을 갖는 실내 공간에서는 환경변화에 따른 필터계수의 갱신에 많은 시간이 필요하며 실시간 처리에 장애요인이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MPEG 오디오 시스템에서 이용하고 있는 폴리페이즈 필터 뱅크를 사용한 서브밴드 적응 신호처리법을 제안한다. 이 방법은 입력과 출력의 스펙트럼을 몇 개의 주파수 밴드로 분할하여, 각 밴드를 ES-NLMS 알고리즘을 이용하여 적응처리하는 것이다. 계산기상의 시뮬레이션을 통하여 최적의 서브밴드 수를 구하였으며, 기존의 풀밴드 방식에 대하여 수렴속도 및 제특성이 약 2dB 정도 작을때 서브밴드로 분할하는 방법이 연산량에 있어서 약 88% 정도 감소하여 풀밴드보다 우수한 것으로 나타났다.
Himawari-8/Advanced Himawari Imager (AHI) 열적외 채널 자료에 Maximum Cross Correlation (MCC), Zero-mean Sum of Absolute Distances (ZSAD), Zero-mean Sum of Squared Distances (ZSSD) 알고리즘을 적용하여 표층 해류를 산출하고, 그 결과를 비교 분석하였다. 각 알고리즘으로 쿠로시오해류 해역의 표층 해류장을 산출한 결과 서로 유사한 양상을 보였다. 오차 발생 비율은 알고리즘에 따른 차이가 거의 나타나지 않았으며, 표층 해류 산출 연산에 소요되는 시간은 ZSAD와 ZSSD 알고리즘이 MCC 알고리즘에 비해 각각 24%, 18% 감소하였다. 산출된 표층 해류는 인공위성 추적 표층 뜰개 자료와 인공위성 고도계 자료로 계산한 표층 해류를 통해 검증하였고, 세 가지 알고리즘의 정확도는 모두 유사한 범위의 값으로 나타났다. 또한 산출된 표층 해류의 정확도는 휘도 온도 수평 구배의 크기와 두 영상 사이의 시간 간격에 의해 영향을 받았다.
현재까지 알려진 가장 효율적인 인수분해 방법은 General Number Field Sieve (GNFS)를 이용하는 방법이다. CADO-NFS는 GNFS를 기반으로 구현된 공개된 소프트웨어로 RSA-704의 인수분해에 사용된 도구이다. CADO-NFS에서 다항식 선택은 크게 다항식을 생성하는 과정과 이를 최적화하는 과정으로 나누어져 있다. 그러나 CADO-NFS에서 다항식의 최적화 과정은 전체 다항식 선택 소요 시간 중 약 90%를 차지할 정도로 큰 부하를 주고 있다. 본 논문에서는 사전 연산 테이블을 이용하여 다항식 최적화 과정의 부하를 줄이는 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 CADO-NFS의 다항식과 같은 다항식을 선택하지만, 다항식 선택에 걸리는 시간은 약 40% 감소한다.
지금까지 다중스레드 모델을 위한 다중스레드 코드의 생성 및 스레드 분할에 대 하여 이루어진 연구는 실행시간을 번역시간에 예측할 수 없는 연산을 경계로 삼아 스 레드를 분할하고, 스레드의 길이를 증가시키기 위하여 주어진 제약조건내에서 스레드 를 병합하는 것이다. 이러한 정책으로 인하여 병렬성이 적은 프로그램이라 하여도 원 격자료 접근이 많으면 스레드의 길이가 짧아지고 그에 따라 문맥전환이 늘어나기 때 문에 시스템에 부담이 된다. 본 논문에서는 스레드의 길이를 늘이고, 메세지 전송횟 수를 감소시키기 위한 다른 방법으로 프로그램의 루프에서 접근되는 배열의 첨자를 분석하고 이를 바탕으로 루프 액티베이션에서 참조되는 배열의 원소를 해당 루프 액 티베이션이 수행되는 노드에 분산 저장하는 배열의 지역화방안을 제안한다. 배열을 지역화하기 위하여 먼저 루프 액티베이션에서 접근되는 배열의 이름, 루프 첨자와 접 근되는 배열원소의 첨자간의 차이인 종속거리 그리고 배열원소의 용도에 관한 정보를 얻기 위한 원소 접근 형태 분석을 수행한다. 원소 접근 형태 분석으로 부터 얻어진 정보를 이용하여 가능한한 지역 기억장치에서 필요한 배열의 원소를 읽어올 수 있도 록 배열 원소에 접근하는 루프 액티베이션이 수행되는 처리기 모임의 지역 기억장치 에 배열원소를 저장하는 배열 지역화를 수행한다. 실험결과, 배열을 지역화함으로써 다른 처리기 모임의 지역 기억장치로부터 배열의 원소를 읽어오기 위한 원격자료 접 근을 지역자료 접근으로 대치함으로써 원격접근의 수가 줄어든다. 이로 인하여 스레 드의 길이가 증가하며, 원격접근 횟수 및 문맥 전환의 수가 줄어들어 시스템의 성능 향상을 꾀할 수 있었다.
오늘날의 시스템들은 더 빠른 실행 속도와 더 적은 전력 소모를 위해 하드웨어와 소프트웨어 요소를 함께 포함하고 있다. 기존 하드웨어 및 소프트웨어 공동 설계에서 소프트웨어와 하드웨어의 비율은 설계자의 경험적 지식에 의해 나뉘었다. 설계자들은 반복적으로 가속기와 응용 프로그램을 재구성하고 시뮬레이션하며 최적의 결과를 찾는다. 설계를 변경하며 반복적으로 시뮬레이션하는 것은 시간이 많이 소모되는 일이다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 FPGA 가속기 설계를 위한 하드웨어 및 소프트웨어 공동 설계 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 가속기를 구성하는 주요 성분을 변수화해 응용 프로그램 코드와 하드웨어 코드를 자동으로 생성하여 설계자가 적절한 하드웨어 비율을 쉽게 찾을 수 있도록 한다. 공동 설계 플랫폼은 Xilinx Alveo U200 FPGA가 탑재된 서버에서 Vitis 플랫폼을 기반으로 동작한다. 공동 설계 플랫폼을 통해 1000개의 행을 가지는 두 행렬의 곱셈 연산 가속기를 최적화한 결과 응용프로그램보다 실행 시간이 90.7%, 전력 소모가 56.3% 감소하였다.
최근 실시간 처리의 요구가 증가하면서 시간에 따라서 변화하는 동적 그래프에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 동적 그래프를 분석하기 위한 알고리즘의 하나로 연결 요소가 있다. GPU는 높은 메모리 대역폭, 연산 성능으로 대규모의 그래프 계산에 적합하다. 그러나 동적 그래프의 연결 요소를 GPU를 이용하여 처리할 때, GPU의 제한된 메모리로 인해 실제 그래프 처리 시 CPU와 GPU 간에 잦은 데이터 교환이 발생한다. 본 논문에서는 동적 그래프에서 GPU 기반의 효율적인 점진적 연결 요소 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Weighted-Quick-Union 알고리즘을 기반으로 연결 요소 레이블에 구성 요소의 개수를 이용하여 연결 요소를 빠르게 계산한다. 또한, 재계산할 부분을 판별하여 GPU로 전송할 데이터를 최소화하여 대규모 그래프에 대하여 CPU와 GPU 간의 데이터 교환 횟수를 감소시킨다. 뿐만 아니라 GPU와 CPU 간에 데이터 전송 시간 낭비를 줄이기 위해 GPU와 CPU가 비동기로 실행하는 처리 구조를 제안한다. 실제 데이터 집합을 사용한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.
본 연구는 IoT 기술을 이용한 의료기기에서 송수신되는 대량의 이진데이터의 디지털 변조 과정시 독특한 압축 알고리즘을 적용하여 보다 빠른 시간내에 데이터를 송수신하기 위한 연구이다. 이를 위해 이진데이터 스트리밍을 간단한 규칙에 따라 바이너리 클러스터라는 단위로 구분한 뒤, 각 바이너리 클러스터에 대해 1차 압축바이너리 클러스터를 생성하고 유형별로 추가적인 압축 연산을 통해 1 내지 2비트를 압축한 2차 압축 바이너리 클러스터를 생성한 뒤, 각각의 2차 압축 바이너리 클러스터를 맨체스터 라인코딩 방식으로 전송하였다. 특히 본 연구에서는 각각의 2차 압축바이너리 클러스터들의 구분을 위한 정보로서 휴지 전위를 2차 압축 바이너리 클러스터를 코딩한 맨체스터 코드 사이에 삽입 전송하는 방법을 제안하였다. 이를 통해, 2비트 압축된 바이너리 클러스터의 경우 휴지 전위를 위한 1 전송 단위 시간의 소요를 고려하더라도 추가적으로 1 전송 단위 시간의 시간적 이득을 얻게 됨으로써 전송 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대되었다. 휴지 전위는 1개 전송 단위로서만 독립적으로 각각 분리된 압축바이너리 클러스터들의 연결에 사용하므로, 2개 전송단위 시간 이상의 연속된 휴지 전위는 존재하지 않게 되고, 맨체스터 코딩의 기본 규칙을 준수하므로 직류 성분도 존재하지 않게 된다. 특히 이미 정보이론 알고리즘을 이용한 압축된 이진 데이터에 대해서도 본 연구에서 제안한 압축전송 과정을 이용할 경우 전송 속도를 추가적으로 약 12.6% 향상 시킬 수 있음이 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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