現代 컴퓨터의 연산장치(Arithmetic unit)의 design을 하는데 있어서 가장 중요하게 요구점점되는 點은 계산의 속도(Computational speed)와 計算의 정확성 (Computational accuracy)이라고 보겠다. 여기서는 정보처리기(Information processor)로서 또는 非數理的인 연산(Non-numeric operation)을 위한 도구로서 보다는 數理的 연산(Arithmetic)을 수행하는 도구로서의 컴퓨터 연산에 限해서만 論하고자 한다. 대개의 경우 기계를 고안하는 사람들은 계사의 속도에 對해서는 특별한 관심을 갖고 그러한 목적에 맞는 기계를 만들어 낼려고 하지만 數値의 정 확성(Numerical accuracy)에 對해서ㅡ 등한시했던 경우가 많았다고 보겠다. 그러 나 이 두 條件 즉 빠른 속도 틀림없는 정확성을 同時에 충족 시키고자 하는 것이 기계 고안자들의 理想 목포가 되는 것은 사시링다. 여기에 수반도는 문제는 제작 비를 고려하지 않을 수 없다는 것이다. 정화하고 빠른 operation을 할 수 있는 기 계는 너무 비싼 제작비가 들기 때문에 사용목적에 적절하게 두 문제를 절충하여 고려하는 것이 일반적이라 하겠다. 初期의 컴퓨터는 한 Word(Computer Word)로 서 36개의 bit를 사용한 것이 많았다고 본다. 그러나 1961년 4月 Tennessee에서 Oak Riage National Laboratory와 The Society for Industril and Applied Mathematics 후원하에 일주일에 걸친 국제회의가 열렸었는데 거기 모인 거의 모 든 學者들이 앞으로의 과학 연구용 컴퓨터(Scientific Computer)의 한 Word의 길 이는 적어도 48bit 이상으로 증가시켜야 된다는데 의견을 모았었다고 한다. 이제 rounding error의 성향(begavior)을 알아보기 위한 간단한 例를 들어 봄으로써 이 글을 쓰는 동기으 일면을 대신하고자 한다.
최근의 메모리 반도체에 있어서, 수율과 품질을 유지하기 위하여 불량셀은 반드시 수리가 필요하다. 대부분의 워드단위 입출력을 갖는 system-on-chip (SoC)를 포함한 많은 메모리가 다중 블록으로 구성되어 있음에도 불구하고, 기존의 대부분의 자체내장수리연산회로의 연구들은 단일블록을 대상으로 하였다. 워드 단위 입출력 메모리의 특성상 다중메모리 광역대체수리구조를 갖는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 메모리를 대상으로 기존에 최적 수리효율을 갖는 대표적인 자체내장 수리연산 회로인 CRESTA를 기본으로 하여, 보다 적은 면적으로 최적 수리효율을 낼 수 있는 알고리즘과 연산회로을 제안한다. 제안하는 자체내장수리 회로는 단위블록의 연산결과를 순차적으로 비교하여 워드단위 메모리의 제약조건을 만족시키는 최종 수리해를 구해내며, 기존의 회로보다 훨씬 빠른 시간 내에 최적의 수리 해를 구해 낼 수 있다.
본 논문은 화자 적응시 화자 독립 모델의 차수를 줄이고 MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) 알고리즘에서 요구되는 역행렬 횟수를 줄이는 방법을 제안한다. 주성분분석 (PCA: principal components analysis)과 독립성분분석 (ICA: independent components analysis)을 통해 모델 혼합성분 (mixture component)들간의 상관관계를 줄임으로서 모델의 차수를 감소하였다. 주성분분석 및 독립성분분석에 요구되는 추가 연산량은 화자 독립 모델을 훈련할 때 추가함으로써 화자 적응시에 추가되는 연산량은 극히 미소하다. 36차의 HMM 파라메타 차수를 PCA는 12차, ICA는 10차로 감소하였을 때 기존의 MLLR 적응방법과 유사한 단어 인식률을 나타내었다. 즉, 모델 파라미터의 차수를 n이라고 할 때 기존의 MLLR알고리즘에서 역행열 연산에서 요구되는 연산량은 O(n⁴)에 비례하므로 PCA는 1/81, ICA는 1/167만큼 연산량을 감소하였다.
심층 신경망은 많은 노드의 층을 쌓아 만든 거대한 신경망이다. 심층 신경망으로 대표되는 딥 러닝은 오늘날 많은 응용 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 하지만 다년간의 연구를 통해 심층 신경망에 대한 다양한 문제점이 식별되고 있다. 이 중 일반화는 가장 널리 알려진 문제점들 중 하나이며, 최근 연구 결과인 드롭아웃은 이러한 문제를 어느 정도 성공적으로 해결하였다. 드롭아웃은 노이즈와 같은 역할을 하여 신경망이 노이즈에 강건한 데이터 표현형을 학습할 수 있도록 하는데, 오토인코더와 관련된 연구에서 이러한 효과가 입증되었다. 하지만 드롭아웃은 빈번한 난수 연산과 확률연산으로 인해 신경망의 학습 시간이 길어지고, 신경망 각 계층의 데이터 분포가 크게 변화하여 작은 학습율을 사용해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 돌연변이 연산을 사용하여 비교적 적은 횟수의 연산으로 드롭아웃과 동등 이상의 성능을 나타내는 모델을 제시하고, 실험을 통하여 논문에서 제시한 방법이 드롭아웃 방식과 동등한 성능을 보임과 동시에 학습 시간 문제를 개선함을 보인다.
본 논문은 시 계열 데이터에서의 연관성 발견에 있어서 복잡성과 연산량을 효과적으로 줄이며 연관성을 찾아내는 기법에 대해 기술한다. 기존의 시 계열 데이터에서의 sequence 분할 방법은 복잡한 clustering 기법을 사용하여 많은 시간과 resource를 필요로 하는 제한이 있다 이에 본 논문에서는 효과적인 sequence 분할을 위한 증감 table을 이용한 방법을 제안하였다.
RFID 기술를 이용한 다양한 응용분야에서 잘못된 RFID 리더기의 배치로 인해 리더기간의 간섭이 발생한다. 리더기간의 간섭은 어떤 리더기가 다른 리더기의 동작에 간섭을 일으키는 신호를 송신하여 태그를 인식하는 것을 방해할 때 발생한다. RFID 시스템에서 리더기의 충돌 문제는 시스템 처리량과 인식의 효율성의 병목현상을 발생 시킨다. 본 논문에서는 RIFD 안테나 배치의 적합도를 높이기 위해서 진화 연산 알고리즘을 이용한 새로운 RFID 리더기 배치 설계 시스템을 제안한다. 먼저, 주위 환경에 민감한 안테나의 전파 특성을 분석하고, 특성 데이터베이스를 구축한다. 그리고, 안테나를 최적으로 배치하기 위한 진화 연산 알고리즘을 이용한 Encoding 기법과 Fitness 기법 및 유전잔 연산자를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 수행하였으며, 실험 결과, 약 100세대의 진화 연산을 통해 커버율 95.45%, 간섭율 10.29%의 RFID 안테나 배치의 적합도를 달성하였다.
본 논문은 저 복잡도와 높은 throughput을 지원하는 LDPC 부호화기의 구조에 대하여 제안한다. LDPC 부호화기가 갖는 높은 복잡도 문제를 해결하기 위하여 기존의 복잡도가 높은 행렬 곱셈 연산기 대신에 간소화된 행렬 곱셈 연산기가 제안되었다. 또한 높은 throughput을 지원하기 위하여 행렬 곱셈 연산시 행 방향 연산 및 부분 병렬처리 연산을 적용하였다. 제안된 부호화기 구조의 로직 게이트와 메모리 사용량은 기존의 5단 파이프라인 부호화기의 구조에 비하여 각각 37.4%와 56.7%씩 감소하였다. 또한 40MHz 클럭 주파수에 대해 기존의 부호화기에 비하여 3배 이상의 throughput인 최대 800Mbps의 throughput을 지원한다.
OGC(Open GIS Consortium)는 웹 GIS 환경의 상호 온용을 제공하기 위해, 웹 매핑 테스트 베드를 통한 맵서버와 GML 명세를 정의함으로써 새로운 웹 매핑 기술을 제안하고 있다. 이 환경에서 맵서버는 다양한 데이타 서버들의 지리정보를 GML로 변환하여 클라이언트에게 제공하고, 클라이언트는 전송받은 GML 데이타를 웹 브라우저에 출력한다. 이러한 웹 매핑 테스트베드는 웹 GIS 환경에 분산 저장된 GIS 정보의 발견, 접근, 통합 및 출력 방법은 제공하지만 GIS에서 필수적인 공간연산을 수행하는 방법은 제공하지 않는다. 본 논문은 웹 환경의 다양한 데이타 서버들로부터 중첩되어 전송된 GML 데이타에 대한 공간연산을 수행하는 방법을 제시한다. 이를 위해 W3C에서 XML 문서의 분석을 위해 제시한 DOM과 OGC에서 개방형 GIS 시스템의 구현을 위해 제시한 OpenGIS 단순 피처(Simple Features) 명세를 기반으로, 웹 GIS 환경에서 GML 데이타에 대한 공간연산을 지원하는 GDOM(Geographic Document Object Model)을 설계하고 구현한다. 그리고 웹 매핑 테스트베드 환경에서 클라이언트가 GDOM을 이용하여 공간연산을 수행하는 과정 및 결과를 보인다.
자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 장치장과 안벽 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인유도 차량(Automated Guided Vehicle: AGV)들이 효율적으로 주행하여 제 시간에 필요한 위치에 도착함으로써 연계 작업들의 지연을 최소화하여야 한다, 만일 AGV들이 목적지까지 주행하여야 하는 거리가 길거나 주행 중에 다른 AGV들과의 충돌이나 교축을 피하기 위하여 대기하여야 하는 상황이 빈번히 발생하면 주행 효율이 떨어지게 된다, 주행 경로의 길이를 줄이기 위하여 경로들을 보다 유연하게 설정할 수 있게 허용하면 경로들간의 교차 가능성이 높아져 교통 통제가 어려워지고 결과적으로 충돌과 교착이 발생할 가능성은 높아진다. 특히 교착을 사전에 방지하기 위하서는 문제가 발생할 소지가 있는 영역을 미리 파악하여 일부 영역을 다른 AGV들이 점유하지 못하도록 제한하여야 하는데, 이는 자칫 AGV 주행 공간의 활용도를 떨어뜨릴 수 있다. 또한 교착의 파악과 이를 방지하기 위한 제어는 실시간에 이루어져야 하므로 연산 부담이 상당하다. 본 논문에서는 유연한 주행 경로 설정이 가능하며 주행 공간을 효율적으로 활용할 수 있는 주행 경로 표현법과 충돌 방지 방안을 제안한다. 또한 교착 발생 가능성을 사전에 파악하고 회피(avoidance)하는데 소요되는 연산비용을 줄여 실시간 적용 가능성을 높이기 위하여 교착해결(deadlock resolution)에 기반을 둔 AGV 주행 관리 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방안의 효율성을 시뮬레이션을 통하여 검증해 보았다.
Impacts of Typhoon Maemi on a soft-coral community located on subtidal cliff at Munseom, Jeju were investigated in this study using underwater photography. Typhoon Maemi hit Jeju Island in late September 2003 and its impact was strong enough to destruct most shallow water sessile benthos including soft corals. To estimate numbers and size of soft-coral colonies, a line transect was installed on the cliff at depth from 3 to 9 m and photographs were taken serially by every 1m. From each $1{\times}1m$ underwater photograph, species and size of soft-coral colony was determined. Number of soft-coral colony and its Percent coverage (PC) in each $1m^2$ quadrat was calculated. Soft corals Scleronephthya gracillium, Dendronephthya gigantea, D. spinulosa and D. castanea were identified from the photographs. Dendronephthya sp. was mainly distributed at 3-6m while S. gracillimum was mostly occurred at $6{sim}9m$. A survey conducted before the typhoon showed that number of the soft-coral colonies at $3{\sim}4m,\;4{\sim}5m,\;5{\sim}6m,\;6{\sim}7m,\;7{\sim}8m\;and\;8{\sim}9m$ was 17, 24, 20, 23, 18 and 30 $colonies/m^2$ or 21, 48, 36, 28, 24 and 43%, respectively. After the typhoon, number of soft-coral colonies in the transect increased, 31, 35, 21, 10, 21 and 50 $colonies/m^2$ while PC was remarkably decreased as 21, 23, 21, 5, 9 and 13%, respectively. Our data suggested that the impact was limited in larger colonies; larger soft coral colonies were selectively destroyed and removed while the small colonies underneath the larger colonies remained undestroyed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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