본 논문에서는 실내 보안 응용을 위한 사람 감지 레이다 시스템을 제안하고, 이의 FPGA 기반 설계 및 구현 결과를 제시하였다. 연산의 복잡도와 메모리 요구량을 최소화하기 위해 스펙트로그램의 상측 절반만 특징점 추출에 사용하였으며, 복잡한 연산이 필요한 특징점 추출기법을 배제하고, 분류 성능과 연산 복잡도를 고려한 효율적인 특징점 추출기법이 제안되었다. 또한, 전체 스펙트로그램에 대한 저장이 불필요한 파이프라인 구조로 설계하여 메모리 요구량을 최소화하였다. 제안된 시스템의 분류 학습을 위해 사람, 개, 로봇 청소기에 대한 실험이 수행되었고, 96.2%의 정확도 성능을 확인하였다. 제안된 시스템은 Verilog-HDL을 이용하여 구현되었으며, 1140개의 logic과 6.5 Kb의 메모리를 사용하는 저면적 설계가 가능함을 확인하였다.
주파수 재사용률 1을 사용하는 상향링크 셀룰러 시스템의 동적채널할당 (DCA : Dynamic Channel Allocation) 방법에서는 신규호가 채널 할당을 요구할 때 신규호의 SINR (Signal to Interference and Noise Ratio)이 요구된 SINR 보다 작거나 할당할 채널이 부족한 경우에 신규호 차단이 발생한다. 이러한 차단된 신규호에 대한 추가적인 채널할당을 위하여 인접한 셀에서 채널을 가져오게 된다. 이 경우에 동일 채널 간섭 (CCI: Co-Channel Interference)이 발생하게 되고 이로 인해 기존 호의 SINR이 저하되어 기존 호에 대한 채널 재할당을 해야 하는 경우가 생기게 된다. 따라서 신규호 블록율이 증가할수록 인접한 셀에서 채널을 가져오는 경우의 수를 증가시킴으로써 채널 재할당 과정은 복잡한 연산과정이 필요한 NP-hard 문제가 된다. 그 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 차단된 신규호를 감소시킴으로써 추가적인 채널할당을 위하여 인접한 셀에서 채널을 가져오는 횟수를 감소시키고 그 결과로 채널 재할당 횟수가 감소되어 복잡한 연산과정을 피할 수 있는 Group Search-based DCA 방법을 제안한다. 제안한 방법은 신규호의 차단율을 감소시키기 위하여 신규호에 대한 채널할당시 단말이 속해 있는 셀뿐만 아니라 그 주변의 셀까지를 한 그룹으로 묶어서 채널 탐색 범위를 확장하는 방법을 사용한다. 시뮬레이션 결과에서 제안한 Group Search-based DCA가 탐색 범위를 단말이 속한 셀로 한정하는 Single Search-based DCA보다 신규호 차단률과 시스템 수율 성능을 향상시킴을 확인할 수 있었다.
클라이언트-서버(Client-Server) 데이터베이스 환경에서 병목현상의 해결책으로 클라이언트캐시(Client cache)를 사용할 수 있다. 여러 클라이언트들이 같은 데이터베이스의 일부를 캐시한 복사본을 사용할 때, 다른 클라이언트들과 서버간에 일관성 유지를 보장해주어야 한다. 캐시의 일관성을 유지하기 위한 여러 가지 알고리즘들이 제안되어왔다. 그 중에서 O2PL(Optimistic Two Phase Locking) 기법은 동시성을 증가시킬 수 있는 주요 장점이 있다. 그러나 O2PL 알고리즘은 트랜잭션이 완료(commit) 연산을 요구하는 시점에서 접근한 캐시데이터의 일관성을 위한 작업이 시작되므로 최종적인 완료까지는 지연이 발생하게된다. 이때 다른 클라이언트에서 잠금 충돌(lock conflict)에 의해 전역 교착상태(global deadlock)가 발생한다면 블락(block)되어 지연되는 시간은 더욱 증가하게된다. 본 논문에서는 향상된 O2PL 기법으로 PN(Preemption by Notification)-O2PL 기법을 제안한다. 이 접근에서는 O2PL의 특성으로 얻을 수 있는 연산정보를 관련된 다른 트랜잭션에게 통지(notification)로 사용하고 제시한 조건에 해당할 경우 상대 자원을 바로 사용할 수 있게 한다. 이 조건은 대부분의 전역 교착 상태에 해당하는 두 트랜잭션간의 교착상태를 조기에 신속히 감지할 수 있게 하여 트랜잭션 완료의 지연을 감소시키게 한다. PN-O2PL 알고리즘이 기존의 O2PL기법보다 빠른 응답시간을 얻을 수 있음을 모의 실험을 통하여 보인다.
플래시 메모리 기반의 저장 시스템은 빠른 접근 속도, 작고 가벼운 특성, 저전력 소모 등의 이유로 하드 디스크를 대체하는 저장 매체로 주목 받고 있다. 플래시 메모리는 하드 디스크와 다르게 읽기 쓰기 소거 연산이 필요하며 수혈 단위와 수혈 시간 이 비대칭적이다. 또한 제자리 갱신이 불가능하기 때문에 가장 느린 소거 동작을 선행하여 갱신 연산을 수행한다. 기존 호스트 시스템은 읽기 쓰기 연산 만을 수행하기 때문에 플래시 메모리를 바로 사용하기 위해서는 별도의 소프트웨어 중간 계층인 플래시 전환 계층이 필요하다. 그러나 디스크 기반의 B-트리를 플래시 전환 계층 위에서 인덱스로 사용하면 B-트리 특성상 제자리 갱신이 빈번하게 발생하기 때문에 성능 저하가 발생한다. 따라서 플래시 메모리 특성을 고려한 새로운 인덱스 구조가 필요하게 되었다. 플래시 메모리 전용의 인덱스 ${\mu}$-트리와 LSB-트리가 제안 되었지만, ${\mu}$-트리는 페이지 관리의 비효율성, LSB-트리는 임시 노드 관리 추가 비용의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 ${\mu}$-트리와 LSB 트리의 문제점을 해결하기 위하여 지연 갱신을 이용한 B-트리를 제안한다. 제안하는 인덱스는 변경이 일어나는 노드를 메모리에 적재시켜 데이터 삽입 시 노드 갱신을 지연시키고 노드 분할 없이 데이터의 순차 삽입을 처리하여 검색 및 쓰기 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 관련 연구인 ${\mu}$-트리와 LSB-트리를 수식을 통하여 제안하는 인덱스 구조의 우수성을 보인다.
본 논문은 차세대 정지영상 압축방식인 JPEG2000 코덱의 엔트로피 코딩 알고리즘의 하드웨어적 구조를 제안하고, 설계하였다. 구현된 엔트로피 코더는 컨텍스트 기반의 산술부호화기로서 컨텍스트 추출부(CE)와 산술부호화기(AC)로 구성된다. CE는 각 코팅패스에서 코딩에 참여하지 않는 샘플은 skipping 함으로써 동작속도를 향상시켰으며, AC는 MQ coder에 기반을 둔 산술부호화기로서, 곱셈과 나눗셈 연산대신 단순 가감산과 shift 연산망을 이용하여 구조를 단순화하고 연산량을 줄임으로써 동작속도를 향상시켰다. 설계된 엔트로피 코더는 VHDL 모델링후 Xilinx FPGA technology를 이용하여 합성한 후 동작을 검증하였으며, 30MHz의 동작속도를 보인다.
본 논문에서는 기존의 배열구조의 문제점인 전력낭비와 느린 연산속도를 보완하기 위하여 병렬배열구조를 채택하고 비동기 시스템에 적합하도록 평균 연산속도를 최소화한 곱셈기를 제안한다. 실험 결과 제안된 비대칭 병렬배열구조는 기존의 배열구조와 비교하였을 때, 평균 55% 정도의 연산시간 단축이 가능하며, 이 구조를 이용한 Booth 인코딩 비동기 곱셈기는 기존의 Booth 인코딩 배열 곱셈기에 비해 40% 정도의 시간 단축 효과가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 K-best 기법에서 심볼 검출 시 소요되는 불필요한 연산을 줄이고자 부분 유클리디언 거리(partial Euclidean distance)의 통계적 값으로서 수정된 Fano-like metric 바이어스를 할당하여 기존의 K-best 기법에 적용함으로써 평균 연산량을 감소시킨 KB-Fano 기법을 제안하였다. 또한 KB-Fano 기법에 K-reduction 기법을 연동한 KR-Fano 기법을 제안하여 모의 실험을 통해 K-reduction의 효과로 인한 비트 오차 확률 측면에서 높은 SNR 영역에서의 성능 개선과 함께 추가적인 평균 연산량 감소가 나타나는 것을 확인하였다.
타원곡선 암호(Elliptic Curve Crypto-graphy : ECC)는 기존의 어떤 공개키 암호 시스템보다 우수한 비트 당 안전도를 제공하고 있어 최근 큰 관심을 끌고 있다. 타원곡선 암호 시스템은 보다 작은 키 길이를 갖고 있어 시스템의 구현에 있어서 작은 메모리 공간과 적은 처리 전력을 필요로 하므로 다른 암호화 방식에 비해 임베디드 어플리케이션에 적용하는데 유리하다 본 논문에서는 제곱 연산이 용이한 정규기저로 표현된 유한체에서의 곱셈기를 구현하였다. 이 곱셈기는 타원곡선 암호에서 사용되는 GF(2/sup 193/) 상에서 구현하였고, Massey와 Omura가 제시한 병렬 입력-직렬 출력 곱셈기의 구조를 변형하여 출력의 크기와 설계면적을 조절할 수 있다. 또한 제안한 곱셈기를 적용하여 정규기저 역원기를 구현하였다. 곱셈기와 역원기는 HDL을 이용하여 설계하구 0.35㎛ CMOS 셀 라이브러리를 이용하여 구현하였으며 시뮬레이션을 통해 동작과 성능을 검증하였다.
LiDAR 데이터의 필터링은 원 데이터로부터 건물, 수목 등과 같은 비지면점을 제거하는 과정이며, 이러한 필터링을 통해 DEM을 생성할 수 있다. 대표적인 필터링 방법들로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, local maxima 필터 등이 있으며 이러한 기존의 기법들의 단점을 보완하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 필터링 기법들은 필터의 크기(윈도우의 크기)와 같은 인자를 대상 지역에 적합하게 사용자가 직접 설정해주어야 한다. 더욱이 복잡한 지형, 지물이 존재하는 지역에 적용하기 위해서는 인자를 변형시켜줘야 하며 특히, 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 적용하기 위해서는 가변적인 크기의 필터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 필터의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행할 수 있는 연산기법을 제안하였다. 본 연구에서는 수목이나 자동차 등과 같은 작은 개체의 제거를 위해 고정된 작은 크기의 윈도우를 가지는 모폴로지 필터를 우선 적용한다. 그 후 건물과 같은 큰 개체의 포인트는 이웃 포인트와의 고도차이를 이용하여 인식하고 이웃에 위치하는 지면 포인트로 대체하며, 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영 되도록 한다. 또한 상, 하, 좌, 우 네 방향에 대하여 라인별로 독립된 연산을 수행한 후에 이들을 비교함으로써 오차를 보정한다.
본 논문은 UHF 대역 RFID 리더 시스템에서 요구되는 성능 기준은 만족하면서 동시에 불필요한 연산을 줄일 수 있는 적응형 I/Q 다이버시티 결합 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 시스템에서 요구되는 기준 성능을 만족하면서 불필요한 연산을 줄이기 위하여 기존의 선택 또는 결합적 방법 중 순간 신호 대 잡음비와 시스템기준과의 비교를 통하여 가장 알맞은 결합 방법을 적응적으로 선택하여 적용한다. 시뮬레이션에서는 기존 다이버시티 결합 방법과 제안된 방법의 비교를 통하여 제안된 방법이 시스템 성능 기준을 만족하면서 불필요한 연산을 줄일 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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