수학과 수 연산 영역의 학습 부진은 위계성이 뚜렷한 수학과의 특성상 이전 학년에서 발생된 학습결손이나 이해의 부족이 다음 학년에서의 학습 방해나 장애로 이어져 결국 학습 부진을 증대시켜 학습 불능에까지 이르게 되는 등 심각한 문제로 대두되었다. 그러나 교사는 학급당 40여명의 학생지도, 과중한 잡무로 부진아의 개별 지도시간을 확보하기가 어려워 부진요인에 적합한 지도가 되지 못하고 있다. 또한 부진아의 평가 결과가 분석되어 관리되지 못하고 있기 때문에 부진아의 지도가 효과적으로 이루어지지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 수 연산 영역 부진아의 학습 부진요소를 찾아내어 그에 맞는 적절한 학습을 제공하고 시간과 공간의 제약이 없이 시스템에 접근하여 학습할 수 있도록 하였다. 그리고 그 결과를 DB로 관리하여 부진아를 체계적으로 지도할 수 있도록 초등학교 수 연산 영역 부진아를 위한 웹기반 학습시스템을 구현하고 현장에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 그 결과 교사들의 과중한 부담을 덜어 줄 수 있었으며 부진아들의 학습성취도를 높일 수 있었다.
본 논문에서는 대용량 스토리지를 공유하는 스토리지 클러스터 시스템에서 스냅샷 생성 이후 발생하는 쓰기 연산의 성능 저하를 해결하는 매핑 테이블 기반의 스냅샷 기법을 제안한다. 대용량 공유 스토리지 클러스터 시스템의 스냅샷 기법은 몇 가지 심각한 성능상의 문제점을 갖는다. 첫째 스냅샷 생성 시 스냅샷 매핑 테이블을 복사하는 기간동안 대상 저장 장치에 대해 모든 호스트의 접근 및 서비스가 중지된다. 둘째 스냅샷 시점의 데이타의 유지를 위해 수행되는 Copy-on-Write(COW) 이후에 발생하는 데이타 블록의 변경은 COW의 수행 여부의 판단을 위해 스냅샷 매핑 블록에 대한 추가적인 디스크 I/O의 요구로 쓰기 연산의 성능이 저하된다. 셋째 스냅샷 삭제 수행 시에도 COW가 수행되었는지 판단하기 위한 매핑 블럭에 대한 추가적인 디스크 I/O가 요구되어 동시 수행되는 I/O 연산의 성능 저하를 가져온다. 제안한 스냅샷 기법에서는 최초 할당 비트(FAB: First Allocation Bit)와 스냅샷 상태 비트(SSB: Snapshot Stautus Bit)를 매핑 엔트리에 도입하여 기존 스냅샷 기법이 갖는 문제점들을 해결하였다. 스냅 샷 생성시 대상 저장 장치에 대한 I/O의 중단 없이 데이타의 일관성을 보장한다. 또한 쓰기 연산 수행 시 COW의 수행 여부 판단을 원본 매핑 엔트리의 FAB와 SSB를 이용하여 스냅샷 매핑 블록에 대한 추가적인 I/O를 없앤다. 동일한 방법으로 삭제 시의 COW 수행 여부 판단을 처리하여 성능을 향상시킨다. 원본 매핑 엔트리의 SSB를 통해 할당을 해제하는 방식으로 성능을 향상시키는 스냅샷 수행 기법에 대해 설계하고 구현한다.
본 논문에서는 VLSI 구현을 위하여 IC의 구조를 간단하게 하고 정수 연산을 수행하는 정수화 DCT에 대한 고속 알고리즘을 제안하였다. 정수화 DCT의 고속 알고리즘은 Chen의 행열 분해 방식을 사용하여 구현하였다. 이 고속 알고리즘은 직접적인 정수화 DCT 계산방식에 비해 덧셈과 곱셈수의 연산수가 크게 감소하였으며, 덧셈수는 DCT의 고속 알고리즘의 경우와 같으며, 곱셈수는 N가 8일 때는 DCT의 고속 알고리즘의 경우와 같지만 N가 8보다 클 경우 곱셈수가 현저하게 감소한다. 뿐만아니라 유한길이 연산으로 인한 DCT의 성능 저하를 극복 할 수 있다.
본 논문은 Varying Interpolator를 개선하여 다수의 Pixel을 한 번에 처리할 수 있는 Rasterizer 구조를 제안한다. 설계한 Rasterizer의 Varying Interpolator는 한 번에 16 Pixel을 처리 할 수 있으며 최대 64개의 색상을 출력으로 가진다. 또한 Rasterizer의 연산을 행렬연산 및 행렬변환으로 구성하여 연산의 중복성을 줄이고 재사용성을 높여 Rasterizer의 처리 속도를 높였다. 제안하는 구조의 Rasterizer 는 기존의 연구와 비교하여 색상 보간은 11%, Rasterizer 전체 처리 속도는 17% 향상된 성능을 보였다.
LC ladder형의 여파회로등에 필요한 비접지 inductance를 유도소자없이 구성하기 위하여 2개의 연산증폭기와 수동소자를 쓰는 방식을 제시하였다. Indefinite admittance matrix를 써서 이 회로강이 가등적으로 병렬로 정과 부의 저항과 직렬로 순 inductance가 있는 π형회로임을 증명하였고, 실제로 low-pass 여파회로의 구성에 응용하여 얻어진 주파수특성이 만족할만함을 보였다. 이 방법에 의한 비접지 inductance는 지금까지 발표된 방법과 비교할 때 실현된 inductance에 직렬저항성분이 없음으로 Q가 높아서 유리하다. 또한 소요된 연산증폭기의 수도 적다.
본 논문에서는 함수적 속성을 가지는 협업 지원 시각언어를 제안한다. 제안한 시각언어는 객체 아이콘과 연산자들로 구성되는 시각 문장의 집합이다. 객체 아이콘은 협업에 참여하는 사용자를 의미하고 연산자는 사용자간 상호작용 시점에 따른 협업 관계를 의미한다. 시각 문장은 함수적 속성에 따라 연산되며, 연산 결과에 따라 다양한 협업을 지원한다. 함수적 속성은 시각 문장에서 다양한 연산 순서를 지원함으로서 협업 관계의 융통성을 제공한다. 또한, 동기 및 비동기 협업을 함께 표현함으로써 기존 시각언어보다 효율적인 협업을 지원한다. 그리고 시각 문장의 함수적 속성은 $\lambda$수식으로 분석한다.
고속 저장 장치로 사용되는 플래시 메모리 기반의 SSD와 전통적인 HDD에 대한 기초 연구와 개선점에 대하여 논하였다. 고속 SSD는 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 RAID-1 미러링에 기반을 둔 복합적 미러링 기법을 제안한다. 제안 기법은 SSD에서 발생 가능한 프리징 현상을 피하기 위한 쓰기-부하 밸런싱과 쓰기 지연 연산을 통하여 RAID-1 처리 성능을 개선한다.
지금까지 저궤도 위성의 자세제어 SW는 자세제어 연산을 위해서 CPU Resource로 있는 FPU를 사용하였으며, 이 결과 SW Throughput의 상당 부분이 행렬 곱셈 연산에 사용 되었다. 향후 위성에서 제어 주기가 더 짧아지고, 연산 량이 증가하면, 심각한 영향을 받을 수 있기 때문에 곱셈 전용 HW구현이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 부동소수점 행렬 곱셈을 전용으로 수행하는 HW를 구현 및 성능 측정을 수행한 결과를 제시하며 추가적인 성능 향상을 위한 방법들과 향후 과제를 언급한다.
본 논문은 2D/3D 영상 처리에서 깊이지도 생성을 위한 Optical flow에서 레벨을 간소화하여 연산량을 감소시키고 객체의 고유벡터를 이용하여 영상의 잡음을 제거하는 연구이다. Optical flow는 움직임추정 알고리즘의 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내며 블록 매칭과 같은 알고리즘에 비해 정확도가 높다. 그러나 기존의 Optical flow는 긴 연산 시간과 카메라의 이동이나 조명의 변화에 민감한 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 연산 시간의 단축을 위한 레벨 간소화 과정을 거치고 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에 한해 Optical flow를 적용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity Index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.
매칭방법은 기하 및 입체 모델링에서 재단 곡면과 이들에 대한 부울 연산에 사용되는 기초적인 연산이다. 그러나 매칭연산은 부드러움을 정확하게 표현하는데 고 차수의 미분계수 제약조건으로 인하여 많은 계산량이 필요할 뿐만 아니라 곡면상의 여러 점을 동시에 선택하여 이동하였을 때, 곡면표현에 사용되는 복잡한 함수식으로 인하여 일반해를 구하기 어려운 단점을 가진다. 본 논문은 분수식에 의하여 RMC(Rotation-Minimizing Curve)을 정의하고 이를 이용하여 자유 형태 곡면간에 변형 매칭 방법을 제안한다. RMC는 매칭곡선과 곡면의 접선벡터, 회전벡터, 곡률의 변화율과 같은 기하학적 기법을 기반으로 한다. 제안한 방법은 입력으로 주어지는 곡면의 기하학적 복잡도와는 무관하게 매칭을 수행할 수 있으며 수행 성능은 계산된 매칭 곡선의 복잡도에 의해서만 좌우된다. 또한 곡선 표현에 사용된 값들을 정의된 매칭 곡선식에 그대로 적용할 수 있었으므로 최적화 응용 문제에 효율적으로 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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