• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.682-684
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• 2002

최근 여러 논문에서 실 데이터 종속을 제거하기 위하여 결과 값 예상 기법을 제안하였다. 결과 값 예상 기법 중 혼합형 결과 값 예측기는 다양한 패턴을 갖는 명령어를 모두 예측함으로써 높은 예상 정확도를 얻을 수 있지만 하나의 명령어가 여러 개의 예측기 테이블에 중복 저장되어 높은 하드웨어 비용을 요구한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 프로파일링으로 얻어진 정적 분류 정보를 사용하여, 명령어률 예상 정확도가 높은 예측기에만 할당하여 예상 테이블 크기를 감소 시켰다. 또한 동적으로 적절한 예측기를 선택하도록 함으로써 예상 정확도를 더욱 향상 시켰다. 본 논문에서는 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 정적-동적 분류 정보를 모두 사용하였을 경우 87.9%, VHT 크기를 4K로 축소한 경우 87.5%로 비슷한 예상정확도를 얻으면서 예상 테이블의 크기는 50%로 감소하였다. 또한 실행 패턴의 유형 비율에 따라 각 예측기의 VHT를 구성한 경우 예상 테이블 크기를 25%로 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권11호
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• pp.601-612
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• 2001

슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측(value prediction)은 한 명령의 결과를 미리 예측하여 명령들 간의 데이터 종속관계를 극복하고 실행함으로써 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallesim, ILP)을 이용하는 기법이다. 값 예측기(value predictor)는 명령어 페치 시에 예측 테이블을 참조(lookup)하여 값을 예측하고, 명령의 실행 후 판명된 예측 결과에 따라 테이블을 갱신(update)하여 이 후의 참조를 대비한다. 그러나, 최근의 값 예측기는 프로세서의 명령 페치 및 이슈율이 커짐에 따라 예측 테이블이 갱신되기 전에 다시 같은 명령이 페치되어 갱신되지 못한 낡은 값(stale value)으로 예측되는 경우가 빈번히 발생하여 예측기의 성능이 저하되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 성능저하를 줄이기 위해 명령의 결과가 나올 때가지 기다리지 않고 테이블 값을 모험적으로 갱신(speculative update)하는 스트라이트 값 예측기(stride value predictor)를 제안한다. 제안된 방식의 타당성을 검증하기 위해 SimpleScalar 시뮬레이터 상에 제안된 예측기를 구현하여 SPECint95 벤치마크를 시뮬레이션하고 제안된 모험적 갱신의 스트라이드 예측기가 기존의 스트라이드 예측기 보다 성능이 향상됨을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권11호
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• pp.899-907
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• 2000

슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과 값을 예상하는 메커니즘을 제안하였다. 이러한 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 혼합해서 사용하는 하이브리드 방법은 각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 그러한 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨으 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상이 자주 틀리는 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상시 발생하는 misprediction 페널티를 낮추고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.202-204
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• 2003

EISC ISA를 기반으로 한 64 비트 고성능 내장형 마이크로프로세서 AE64000의 효과적인 성능 향상을 위해서 비용 대비 성능 향상이 우수한 분기 예측 기법을 도입하여 AE64000 파이프라인에 적합한 분기 예측기를 추가로 설계하고 SPEClnt 벤치마크 및 타 내장형 벤치마크의 성능 분석 시뮬레이션을 통해 최적의 분기 예측기의 구조를 결정하였다. AE64000에서 LERI 명령 처리를 위해 AE64000 파이프라인에 추가된 독특한 IFU에 의하여 복잡성을 갖지만, IF 단계의 PC 대신에 IFU 단계의 PrePC를 이용하여 분기 명령을 명령어 prefetch 단계에서 예측함으로써, 올바른 분기 예측시 분기로 인한 손실을 제거할 수 있다. 결과적으로 최종 선정된 최적의 분기 예측기는 Verilog로 구현하여 AE64000 프로세서 코어 모델과 통합 합성하였고 아울러 추가되는 면적과 최종 목표 클럭에 동작하기 위한 타이밍 분석을 통해 최종 생산에 적합하도록 설계된 분기 예측기의 기능 및 타이밍 검증을 수행하였다. 최종 구현된 분기 예측기는 프로세서 칩 전체의 1% 미만의 비용으로 최고 12%의 성능 향상을 달성하여 성능 대비 면적의 효율성에서 높은 결과를 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.261-264
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• 2004

본 논문에서 는 muti-channel lattice 예측기를 사용하여 AP(affine projection) 알고리듬을 근사적으로 구현하는 알고리즘을 제안한다. Lattice 예측기의 예측 오차를 사용하여 TDL 필터 계수를 적응적으로 조정함으로써 AP 알고리듬을 근사화한다. 또한 전처리단으로 사용된 lattice 예측기를 TDL 필터와 결합함으로써 기존의 방법보다 계산량을 더욱 줄일 수 있는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 적은 계산량을 필요로 하지 만 AP 알고리즘을 보다 근사적으로 구현할 수 있다는 장점이 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권11호
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• pp.77-82
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• 2008

H.264는 ITU-T와 ISO/IEC의 최신 동영상 압축 코덱 규격으로 MPEG-2보다 2배 이상의 압축률과 고화질로 최근 그 적용 영역을 급격히 넓혀 가고 있다. H.264는 QVGA급의 작은 영상부터 HD 크기의 넓은 영상까지 다양하게 적용되므로 응용 분야에 따라 그 구조가 달라진다. 본 논문에서는 H.264 복호기의 인트라 예측기에 대해 응용 분야에 따라 구조를 쉽게 확장할 수 있는 스케일러블(scalable) 구조를 제안하고 이 구조에 따라 인트라 예측기를 설계하여 동작과 성능을 검증하였다. 제안된 구조는 인트라 예측기 내부의 연산기 수를 $1{\sim}4$개까지 변화시키면서 성능을 4배까지 향상시킬 수 있다. 또한 효율적인 버퍼 관리를 통해 메모리 접근을 최소화 하여 전력 소모를 줄였다 제안된 인트라 예측기는 Verilog-HDL을 이용하여 설계하고 FPGA상에서 동작을 검증하였다. 이를 바탕으로 연산기 수에 따른 인트라 예측기의 성능을 분석하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.772-779
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• 1998

본 논문에서는 강인한 비선형 예측제어기를 개발하여 연구용 원자로 벽면검사를 위한 수중로봇에 적용하여 보았다. 비선형 예측제어기는 먼저 적절한 함수 확장을 이용하여 시스템의 미래 출력 값을 예측하고, 예측값과 설정치와의 차이를 최소화시키는 제어입력을 구하여 시스템에 인가한다. 이러한 제어기에 의한 폐회로 동특성은 목적함수가 상태변수로 이루어진 경우는 항상 안정한 특성을 보이고 목적함수가 출력변수으로 이루어진 경우는 상대 계수가 4이하인 경우에 안정한 특성을 보인다. 이 제어기는 기존의 비선형 제어기가 적용 불가능한 시스템에도 적용 가능한 장점을 가지고 있다. 시스템의 불확실성이 큰 경우, 제어 안정도 및 제어 성능을 향상시키기 위하여 감독제어를 비선형 예측제어기에 포함시켰다. 이러한 제어기를 수중 벽면 주행로봇에 대한 모사실험에 적용한 결과 제어기의 강인함과 제어 성능 향상을 볼 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.20-25
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• 2005

신경회로망을 이용한 변압기의 단기 부하예측 알고리즘을 제안한다. 변압기에 대한 단기부하예측은 그 필요성에도 불구하고 연구자들에게 많은 관심을 받지 못했다. 제안된 알고리즘은 입력값으로 예측일 이전의 변압기 최대부하와 해당지역의 최고온도, 최저온도 그리고 예측일의 최고온도, 최저온도로 구성하고 적절한 학습케이스를 선택하여 신경회로망의 학습을 통해 배전용 변압기의 단기부하예측을 수행하였다. 제안된 방법은 서울 남현동의 배전용 변압기를 샘플로 추출하여 예측하였다. 예측결과 배전용 변압기의 부하예측에 대한 정확도의 우수성을 확인했다. 제안된 알고리즘은 배전용 변압기의 과부하에 의한 사고 예방에 도움을 줄 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.267-271
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• 2004

2000년도 국내에 소개된 앙상블 유량예측은 한반도 유출특성을 고려한 예측시스템 구축을 위해 꾸준한 수정과 보완을 반복하며 약 5년간의 연구가 진행되었다. 앙상블 유량예측의 연구방향은 크게 예측의 정확성을 향상시키기 위한 이론적 인구와 수자원 계획과 관리에 활용될 수 있도록 GUI를 포함한 유량예측시스템을 구축하는 등의 실무적 연구가 함께 진행되고 있다. 앙상블 유량예측의 정확성을 향상시키기 위해 갈수기에 강우-유출모형의 모의능력을 개선해야 하며, 홍수기에는 기상예보를 효율적으로 이용해야 한다는 기본 전략을 수립하였다. 최근 강우-유출모형의 모의능력을 개선하기 위해 신경망 강우-유출모형을 구축하고, 기존 강우-유출모형의 모의결과를 보정하거나, 두개 이상의 모형을 결합함으로서 유량모의능력을 개선하여 갈수기 앙상블 유량예측 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하는 성과를 거둔 바 있다. 향후 앙상블 유량예측의 연구 방향은 기상예보자료의 적극적인 활용에 초점을 맞추고 있다. 최근 ENSO(El Nino Southern Occillation), PDI(Pacific Decadal Idex) 등 다양한 기후정보의 새로운 발견과 GCM 등 기후모형의 급속한 개선으로 기후 예측의 정확도가 높아지고 있는 추세이므로, 이를 이용하여 홍수기 앙상블 유량예측의 정확도 개선을 목표로 인구가 진행될 전망이다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권6호
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• pp.37-42
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• 2008

H.264/AVC 복호기에서는 인트라 예측기 뿐만 아니라 움직임 보상기, 디블럭킹 필터 등 각 IP들이 복호화를 위한 참조 영상 값들을 필요로 한다. 이들 IP들은 참조 영상을 읽어들이기 위하여 외부 메모리에 빈번하게 접근하는데, 이때문에 시스템 동작 속도도 낮아지고 전력 소모도 증가한다. 본 논문에서는 공통적이고 반복적인 블록의 재사용을 통하여 연산량을 줄이고 전력 소모 및 메모리 대역폭을 최소화하도록 외부 메모리를 사용하지 않는 움직임 보상기와 연계한 인트라 예측기를 제안하였다. 제안된 인트라 예측기는 기존에 비해 $45%\;{\sim}\;75%$ 가량 사이클 수를 감소시켰다.