• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.400-404
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• 2009

Native Command Queueing(이하 NCQ)는 디스크 드라이브 내의 명령어 큐에 존재하는 요청들의 순서를 재조정하여 throughput을 최대화하는 기술이다. NCQ는 최신 S-ATA 2의 표준 스펙에 포함되었고, 다수의 디스크 벤더들이 자사의 디스크 모델에 이를 구현하고 있다. 하지만 이 새로운 기술이 운영체제와 디스크 드라이브간의 정보 차이를 유발할 가능성이 있다. 운영체제는 자신이 지시한 순서대로 디스크가 입출력 요청을 서비스할 것이라 생각하지만, NCQ가 지원되는 디스크는 이를 무시하고 throughput을 최대화할 목적으로만 요청을 처리할 것이다. 이것을 기대 불일치라 부를 수 있다. 이로 인해 성능에 이상한 현상이 발생하거나, 입출력 요청이 심각하게 굶주릴 가능성이 있다. 본 논문에서는 기대 불일치로 인한 입출력 요청의 굶주림 현상을 실제로 확인하고, 이를 해결하기 위한 해결책을 제시한다. 이 해결책은 간단하고, 특별한 하드웨어의 추가나 변경을 요구하지 않으며, 이식성이 좋다. 이를 실험 결과를 통해 확인하도록 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.564-566
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• 1999

계측 시스템이나 시스템 식별을 수행할 때 정확히 모델링 되는 플랜트를 가정할 경우, 입출력 신호간 혹은 상태 변수들 사이의 비선형 함수 관계를 유도해 낼 수 있다. 그런데 특히 비선형 함수가 매우 복잡하여 해를 닫힌 형태로 구할 수 없을 경우 고려하는 변수들 양자간의 수학적 모델링을 기반으로 루프내 변수가 방정식의 해로 수렴하는 대수 루프를 구성할 수 있다. 이는 모델을 정확히 아는 시스템에 대하여 출력으로부터 입력을 추정하는 역시스템(inverse system)을 구성하는 것과 유사하다. 이러한 개념을 응용한 간단한 예로 용량형 센서의 입출력 비선형성을 제거해주는 역시스템을 대수 루프를 통하여 구현하였다. 또한 구현한 루프가 항상 유일한 해로 수렴할 수 있도록 하는 조건을 구하였다. 해석된 결과를 바탕으로 구현된 루프가 컴퓨터 시뮬레이션 및 아날로그 회로 실험에서도 잘 동작함을 검증하였다. 시뮬레이션 결과로 보인 잡음에 대한 강인성과 실제 회로 실험 결과는 대수 루프의 구현이 실제 용량형 센서 등에 용이하게 적용될 수 있음을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2093-2094
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• 2006

본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 정보 입자를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.117-120
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• 2006

본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 데이터 정보를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 이를 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽함수를 최적으로 동정하여 최적의 퍼지 뉴럴 네트워크를 설계한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 연결 가중치는 오류역전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제1권3호
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• pp.83-91
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• 1995

이 글에서는 신경회로망의 장점과 퍼지논리의 장점을 최대한 이용하며 각각의 단점을 보완하는 뉴로-퍼지 융합 기술과 현재 연구의 흐름을 간단히 살펴보았다. 비구조적인 정보 뿐만 아니라 구조적인 정보까지도 신경회로망의 영역 안에서 처리할 수 있는 새로운 뉴로-퍼지 회로망을 소개하였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망은 비퍼지화와 비퍼지화에 의해 발생하는 오차를 잘 보상할 수 있을 뿐만 아니라, 최적의 입출력 퍼지 소속 함수의 중심점과 모양을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 그 특성을 알지 못하는 임의의 비선형 동적 시스템에서 입출력 데이터만 얻을 수 있으며 시스템을 모델할 수 있는 퍼지 규칙을 언어적인 방법과 수치적인 방법으로 표현할 수 있으며 간단한 예제를 통한 시뮬레이션 결과를 보였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망을 이용하여 뉴로-퍼지 제어기를 구성할 수도 있으며, 또한 시스템의 역 퍼지 규칙을 찾는데 이용할 수도 있다. 향후 보다 우수한 일반화 성능을 가질 수 있는 뉴로-퍼지 회로망의 개발이 필요하며, 충분한 입출력 데이터를 얻는 방법의 연구도 필요하다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.41-45
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• 1999

본 논문에서는 소프트웨어 시스템의 설계 및 구현 과정에서 있을 수 있는 설계 변경 및 이에 따른 다른 변경 요인들을 정확하게 파악하고, 구현상의 변경으로 인한 전체 시스템이 영향 등을 체계적으로 정립하는 소프트웨어 설계 방법론을 특정 공정의 사용자 인터페이스 시스템을 통해 제시하였다. 대상 시스템, 즉 인터페이스 시스템을 시스템 이론(System theory)에서 정의하는 구조적 입출력 시스템 레벨(Structural I/O System level)의 요소들로 표현하고 다시 구조적 입출력 시스템 레벨을 입출력 시스템 레벨(I/O System level)로 변환하였다. 이를 다시 DEVS 모델로 재구성하여 DEVS(Discrete EVent system Specification) 시뮬레이션 환경에서 제공하는 시뮬레이터를 통하여 대상 시스템의 중요한 동적 특성을 소프트웨어 초기설계 시 또는 설계 변경 후 미리 파악할 수 있도록 하였다.

• ETRI Journal
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• 제11권4호
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• pp.105-118
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• 1989

HARP(High performance Architecture for RISC type Processor)는 고유의 명령어 세트, 데이터 타입, 메모리 입출력, 예외 처리 기능을갖는 32비트 VLSI 프로세서 구조이다. 마이크로 아키텍츄어는 설계된 구조를 기대할 수 있는최고 성능을 갖도록 구조(architecture)와 구현(implementation) 사이의 최적 모델링을 통해 정의되는 구조체로서 구조의 개념 설계를 구현의 실물 설계로 변환 시켜주는 조율(tuning)모델이다. HARP의 고유한 명령어 세트를 비롯한 구조적 기능들을 최적 구현 하기위해 32비트 크기의 명령어 입력 유니트(Instruction Fetch Unit), 데이터 입출력 유니트(Data I/O Unit), 명령어/데이터 처리유니트(Instruction/Data Processing Unit), 예외 상황 처리 유니트(Exception Processing Unit)등 4개 유니트가 설계되었으며 이들 4개 유니트의 동작을 최대 속도로 유지시키기 위해 각급 주요 설계 변수들이 시뮬레이션을 통해 최적화 되었다. 유효 채널길이 $0.7\mum$급 3층 메탈 배선의 HCMOS(High performance CMOS)공정 기술을 구현 기준 기술로 사용하여 50MHz외 동작 주파수에서 최대50 MIPS(Million Instructions Per Second)의 성능을 갖도록 3단계 파이프라인이 설계되었다. 단일 위상의 50MHz클럭 입력과 동기화된 명령어/데이터 입출력을 위해 액세스 타임 20nsec이내의 고속 메모리 입출력 구조가 시뮬레이션되었으며 설계된 마이크로 아키텍츄어를 이용하여 HARP구조의 기대된 최대 성능을 검증하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.353-364
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• 1998

본 논문에서는 시스템수준 시뮬레이션 언어를 통해 전력전자회로의 시뮬레이션을 행하기 위한 회로 모형화의 체계적인 접근방식을 제시하였다. 회로 내의 요소들을 입출력 조건에 따라 네가지 기본적 형태로 나타낼 수 있음을 보이고 병렬요소와 직렬요소들에 대한 일반 모델을 도출한 다음 이들을 조립하여 일반적인 컨버터시스템의 모델을 개발하는 방법을 제안하였다. 그 과정에서 모델간의 입출력 조건을 만족하면서 대수적 순환루우프의 발생의 방지라는 두 제약조건을 동시에 만족시키기 위해서는 일반적으로 모델간의 원활한 접속을 위한 가상 접속블록의 도입이 필요함을 보였다. 제시된 방법을 간단한 체강형 컨버터 회로를 대상으로 구현한 예를 보였고 접속블록의 도입을 일반적인 모델간 변환의 개념으로 확장하여 설명하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권2호
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• pp.147-162
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• 2002

고속 입출력 장치를 갖는 다중 프로세서 시스템은 데이터의 처리 성능 향상과 함께 입출력의 집중화에 따른 병목 현상을 줄여줄 수 있다. 이 때 프로세서간의 데이터 전송에 사용되는 공유 메모리는 그 구성과 이용 방법에 따라 시스템 성능에 많은 영향을 미치게 되는데, 본 논문에서는 공유 메모리의 사용방법을 비동기, 메일박스를 통한 인터럽트 전달인지 방식으로 설정한 후 버퍼 및 공유 메모리의 최적 사용량을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 시스템에 주어지는 입출력 데이터는 이더넷(IEEE 802.3) 망에 흐르는 패킷을 모델로 하며, 이의 대역폭과 burstiness(패킷의 집중화 정도)에 따른 메모리 사용 상황에 대해 살펴보았다. 고속 이더넷(Fast Ethernet) 환경 하에서 시뮬레이션 및 실험에 의해 시스템의 입출력 대역폭뿐만 아니라 패킷의 집중화 정도에 따라서도 버퍼 및 공유 메모리의 사용량이 달라지며, 두 메모리 사이의 사용량에 대한 상관관계가 성립될 수 있음을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.299-306
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• 2022

최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.