InfiniBand 구조는 입출력 처리에 최적화된 입출력 연결망과 프로세서 상호간 통신에 최적화된 클러스터 연결 망을 통합한 차세대 클러스터 연결 망이다. 본 논문에서는 리눅스 운영체제를 기반으로 하는 InfiniBand 연결망용 호스트 채널 어댑터(HCA : Host Channel Adapter)장치 드라이버의 소프트웨어 스택 및 구조, 그리고 메시지 전송 절차에 대해 설명하였고 장치 드라이버의 동작 검증을 위한 환경 및 테스트에 대해 논하였다.
본 논문에서 최적화이론이란 이 논문에서 두 개의 회로를 비교하고 트랜지스터의 개수를 적게 사용하여 전력소비를 줄일 수 있었고, 면적을 적게 축소하였다. 그리고 입출력에서 사용하는 제어는 크게 두 개로 나누었다. 첫 번째로 인버터를 사용해서 순차적으로 진행하도록 한 파이프라인의 회로를 설계하였고, 두 번째로 논리회로를 이용해서 n개의 MUX를 동시에 동작하도록 제어하였다. 두 개의 회로에서 트랜지스터의 개수와 반도체 칩의 면적 그리고 소비전력을 비교하여본다.
압축 센싱 (Compressive Sensing, CS)은 많은 응용분야에서 유망한 기술로 널리 연구되고 있다. 압축 센싱 이론에 의하면 어떤 특별한 기저에서 성긴 신호 (sparse signal)이라는 것이 알려졌다면 이 신호는 전통적인 방법이 사용하는 샘플 수보다 훨씬 적은 샘플로 최적화 과정을 통해 복원이 가능하다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 압축 센싱 기술을 균일한 선형 배열로 구성된 다중 입출력 레이더 시스템에 적용하고자 한다. 특별히 압축 센싱 기술을 사용하여 DOA (direction-of-arrival)을 찾는 문제를 고찰하고 그 성능을 전통적인 적응형 다중 입출력 기법의 성능과 비교한다. 모의 실험을 통해 압축 센싱 방법은 전통적인 적응형 다중 입출력 기법에 비해 훨씬 적은 샘플로 비슷한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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.
본 논문에서는 IEEE 1394 카메라, Intel Xeon 서버 시스템, Microsoft DirectShow기술을 이용하는 웹 기반의 실시간 입체 동영상 통신을 위한 3차원 입출력 시스템을 제안하고 그 구성요소인 스테레오 카메라 시스템, 3D 디스플레이 시스템, 신호처리 시스템을 최적화하기 위한 조건들을 분석하였다. 즉, 웹 기반의 다시점 3차원 디스플레이 응용에 적합하도록 각 구성요소의 편수 조건에 맞추어 입출력 장치를 선택하고 이들을 조합하여 하나의 3차원 입체영상통신 시스템을 구성하였다. 그리고 제안된 시스템은 Visual C++.Net 환경에서 DirectX 9.1 SDK를 사용하여 최적화 구현하였다. 실험결과 서버 시스템에서 자연스럽고 임장감 있는 다시점의 실시간 3차원 입체 동영상을 관찰할 수 있었고 또한, 클라이언트 시스템에서도 전송된 영상들에 대하여 디스플레이를 통해 3차원 입체 영상을 관찰함으로써 웹 기반의 실시간 인격 3차원 입체 동영상 통신 시스템의 실질적인 응용 가능성을 제시하였다.
무인항공기용 비행제어컴퓨터는 높은 신뢰성이 요구되는 항전 장비로, 고장에 대한 마진을 위해 다중화 설계되는 것이 일반적이다. 다중화 된 비행제어컴퓨터는 채널 간 동기화 및 고장분리를 위해 디스크리트 신호 및 CCDL (cross channel data link)을 통한 인터페이스가 포함되어야 한다. 무인항공기 기술이 발전함에 따라 민간 및 군에서 AAM (advanced air mobility) 및 저피탐 등 다양한 형태의 플랫폼들이 개발되고 있으며, 이러한 플랫폼들은 고성능 비행제어를 위한 제어 성능 고도화 및 탑재장비의 SWaP (size, weight and power) 최적화를 요구하고 있다. 본 논문에서는 이러한 무인항공기용 최적화된 다중화 비행제어컴퓨터 아키텍처를 설계하고 입출력 제어를 위한 소프트웨어 설계를 수행하였다. 또한 구현된 비행제어컴퓨터와 입출력 소프트웨어를 통해 입출력 처리 성능을 평가 하였다.
최근에 하드 디스크의 낮은 입출력 처리 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행 중이다. 하드웨어 연구는 좋은 성과를 보이고 있지만 시스템의 입출력 성능향상을 지원해야 할 시스템 소프트웨어 기술 발전이 미진하여 하드웨어 성능을 최대로 발휘하지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 n-블록을 플래시 메모리로 선반입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 세 단계로 구성된다: (1) 블록 단위 읽기 요청의 패턴을 분석하여 n-블록단위로 플래시 메모리에 선반입한다; (2) 입출력 요청 시에 그 블록의 위치를 판단하여 입출력 서비스를 제공한다; (3) 블록 교체 정책에 따라 n-블록을 교체한다. 이 방법을 통해 하드디스크의 대기시간을 줄이고 전력 사용을 최적화 할 수 있다. 실험을 통해 제안한 동적 n-블록 방법이 기존의 AMP(Adaptive multistream prefetching) 방법과 비교하여 9.05%의 평균응답시간을 개선하고 평균전력소모를 11.11% 감소시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 전문가의 지식이 없는 상황에서 자동적으로 최적의 퍼지 제어기를 설계하는 방법에 대해 연구한다. 먼저 퍼지 제어기의 규칙 설정을 위해 기존의 PID 제어기의 입출력 데이터를 클러스터링한다. 군집된 데이터들로부터 클러스터의 수를 파악하고 이를 바탕으로 퍼지 제어를 위한 규칙의 수를 결정한다. 둘째로 퍼지 제어기의 여러 파라미터들은 유전자 알고리즘을 적용하여 최적화한다. GA를 이용한 최적화 과정에서는 성능평가 기준으로 기준입력에 대한 시스템 응답간의 오차와 오버슈트의 크기를 사용하여 응답이 빠르고 안정적인 제어기를 설계하도록 진화방향을 설정한다. 이렇게 만들어진 퍼지 제어기의 성능을 기존의 PID 제어기와 비교 평가한다
액정 디스플레이의 백라이트에 사용되는 냉음극 방전램프(CCFL: Cold Cathode Fluorescent Lamp) 구동 인버터의 설계함에 있어 압전 변압기(Piezoelectric Transformer)를 사용하였으며, 파라미터 선정 및 최적화를 하여 실험을 통해 검증하였다. 적용한 압전 인버터로는 푸시-풀(Push-pull)과 하프-브리지(Half-bridge) 회로이며, 휘도 제어기법으로는 아날로그(Analog)와 버스트(Burst) 방법을 사용하였다. 푸시-풀 인버터의 경우 아날로그 제어방식으로 제어전압 2.5-4.5V에서 출력전류 1-6mA(최소)로 휘도 0-100$\%$ 특성을 보였다. 입출력 효율로 18.6(최소)-90.3(최대)$\%$를 얻었으며, 버스트 제어방식에서는 듀티비 50-5$\%$에서 1-6mA의 제어 성능을 보였다. 인버터의 입출력 효율은 13.6(최소)-82.1(최대)$\%$를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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