주어진 입력 프로그램과 의미적으로 동등하면서 좀 더 효율적인 코드로 바꾸는 것을 코드 최적화라 하며, 이런 과정은 코드 최적화기예 의해 수행된다. 본 논문에서는 코드 최적화기를 자동적으로 생성하는 도구인 코트 최적화긴 생성기를 설계하고 구현하였다. 즉 패턴 형식에 대한 표현을 입력으로 받아 기술된 형태의 최적화 코드를 찾아내는 DFA 패턴 매칭을 위한 코드 최적화기를 자동적으로 생성하는 것이다. DFA 패턴 매칭은 패턴들의 정규화 과정을 통해 패턴 검색 시 발생하는 중복 비교를 제거하여, 패턴 형태의 단순화 및 구조를 개선함으로 비용이 적게든다. DFA 패턴 매칭을 위한 코드 최적화기의 자동적 생성은 다양한 형태의 중간코드로 바뀌더라도 해당하는 코트 최적화기를 만들어야 하는 수고를 덜어줌으로써 코드 최적화에 대한 정형화(formalism)를 할 수 있다. 또한, DFA로 구성되어 최적화를 하기 때문에 최적화 속도가 빠르고, 코드 최적화기를 만드는데 필요한 시간과 비용을 절약할 수 있는 장점을 가진다.
기존의 유선 HTML 컨텐츠를 무선 환경에서 서비스하기 위해서는 HTML로 작성된 컨텐츠를 WML. HDML, mHTML로 바꿔야만 하는 커다란 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것이 마크업 언어 자동 변환 엔진이다. 그러나 지금까지 연구된 대부분의 마크업 언어 자동 변환 엔진들은 텍스트만을 처리하며 화상 정보를 처리하는 기능이 충분치 않다. 본 논문에서는 이미지 정보를 처리하기 위해 인터넷상의 이미지 정보를 무선 단말기가 지원하는 파일 포맷으로 실시간 자동 변환하는 매커니즘과 무선 단말기의 화면크기를 고려한 이미지 출력을 최적화 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
본 논문은 gate-level timed circuits의 자동 합성과 검증에 대한 것으로, 동기 회 로는 디자인을 최적화하기 위해 합성 절차가 사용된 동안 설계서에 명시된 시간 정보에 속 한 비동기 회로의 일부로서 이 시스템은 열거된 일반적인 회로 작용과 시간의 요구 조건에 대해 설계를 해석한다. 이 설계는 영향을 미치는 상태 공간을 구하기 위해 정확하고 효과적 인 시간 해석 알고리즘을 사용해 해석할 수 있는 그래픽 표현으로 자동적으로 변환된다. 이 상태공간으로부터 합성 절차는 standard-cells과 gate-arrays와 같은 반 주문형 반도체로 매핑을 용이하게 하기 위해 기본 게이트만을 사용해 어려움을 해결하는 시간에 대한 회로 유도된다.
로봇을 이용한 납땜자동화 시스템은 현재 산업계에서의 수요가 크게 일고 있다. 기존납땜 로봇 시스템은 느린 납땜 속도와 제한된 납땜 공구 기능으로 인해 그 응용범위의 확산을 저해하고 있다. 여기서는 로봇에 맞는 자동납땜용 공구 시스템 (robotonomic tool system)이 개발되었다. 우선 그 특징으로서 진동납땜 공정을 개발하였으며 평균 25%의 생산속도 향상을 기하였다. 일 정범위에서의 위치 오차 보정기능을 가지고 있다. 위치 오차는 납땜점 오차와 가압력 오차를 초래하며 이는 납땜 품질의 신뢰도를 저하시킨다. 여기서 핀 오차 보정 및 납땜 가압력 최적화 공정을 추가한 유연성이 향상된 자동납땜 시스템을 개발하였다. 이는 정밀 자동납땜 로봇 시스 템으로 그 응용범위를 확장시켰다.
본 연구에서는 실리콘 웨이퍼 제조 현장에서 사용 중인 단결정 실리콘 성장기의 자동 직경 제어기를 2계 근사 모델을 이용하여 설계하고 시간지연 보상기를 적용함으로써 결정봉의 직경과 인상 속도를 최적화하여 결정봉의 제품에 직접적인 영향을 주는 결정 결함 및 언더나 오버의 직경 이상을 줄이고 제품의 질과 수율을 향상시킬 수 있다. 또한 기존의 자동직경제어시스템의 고전적인 제어기를 보완함으로써 결과적으로 생산량 증가 및 제품의 질 향상에 이바지를 하고 새로이 요구되는 고객의 신기술 요구에 대한 현 장비의 제한성을 극복하는데 큰 기여를 할 것으로 기대 된다.
영상 장비가 발전하고 고화질 이미지의 사용량이 많아짐에 따라 이를 병렬화하여 빠르게 처리하는 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문은 OpenCL을 사용한 이미지 처리 프로그램이 하드웨어에 관계없이 최적의 성능을 내도록 하는 방법을 제시한다. OpenCL은 계산 디바이스의 아키텍처에 따라 적절한 병렬화 방법과 워크그룹 크기를 개발자가 실험을 통해 찾아야 한다. 하지만 이는 시간적, 자원적 한계가 있다. 본 논문에서는 대상 하드웨어에 최적화된 병렬화 방법과 워크그룹 크기를 프로파일링을 통해 자동으로 선택하는 방법을 제안한다. 또한 OpenCL을 사용한 이미지 처리는 입력 이미지의 크기에 따라 순차코드 보다 성능이 좋을 수도 있고 안좋을 수도 있다. 본 논문에서는 OpenCL코드의 성능이 순차코드 성능보다 좋아지는 시점의 이미지 크기를 자동으로 검색하여 OpenCL을 사용할지 기존의 순차코드를 사용할지 결정하는 이미지 크기 threshold를 설정하는 방법을 제시한다. 이를 통해 이미지 처리 프로그램이 임의의 하드웨어에서 이미지 크기에 상관없이 항상 최적의 성능을 보이는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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