본 논문은 합성곱 신경망에 데이터 재사용 방법을 효과적으로 적용하여 연산 횟수와 메모리 접근 횟수를 줄일 수 있는 GPGPU구조를 제안한다. 합성곱은 kernel과 입력 데이터를 이용한 2차원 연산으로 kernel이 slide하는 방법으로 연산이 이루어 진다. 이때, 합성곱 연산이 완료될 때 까지 kernel을 캐시메모리로 부터 전달 받는 것이 아니고 내부 레지스터를 이용하는 재사용 방법을 제안한다. SIMT방법으로 명령어가 실행되는 GPGPU의 원리 이용하여 데이터 재사용의 효과를 높이기 위해 합성곱에 직렬 연산 방식을 적용하였다. 본 논문에서는 레지스터기반 데이터 재사용을 위하여 kernel을 4×4로 고정하고 이를 효과적으로 지원하기 위한 warp 크기와 레지스터 뱅크를 갖는 GPGPU를 설계하였다. 설계된 GPGPU의 합성곱 신경망에 대한 성능을 검증하기 위해 FPGA로 구현한 뒤 LeNet을 실행시키고 TensorFlow를 이용한 비교 방법으로 AlexNet에 대한 성능을 측정하였다. 측정결과 AlexNet기준 1회 학습 속도는 0.468초이며 추론 속도는 0.135초이다.
임베디드 환경에서의 NPU는 적은 하드웨어 자원으로 딥러닝 알고리즘을 수행한다. 데이터를 재사용하는 기법을 활용하면 적은 자원으로 딥러닝 알고리즘을 효율적으로 연산할 수 있다. 선행연구에서는 데이터 재사용을 위해 ScratchPad에서 shifter를 사용해 데이터를 재사용한다. 하지만 ScratchPad의 Bandwidth가 커짐에 따라 shifter 역시 많은 자원을 소모한다. 따라서 Buffer Round Robin방식을 사용한 데이터 재사용 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 Buffer Round Robin 방식을 사용하여 기존의 방식보다 약 4.7%의 Chip Area를 줄일 수 있었다.
본 논문은 멀티미디어 데이터 처리를 위한 효율적인 RISC 프로세서 유닛의 설계를 목표로 Vector 프로세서의 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 개념을 바탕으로 고정된 연산기 데이터 비트 수에 비해 상대적으로 작은 비트수의 데이터 연산의 부분 병렬화를 통하여 멀티미디어 데이터 연산의 기본이 되는 곱셈누적(MAC : Multiply and Accumulate) 연산의 성능을 향상 시킨다. 또한 기존의 MMX나 VIS 등과 같은 범용 프로세서들의 부분 병렬화를 위해 전 처리 과정의 필요충분조건인 데이터의 연속성을 위해 서로 다른 길이의 데이터 흑은 비트 수가 작은 멀티미디어의 데이터를 하나의 데이터로 재처리 하는 재정렬 혹은 Packing/Unpacking 과정이 성능 전체적인 성능 저하에 작용하게 되므로 본 논문에서는 기존의 프로세서의 연산기 구조를 재이용하여 병렬 곱셈을 위한 연산기 구조를 구현하고 이를 위한 데이터 정렬 연산 구조를 제안한다.
S/W공학에서는 오랫동안 S/W의 재사용에 대해 연구해 왔지만, H/W 분야에서의 재사용처럼 활성화되진 못하였다. 이러한 가장 큰 이유로는 S/W 개발의 초기부터 재사용을 염두에 둔 개발이 아닌 일회성 개발을 하기 때문이다. 즉 개발 시작 단계인 요구사항 수집에서부터 해당 도메인에 대한 지식을 바탕으로 분석한 후 설계하지 않기 때문이다. 이는 S/W 설계에 관한 전문 지식을 갖고 있는 개발자의 부재와 더불어 주어진 개발 기간이 짧은 국내 S/W 개발 업계의 현실이 열악하기 때문이다. 그럼에도 불구하고 많은 S/W 개발 업체들은 개발기간의 단축과 개발비용의 절감을 위해 기존 S/W를 재사용하고자 한다. 재사용하고자 하는 자산이 외부의 공개 S/W든 회사 자체의 기존 자산이든 이 때 발생하는 문제가 원하는 기존 자산을 어떻게 찾아 신규 개발에 활용할 수 있는가이다. 최악의 경우에는 필요한 자산을 찾아 변경하는 것이 신규로 개발하는 것보다 더 비효율적인 경우도 발생한다. 본 논문에서는 임베디드 S/W 분야에서 S/W 자산을 재사용하기 위해 필요한 지원 시스템으로 자산들을 메타데이터로 등록하고 검색할 수 있는 지원 도구를 설계하고자 한다.
데이터베이스 시스템은 웹의 발달과 함께 웹 데이터베이스라는 새로운 단계로 진화하고 있다. 웹 데이터베이스에서는 다양한 데이터 소스의 통합이 가장 큰 이슈로 미디에이터에서 각 래퍼가 가져온 스키마를 통합하는 작업을 수행한다. 미디에이터에서는 이와 같이 데이터 소수의 통합 외에 사용자에게 질의를 각 데이터 소스에 대하여 재작성 하는 기능이 중요하고 이에 대한 다양한 연구가 진행 중이다. 이때 질의를 각 소스가 처리할 수 있는 부질의로 재작성 할 때 필요한 개념이 capability이다. 본 논문에서는 capability를 기반으로 한 질의 시스템에서 사용자에게 제공되는 뷰와 질의에 대해서도 capability를 적용한 사용자 기반 capability 기법을 제안한다. 지금까지 타 연구에서는 소스에 대한 capability만을 고려하여 질의를 재작성 하였지만 본 논문에서는 사용자 기반의 capability를 함께 고려함으로써 사용자 요구사항을 충족시키면서도 비교적 간단한 분석과 매칭 과정에 의해 컴파일 시간 내에 계산이 가능하도록 하는 알고리즘을 제시한다. 또한 네트워크의 문제 등으로 인해 소스 중 일부분이 사용할 수 없는 상황인 경우 소스에 대해 active selection이 가능하도록 하여 대체 질의를 생성할 수 있게 하였다. 간단한 구현과 제시한 기법이 비용을 절감하는 실제적인 방법이며 타 연구와의 비교를 통해 좋은 성능을 가짐을 보인다.
동영상 트래픽은 자체의 non-stationary한 특성들로 인해 일률적인 대역폭만으로는 전송 과정의 어려움이 있다. 일반적인 토큰 버킷 구조나 ATM은 한번의 자원 협상만으로 데이터를 전송하는 방법이기 때문에 이러한 문제를 극복하기 어려운 방법이다. 따라서 동영상 트래픽의 특성을 고려한 전송기법이 필요하고, 본 연구에서는 토큰 버킷 구조의 자원을 동적으로 재협상하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제시하는 재협상을 이용한 토큰 버킷구조는 데이터를 몇 개의 구간으로 나누어서 각 구간별 요구되는 토큰 유입량과 토큰 버킷 크기를 재협상하고 이를 자원으로 하여 동영상 데이터를 전송하는 구조이다. 이러한 재협상은 각 구간별 특성에 따라 효율적인 동영상 데이터 전송이 가능하도록 해준다.
문화재 영상 데이터는 방대한 양으로 인해 고해상도로 모두 저장이 어렵거나 시간이 지나 상대적으로 화질이 낮은 영상들이 다수 존재하기에 초해상화가 필요한 상황이 많다. 따라서 본 논문에서 처음으로 문화재 영상에 특화된 4 배 및 8 배 딥러닝 기반 초해상화 방식을 제안한다. 문화재 영상 데이터는 배경이 단조롭고 물체가 영상 중간에 위치한다는 특징이 있어 이를 고려해 중간 부분에서만 패치를 추출하는 방식을 적용하여 의미 있는 패치로 학습이 되도록 한다. 또 자연 영상 데이터 셋인 DIV2K 를 사용해 학습하는 방식과 직접 구성한 문화재 데이터 셋을 이용해 학습하는 방식, 그 둘을 적절히 함께 사용하여 학습하는 전이 학습 방법까지 세 가지로 학습하여 초해상화의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 그 결과, 쌍삼차 보간법(Bicubic interpolation)보다 4 배 초해상화에서는 약 1.25dB, 8 배 초해상화에서는 약 1.26dB 의 성능 개선을 확인하였으며, 단순 DIV2K 로 학습한 방식보다는 4 배에서는 0.06dB, 8 배에서는 0.17dB 의 성능 개선을 확인하였다.
기존의 무선 센서 네트워크에서는 센서 노드는 하나의 전방향성 안테나와 하나의 무선 채널을 공유하여 데이터를 전송하므로 과다한 채널 경쟁과 센서 노드간의 데이터 충돌로 데이터 재전송이 자주 발생하여 불필요한 에너지의 소비가 많고, 소스 노드와 목적지 노드의 데이터 전송시 RTS(Request To Send)와 CTS(Clear To Send) 패킷을 사용하여 전파 전송 범위 전체에 대해 채널 예약을 하므로 공간의 활용도가 낮은 편이다. 본 논문에서는 전방향성 안테나의 문제점 및 단점을 보완하기 위한 방법으로 지향성 안테나를 사용하기 위한 SRDMAC(Spatial Reuse Directional MAC) 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 센서 노드 간의 데이터 전송시 충돌을 방지하여 데이터 재전송에 소모되는 에너지와 목적지 노드가 위치한 영역 일부분에만 데이터를 전송함으로 에너지 소모량을 줄일 수 있으며, 목적지 노드가 위치한 영역을 제외한 다른 영역의 이웃 노드와의 데이터 전송이 가능하므로 공간 재 사용율을 최대한 증가시킬 수 있다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 암호화하여 저장한다. 이러한 클라우드 스토리지에 사용자의 수많은 데이터가 저장됨에 따라 클라우드 스토리지의 신뢰성에 문제가 발생하고 있다. 비신뢰적인 관리자 및 공직자로부터 클라우드 서버에 저장된 사용자의 데이터를 안전하게 저장하기 위한 다양한 암호 기술들이 계속해서 연구되고 있다. 하지만 기존의 데이터 암호 기술들은 클라우드 스토리지 상에서 여러 사용자 간의 데이터 공유 서비스에 적용하기 힘든 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 비신뢰적인 클라우드 스토리지를 고려하여 속성기반 암호로 암호화된 키를 재암호화하여 다른 사용자와 안전하고 효율적으로 공유할 수 있는 데이터 공유기법을 제안한다.
본 연구는 RFID 기술을 이용하여 소각재 재활용 공정의 정보를 효율적 관리하고, 정확한 데이터를 이용하는 일원화된 시스템을 구축하기 위하여 데이터 모니터링 시스템을 설계하고자 한다. 이를 위하여 데이터베이스를 구축하고 이를 관리하는 시소러스 검색 모델을 개발하였으며, 모니터링 시스템의 RFID 모델을 설계하였다. 안정적인 소각재 재활용을 위한 데이터 모니터링 시스템의 개발은 산업체 전반에 걸쳐있는 기계화, 수작업화 된 공정을 실시간 자동화 공정으로 개발하는 효율적인 방법이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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