본 논문에서는 멀티 쓰레드를 이용하여 UI에 영상을 표현할 때, 걸리는 시간 및 적정 사용 방법을 연구하였다. 영상처리는 오픈 API인 OpenCV를 사용하여 처리하였으며, 1~4개의 스레드로 영상을 다운로드하는 시간부터 GUI에 보여주는 시간까지를 계산하는 기능을 구현하여 영상을 다운로드하고, GUI에 넣어주어야 할 때 스레드의 개수가 퍼포먼스에 관여하는 처리속도를 알아볼 수 있다.
슈퍼컴퓨퍼 시스템의 종류에는 크게 벡터 시스템과 스칼라 시스템으로 두 가지 방식으로 나눌 수 있다. 이는 명령어 처리 형태로 구분한 것으로서, 현재 KISTI에서 보유하고 있는 슈퍼컴퓨터인 NEC 컴퓨터는 벡터 시스템으로서 명령어의 수행을 파이프라인 방식으로 처리한다. 벡터 시스템에서 컴파일을 수행할 때는 일반 명령 처리 장치에서 스칼라 형태로 수행되기 때문에 그 처리 속도가 저하되어 다른 스칼라 전용 컴퓨터보다 속도가 느리고 부하가 많이 발생하는 문제점을 안고 있다. 이러한 벡터 컴퓨터의 컴파일 속도를 향상시키기 위해서 크로스 컴파일 서버를 구축하고 이 서버를 NEC 시스템과 연계하여 빠르고 쉽게 크로스 컴파일을 수행할 수 있도록 하였다. 본 연구는 크로스 컴파일러 서버를 구축하고 이 서버에서 자동적으로 크로스 컴파일이 가능하게 함으로서 사용자가 기존의 컴파일 방식처럼 편리하게 이용할 수 있고, NEC 메인 시스템에 부하를 주지 않으면서 컴파일 속도의 성능을 향상할 수 있다.
본 논문에서는 사전 구조와 탐색알고리즘을 개선하여 형태소분석기의 분석 속도를 향상시켰다. 형태소분석기의 분석시간은 사전탐색과 제약검사의 비중이 크다. 따라서 형태소분석기의 처리속도는 사전 탐색 기법에 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 한국어 형태소분석기에서 사용되는 사전의 탐색속도 향상과 한 문서에 나타나는 동일한 어절에 대해서 cache를 사용하여 형태소분석기의 처리 속도를 빠르게 하였다. 또한 기존의 형태소분석기에서 속도 증가를 위해 사용하는 어절-형태소분석결과 사전을 활용하여 더 발전시켰다. 본 논문에서는 어절-형태소분석결과 사전을 사용할 때, 분석 속도향상을 위한 새로운 가속기법인 '하이브리드(HyBrid)'방법을 사용하여 어절-형태소분석결과 사전의 적중률을 높였다.
초음파는 액체 및 고체의 매질 속에서도 그 전달 특성이 우수하여 수중 물체의 감지, 지질 조사 자원탐사뿐만 아니라, 의학 분야에서도 널리 사용되고 있다. 물체유동정보 측정방식에는 연속파를 이용한 도플러식과 펄스 신호를 이용한 도플러는 거리 분해능이 좋으므로 깊이에 따른 속도 정보를 쉽게 얻을 수 있는 장점이 있으나, 수신되는 도플러 신호가 탐촉자의 특성과 매질 속에서의 전파특성 등에 의하여 송신된 신호와 파형이 다르고 복잡한 주파수 특성을 가지므로 연속파에서와 같이 도플러 주파수를 직접 측정하기 곤란하다. 도플러 주파수를 검출하기 위하여 여러 방법이 개발되어 있으나, 측정거리와 측정속도의 제약과 더불어, 실시간(real time) 처리에 의한 분포적 측정이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 시간 영역에서 국소 데이터를 이용하여 펄스 신호의 위상을 정의하고 실시간에서 펄스 신호를 위상으로 변환하는 신호 처리법을 제안하였다. 또한 이 신호 처리법을 응용하여 측정 범위의 위상 곡선에서 위상 차를 계산함으로써 평균 가속도와 유동속도정보를 분포적으로 얻을 수 있는 새로운 펄스 도플러 기법을 제안하였으며, 모델 신호를 만들어 제안된 방법의 유용성을 검토하였다.
본 논문에서는 기존의 H.26X 부호화 시의 속도 저하의 원인인 움직임 추정의 높은 복잡도를 개선하여 소프트웨어만으로 실시간 부호화를 하는 방법을 모색하고자 한다. 논문에서는 스탠포드 대학에서 작성한 소프트웨어 부호기를 분석하여 속도를 높이기 위한 해결 방법으로 두 가지 방법으로 접근하였다. 첫째로 부호기의 속도 저하의 원인인 움직임 추정의 시간을 줄이기 위하여 현재 많이 사용되고 있는 4단계 탐색 알고리즘을 개선한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 둘째로 현재 작성된 코드를 인텔사에서 제공하는 ${MMX^{TM}}$ 명령어를 사용, 병렬처리 하여 속도 향상을 꾀하였다.
연속 섬유공정은 섬유물이 이동하는 가운데 연속적으로 기계적인 처리 또는 물리/화학적 가공이 행하여진다. 따라서 원료의 공급속도 (feeding speed)와 생산되는 제품의 방출속도(delivery speed)사이에 정확한 속도비를 유지하는 것은 공정처리를 받고 있는 섬유물에 가해지는 부하를 일정하게 하므로써 제품의 물리적, 화학적 성질을 균일하게 하여 품질유지에 큰 영향을 미치게 된다.(중략)
실시간 인터넷 화상회의 시스템을 위한 H.263 동화상 부호화 소프트웨어의 처리속도를 개선하는 기법을 개발하였다. 화상회의 영상의 특성과 H.263 프로토콜의 구조를 분석하여 데이터의 압축률이나 화질에 미치는 영향을 최소화하면서 처리시간을 크게 단축하는 기법을 개발하였다. 처리 속도의 개선을 위해서 움직임 조기 검출 기법을 개발, 적용하므로서 압축률과 화질에 미치는 영향을 최소화하면서 계산량을 크게 줄이도록 하였다.
본 논문에서는 직류전동기의 속도 및 전류제어를 위하여 dSPACE 시스템을 이용하여 전류 궤환을 갖는 속도 제어시스템을 구현하였다 속도 및 전류제어기의 설계는 MATLAB/SIMULINK 프로그램을 사용하여 간편하고 손쉽게 구현하였으며 직류전동기 속도제어의 안정성과 응답성을 향상시킬 수 있었다. 직류전동기의 전류제어 및 속도제어는 DSP 보드와 dSPCE 시스템을 사용하여 수행하였으며, 속도의 궤환은 속도센서인 엔코더 펄스를 이용해서 QEP로 처리하였고 전류의 궤환은 전류센서인 홀센서를 통해서 A/D 변환기로 처리하였다. 제어기들은 각각 PI 속도제어기 및 PI 전류제어기를 설계하였고 시뮬레이션과 실험을 통해서 속도 및 전류 응답을 확인하였다.
실시간으로 빠르게 발생하는 대용량 데이터를 다루기 위해 Apache Storm, Apache Spark 등 실시간 데이터 스트림 처리 기술에 대한 연구가 활발하다. 대부분의 실시간 처리 기술들은 단독으로 사용하기에 어려움이 있으며, 데이터 스트림의 입출력을 위해 메시징 시스템과 함께 사용하는 것이 일반적이다. Apache Kafka는 대표적인 분산 메시징 시스템으로써, 실시간으로 발생하는 대용량의 로그 데이터를 전달하는데 특화된 시스템이다. 현재 Kafka를 위한 다양한 성능 모니터링 도구들이 존재한다. 이러한 모니터링 도구들은 Kafka에서 처리되는 데이터의 양 이외에도 유입 데이터의 크기, 수집 속도, 처리 속도 등 다양한 데이터들을 관찰할 수 있다. 본 논문은 Kafka에서 제공하는 도구와 오픈 소스로 제공되는 여러 개의 도구들을 비교하여, 향후 Kafka의 로드 쉐딩에 대한 연구에 적용할 수 있는 최적의 모니터링 도구를 선별하고자 한다.
블록체인은 4차 산업혁명 핵심 키워드 중 하나이다. 하지만 현재 블록체인 기술을 접목시킨 사례는 굉장히 적다. 그것은 블록체인 시스템에서 트랜잭션을 처리하는 속도가 느린 것을 이유로 볼 수 있다. 기존에 빠른 속도로 많은 트랜잭션을 처리하던 시스템에 비해 느린 블록체인 기술을 접목시키는 것은 어려움이 있다. 때문에 블록체인 연구는 합의 알고리즘, 다양한 네트워크 구성 등을 이용하여 트랜잭션 처리 속도를 늘리는 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 오픈소스 프로젝트인 하이퍼레저 패브릭의 트랜잭션 처리 속도를 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 패브릭은 블록에 트랜잭션을 추가하기 위해 독립적으로 수행되는 3단계를 거쳐 수행된다. 그 중 1번째 단계인 보증 단계의 최적화를 진행한다. 패브릭에서 클라이언트로부터 피어가 반복적인 요청을 받을 때 매번 같은 네트워크에 속해 있는 노드인지 확인을 하게 되는데, 한번 보증을 완료한 노드는 일정 기간 동안 노드 확인을 거치지 않고 체인 코드를 수행하여 트랜잭션을 처리하도록 하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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