본 논문은 부영역 분할과 코드워드 인텍스의 캐시 개념을 이용하여 벡터 양자화를 위한 고속코드북 생성 및 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접한 입력 벡터는 대개 코드북내 특정 코드워드에 의해 나타내어지는 국부성에 바탕을 두고 있다. 초기에 모든 학습 벡터가 거리에 기반한 근접성을 이용하여 정해진 수의 부영역으로 분할된다. 각 부영역에 하나의 코드워드 인덱스 캐시가 할당되는데 이 캐시는 학습 초기에는 전체 코드북 크기에 대응하는 코드워드 인덱스를 갖는다. 학습이 진행되면서 입력 벡터가 갖는 국부성 때문에 각 부영역내 캐시중 사용되지 않는 코드워드 인덱스가 점차 발생하게 되므로 이들은 LRU(Least Recently Used) 삭제 알고리즘에 의해 제거된다. 학습이 진행됨에 따라 부영역 캐시에는 주어진 입력 벡터에 의해 참조되는 코드워드 인덱스만이 남게 되므로 한 학습 주기 동한 필요한 학습 시간이 점차 짧아지게 되어 전체적으로 코드북 생성 시간을 크게 줄일 수 있게 된다. 제안한 방법은 매 학습주기마다, 코드워드 인덱스 삭제 후보 중 주어진 부영역 중심으로부터 거리에 의해 멀리 떨어진 것부터 반만을 제거함에 따라. 복원된 영상의 화질 열화가 거의 없다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법은 기존의 LBG 방법에 비해 화질 열화는 거의 없지만 코드북 생성 (또는 부호화) 속도를 2.6-5.4배 (또는3.7-18.8배) 향상시킨다.
자바스크립트는 웹 페이지에서 HTML과 더불어 널리 사용되고 있다. 많은 자바스크립트 수행 엔진들은 성능 향상을 위해 적시 컴파일러를 채택하고 있다. 최근에는 32-bit 뿐만 아니라 64-bit 마이크로프로세서가 탑재된 다양한 기기가 소개되고 있으며 이를 위한 적시 컴파일러도 개발되고 있다. 하지만 64-bit 적시 컴파일러는 아직 문제점이 많으며, 특히 메모리 주소와 값들이 64-bit을 사용하여 코드의 크기가 증가하는 문제점이 있다. 본 논문은 64-bit 환경에서 생성되는 코드, 특히 주소와 상수 값들이 더 많은 공간을 사용함을 보여주고, 적시 컴파일러가 64-bit 값들의 생성을 최적화하여 메모리 사용량을 줄이는 기법들을 제안한다. 이를 V8 자바스크립트 엔진에 적용하여, Octane과 SunSpider 벤치마크에서 생성되는 코드의 크기와 성능을 평가하였다. 성능은 각각 3.6%와 0.32% 향상되었으며, 코드 크기는 0.7%와 2.8% 감소하였다.
기포크기는 다차원 이상유동에서 정확한 기포거동의 예측을 위해 중요한 인자이다. 현재 CFD 코드인 STAR CCM+에서는 유동채널에서 기포크기예측을 위해 역학적인 기포크기모델인 $S{\gamma}$ 모델을 제공하고 있다. 기포크기 예측을 위한 또 다른 모델로써 고압조건의 과냉 비등 실험인 DEBORA 실험을 바탕으로 개발된 Yun 모델이 있다. 본 연구에서는 상용 CFD 코드인 STAR CCM+ ver. 10.02를 이용하여 물-공기 이상유동에 대한 수치해석을 통해 $S{\gamma}$ 모델과 Yun 모델의 성능을 확인하고 평가하였다. 이를 위해 두 모델은 수직관에서의 물-공기 실험인 DEDALE 실험과 Hibiki 등의 실험에 대하여 평가되었다. 해석 결과 $S{\gamma}$ 모델은 이상유동 인자들을 합리적으로 예측하였으며, Yun 모델은 저압조건의 물-공기 유동에는 적합하지 않음을 확인하였다.
국내 원자력발전소 가압경수로 및 가압중수로에 대한 가동중검사 수행 동안 초음파 검사로 검출된 결함을 ASME 코드에서 기술한 center line beam 방법과 CSA 코드에서 기술한 6 dB drop 방법을 이용한 결함의 깊이 방향 크기 및 길이를 측정 비교 분석하므로서 두 방법을 정확히 이해하고 결함 평가에 대한 신뢰성 향상 및 원전의 건전성을 확보하고자 한다.
본고에서는 해밍(Hamming) 부호화된 미지의 신호를 바탕으로 전송된 채널 코딩의 종류에 대해서 알아낼 수 있는 알고리즘을 제안한다. 우선 해밍 코드의 부호화, 복호화 과정을 설명한다. (n,k) 해밍 코드의 부호화 과정을 위하여 사용되는 제너레이터 행렬 G는 (k * n)의 크기를 갖게 되며 복호화 과정을 위하여 사용되는 패리티 체크 행렬 H는 (n-k * n)의 크기를 갖게 된다. 그리고 설계한 알고리즘의 동작원리를 수신 신호의 상태에 따라 설명한다. 수신 신호의 앞에 프리앰블이 있는 경우나 수신신호가 Inverse 또는 Reverse 되어 있는 등 여러 경우에 대비한 알고리즘 설계 방법을 알아본다. 이렇게 설계한 알고리즘은 복잡도가 낮고 확장이 용이하며 수신 신호의 코드워드의 시작점을 쉽게 알 수 있는 장점을 가지고 있어 일반 사용자의 통신 시스템 뿐만 아니라 군사용 통신 체계에 적용하기에도 적합하다.
임베디드 시스템은 하드웨어 리소스가 매우 작다. CPU속도가 느리고 메모리 크기도 작다. 이런 환경에서의 소프트웨어는 최적화된 크기를 가지고 수행속도가 빠르며 병목 현상이 없어야한다. 이렇게 코드를 최적화하기 위해서는 현재 코드의 문제를 찾아내야 한다. 이것은 정적 분석으로 만으로는 부족하고 프로그램을 수행시켜가면서 정보를 수집하는 프로파일러가 필요하다. 기존의 프로파일러는 윈도우, 리눅스 상에서 수행되는 응용프로그램을 위한 것이기 때문에 저급 임베디드 시스템에서 프로파일러를 수행할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 임베디드용 프로파일러를 설계 및 구현 한다.
가상 기계란 하드웨어로 이루어진 물리적 시스템과는 달리 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 개념적인 컴퓨터이다. 그러나 가상 기계는 실제 프로세서로 처리하는 것보다 실행 속도가 매우 느리기 때문에 실행되는 코드의 최적화가 매우 중요하다. 본 논문은 가상 기계 코드 최적화기의 실험대상으로 EVM(Embedded Virtual Machine)의 중간 코드인 SIL(Standard Intermediate Language)을 이용하였다. 현존하는 최적화 방법론에 관한 연구를 통하여 가상 기계 코드 특성을 고려한 최적화 방법론을 제시하고, 최적화된 코드를 생성하기 위한 코드 최적화기를 설계하고 구현하였다. 가상 기계 코드 최적화기는 주어진 패턴을 찾아서 패턴에 해당하는 부분을 최적화 코드로 바꾸어, 전체 코드의 크기를 줄이고 실행 속도의 개선효과를 가진다. 또한, 구현된 최적화기의 실험 결과를 도출하였다.
본 논문은 다중 사용자 MIMO 시스템에서 사용자 선택을 위해 필요한 precoding matrix index (PMI)/channel quality indication (CQI)의 보고 방식에 따른 성능을 분석한다. 이러한 분석을 통해 셀 내의 단말의 수, 선택되는 사용자의 수, 그리고 코드북(codebook)의 크기가 Best Companion Grouping (BCG)방식 스케쥴링의 성능에 복잡하게 영향을 미치는 것을 확인한다. 이에 따라 셀 내의 사용자 수와 코드북의 크기에 따라 동시에 스케쥴링 되는 사용자들의 그룹이 형성될 수 있는 확률이 달라지는 것을 확인할 수 있으며, 피드백 오버헤드가 주어졌을 때 이에 따라 피드백하는 PMI의 수와 사용하는 코드북의 크기를 적응적으로 선택함으로써 시스템의 평균 수율 성능을 최적화할 수 있음을 보였다.
터보코드는 인터리버의 크기가 클수록 반복 복호횟수가 많을수록 복호 성능은 우수하지만 시스템이 복잡해져 한 개의 정보비트를 복호할 때 많은 시간지연을 발생시켜 실시간 통신에는 부적합하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 터보코드 부$\cdot$복호기에 사용되는 인터리버의 크기를 감소시켜 한 개의 정보비트를 복호할 때 소요되는 시간지연을 줄이는 새로운 세미 랜덤(Semi-Random) 인터리버 알고리즘을 제안하였다. 세미 랜덤 인터리버 알고리즘은 입력 데이터 길이의 1/2 크기만큼 인터리버를 구성하고, 인터리버 내에 쓸때는 블록 인터리버처럼 행으로 쓰고, 읽을 때는 랜덤하게 읽음과 동시에 다음 데이터가 그 주소 번지에 위치하게 된다. 따라서 기존의 블록, 대각, 랜덤 인터리버와 알고리즘의 복잡도를 비교할 시 그 복잡도를 1/2로 감소시킬 수 있게 된다.
원시 프로그램에 대한 컴파일 과정 중 최적화 단계에서는 프로그램의 실행 속도를 개선시키고 코드 크기를 줄일 수 있는 다양한 최적화 기법을 수행한다. 특히, 핍홀 ��적화는 비효율적인 명령어의 순서를 구별해 내고 연속되는 명령어의 순서를 의미적으로 동등하면서 좀 더 효율적인 코드로 개선하는 방법이다. 최적화 패턴 매칭 방법 중 스트링 패턴 매칭 방법은 중간 코드에 대응하는 최적의 패턴을 찾기 위한 방법으로 과다한 최적화 패턴 검색 시간으로 비효율적이고, 트리 패턴 매칭은 패턴 결정시 중복 비교가 발생할 수 있으며, 코드의 트리 구성에 많은 비용이 드는 단점을 가지고 있는 방법들이다. 본 논문에서는 기존의 최적화 방법들의 단점을 극복하기 위한 방법으로 DFA(Deterministic Finite Automata)를 이용한 코드 최적화 방법을 제안한다. 이 방법은 다른 패턴 매칭 기법보다 오토마타(Automata)로 구성하기 때문에 비용은 적어지고, 오토마타를 통해 결정적으로 패턴이 확정됨에 따른 패턴 선택 비용이 줄어들며, 최적화 패턴 검색 시간도 빨라지는 효율적인 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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