본 논문에서는 소스 코드에 자주 나타나는 코딩 패턴을 자동으로 추출하기 위하여 소스 코드를 분석하고 특성을 평가한다. 기존에 소스 코드에 대한 패턴 마이닝을 이용한 코딩 패턴 감지 방법이 제안되었지만, 수동으로 조사 가능한 코딩 패턴의 수는 한정되어 있기 때문에 대규모 소프트웨어 등에 대한 충분한 분석은 할 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 개발자가 분석하고자 하는 코딩 패턴에 대한 자동 추출을 목표로 코딩 패턴의 특성 평가 지표를 선정하여 소스 코드에 대한 분석을 수행한다.
코딩 패턴이란 소스 코드에 자주 나타나는 전형적인 코드 조각이다. 소프트웨어에서 로깅이나 동기화 처리 등 모듈화가 곤란한 기능과 프로그래밍의 상용구 등이 코딩 패턴으로 추출된다. 기존에 소스 코드에 대한 패턴 마이닝을 이용한 코딩 패턴 감지 방법이 제안되었지만, 수동으로 조사 가능한 코딩 패턴의 수는 한정되어 있기 때문에 대규모 소프트웨어 등에 대한 충분한 분석은 할 수 없다. 본 논문에서는 개발자가 분석하고자 하는 코딩 패턴만을 추출하는 것을 목표로 코딩 패턴의 특성 평가 척도로 6개의 지표를 선정하여 4개의 오픈 소스에 대한 분석을 실시했다. 매트릭스 사이의 값의 관계와 실제 패턴의 특징을 분석한 결과, 패턴의 인스턴스 수, 인스턴스의 분포의 넓이, 패턴의 요소에 포함되는 반복 구조 비율 등의 지표 등을 분석해야 패턴 선택에 도움이 되는 것을 확인했다.
최근 VHDL 코딩 및 합성방법에 의한 설계가 널리 사용되고 있다. 집적도가 증가함에 따라 VHDL에 의한 설계 또한 그 분량이 증가하여 많은 코딩오류가 발생하고 있으며, 이를 검색하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 본 논문에서는 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 코딩오류를 검색하는 방법을 제안하였다. 그 방법에 있어서는 검색패턴을 생성하여 오류가 없는 응답과 설계의 응답을 비교함으로써 설계오류를 찾는 방법을 택하였다. 따라서 본 논문에서는 코딩오류를 검색하기 위한 검색패턴을 생성하는 알고리듬을 제안하였다. 검색패턴 생성은 각 코드에 대해 수행하며, 할당오류와 조건오류를 구분하여 수행하였다. 패턴생성을 위해 VHDL 코드를 CDFG로 변환하여 사용하며, CDFG상의 경로를 탐색하여 패턴생성에 필요한 정보를 추출한다. 경로탐색은 오류가 발생하였다고 가정한 지점으로부터 역방향 탐색과 정방향 탐색을 수행하여 패턴을 생성한다. 제안한 알고리듬은 C-언어로 구현하였다. 펜티엄-Ⅱ 400MHz의 환경에서 여러 가지 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 제안한 알고리듬을 적용하였다. 그 결과, 고려한 모든 설계의 모든 코드에 대한 검색패턴을 생성할 수 있었으며, 가정한 모든 오류를 검색할 수 있었다. 검색패턴 생성에 소요되는 시간은 고려한 모든 대상 설계에서 1초 미만의 CPU 시간을 보여 속도면에서도 매우 우수함을 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 검색방법은 VHDL에 의한 설계에서 설계검증에 필요한 시간과 노력을 상당히 감소시킬 것으로 기대된다.
뇌에 관한 연구는 상당히 오랫동안 이루어져 왔음에도, 뇌는 여전히 미지의 세계로 남아 있다. 미국에서 2013년 Brain Initiative를 발표한 이후 뇌를 이해하기 위한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 최근에는 인간의 생각을 뇌의 활성 패턴 분석을 통해 읽어 내려고 시도하였으며, 심지어는 잠자는 동안 꾸는 꿈을 뇌 활성 패턴 측정을 통해 읽어 내려는 시도도 이루어졌다. 본고에서는 브레인 디코딩을 위해 어떤 기술들이 필요하며, 현재 어떤 연구들이 이루어져 왔는지에 대하여 살펴보고, 향후 브레인 디코딩 기술이 어떻게 발전할 것인지 전망해 본다.
본 논문에서는 H.264/AVC 베이스라인 프로파일을 위한 엔트로피 코딩 유닛을 제안한다. 엔트로피 코딩에서는 매크로블록 부호화를 위해 코드 테이블들을 사용한다. 이 코드 테이블에 있는 코드워드들 간에는 일정한 패턴이 존재하는데, 본 논문에서는 코드워드의 패턴을 분석하여 하드웨어 비용을 줄였다. 제안하는 엔트로피 코딩 유닛은 Exp-Golomb 유닛과 CAVLC 유닛으로 구성된다. Exp-Golomb 유닛은 하나의 유닛에서 5가지 코드타입을 처리하고, 코드 패턴을 이용하여 두 개의 덧셈기만으로 복잡한 Exp-Golomb 연산을 처리 할 수 있다. 기존의 CAVLC 유닛은 큰 사이즈의 코드 테이블을 필요로 한다. 본 논문에서는 테이블에 차분 코드워드들을 저장하여 기존 방식대비 테이블 크기를 40% 이하로 줄인다. 엔트로피 코딩 유닛은 생성된 코드워드들이 MSB에 코드값 0이 분포되는 패턴을 이용하여 쉬프터 사이즈를 대폭 줄였다.
최근 VHDL 코딩 및 합성방법에 의한 설계가 널리 사용되고 있다. 집적도가 증가함에 따라 VHDL에 의한 설계 또한 그 분량이 증가하여 많은 코딩오류가 발생하고 있으며, 이를 검색하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 본 논문에서는 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 코딩오류를 검색하는 방법을 제안하였다. 그 방법에 있어서는 검색패턴을 생성하여 오류가 없는 응답과 설계의 응답을 비교함으로써 설계오류를 찾는 방법을 택하였다. 따라서 본 논문에서는 코딩오류를 검색하기 위한 검색패턴을 생성하는 알고리듬을 제안하였다. 검색패턴 생성은 각 코드에 대해 수행하며, 할당오류와 조건오류를 구분하여 수행하였다. 패턴생성을 위해 VHDL 코드를 CDFG로 변환하여 사용하며, CDFG상의 경로를 탐색하여 패턴생성에 필요한 정보를 추출한다. 경로탐색은 오류가 발생하였다고 가정한 지점으로부터 역방향 탐색과 정방향 탐색을 수행하여 패턴을 생성한다. 제안한 알고리듬은 C-언어로 구현하였다. 펜티엄-Ⅱ 400MHz의 환경에서 여러 가지 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 제안한 알고리듬을 적용하였다. 그 결과, 고려한 모든 설계의 모든 코드에 대한 검색패턴을 생성할 수 있었으며, 가정한 모든 오류를 검색할 수 있었다. 검색패턴 생성에 소요되는 시간은 고려한 모든 대상 설계에서 1초 미만의 CPU 시간을 보여 속도면에서도 매우 우수함을 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 검색방법은 VHDL에 의한 설계에서 설계검증에 필요한 시간과 노력을 상당히 감소시킬 것으로 기대된다.
본 논문에서는 그래프 구조 퍼지 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화할 때, 해개체를 직접 코딩함으로써 발생되는 해개체 길이의 폭발적 증가 문제를 해결하기 위하여 문법 코딩 기법을 이용한 그래프 구조 퍼지 시스템을 제안한다. 문법적 코딩 기법은 퍼지 소속 함수와 퍼지 규칙의 상호 연관적인 규칙을 유전형으로 표현하여 퍼지 규칙의 반복적 패턴 혹은 재귀적 특성을 문법 규칙에 반영시킴으로써 유전자 알고리즘의 탐색공간을 효율적으로 줄인다.
DNA 서열은 각 종을 나타내는 근본적인 정보이며, 다른 종 간의 DNA 서열 비교는 중요한 작업이다. DNA 서열은 길이가 매우 길며 또 종의 종류도 다양하기 때문에, DNA 서열 비교에서는 빠른 매칭 뿐만 아니라 효율적인 저장도 중요한 요소이다. 즉, 인코딩 된 DNA 서열에 적합한 빠른 문자열 매칭 방법이 필요하다. 본 논문에서는 매칭 시 디코딩이 필요하지 않은 인코딩 된 DNA 서열을 위한 빠른 매칭 알고리즘을 제시한다. 제시하는 알고리즘은 네 문자 한 바이트 인코딩을 이용하며 서픽스 기법과 다중 패턴 매칭 기법을 접목하고 있다. 실험 결과로는 본 논문에서 제시하는 방법이 AGREP보다 약 다섯배 빠름을 보이는데, 이는 알려진 알고리즘들 중에서 가장 빠른 결과이다.
두 개의 1차원 주기 패턴을 수직으로 중첩시켜 상하층 패턴으로부터 이축 변위 정보를 각각 디코딩할 수 있는 방법을 제안한다. 투명한 상층 패턴 판별은 굴절률차에 기인한 레이저 빔의 디플렉션 검출을 통해 이뤄지고 하층 패턴 판별은 수광 전압 차의 검출를 통해 이뤄진다. 빌드 업 필름 재질의 상층 패턴은 UV 레이저 가공에 의해 미세가공되고 그리고 알루미늄 하층 패턴은 초정밀 머시닝에 의한 트렌치 가공과 불투명 소재 증착 그리고 폴리싱 과정을 통해 제작된다. 10마이크로미터 간격으로 제작된 샘플 패턴과 이를 인코딩할 수 있는 전용 광학계에 의한 변위 측정 방법은 대면적 스테이지에 장착되어 레이저 간섭계를 이용한 측정데이터와 비교하여 검증된다.
본 연구는 IoT 센싱 데이터의 무 손실 실시간 전송에 활용 가능한 BL-beta 코드의 엔코딩 및 디코딩 성능 개선을 통해 효과적으로 압축 데이터를 실시간으로 전송하고, 해독할 수 있도록 로직을 개선한 결과에 대한 연구이다. BL-beta 코드의 엔코딩 과정에는 비교적 연산 부담이 큰 로그 함수와 지수 함수, 나눗셈 및 제곱근 연산 등이 포함되어 있는데 이를 개선하여 비트 연산과 이진수 패턴 분석 그리고 비트 패턴을 이용한 뉴턴-랩슨 방법의 초기 값 설정을 통해 빠르게 데이터를 BL-beta 코드로 엔코딩 및 디코딩 할 수 있는 새로운 규칙성을 발견하였으며 이를 적용하여 기존 연구와 비교하여 알고리즘의 엔코딩 속도를 평균 24.8%, 디코딩 속도를 평균 5.3% 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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