본 논문에서는 최근에 관심을 모으고 있는Table Look- Up형의 FPGA를 위한 다출력 함수로직 합성 알고리즘에 대해 기술한다. 본 고에서 제안하는 TLU형 FPGA를 위한 다출력 함수 로직 합성 방법은 기능적 분해 방법을 사용하였으며, 이 방법을 이용한 2가지의 새로운 알고리즘을 설명한다. 첫번째는 한 출력에 적용한 Rofh-Karp 알고리즘을 다출력에 웅용할 수 있도록 확장하였으며, 두 번째는 분해과정에서 공통 분해 함수를 찾는 효과적 인 알고리즘을 제안한다. 기술 매핑의 최적화 대상은 CLB 개수를 고려했으며, 벤치마크 테스트를 통한 일반적인 회로에 적용성 검증, 기존 알고리즘과의 성능 비교 및 개선에 대해 연구하였다. 논리 설계 합성기 구성 과정에서 새로운 알고리즘을 구현하여 실험한 결과를 기존의 다출력 함수 분해 방법과 비교하면 CLB 의 개수, 네트 수 등 성능과 수행 시간에서 매우 만족할 만한 결과를 얻었다.
대규모 용량의 데이터베이스를 처리하기 위한 상용 DBMS에 대한 성능의 비교는 벤치마크 테스트로 결과가 주어진 경우가 많은 반면, 소규모 용량의 데이터베이스를 처리하기 위한 DBMS의 성능에 대해서는 많이 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 소규모 용량의 데이터 베이스를 처리하기 위한 상용 DBMS 및 공개용 DBMS의 성능에 대해 비교하고 분석하였다. 분석 결과, 오라클은 데이터 갱신 및 삽입에 관한 연산에서는 데이터의 안전성 보장을 위한 rollback 기능의 준비 작업이 많아 좋지 못한 성능을 보인 반면, MySQL이나 MS-SQL등의 경우에는 별다른 오버헤드가 없어 오라클에 비해 좋은 성능을 보였다.
반도체 제조공정의 발전으로 새로운 기술에 대한 수요가 증가하여 임베디드 시스템을 구성하는 하드웨어와 소프트웨어의 설계 복잡도는 나날이 증가하고 있다. 그 결과 전통적인 설계방식으로는 현대 사회가 요구하는 복잡한 정보기기를 설계하기에 한계에 다다랐다. 본 논문에서는 SystemVerilog의 한 종류를 사용하여 맨-파워를 획기적으로 줄이면서 복잡한 하드웨어를 설계하는 새로운 방식을 소개한다. 새로운 설계방식에서는 객체 지향 구현을 바탕으로 하며, 이를 적용하여 기존의 이종 곱셈기 IP를 기본 블록으로 하는 복잡한 이종 곱셈기 서버 팜을 구현하였다. 설계는 단일 환경에서 하드웨어에서 테스트 벤치까지 구현하였다. 새로운 방식을 도입하지 않는다면 본 논문에서 소개하는 이종 곱셈연산기 서버 팜을 구현하는데 HDL 시뮬레이션, C/SystemC 검증에 많은 시간과 맨-파워가 투자되어야 할 것이다.
본 연구에서는 GPU 가속화 기반의 Boussinesq 모형인 Celeris Advecnt에 수심 적분된 2차원 이송-확산방정식을 추가하여 인터렉티브 시스템 기반의 추적자 이동 모형을 개발하였다. Celeris Advent는 최초로 개발된 인터렉티브 시스템을 갖춘 Boussinesq 모형으로, 시뮬레이션 중에 사용자가 모형의 파라미터뿐 아니라 모델 도메인 내 수위 및 수심을 바꿀 수 있다. 이를 통해 사용자는 모의가 진행되는 도중에 모델의 안정성 및 효율성을 위해 시간 간격을 조정할 수 있을 뿐 아니라 방파제 설치 등과 같은 지형 변화를 고려하기 위해 도메인 내 격자별 수심을 조정할 수 있다. 본 연구에서는 연안에서의 추적자 이동 모의를 위해 Boussinesq 방정식과 더불어 이송-확산방정식을 풀이하는 추적자 이동 모형을 개발하였다. 추적자의 확산항의 경우 분자 자체의 확산과 더불어 쇄파에 따른 난류 확산을 고려하였다. 난류 확산계수는 슈미트 수를 1로 두어 와동점성계수와 동일하게 두었으며, 와동점성은 단순화된 형태의 쇄파모형을 고려하여 계산하였다. 쇄파모형의 고려로 인해 이송-확산방정식과 더불어 운동량 방정식에서도 쇄파에 따른 운동량 소산이 고려되었다. 마지막으로, 추적자 농도에 대한 인터렉티브 시스템을 추가하여, 모델 구동 중에도 사용자가 수심적분된 추적자 농도를 조정할 수 있도록 하였다. 기수행된 2개의 수리실험 조건과 관측값을 이용하여 벤치마크 테스트를 수행하였으며, 관측값과 대체로 일치하는 것을 확인하였다.
그래프 데이터베이스는 다양한 유형의 데이터와 그 관계를 그래프로 모델링하여 적재하기 때문에 복잡한 관계로 연결될 수 있는 부동산 데이터를 관리하고 분석하는데 효과적일 수 있으나, 현재 제공되는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능으로 인해 활발히 활용되지 못하고 있다. 이러한 배경에서, 본 연구에서는 다양한 부동산 공간 관련 질문들에 대응할 수 있도록 그래프 데이터베이스를 활용한 Uniform Grid 기반 부동산 공간 데이터 관리 방안을 제안한다. 핵심 데이터를 선정하기 위하여 부동산 커뮤니티의 관련 질의를 분석하였으며, 국가지점번호를 단위 Grid로 설정하고 다양한 부동산 관련 데이터들을 연결한 그래프 스키마를 구성하여 테스트 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 검증을 위해, Jackpine 벤치마크를 활용하여 기본 위상관계 및 공간함수를 테스트하였고, 나아가 다양한 시나리오 기반 질의 테스트를 수행함으로써 제안한 방법의 적절성을 검증하고자 하였다. 그 결과, 제안한 방법은 총 29개의 공간 위상관계와 공간함수 중 25개의 기능을 성공적으로 수행하였고, 25개의 기능과 15개의 시나리오에 대해 약 97%의 정확도를 달성하였다. 본 연구는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능을 고려하여, 부동산 관련 공간 질문에 대응할 수 있는 효율적인 데이터 통합방안을 제안하였다는 점에서 의의를 가진다. 그러나 그리드 기반 인덱스 사용으로 인한 잘못된 공간 위상관계 생성 문제 및 리스트 비교에 따른 질의의 비효율성에 대한 한계점이 존재하며, 이는 후속 연구에서 개선할 필요가 있다.
본 논문은 철근콘크리트 구조물의 지진해석에 관한 국제 벤치마크 프로젝트인 SMART-2013을 통해 3차원 비대칭 철근콘크리트 건물의 고유진동수와 재료 비선형성을 고려한 지진응답을 계산한 결과를 제시한다. 이를 위해 콘크리트와 철근의 비선형 재료모델을 구성하고 대표부피요소에 대한 국부테스트를 수행하여 비선형 모델의 성능을 평가하였다. 이러한 SMART-2013 철근콘크리트 건물의 비선형 유한요소모델에 대해 모드해석과 저강도 지진하중에 대한 선형 시간이력해석을 수행한 결과, 구조물의 고유진동수, 변위 및 가속도 시간이력이 SMART-2013 프로젝트에서 제시한 실험값들과 유사하였다. 또한 Northridge 지진에 대한 변위 및 가속도 응답의 시간이력과 최대층간상대변위의 응답스펙트럼을 계산하여 고강도 지진하중에 대한 이 철근콘크리트 건물의 거동을 평가하였다.
시스템수준 설계방법론에서 널리 사용하고 있는 설계흐름도는 시스템명세, 시스템수준의 하드웨어/소프트웨어 분할, 하드웨어/소프트웨어 통합설계, 가상 또는 물리적 프로토타입을 이용한 통합검증, 시스템통합으로 구성된다. 시스템의 하드웨어 구성요소를 개발하는 과정에서 이전까지는 디자인단계가 많은 시간 및 노력을 요구하는 단계였지만, 현재에는 설계한 디자인의 기능적 검증단계가 중요 요소로 간주되고 있다. 본 논문에서는 시스템수준 설계언어인 SystemC 기반의 테스트벤치 구조를 이용하여 Verilog HDL로 설계된 하드웨어 구성요소의 올바른 동작여부를 판별하는 기능검증시스템을 설계하였다. 설계된 기능검증시스템에서 SystemC 모듈의 멤버 변수와 Verilog 모듈의 와이어 및 레지스터 변수간의 데이터 전달은 본 논문에서 정의되는 SystemC 사용자 정의 통신채널을 통하여 이루어진다. 제안된 기능검증시스템을 UART에 적용하여 올바른 동작여부를 판별하였다. 본 논문의 기능검증시스템 설계에 사용된 SystemC는 C++기반의 하드웨어 모델링용 클래스 라이브러리를 제공하므로 RT 수준보다 높은 추상화수준에서 소프트웨어와 하드웨어 또는 이 둘을 결합한 시스템수준의 모델링을 단일 언어와 환경에서 설계할 수 있는 이점이 있다. 또한 기능검증시스템 설계에 작성된 SystemC 모듈 코드들은 부분적인 코드 수정 후 다른 하드웨어 구성요소의 기능을 검증하는데 재사용할 수 있는 이점이 있다.
지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 소규모 영역을 대상으로 하는 합성 자료 예제에서 성공적인 역산 성능을 보여주었다. 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 시간 영역 파동장을 입력, 지하 속도 모델을 출력으로 사용하는데, 시간 영역 파동장은 다양한 파동 정보를 포함하고 있어 자료의 크기가 상당히 크다. 따라서 대량의 데이터로 훈련하는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산을 현장 규모의 자료에 적용하는 연구는 아직까지 수행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산 기법을 현장 규모의 자료에 적용하기 위해 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 입력으로 사용하여 지하 속도 모델을 예측하였다. 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 사용하면 결과의 해상도는 다소 떨어지지만 입력 자료의 크기가 크게 감소하여 신경망 훈련이 빨라지게 된다. 또한, 큰 격자 간격을 사용할 수 있어 현장 자료 크기의 속도 모델을 효율적으로 예측할 수 있으며 이를 통해 얻은 결과는 후속 역산의 초기 모델로 사용될 수 있다. 신경망 훈련을 위해 현장 자료 크기를 가지는 대량의 합성 속도 모델과 라플라스 영역 파동장을 생성한 후 인공 합성 자료만으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 해양 탄성파 탐사를 시뮬레이션하기 위해 견인 스트리머 취득 조건을 채택하였다. 테스트 자료와 벤치마크 모델을 이용한 수치 예제에서 훈련된 신경망을 테스트한 결과, 적절한 배경 속도 모델들을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 차세대 통신 플랫폼을 위한 PCI 익스프레스의 전송계층과 데이터 연결계층의 모든 기능을 지원하는 PCI 익스프레스 컨트롤러를 설계하였다. 설계된 컨트롤러는 재전송 메커니즘을 효과적으로 지원하기 위해 제안된 송신버퍼 구조를 가지고 있다. 이 버퍼 구조는 전송 버퍼와 재전송 버퍼를 한 개의 버퍼로 통합하여 재전송 버퍼의 공간을 유동적으로 할당할 수 있는 방법이다. 또한 설계된 컨트롤러의 송신단 전송계층은 제안된 버퍼 구조를 효과적으로 지원하도록 설계되어 졌다. 흐름제어를 지원하기 위해 PCI 익스프레스의 모든 수신 디바이스는 각 명령어를 위한 3개의 수신 버퍼를 가지고 있어야 하며, 각 수신 버퍼의 빈 공간을 주기적으로 상대 디바이스에 알려주어야 한다. 설계된 컨트롤러에서는 단지 하나의 수신 버퍼를 이용하여 흐름제어를 보다 쉽게 지원하기 위한 방법을 제안하였다. 또한 설계된 컨트롤러는 제안된 테스트 벤치를 통해 검증되었고 동작함을 확인할 수 있었다.
유한상태기의 상태할당은 이로부터 구현되는 순차회로의 속도, 면적, 테스팅 및 소비전력에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 상태변수 그룹들 사이에 상호 의존성(dependency)을 최소화하여 테스팅 및 전력소모를 개선하기 위한 m-블록 분할을 이용한 새로운 상태할당 기술을 소개한다. m-블록 분할 알고리즘에 의해 상태도로부터 상태들을 그룹으로 나누어 상태변수의 상호의존성을 줄이고, 상태천이 확률에 의해 결정된 무게인자에 따라 상태간 상태변수의 변화를 최소로하는 코드를 할당하여 상태천이시 스위칭 횟수를 줄인다. 상태변수 의존성을 줄임으로써 순차회로 사이클이 줄어들어서 부분스캔 및 테스트 생성이 용이하게 되고, 상태변수간의 스위칭 횟수를 줄임으로써 소비전력이 줄어들게 든다. 즉, 본 상태할당 기술은 서로 상반 관계에 있는 테스팅과 저전력 문제를 동시에 해결할 수 있는 새로운 기술이다. 벤치마크 회로에 대한 실험결과 기존의 방법보다 고장점검도 및 소비전력이 현저히 개선되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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