본 논문에서는 $16{\times}40$ Gbps WDM 시스템에서 모든 채널을 효과적으로 보상할 수 있는 광 위상 공액기의 최적 위치와 광섬유의 최적 분산 계수 값을 도출하는 수치적 방법을 제안하였다. 그리고 이 방법의 유용성을 확인하기 위하여 도출된 두 최적 파라미터를 갖는 시스템에서의 보상 특성을 현재 일반화된 MSSI (Mid-Span Spectral Inversion)에서의 보상 특성과 비교하였다. 우선 눈 열림 패널티와 비트 에러율 특성 분석을 통해 최적화된 파라미터를 사용하면 기존 MSSI를 채택한 시스템에 비해 매우 큰 성능 개선이 이루어지는 것을 확인하였다. 그리고 최적 파라미터들은 그것을 구하는 순서에 크게 관계없지만 두 파라미터가 서로 의존해서 구해져야 한다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 0.8bit/s/Hz의 높은 대역효율을 얻을 수 있는 12.5GHz채널 간격의 양방향 초고밀도 파장분할다중화(UD-WDM: ultra-dense wavelength division multiplexing) 광채널을 80 km의 단일 모드 광섬유로 전송하였다. 초고밀도 WDM 시스템에서 요구되는 광채널 주파수의 안정화를 위해 BFL(beat-frequency-locking) 기술을 이용하였으며, 실험을 통하여 $\pm$200MHz 이내로 광채널을 안정화 시킬 수 있음을 보였다. 특히, 다수개의 비트 주파수 변별과 높은 주파수 변별력을 확보하기 위하여 RF 스펙트럼 분석기를 이용하였다. BFL 기술이 적용된 채널간격 12.5 GHz 양방향 광채널의 전송 패널티는 단방향 전송과 비교시 단지 0.3dB이었다.
전체 잉여 분산 (NRD; net residual dispersion)이 영인 inline 분산 제어 (DM; dispersion management)가 적용된 광전송 링크에서 precompensation, postcompensation과 광 중계 거리 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)의 제어를 통해 $24{\times}40$ Gbps WDM 신호의 고품질 전송을 연구하였다. 시스템 성능을 양호하게 하는 RDPS 값은 WDM 채널 입사 전력에 의존하지만, 비교적 넓은 입사 전력 범위를 갖는 WDM 신호들의 시스템 성능을 동시에 효율적으로 개선할 수 있는 최적 RDPS는 210~230 ps/nm인 것을 확인하였다. 또한 RDPS가 증가할수록 최악 채널의 눈 열림 패널티 (EOP; eye opening penalty)를 1 dB 이하로 만드는 유효 입사 전력 범위가 증가되는 것을 확인하였다.
현재 3차원 그래픽 가속기에서 성능 향상에 대한 문제점으로 대두되고 있는 것은 실제 화면에 그려지는 정보가 저장되는 프레임버퍼에 대한 접근 지연이다. 따라서 본 논문은 기존 픽셀 캐쉬가 포함된 래스터라이져 구조에서 캐쉬 읽기 접근 실패 시 발생하는 패널티와 이에 따른 프레임버퍼에 대한 지연이 발생하는 문제점을 개선하고자, 기존 래스터라이져를 래스터라이져와 합성기로 구분하고 그 사이에 캐쉬 읽기 접근 실패 시 프레임 버퍼에서 정보를 읽어오지 않는 깊이 캐쉬와 색상 캐쉬가 쌍을 이룬 픽셀 캐쉬 메모리 시스템으로 구성된 개선된 3차원 그래픽 가속기 구조을 제안하고 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 3차원 그래픽 가속기 구조가 기존 구조에 비해 캐쉬 접근 실패율이 약 $23\%$ 감소하였으며, 평균 메모리 접근 사이클이 $10\%-13\%$ 감소하였으며 이는 상당수의 프레임버퍼에 대한 접근 지연을 감소시킨 것이다. 합성기와 메모리 간의 대역폭은 약 $10\%$ 증가하지만 파이프라인의 작업에는 영향을 미치지는 않는다.
This paper considers the Prisoner's Dilemma Game in which there exists a dilemma that the best response is that both players are to confess, but doing not confess can give a higher gain to the both players in a social perspective. To resolve such a dilemma in the game, an incentive model to encourage to confess and a penalty model for being imposed when not confessing are introduced, respectively. Then, the conditions are characterized under which incentive or penalty involved in the game's payoffs can make the game rational without a dilemma on both the personal and social perspectives, by taking the payoff values as variables with the incentive and penalty factors. Furthermore, it turns out that the resulting values of incentive and penalty are inversely proportional to each other, and thus, obtaining one of these amounts can provide the other. Simple examples are shown to interpret the theoretical verifications of our models, and randomly generated data based simulation results investigate the tendency of incentive and penalty and the resulting game values for a variety of instances. These results can provide a framework on resolving the dilemma by artificially putting incentive or penalty, although it is careful to apply more generalized real world games.
직접변조한 2.5Gbit/s 송신기에 있어서 DFB-LD에 인가되는 바이어스 전류에 따른 출력 광신호의 소광비와 처핑의 관계를 살펴보았고, 이상분산 영역 전송실험을 통행 변조된 광신호가 8-10dB의 소광비를 가질경우(바이어스 전류가 발진임계전류의 1.5배에서 1.8배) 소광비와 처핑으로 인한 총 전송 패널티가 최소가 됨을 알 수 있었다. 또한 240km 이상분산 영역 전송실험을 통해 직접변조된 광신호의 소광비와 SPM의 상관관계도 분석하였다. SPM을 고려할 경우 본 실험과 같은 구성에서 전송거리가 200km 미만인 경우는 10.2dB의 소광비에서 200km 이상인 경우는 8.4dB의 소광비에서 가장 좋은 수신감도를 얻을 수 있었다.
분산 보상을 위하여 DCF(dispersion compensating fiber)를 사용한 10Gbps 전송 시스템을 시뮬레이션 하였다. 비선형 광섬유에서 NRZ 펄스 전파를 분석하기 위해서, 유한 요소법과 유한 차분법을 조합한 단계 분할 유한 요소법을 사용하였다. 광 증폭기와 시스템 잡음이 포함된 시스템의 수신기에서 eye diagram과 BER 곡선을 구하였다. 시뮬레이션 결과로써, 50km 전송후에 분산 패널티가 약 0.8dB이었으며, 이득이 12dB인 EDFA를 사용하였을 때 $10^{-9}$ BER에서 -27.4dBm의 수신감도를 나타내었고 EDFA를 사용하지 않았을 경우에는 15.6dBm.의 감도를 나타낸다는 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 로그라이크 게임에서 파생된 영속적 죽음의 매커니즘을 고찰하고 해당 매커니즘이 가져오는 독특한 플레이 양식을 고찰하는 데 있다. 이를 위해 게임에서의 일반적인 죽음의 과정과 영속적 죽음의 과정을 비교 분석했으며 이후 영속적 죽음의 과정이 게임의 플레이와 리플레이에 미치는 결과를 살펴보았다. 영속적 죽음은 캐릭터의 부활 가능성이 없다는 점에서 극도의 긴장을 유발하는 플레이 사이클을 구축한다. 이러한 치명적 패널티는 플레이어로 하여금 죽음을 유예하기 위한 선택적 플레이를 야기하지만 이후 플레이어의 숙련된 스킬을 바탕으로 자신의 선택을 수정하고 대안적 세계를 구축해 나가는 리플레이로 이어진다. 신중한 선택과 대안적 플레이를 요하는 영속적 죽음의 매커니즘을 통해 진지한 고민을 담을 수 있는 게임의 새로운 가능성을 모색할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 정량화(Quantification) 문제를 MFT(Mean Field Theroy)를 통해서 해결하는 기법을 제안한다. 통계학에서 중요한 문제의 하나인 정량화 문제는 주어진 공간에서 대상들간의 유사성에 따라서 최적의 상태를 갖도록 하는 문제이다. 평균장 접근 방법에 기초한 한개의 변수로 표현되는 확률적 시뮬레이티드 아닐링을 제안하고 정량화 문제를 패널티(penalty) 파라메타 항을 첨가한 비한정된 최적화 문제로 변형하 여 MFT를 적용하였다. 또한 연속변수를 갖는 신경회로망에서 실제 값을 계산하는 것 보다 평균장 접근방법으로 계산하는것이 더 빠르게 계산될 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 실험결과 해석적인 방법보다 좋은 정량적 결과를 보였다.
본 논문에서는 S/w 관리 TLB(Translation Lookaside Buffer)의 실패 패널티를 감소시키기 위하여 사용될 TLB 엔트리를 선인출하여 S/W관리 TLB의 초기 접근 실패를 감소시키는 새로운 기법을 제시한다. 이 방법은 특별한 응용 프로그램에만 동작하는 것은 아니다. 제안하는 방법의 핵심은 임의의 페이지에 대한 첫 번째의 TLB 접근 전에 선인출 명령어를 수행하여 TLB 실패 분류법을 제안하고, 이를 이용한 알고리즘과 구현방법을 기술하며, 정량적인 분석에 의해 제안한 기법이 S/W 관리 TLB의 성능 향상을 위한 유효한 기법임을 보인다. 또 제안한 방법이 S/W 관리 TLB에서 버스 트래픽을 감소시키는 부가적인 장점에 대해 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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