최근 집적도의 증가와 더불어 집적회로 제작과 점검을 자동화하기 위하여 영상처리방법을 이용한 집적회로의 인식 알고리듬이 개발되고 있다. 집적회로를 인식하기 위해서는 프레임 영상으로 부터 특징을 얻고 이것으로써 칩내의 모든 프레임 영상을 정합하여야한다. 본 논문은 layout 정보를 나타내는 꼭지점들의 위치와 형태를 직선화 알고리듬을 이용하여 추출한다. 부분적으로 겹치는 이웃 프레임들을 얻어진 꼭지점의 위치와 형태를 특징으로 하여 정합함으로써 꼭지점의 전체적 좌표와 형태를 추출한다.
IEEE 802.11n 표준은 네트워크 성능을 향상시키기 위해 MAC과 물리 계층에서 새로운 방법들을 제안하였다. MAC 계층에서 성능 향상을 위해 제안된 주요 방법은 프레임 집적(Frame Aggregation)과 Block ACK이다. IEEE 802.11n 표준에도 여전히 문제점은 존재한다. Block ACK 요청 프레임이나 Block ACK 응답 프레임이 손실되거나 에러가 포함되어 수신되면, 전송 단말은 집적된 큰 프레임에 포함된 작은 프레임들의 성공적인 전송 여부를 알지 못하기 때문에 모든 작은 프레임을 재전송한다. 이는 성공적으로 전송된 프레임도 재전송될 수 있기 때문에 네트워크의 성능 저하를 초래할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 RRM(Reduced Retransmissions of MPDUs) 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 송신 단말이 Block ACK 응답을 못 받으면 모든 프레임을 재전송하는 대신에 다음 데이터 프레임 하나를 전송하고 다시 Block ACK를 요청한다. 응답을 받은 후에 에러가 발생한 프레임에 대해서만 재전송을 수행한다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 다양한 패킷 에러 환경에서 효과적이고 네트워크 성능을 향상 시키는 것을 보여주었다.
3차원 그래픽 랜더링 파이프라인(3D Graphics Rendering Pipeline)은 크게 지오메트리 프로세싱(Geometry Processing)과 레스터라이제이션(Rasterization)으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 래스터라이저와 프레임버퍼사이의 대역폭으로 인한 병목점을 분석하고, 그 한계를 극복해 낼 수 있도록 프로세서 메모리 집적구조를 이용하여 랜더링 시스템을 설계, 성능 분석한다. 프레임버퍼의 집적으로 인한 메모리 대역폭을 이용하기 위해, 각 픽셀 처리에 필요한 로직을 포함하는 SIMD 타입의 픽셀 처리 프로세서가 메모리 어레이와 밀결합(tightly coupled)된다. 제안하는 구조는 래스터라이저 로직과 프레임 버퍼가 단일 칩으로 구성되었고, 텍스쳐 매핑, 범프 매핑, 안티알리아싱, 깊이 버퍼를 지원하며 초당 5백만 이상의 삼각형을 처리할 수 있는 고성능 랜더링 시스템이다.
컴퓨터-생성 (Computer-generated, CG)집적영상시스템은 사용자들이 컴퓨터 그래픽을 이용해서 미리 만들어진 기초영상들을 렌즈 어레이를 통해 보게 되면 3차원 입체영상을 느낄 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 시스템이다. 이 때 CG집적영상시스템에 컴퓨터를 이용하여 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑 (Image Mapping)이 라고 하는데, 뷰포인트 벡터 렌더링 (Viewpoint Vector Rendering, VVR) 이 미지 매핑 방식은 표현하는 대상의 크기나 시스템에서 사용하는 렌즈 어레이 기초렌즈의 개수에 영향을 받지 않아 실시 간 처리에 보다 유리하다. 본 논문에서는 실시간 3차원 그래픽 응용 프로그램에 보다 적합한 CG 집적영상시스템을 구축하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용하여 렌더 링 성능을 향상시킨 VVR 집적영상시스템 프레임워크(Framework)를 소개한다. 그리고 일반적인 기존의 VVR 구현 방법과 GPU를 이용하는 새로운 방식의 성능을 비교 분석하며, 상당한 성능 향상이 이루어졌음을 보여 준다.
최근 반도체 소자의 집적회로는 점점 복잡해지고 있는 반면, 소자의 크기는 작아지고 있으며 그로 인해 패드의 크기가 작아지고 패드사이의 간격 또한 협소해지고 있다. 따라서 웨이퍼 단계에서 제조된 집적회로의 불량여부를 판단하기위한 검사 장비인 프로브카드(Probe Card)의 높은 집적도가 요구되고 있다. 하지만 기존의 MEMS 공법으로 제작되는 프로브 빔은 복잡한 제조 공정과 높은 생산비용, 낮은 집적도의 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 간단한 제조 공정과 낮은 생산비용, 높은 집적도를 가지는 프로브 빔을 개발하기 위하여 절연절단 방식으로 BeCu (Beryllium-Copper) 프로브 빔을 제작하였다. 낮은 소비 전력으로 우수한 프로브 빔 어레이를 제작하기 위해서 가장 고려해야할 대상은 프로브 빔의 재료와 구조(형상)이다. 절연전단 방식으로 프로브 빔을 형성할 때 요구되는 Fusing current는 프로브 빔의 구조(형상)에 크게 영향을 받는다. 낮은 Fusing current는 소비 전력을 줄여주고, 절연절단으로 형성되는 프로브 빔의 단면(끝)을 날카롭게 하여 프로브 빔과 집적회로의 패드 간의 접촉 저항을 감소시킨다. 프로브 빔의 제작은 BeCu 박판을 빔 형태로 식각하여 제작하였으며, 실리콘 비아 홀(Via hole) 구조의 기판위에 정렬하여 soldering 공정을 통해 실리콘 기판과 BeCu 박판을 접합시켰다. 접합된 프로브 빔의 끝부분을 들어 올린 상태로 전류를 인가하여 stress free 상태로 만들어 내부 응력을 제거하였으며, BeCu 박판에 fusing current를 인가하여 BeCu 박판 프레임으로부터 제거를 하였다. 제작된 프로브 빔의 길이는 1.7 mm, 폭은 $50{\mu}m$, 두께는 $15{\mu}m$, 절단부의 단면적은 1$50{\mu}m^2$로 제작되었다. 그리고 프로브 빔의 절단부의 길이는 $50{\mu}m$ 부터 $90{\mu}m$까지 $10{\mu}m$ 증가시켜 제작되었다. 이후에 절연절단 공정에 요구되는 Fusing current를 측정하였고, 절연절단 후의 절단면의 형상을 SEM (Scanning Electron Microscope)장비를 통하여 확인하였다. 절단부의 길이가 $50{\mu}m$일 때 5.98A의 fusing current를 얻었으며, 절연절단 후 절단부 상태 또한 가장 우수했다. 본 연구에서 제안된 프로브 빔 제작 방법은 프로브카드 및 테스트 소켓(Test socket) 생산에 응용이 가능하리라 기대한다.
정보의 출처와 형식이 다양해지고 정보의 양 또한 많아짐에 따라 소셜 웹에서의 맞춤형 지식 생성은 더욱 어려워지고 있다. RSS(Really Simple Syndication)가 정보 수집 방법의 개선에 일조했으나, 웹에 산재된 정보를 찾아 필요한 정보들만으로 구성된 맞춤형 지식을 생성하는 것은 여전히 사용자들의 몫으로 남아 있다. 본 논문에서는 맞춤형 지식 생성의 용이성을 제고하기 위해 상황 기반 유사도를 이용한 맞춤형 지식생성 프레임워크를 제안하였다. 본 프레임워크는 기본적으로 사례 기반추론의 절차를 따르지만, 기존 사례 기반의 유사도 계산 방식이 문법적 추론에 기반했던 것과 달리, 온톨로지를 활용한 의미적 유사도를 이용한 사례 기반 추론을 활용한다. 또한 사용자 요구를 만족하는 유사사례의 보정을 위해 온톨로지를 활용한 정보 집적도 기반의 유사도 방법론을 제안하였다. 본 프레임워크에서는 첫째 비구조적인 웹 정보를 사례 형태의 구조적 정보로 변환하고, 둘째 사용자의 요구에 적합한 의미론적 유사사례를 찾은 후 셋째, 선택된 유사사례의 정보 집적도를 고려한 보정을 통해 맞춤형 지식을 생성하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 유사도 계산에 일반적으로 활용되는 여러 방법론들과 비교를 통하여 제안한 온톨로지 기반 의미적 유사도 계산 방법론의 타당성을 입증하였다.
PRMA(Packet Reservation Multiple Access) 프로토콜은 연집 트래픽 특성을 갖는 불특정다수의 단말기들이 공유채널을 엑세스하기 위해 서로 경쟁하는 환경하에서 음성 트래픽과 데이터 트래픽을 집적하여 서비스하는데 매우 효율적인 것으로 잘 알려져 있다. 그러나 PRMA 프로토콜에서는 부하가 커지면 예약채널의 용량이 영(Zero)으로 축소될 수도 있으므로 시스템이 불안정해지고 고부하 상태에서는 제대로 동작할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 PRMA의 단점을 보완할 수 있으며 보다 안정되게 동작하는 음성/데이타 직접 PRMA 프로토콜을 제안하고, 프레임 및 슬롯구조를 제시하여, 제안된 프로토콜의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 분석해 보았다. 시뮬레이션 결과, 기존의 방식에 비해 제안된 프로토콜이 보다 효율적으로 음성과 데이타를 집적할 수 있으며, 고부하 상태에서도 보다 안정되게 동작함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 렌즈 배열에 의한 대용량의 3차원 집적 영상을 활용하기 위한 효율적인 압축 방법을 제안한다. 기존의 정지영상 압축 기법은 각 요소 영상간의 상관도를 적절하게 제거하지 못하여 압축 효율 및 화질 측면에서 낮은 성능을 보인다. 또한, 각 요소 영상을 1차원 스캔방법에 의해 분리하여 동영상 압축기법을 이용할 경우 요소 영상간 상관도를 효과적으로 제거하는 데 한계가 있다. 제안하는 방식에서는 2차원 참조기법에 의해 각 요소 영상을 분리하고, 이를 H.264/AVC의 다중 프레임 참조 기법을 이용하여 효과적으로 압축한다. 제안하는 2차원 참조 기법은 요소 영상의 수직, 수평 및 대각 방향의 상관도에 따라 최적의 참조 영상을 선택할 수 있어 가장 좋은 압축성능을 나타낸다. 실험 결과는 정지 영상 압축 방법에 비해 요소 영상을 분리하는 방법이 압축 성능을 향상시킴을 보이고, 제안하는 2차원 참조 기법이 1차원 스캔 방식에 비해 주관적 화질 및 객관적 성능에 있어 뛰어남을 보인다.
현대 저장장치는 점차 소형화, 대용량화 되어감에 따라 디스크의 집적도는 크게 증가되어지고 있어 물리적인 오류가 발생하면 많은 디지털 정보가 소실 될 수 있다. 따라서 이에 대한 대처의 필요성이 점차 증가되어 본 논문에서는 파일시스템이 물리적인 오류에 대한 강인성과 무결성을 보장하고 있는지를 검증하는 테스트 프레임 워크를 제안하였다. 이와 같은 테스트 프레임워크를 위해 디스크 상에 실제 베드섹터를 만들 수 있는 도구 및 저장장치에서 정의하고 있는 물리적인 오류를 모두 발생시킬 수 있는 도구를 각각 개발하였고, 파일시스템에서 저장장치에 읽기/쓰기 동작이 수행되는 상황을 즉시 모니터링 할 수 있는 도구를 추가 개발하여 FORT라는 이름의 파일시스템 강인성을 검증하는 테스트 프레임 워크를 최종적으로 구성하였다. FORT를 이용해서 신뢰성 및 견고성을 위주로 개발된 EXT3파일시스템을 대상으로 강인성의 수준을 나타낼 수 있는 분석표를 작성하였으며, 이를 분석하였다. 또한 파일시스템과 디바이스 드라이버 영역의 계층화된 구조를 융합할 수 있는 도구를 개발하여 획기적인 지능형 시스템으로 발전할 수 있는 방향을 제시하였다.
이 논문에서는, 화면내 예측기, CAVLC(구문기반 적응가변길이 부호화기), DDR2 메모리 제어모듈을 집적화한 H.264 하이프로파일 화면내 부호화기를 제안한다. 설계된 부호화기는 한 매크로블록당 440 cycle에 동작할 수 있으며, 부호화기의 기능을 검증하기 위하여, JM13.2으로부터 참조 C 코드를 개발하고, 참조 C코드로부터 생성된 테스트벡터를 이용하여 개발된 하드웨어를 검증하였다. 개발된 부호화기는 FPGA에서 검증하였으며, DMA 는 200MHz에서, 부호화기모듈은 50MHz에서, 영상입력모듈(VIM)은 25MHz에서 동작한다. 회로의 크기는 Virtex 5XC5VLX330을 사용시에 약 20%의 LUT(43099개)를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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