최근 산업의 발전으로 대규모 문제 해결의 요구가 커지고 사용자가 원하는 서비스를 신속하게 받고자 고성능 컴퓨팅에 대한 요구가 계속해서 증가하고 있다. 이에 따라 멀티코어 및 매니코어와 이종 하드웨어의 혼용 등으로 지속해서 발전하는 새로운 고성능 컴퓨팅을 위한 시스템은 컴퓨팅 패러다임을 바꿀 시스템 소프트웨어의 혁신 요소로 등장하였다. 하드웨어를 활용하여 시스템의 성능을 높이기 위해서는 컴퓨팅 요소 간의 통신을 최소화하여 전력 소모를 줄이고, 메모리 계층 구조 및 지역성을 고려하여 성능을 높이는 것이 필요하다. 특히, 응용의 실행 시에 시스템 자원을 최고로 활용할 수 있게 하여 성능을 높이는 런타임 시스템은 하드웨어 및 운영체제를 변경하지 않고 시스템 자원을 최대한 활용하여 성능 최적화를 이룰 수 있는 기술이다. 따라서 본고에서는 런타임 시스템의 기능과 기술 방향을 파악하여 차세대 런타임 시스템에 필요한 기술 및 연구 분야를 전망하고자 한다.
종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 그래서, 자연계의 진화에 모방을 둔 진화 알고리즘은 주어진 환경에 적응하기 위해 다양성을 유지해야 한다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진환 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 가질 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.
IT와 산업간 융합이 가속화되고 있다. 그 범위도 확대되어 일부 산업에서 모든 산업으로, 국민생활 깊숙이 스며들며 IT가 일상화되고 있다. 이에 따라 IT와 비IT의 경계가 사라지면서 완제품 경쟁력의 핵심으로 IT부품과 소프트웨어(SW)가 부각되고 있다. 또한 IT기기와 완제품의 구분이 모호해지고 하드웨어(HW) 소프트웨어(SW)를 최적화하는 제조기술 역량도 중요한 경쟁력으로 부상하고 있다. 이러한 시대 흐름은 글로벌 IT시장 구조에 영향을 미쳐, 과거 개별 기업간 경쟁이 생태계간 경쟁으로 변화하고 있다. 그간 우리나라 IT산업은 뛰어난 하드웨어의 경쟁력을 기반으로 글로벌 IT생태계에 적극 참여하였으나 취약한 소프트웨어 역량, 인력부족 등 복합적 한계로 인해 주도적 역할 수행은 미흡하였다. 따라서 우리나라 IT산업이 글로벌 경쟁우위를 강화하고, 미래 환경변화에 적극 대응하기 위해서는 우리의 장점을 강화해 나가면서 부족한 부분의 경쟁력을 끌어 올려야 할 것이다. 이를 위해 창의와 혁신을 기반으로 하는 다양한 창조기업이 세계적인 기업으로 커 나갈 수 있도록 IT를 새로운 성장동력으로 만들어 일자리를 창출하고 창조경제의 꽃을 피울 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 특히 하드웨어와 소프트웨어의 균형발전과 이를 통한 융합역량 강화, 해외의존도가 높은 부문의 원천기술 개발을 추진하면서, 클라우드 빅데이터 산업을 주도해 나감으로써 세계 최고의 IT강국으로 도약해 나갈 것이다.
웹 사용자들 중 멀티미디어로 제공되는 동영상 Streaming 정보에 접근하는 사람의 비율이 매우 빠르게 증가하고 있는 요즘 이러한 멀티미디어 Streaming 서비스를 좀 더 많은 사람들에게 양질의 서비스를 하려면 어떤 부분의 개선이 요구되어지며, 또 이 Streaming 서버가 어떠한 형태의 서비스를 하는지, 어느 정도의 시스템을 필요로 하는지에 대하여 알아보기 위하여 Streaming 서비스를 해주는 일반적인 서버를 보통의 하드웨어성능을 가지는 PC에 설치하여 실험하여 보았고 그 결과로 서버를 구성하는데 있어서 Streaming Server들이 가질 수 있는 문제 즉 Load가 발생되는 부분을 알아보고 있다. 실험의 결과로 볼 때 현재 일반적인 PC나, Streaming Server Hosting을 하는 업체에서 사용하고 있는 서버하드웨어는 Streaming service를 하기에는 적합하지 않지만, 문제점을 알고 적절한 하드웨어 Resource의 추가로 좀 더 효과적인 서비스를 할 수 있도록 하고자 한다.
대부분의 최신 마이크로 프로세서에서 사용 가능한 하드웨어 퍼포먼스 카운터는 시스템과 어플리케이션의 상태를 모니터링, 분석 및 최적화하는 다양한 용도로 폭넓게 사용되고 있다. 적은 오버헤드로 시스템의 가장 기본적인 정보를 수집할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 이러한 퍼포먼스 카운터는 리눅스에 내장되어 있는 퍼프 이벤트를 통하여 수집 할 수 있는데 클러스터 시스템에서는 단일 노드에서와는 다른 방법을 사용하여 이벤트를 수집해야 한다. 본 연구에서는 클러스터 시스템에서 하드웨어 퍼포먼스 카운터를 수집하는 방법과 오버헤드에 대하여 연구하여 카운터의 활용을 지원하고자 한다.
지금까지 시물레이션 기반의 인공지능을 활용한 디스플레이 응용 프로그램이 소개하였다. AI와 시뮬레이션 기술이 어떻게 융합되어 적용되는지, 그리고 디스플레이 연구 및 개발 분야에 어떻게 활용할 수 있는지 설명하였다. [11, 12] 앞서 언급한 대로, 최근 하드웨어의 발전 속도는 매우 빠르며, 이러한 발전은 비용 절감과 함께 고성능 하드웨어에 접근하는 것이 매우 쉬워지고 있다. 게다가, 디스플레이 산업의 역사를 통해 40년 이상 누적된 방대한 양의 관련 데이터가 존재한다. 그리고 수학적 물리학의 발전과 함께 거의 모든 주요 방정식에 대한 수치 해석 모델이 개발되고 있다. 지금은 디스플레이 분야의 전문가들이 대학과 대학원에서 공부한 관련 지식에만 국한되지 않다. 이제는 이렇게 빠르게 발전하는 하드웨어 기술, 물리학과 수학을 기반으로 한 데이터 과학, 그리고 디스플레이 분야 지식을 조화롭게 결합하여 적용하는 것이 중요하다. 뿐만 아니라, 이러한 융합 기술을 사용하여 디자인 최적화가 이루어져야만 앞으로 시장에서 성공할 제품을 만들 수 있을 것으로 판단된다.
임베디드 분야에서 전력 에너지 소비 문제는 시스템을 설계하는데 있어서 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 특히 휴대성이 강조되는 모바일 장치의 제한된 전력을 효율적으로 이용하기 위해서 하드웨어적인 관리 못지않게 소프트웨어적인 관리 기술의 필요성이 강조되고 있으며 전력 소비 관리를 위한 최적화된 컴파일러 기법이 연구되고 있다. 이 논문에서는 모바일 장치에서 구동되는 어플리케이션의 전력 에너지 소비를 줄이기 위한 전역 코드 스케줄링 기법을 제시한다. 이를 위해, 재목적 소프트웨어 개발 도구인 EXPRESSION의 컴파일러인 EXPRESS의 코드 최적화 기법을 이용하여 전력 에너지 효율적인 전역 코드 스케줄링 모델을 설계하고 성능평가 방법을 제시한다.
본 논문에서는 임베디드 시스템으로의 적용을 위한 균형이진트리 방식의 허프만 코딩 복호화 방법에 대하여 논한다. 그리고 구현된 전체 시스템의 간단한 코드 최적화(code optimization)를 추가하여 시스템 전체의 처리 속도를 감소시키고자 하였다. 본문에서는 구현된 복호화 성능 향상의 정확한 측정을 위하여 하드웨어 시뮬레이터를 사용했다. 이를 통해서 실질적인 환경에서 어느 정도의 duration으로 동작될 수 있는지, 그리고 해당 환경에서 얼마나 성능을 향상시킬 수 있을지를 비교적 정확하게 판단할 수 있도록 했다. 본문의 마지막에 명시된 대로, 최적화의 결과로, 허프만 코드를 표에서 찾는 기존의 방법에 비하여, 복호화 부분과 복호화 부분을 제외한 시스템 코드 최적화 각각 36%, 2%의 duration 횟수의 감소를 확인할 수 있었다.
최근 사용자들의 멀티채널 선호도는 급속도로 전파되고 있다. MPEG은 동영상 및 음향시스템의 데이터 압축기술을 제공하는데, 현재 각광을 받고있는 것이 디지털 오디오이다. MPEG 표준안은 MPEG-1오디오 알고리즘을 MPEG-2 알고리즘에 동일하게 사용해도 멀티채널 및 5.1채널 사운드륵 제공한다. MDCT(Modified Discrete Cosine Transform)는 TDAC(Time Domain Aliasing Cancellation)에 기반을 두고있는 변형이산 여현 변환을 나타낸 것이다. 본 논문에서는 오디오 부분의 핵심이라 할 수 있는 MDCT/IMDCT(Inverse MDCT) 알고리즘을 최적화하여 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 그리고 연산과정에서 중복되는 영역을 묶음으로써 연산에 필요한 계수를 줄였다. 최적화 전에 비해 코사인 계수를 0.5%이하로 최적화하였고, 승산에서 0.098%, 가산에서 0.58% 효율을 보였다. 알고리즘 검증은 C언어를 사용하여 검증하였고, 최적화된 알고리즘을 적용하여 마이크로 프로그램 방식의 하드웨어 구조론 설계하였다.
본 논문에서는 관심 영역 보존을 고려한 이미지 리사이징 최적화 기법을 제안한다. 이미지 리사이징은 입력 영상을 다양한 비율의 디스플레이나 하드웨어 플랫폼에 적용이 가능한 비율의 영상으로 변환하는 것에 목적을 둔다. 변환 과정에서 인지적 특성을 고려하여 관심 영역 검출을 통해 주요 객체의 왜곡을 최소화하고자 한다. 목표 비율로의 리사이징 시 각 영역별 변환 비율이 상이하게 결정되어야 하고, 이 과정에서 관심 영역 왜곡과 영상 보간 불가능의 문제가 발생한다. 관심 영역 왜곡과 보간 불가능 상태를 최소화하기 위해 영역별 변환 비율을 결정하는 최적화 기법을 제안하여 관심 영역이 보존된 최적화된 결과 영상을 획득하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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