3 차원 볼륨 데이터를 시각화(visualization)하기 위해서는 많은 계산 량과 메모리 량을 필요로 한다. 단일컴퓨터에서 순차 알고리즘을 이용하여 데이터를 시각화하고 분석하는 것은 실시간 응용 프로그램에는 부적합하다. 기존의 병렬 볼륨 렌더링에서의 데이터 분할 방법은 대부분 정적 로드 밸런싱(static load balancing)에 기반하고 있다. 동적 로드 밸런싱에 기반한 기존의 방법들은 불륨 데이터의 정규성(regularity)을 이용할 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 3 차원 볼륨 데이터에 대하여 로컬 태스크 큐(local task queue) 기법에 기반한 새로운 로드밸런싱 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 계산에 참여할 노드(node)들을 PVM(parallel virtual machine)의 동적 프로세스 그룹(dynamic process group: DPG)을 이용하여 정적으로 그룹화(grouping)한다. 각각의 DPG들은 로컬 태스크 큐를 기반으로 단위 서브-블록에 대하여 동적 로드 밸런싱을 수행한다. 최적화된 레이 캐스팅 알고리즘들을 분산 환경에 새롭게 적용함으로써 로드 밸런싱으로 생길 수 있는 오버 헤드를 최소화하였다.
본 논문에서는 회로의 테스트 시간과 비용을 절감할 수 있는 BIST(Built-In Self Test)기법을 이용하여 메모리 테스트 알고리즘을 칩내에서 수행하는 회로를 설계하였다. 메모리 테스트에 사용되는 MSCAN, Marching, Checkerboard알고리즘을 수행하는 회로를 구현하기 위해 BIST회로에서 요구되는 구조를 파악하고 VHDL을 이용하여 각 블록별로 기술하였다. 그리고 CAD tool을 이용하여 각 블록에 대한 동작을 검증하고 회로합성기로써 각 알고리즘에 대한 BIST 회로를 추출하였다. 추출된 회로는 전체 메모리에 대해 무시할 정도의 오버헤드를 갖는다.
본 논문에서는 추후 여러 내장형 기기들을 대체하게 될 내장형 자바가상머신에서 효율적으로 메모리를 사용하기 위해 바이트코드 압축 방법을 제시하고 있다. 이 압축 방법은 기본 코드 블록을 내장형 자바가상머신에서 사용하지 않는 명령어군과 한 바이트의 인덱스를 이용하여 사전을 구축하고, 사전에 등록되어 있는 반복되는 기본 코드 블록들을 이 두 바이트로 대체함으로써 압축하는 것이다. 그러나, 압축하는데 있어서 압축효율 뿐만 아니라 바이트 코드의 수행 속도도 고려하여야 하므로 압축으로 인한 수행 오버헤드를 최소화하여 수행시간에 영향을 적게 주도록 압축 방법을 단순화하여 설계하였다. 본 논문에서 제시하고 있는 압축 방법을 사용하여 실제 사용되는 자바 API(Application Programming Interface)들을 압축함으로써 메모리에 적재되는 바이트 코드를 최대 36%까지 줄이는 결과를 얻어낼 수 있다.
IEEE 802.15.4 프로토콜은 구현이 용이하여 다양한 응용 네트워크에서 사용되고 있다. 하지만 대용량 데이터 전송시 백오프(back-off), CCA(Clear Channel Assesment), IFS(Inter Frame Space), ACK 시간 등이 MAC 계층에서 오버헤드로 작용하여 네트워크 성능 저하의 요인이 된다. 본 논문에서는 IEEE 802.11e 프로토콜에서 사용되고 있는 블록(block) ACK 기법을 분석하고 이를 802.15.4 네트워크에 적용할 것을 제안하였다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석을 실시하고 제안한 기법이 802.15.4에서도 네트워크 처리량을 크게 향상 시킬 수 있음을 확인하였다.
일반적으로 딥러닝 기반의 객체 검출(Object Detection)기법은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 입력된 영상의 특징(Feature)을 추출하여 이를 통해 객체 검출을 수행한다. 최근 자연어 처리 분야에서 획기적인 성능을 보인 트랜스포머(Transformer)가 영상 분류, 객체 검출과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는데 있어 경쟁력이 있음이 드러나고 있다. 본 논문에서는 YOLOv4-CSP의 CSP 블록을 개선한 one-stage 방식의 객체 검출 네트워크를 제안한다. 개선된 CSP 블록은 트랜스포머(Transformer)의 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)과 CSP 형태의 공간 피라미드 풀링(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 연산을 기반으로 네트워크의 Backbone과 Neck에서의 feature 학습을 돕는다. 본 실험은 MSCOCO test-dev2017 데이터 셋으로 평가하였으며 제안하는 네트워크는 YOLOv4-CSP의 경량화 모델인 YOLOv4s-mish에 대하여 평균 정밀도(Average Precision, AP)기준 2.7% 향상된 검출 정확도를 보인다.
본 논문에서는 시작엔진 제작에 앞서 CFD기법을 이용하여 디젤 엔진의 블록과 헤드에서의 냉각수 유동 특성을 분석하고자 하였다. 유동 해석 결과 1번 실린더를 거쳐 4번 실린더까지 유동이 원활하게 흐르는 것을 확인 할 수 있었다. 이는 전체적인 냉각수 분배에 영향을 미쳐 엔진 설계 시 발생할 수 있는 3, 4번 실린더의 과열을 방지 할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 열전달 계수가 전체적으로 균일하게 분포되어 냉각수의 열전달 특성이 양호할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 Storage Area Network기반의 대규모용량의 저장장치에 적합한 확장성 있는 공유파일시스템을 제안하고, Linux상에서의 구현을 보인다. 락의 단위는 블록이 아닌 파일단위로 하므로써 락오버헤드를 줄이고, callback방식의 파일 락을 사용한다. 파일데이터일관성 및 디렉토리캐쉬 일관성유지를 위한 Linux상에서의 구현방법을 보인다. 메타서버의 free block관리부담을 줄이기 위해서 분산 free block관리법을 사용한다. 또한 Inode와 data를 분리 저장함으로써 성능을 최적화한다.
피코셀룰라망은 셀 반경이 수십 미터 내외인 피코셀로 구성된다. 작은 셀은 이동 호스트의 작은 핸드오프를 초대한다. 이동 사용자에게 중단없는 연결 서비스를 제공하기 위해서는 새로운 핸드오프 방법이 필요하다. 본 논문에서는 멀티캐스트 연결에 기초한 핸드오프 방법을 제안한다. 제안한 방법(SGMH: SubGroup Multicast-based Handoff)은 핸드오프 처리 지연뿐만 아니라 버퍼 오버헤드를 최소화한다. 분석과 시뮬레이션을 통해 블록킹 확률에 대해 성능 평가를 했다.
본 논문에서는 듀얼 홉 multiple-input multiple-output(MIMO) 중계 시스템에서 직교시공간블록코드 전송과 송신안테나 선택 전송을 선택적으로 이용하는 선택적 MIMO 전송 기술을 제안한다. 독립적인 레일레이 페이딩 채널을 가정하여 선택적 MIMO 전송 기술 기반의 디코딩 후 전달 중계 시스템에 대한 아웃티지 확률을 분석하고, 수치적 결과를 통해 직교시공간블록코드 전송 또는 송신안테나 선택 전송을 모든 홉에서 동일하게 이용하는 기존 시스템과 아웃티지 성능을 비교한다. 또한, 성능 비교를 통해 제안 기술이 아웃티지 성능의 저하 없이 시스템 오버헤드를 감소시킬 수 있음을 보인다.
시공간 블록 부호화(STBC: Space-Time Block Code) 기법은 단순하면서도 효과적인 다이버시티 기법으로 WCDMA, HSDPA 및 LTE 이동통신 표준에 채택되었다. 이러한 STBC 기법은 페이딩 채널의 추정 정확도에 따라 그 성능이 좌우된다. 채널 추정을 위한 기준 심볼의 오버헤드를 수용할 수 없거나 고속으로 이동하는 모바일의 경우 채널 추정이 힘든 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 차등 시공간 블록 부호화(DSTM: Differential Space-Time Modulation) 기법들이 제안되어 왔다. 이 기법들은 채널 추정을 필요로 하지 않기 때문에 위와 같은 고속 이동 환경에 적합한 장점이 있다. 본 논문에서는 다양한 속도로 이동하는 모바일 채널에 LTE 파라미터를 적용하여 기존의 STBC 및 DSTM의 성능을 고찰해 보고, 단말에 적용 가능한 적응적 DSTM 복호 기법을 제안하여 그 성능을 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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