FIR 필터에서 곱셈기는 대부분의 면적을 차지한다. FIR 필터의 설계시 개별적인 곱셈기 대신 Common Subexpression Elimination(CSE) 알고리즘을 이용하여 덧셈만으로 곱셈기를 구현할 수 있다. CSE방식은 곱셈을 이용하지 않기 때문에 보다 작은 면적으로 필터를 구현할 수 있으나 덧셈에서 발생하는 캐리의 긴 전파 시간으로 인하여 필터 연산시간이 길어지는 단점이 있다. 특히 더해지는 항의 쉬프트가 클수록 부호 확장이 많아지며 부호확장에 의해 덧셈의 면적이 커지고 계산 시간이 길어진다. 본 논문에서는 CSE 알고리즘에서 부호 확장 부분을 제거하는 방법을 제안하며 제안한 알고리즘을 이용하여 주어진 예제를 삼성 0.35u 공정으로 설계하였을 때 기존 설계 방법 보다 면적, 속도, 파워소모에서 각각 17%, 31%, 12% 의 이득이 있음을 보인다.
본 연구는 홍수 유출자료의 공간확장에 대한 중간 시설물 (e.g. 댐)의 영향 연구의 연장으로, 공간확장된 시간당 홍수 유출자료를 활용해 댐의 홍수조절 특성과 댐의 홍수저감률 변화를 공간적으로 분석하였다. 이를 위해 횡성댐과 충주댐의 직접적인 영향을 받는 남한강 본류를 연구중심지역으로 선정하였다. 댐의 홍수저감률에 대한 댐 자체 분석에 의하면 홍수사상 크기가 커질수록 댐의 홍수저감률이 작아지는 것을 횡성댐과 충주댐 모두 보였다. 두 댐의 영향을 받는 여주 수위관측소에서 유역면적의 비와 홍수저감률과의 관계는 댐이 포함하는 유역이 커질수록 홍수저감률이 커지는 특성이 있으며 선정된 수위관측소에서의 평균 홍수저감률은 유역면적비에 비해 작게 나타났다. 일예로, 첨두홍수량(peak discharge)을 기준으로, 횡성댐과 충주댐의 유역면적비가 0.02와 0.6인데 평균 홍수저감률이 0.01와 0.51로 나타났다. 댐에서 떨어진 거리의 수위관측소에서도 홍수의 크기에 따른 홍수저감률은 댐 자체의 홍수저감 특성과 동일하게 작용하였다. 댐의 홍수저감률에 대한 공간적 영향범위를 세 곳의 수위관측소(강천, 여주, 양평)를 기준으로 분석하였다. 이 과정을 통해 댐을 포함하는 유역면적의 7배에 해당하는 유역면적에서는 홍수저감률이 약 0.1이하로 떨어졌고, 최저 0.02까지 떨어지는 것을 관찰할 수 있었다.
RFID 시스템에서 태그를 부착한 객체의 위치를 추적하는 응용이 중요하며 태그 위치를 추적하기 위한 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 태그 궤적의 저장 및 검색을 빠르게 처리 할 수 있는 색인이 필요하다. 기존의 시공간 기반 이동체 색인과는 달리 태그 위치 색인은 태그 식별자(tid), 리더 식별자(rid), 시간(time)을 도메인으로 가진다. RFID 환경에서는 태그 위치 색인의 rid 와 tid 도메인의 크기가 크고 한쪽 도메인으로 불균등한 영역 질의의 발생이 빈번하다. 따라서, 최소 면적 확장 정책에 따른 기존의 이동체 색인의 삽입 기법을 태그 위치 색인에 그대로 적용했을 경우 질의 영역과 생성된 노드 간의 겹침이 심하게 되어 색인 검색 비용이 증가하는 문제가 발생한다. 논문에서는 R$^{\ast}$-tree 의 삽입 정책을 따르는 태그 위치 색인의 삽입 방법으로 불균형 확장 정책을 제안한다. 제안한 삽입 정책은 둘레길이에 가중치를 부여하는 방법이며 이러한 정책을 사용함으로써 불균등한 질의 영역으로 인해 발생하는 질의 영역과 노드간의 중첩을 최소화하여 검색 시 노드 접근 횟수를 줄인다. 또한 실험을 통하여 기존 삽입 방법인 최소 면적 확장 정책의 삽입 비용과 검색 비용을 비교하였으며 그 결과 불균등한 질의 영역을 가지는 RFID 환경에서 삽입 및 검색 비용을 줄여 성능을 향상시켰다.
호우가 홍수에 미치는 영향의 분석은 수문현상을 이해하고 수공구조물을 설계하는데 반드시 필요한 절차이다. 호우가 홍수에 미치는 영향을 분석하기 위해서 독립된 소유역부터 비독립된 대유역까지 홍수량을 계산하고 그 상관성을 이해해야 하지만 상류쪽의 소유역의 경우 관측자료의 부재가 빈번하여 이러한 전반적인 분석이 쉽지 않다. 그리고 소유역과 대유역의 홍수특성을 연관지어 분석하기 위해서는 비교가능한 홍수특성을 추출해야 하며 이러한 일관된 잣대를 사용한 홍수분석은 중요하다. 본 연구에서는 소유역의 자료부재를 보완하기 위해 자료공간확장 방법을 제안하고 이를 통하여 안동댐 유역내 총 50개 지점의 홍수 시계열자료를 생성하였다. 자료공간확장 방법으로써, 안동댐유역의 1989년부터 2009년까지의 자료의 질이 좋은 20개의 사상을 추출하였고 안동댐유역 내에 위치한 안동댐, 도산, 소천의 수위관측지점의 관측유량자료에 대해 분포형 모형인 GRM 모형의 매개변수를 시행착오법으로 동시에 보정하여 한 개셋의 최적 매개변수를 추정하였다. 이때 모의결과를 평가하기 위하여 Nash-Sutcliffe (NS) 계수를 사용하였으며 20갯 사상의 세군데 관측수위지점에 대해서 모의결과가 전반적으로 0.5 NS 계수 이상으로써 만족할 만한 결과를 얻었다. 이 추정된 매개변수는 47개의 추가적인 관심지점의 유출모의에 사용되었으며 이렇게 모의된 유출시계열 자료는 관측시계열 자료로 가정하여 사용하였다. 이렇게 공간확장되어 생성된 시계열 자료는 이동평균방법을 사용하여 홍수강도-지속시간 곡선으로 변환되었고 50개 유역의 평균강우량 시계열 자료 또한 같은 밥법을 사용하여 강우강도-지속시간 곡선으로 변환되었다. 50개 유역의 비교가능한 일관된 홍수특성을 추출하기 위해 비유량법의 유출계수를 계산하였다. 유출계수를 계산하기 위해 유역별 도달시간을 계산하였으며 이 도달시간에 해당하는 강우강도를 추출하였다. 그리고 유역별 첨두 홍수강도를 유역별 도달시간에 해당하는 강우강도로 나눠줌으로써 유역별 유출계수를 계산하였고 이 유출계수를 유역면적에 대해 도시함으로써 그 경향을 조사하였다. 조사 결과 유역면적이 $100km^2$ 이상으로써 상류에서 하류방향으로 유역이 중첩되면서 증가하는 비독립적인 유역들의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수가 작아지거나 커지는 어떠한 경향을 보였다. 하지만 유역면적이 $100km^2$ 이하로써 독립적인 소유역의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수는 무작위로 분포되었다. 이것은 비독립적인 유역의 경우에는 호우가 홍수에 어떠한 일관된 영향을 미치나 각각 독립된 소유역의 경우에는 일관된 영향을 미치지 않음으로써 지역화방법에 의한 독립된 인근 미계측유역의 유출추정은 그 신뢰성이 높지 않다는 것을 의미한다.
고정 계수를 갖는 곱셈기의 구현 시 면적과 전력소모를 줄이기 위해서 곱셈계수를 CSD(Canonic Signed Digit) 형태로 표현 할 수 있다. CSD 계수의 1 또는 -1의 위치에 따라 부분곱들을 시프트 하여 더할 때 모든 부분곱들의 부호확장이 필요하며 이로 인해 하드웨어의 오버헤드가 증가하게 된다. 본 논문에서는 부호확장 부분에서의 캐리 전파를 적절히 조절함으로써 부호확장으로 인한 오버헤드를 조절 할 수 있다는 사실을 이용하여 새로운 부호확장 오버혜드 감소방법을 제시한다. 제안한 방법과 기존의 방법을 다양한 시뮬레이션을 통해서 비교하고 기존의 방법에 비해 약 30%의 부호확장 오버헤드를 줄일 수 있음을 보인다.
마이크로채널 표면의 핵에서 생성된 기포는 물을 작동유체로 이용하는 경우 채널의 좁은 단면적에 의해 압착되어 유동불안정성을 유발한다. 직관 마이크로채널에서 압착된 기포는 관성 유동의 역방향인 채널 상류로 진행한다. 마이크로채널에서 역방향 유동을 없애기 위해 채널 하류의 단면적을 확장시키는 것이 효과적이다. 그 이유는 압착된 기포의 전후단 계면의 표면장력에 의한 압력차이가 계면의 반지름에 역비례해서 자연적으로 기포가 채널 하류로 이동하려는 힘이 발생하기 때문이다. 확장 증발 마이크로채널에서 정적 유동불안정성 모델이 제시되었으며, 실험으로 모델을 검증하였다. 또한, 안정된 확장 시스템을 설계하기 위해 국부 설계 개념을 도입하였다. 검증된 모델과 개념을 바탕으로 안정된 확장 증발 마이크로채널 설계를 성공적으로 수행하였다.
모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값 만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI 를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS 궤적의 속력 정보를 사용하여 사용자가 정지했었던 구간을 판별하고, 정지 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI를 사용자가 방문했던 POI로 판단한다. 이 방법은 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.
카메라와 목표물이 함께 움직이는 작업환경에서는 영상의 배경이 연속적으로 바뀌고 다른 움직이는 물체와 겹치기 쉽다 스테이크 알고리즘은 다양하게 변형되어 목표물을 추적하는데 사용되어 왔지만, 물표물의 형태의 변형이 심하거나 추적물체의 윤곽선과 스네이크 사이의 거리인 바이어스(bias)가 큰 상황에서는 적용되기 어렵다. 이런 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 윤곽선검출에서 가지는 스네이크 알고리즘의 장점을 활용하는 확장 스네이크 모델(extended snake model)을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 닫힌 스네이크(closed snake)의 면적 변화율을 면적에너지로 변환하여 스네이크 에너지에 추가하고, 새로운 영상이 입력될 때마다 이전에 검출된 윤곽선을 목표물의 새로운 템플릿으로 정의하는 적응 템플릿(adaptive template) SSD(sum of square difference) 알고리즘을 이용한다. 면적에너지는 새로 입력된 영상에서 얻어지는 윤곽선의 면적이 일정범위를 벋어나지 않도록 제약하며 적응 템플릿 SSD 알고리즘은 목표물의 속도를 고려하여 목표물의 위치를 예측함으로써 윤곽선 검출의 속도와 정확도를 향상시킨다. 제안된 알고리즘의 우수성은 실험을 통해 검증하였다.
본 연구에서는 규모가 비슷한 두 개 댐의 홍수조절 경향성과 영향을 시공간적으로 분석하고 하류에 미친 영향에 대해 조사하였다. 이를 위해 낙동강 유역의 안동댐과 임하댐을 선정하였다. 댐 하류에 위치하여 직접적인 영향을 받는 성주 수위관측소를 기준으로 하였다. 성주 수위관측소의 시작은 1995년 3월로, 이를 기준으로 2010까지의 31개 홍수 사상에 대해 홍수조절 능력과 영향을 검토하였다. 홍수사상의 관측치를 기준으로 한강홍수통제소에서 사용하고 있는 저류함수법을 활용하였다. 관측치에 대한 모의를 통해 매개변수를 최적화하고 이를 기준으로 자연상태의 홍수 발생량을 측정하였다. 성주 수위관측소를 중심으로 홍수 조절에 대한 댐 영향을 유역면적의 비와 홍수저감률의 관계로 분석하였으며 수위관측소의 평균저감률과 유역면적의 비와 비교하였다. 댐 운영에 따른 Resevoir Index (RI)를 활용하여 댐에 따른 하류지점에서의 영향성을 분석하였으며 홍수저감 효과를 분석하고 이를 한강유역에서 분석한 자료와 비교 분석하여 분석의 유사성을 통해 다른 유역에 대한 적용 가능성을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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