최근, 교수-학습 활동에서의 새로운 형태인 웹을 기반으로 한 교육(WBI:Web-Based Instruction)이라는 교수 모형이 제시되기에 이르렀다. 또한, 학습자의 요구에 맞는 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 코스 스케쥴링 멀티 에이전트 시스템의 설계를 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케쥴에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.
고사양 디지털 카메라를 내장한 스마트 기기의 보급이 급격하게 증가하면서 고해상도 영상의 품질을 개선하는 기능이 중요해지고 있다. 모바일 기기의 제한된 자원과 영상의 정보량을 감안하면 지나치게 복잡하지 않은 알고리즘을 선택해야 하고 가능한 효율적인 구현 기술을 사용해야 한다. 영상의 질을 향상시키는 기법 중 간단하면서도 널리 사용되는 기술은 명암 값 분포를 조절하는 명암비신장 (contrast stretching) 기법이다. 안드로이드 스마트폰의 경우, 구현 기술로는 가상 머신 위에서 동작하는 자바 라이브러리, JNI (Java Native Interface) 기반 원시 (native) C/C++ 구현 기술, 그리고 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 기법이 적용된 NEON 구현 기술 등이 있다. 이 연구에서는 이 세 가지 기술을 선형 명암비신장 연산, 그리고 평활화 명암비신장 연산에 적용하여 그 성능을 실증적으로 비교 분석하였다. 그 결과 원시 C/C++과 NEON 라이브러리의 실행 속도는 자바 라이브러리 실행 속도에 비해 각각 56-78배, 50-76배 빠르다는 점을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 영상 전처리 알고리즘들을 적용할 수 있고, 영상 인식과 같이 ISP 응용 프로그램을 병렬로 처리 가능한 SIMT(Single Instruction Multiple Threads) 기반 Image Signal Processor를 제안하였다. 기존의 ISP는 입력 영상의 품질 개선을 위하여 영상 개선 알고리즘이 하드웨어로 설계되어 처리 속도는 빠르지만 다양한 영상 처리 알고리즘에 따라 성능 최적화에 어려움이 있었다. 제안한 ISP는 명령어를 기반으로 한 프로세서로서 다양한 영상 처리 알고리즘을 수행하고 SIMT 구조를 적용하여 알고리즘을 병렬로 수행해 성능을 개선하였다. 제안하는 ISP를 검증하기 위해 Xilinx Virtex-7을 탑재한 VC707 Board를 사용하였으며 cell multicore processor와 비교했을 경우 수행시간이 약 71%, ARM Cortex-A9과 ARM Cortex-A15와 비교하였을 경우 각각 63%, 33% 성능을 개선하였다.
Compressive sensing 및 희소 복원 문제(sparse recovery problem)는 기존 디지털 기술의 한계를 극복할 수 있는 새로운 이론으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 신호 재구성에서 l1 norm 최적화 문제 해결에 많은 연산이 수행되며 따라서 병렬 처리 기법이 필요하다. 이 과정에서 무작위 행렬과 벡터 연산을 통한 변환 연산이 전체 과정 중에서 많은 부분을 차지하는데, 특히 원본 신호의 크기로 인해 이 과정에서 필요한 무작위 행렬을 메모리에 저장하기 곤란하며 계산 시 무작위 행렬의 절차적(procedural) 처리 방식이 필수적이다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해결책으로 단일 명령 다중 스레드(SIMT) 병렬 플랫폼 상에서 무작위 부분적 Haar 웨이블릿 변환을 절차적으로 계산할 수 있는 새로운 병렬 알고리듬을 제안한다.
2015 개정 교육과정에선 소프트웨어 교육이 강화되고, 정보문화소양, 컴퓨팅 사고력, 협력적 문제해결력을 교과 역량으로 제시하고 있다. 이에 본 연구에선 창의적 인제양성을 위한 효율적인 소프트웨어 교육을 위해, 하브루타를 접목한 알고리즘과 프로그래밍 수업모형을 제안하고자 한다. 여러 교과의 선행연구에서, 학습능력과 창의력 향상에 대한 하브루타 교육방식의 긍정적 효과를 입증하고 있다. 이에 질문, 토론 중심의 유대인의 교육방식인 하브루타를 소프트웨어 교육에 접목하여 협력적 문제해결을 통한 컴퓨팅 사고력의 신장을 기대해본다.
프로그램을 계산적으로나 수명적으로 최적화하는 기법에는 수식 모션 변환과 수식 모션을 포함하는 배정문 모션 변환이 있다. 본 논문에서는 노드 단위 분석과 명령어 단위 분석의 혼용 때문에 발생하는 모호함을 가지는 Knoop의 알고리즘을 개선하는 불필요한 코드 모션 재구성 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 수식이나 배정문의 불필요한 재계산이나 재수행을 피하게 함으로써 프로그램의 능률과 수행시간을 개선하였다.
As computer systems to make medical practice easy are widely used, a special hardware system processing medical data fast becomes more important. To meet the urgent demand for high speed image processing, especially image compression and decompression, we designed and implemented the medical image CODEC (COder/BECoder) based on MISD(Multiple Instruction Single Data stream) architecture to adopt parallelism in it. Considering not being a standart scheme of medical mage compression/decompress ion, the CODEC is designed programable and general. In this paper, we use JPEG (Joint Photographic Experts Group) algorithm to process images fast and evalutate it.
In this paper, we consider the area-minimal implementation of the instruction decoder for microprogrammed processors such as modern CISC-type microprocessor. We formulate it as a constrained output encoding problem and, based on simulated annealing algorithm, propose efficient heuristic solution methods both for PLA and multi-level implementation of the decoder. Experimental results on various examples show that our methods produce, on the average, 10~40% reduction of the number of product terms for the PLA implementations and 9.8~34.4% reduction of the number of literal for the multi-level implementations compared to the results of random encoding method.
전자도서관과 LOD 기술을 접목한 웹기반 교육 시스템의 연구는 몇 년 동안 활발히 진행되어 왔다. 특히, 멀티미디어 기술 및 컴퓨터 통신 기술 개발의 가속화 및 이을 응용한 컨텐츠 개발에 촉진제 역할을 하게된 웹의 탄생은 교수-학습 활동에서의 교육형태로 인식할 수 있는 전환점을 제공하게 되었고, 웹을 기반으로 한 교육(WBI: Web-Based Instruction)이라는 새로운 교수 모형이 제시되기에 이르렀다. 또한, 최근에 학습자의 요구에 맞는 코스웨어 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템의 효율적이고 자동화된 교율 에이전트의 필요성이 인식되어 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스 해지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학습자의 학습 모니터링과 지속적인 학습평가에 의하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하여 학습자에게 적합한 코스 스케쥴을 제공해 주는 코스 스케쥴링 멀티 에이전트를 제안하고자 한다.
For the effective management of medical images, it becomes popular to use computing machines in medical practice, namely PACS. However, the amount of image data is so large that there is a lack of storage space. We usually use data compression techniques to save storage, but the process speed of machines is not fast enough to meet surgical requirement. So a special hardware system processing medical images faster is more important than ever. To meet the demand for high speed image processing, especially image compression and decompression, we designed and implemented the medical image CODEC (COder/DECoder) based on MISD (Multiple Instruction Single Data stream) architecture to adopt parallelism in it. Considering not being a standard scheme of medical image compression/decompression, the CODEC is designed programable and general. In this paper, we use JPEG (Joint Photographic Experts Group) algorithm to process images and evalutate the CODEC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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