본 논문에서는 라우팅 도메인 내의 모든 라우터들을 대신하여 라우트 서버가 QoS 경로 결정을 담당하도록 하는 중앙 집중적인 QoS 라우팅 구조를 제안한다. 라우트 서버는 QoS 경로를 할당하고 반환 받는 작업을 통해 스스로 QoS 경로 계산에 필요한 동적인 링크 QoS 상태 정보를 파악하고 유지한다. 따라서, 제안하는 QoS 라우팅 구조에서는 동적 네트워크 상태 정보 교환으로 인한 프로토콜 오버헤드를 제거하였다. 또한, 이와 같은 방식으로 네트워크 상태 정보를 유지함으로써 정확한 네트워크 상태 정보를 이용하여 경로 계산을 수행할 수 있기 때문에 라우팅 성능 또한 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 라우트 서버의 경로 계산 오버헤드를 감소시키기 위한 경로 캐슁 스킴들을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 평가하였다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 캐슁 스킴을 통해 라우트 서버의 오버헤드가 크게 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 기존에 제안된 다양한 분산 QoS 라우팅 스킴들과도 성능을 비교하였는데, 그 결과 제안하는 서버 기반 QoS 라우팅 스킴이 라우팅 성능을 크게 향상시킬 뿐 아니라, 라우팅 오버헤드 측면에서도 우수함을 볼 수 있었다.
최근 멀티미디어 분야 중에서 가장 중요한 기술 중의 하나가 압축이다. 오디오 파일들은 인터넷을 중심으로 급속히 전파되어가고 있으며, 그 중에서 가장 유명한 것이 MP-3(MPEC-1 Layer3)인데, MP-3는 128Kbps에서 CD음질을 얻을 수 있지만 64Kbps 이하에서는 음질이 급속히 떨어진다. 반면에 MPEG-2 AAC(Advanced Audio Coding)는 MPEG-1과 호환성을 무시하지만 MP 3보다 1.4배의 높은 압축 율을 갖으며, 최대 7.1채널과 96KHz의 샘플 율을 갖는다. 본 논문에서는 MPEG-2 AAC 인코더 부분에서 막대한 연산 량을 갖는 심리음향 모델을 최적화하여 AAC 인코딩 연산 량을 감소시키며 처리속도를 증가하는 알고리즘을 제안한다. 심리음향 모델 최적화 응용 프로그램은 C++언어를 이용하여 구현하였으며, 실험결과 심리음향 모델은 SMR(Signal to Masking Ratio)을 위하여 44.1KHz의 샘플 율을 갖고 2048포인트의 FFT(Fast Fourier Transform)연산을 수행하며, 인코더 블록의 제어를 위하여 서브밴드 필터에 각각의 엔트로피 값들이 입력된다. 제안된 심리음향 모델은 비 예측성 값의 최적화로 인하여 빠른 속도로 수행되었다. 또한 비 예측성 값을 순음지수로 변화 시, 고 주파수 영역의 순음지수 값의 최적화로 연산처리 속도가 증가하였다.
본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 $800{\times}800{\times}800$ 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다.
움직임 추정은 영상 부호화 시스템에서 큰 비중을 차지하는 부분으로, 실시간 동작을 위해서는 효율적인 구조를 필요로 한다. 따라서 H.264 전체 시스템을 위한 움직임 추정기 블록의 구현은 부호화 과정을 고속으로 수행할 수 있도록 별도의 전용 하드웨어 모듈로 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있도록 병렬 처리를 바탕으로 움직임 추정 감지 블록, 41개의 SAD(Sum of Absolute Difference)값 계산 블록, 최소의 SAD값 계산과 움직임 벡터 생성 블록을 제안하고자 한다. 움직임 추정 감지 블록과 최소의 SAD값 계산기에서는 선계산(pre-computation) 방법을 적용함으로써, 입력 Switching Activity를 줄여 고속 구현이 가능하도록 하였으며, 움직임 추정 감지 블록과 41개의 SAD값 계산 블록에서 가장 많은 부분을 차지하는 가산기 구조를 일반적으로 사용되는 Ripple Carry Adder 대신에 Carry Skip Adder를 적용함으로써, Adder Tree 구조를 고속으로 처리할 수 있도록 하였다. 또한 외부에서 탐색 영역 제어와 같은 주요 변수를 쉽게 제어할 수 있도록 하여, 하드웨어 구조의 효율성을 높였다. 시뮬레이션 및 FPGA 검증 결과, 움직임 추정기의 임계 경로를 발생시키는 MED블록에서 일반적인 구조를 적용했을 때보다 19.89%의 Delay 감소 효과를 얻을 수 있었다.
1997년 지구온난화 문제를 해결하기 위해 교토 기후협약이 체결되었고, 우리나라도 2013년부터 기후협약 규제가 거의 확실시 되고 있다. 우리나라 온실가스 배출량은 연간 약6억 톤이며, 그 중 CO2가 5억 톤이다. 특히 화석연료의 연소로 대부분의 전력을 생산하는 발전 산업은 우리나라 CO2 배출량의 20[%] 이상을 차지하고 있다. 따라서 발전소의 전력생산에 따른 화석연료의 소모량과 이에 따른 CO2 배출량을 monitoring하는 것이 매우 중요해졌다. 본 논문은 발전소의 성능시험 결과 얻어지는 입출력 특성계수와 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 온실가스 추계 방법론을 이용하여 순시 발전출력에 따른 CO2 대기배출량을 계산하는 방법을 제시하였다. 4모선 모형계통의 시뮬레이션을 통하여 전력계통의 조류계산과 발전소별 CO2 배출량을 연립 연산하는 예를 도시하였다.
적설 및 융설모의를 포함하여 소양강댐과 충주댐에 대한 유출모의를 수행하였다. 사용한 모의모형은 탱크모형의 수정 형태로서 직렬 3단 탱크와 맥동 응답함수로 이루어져 있다. 매개변수의 추정에는 컴플렉스 혼합진화 (SCE-UA) 전역최적화 기법을 사용하였다. 적설 및 융설모의를 위하여 유역을 고도별로 4개 영역으로 구분하였으며 고도에 따른 기온감률은 0.6$^{\circ}C$/100m로 하였다. 모의 결과 12∼2월 사이에 이 지역에 내리는 강수는 대부분 눈으로 쌓여 있다가3∼4월에 녹아서 유출되었다. 소양강댐의 3∼4월 평균 유출량은, 융설모의를 하는 경우가 하지않는 경우에 비하여 관측 유출량의 약 1/5이 증가되었다. 충주댐의 경우는 융설 모의로 인하여 관측 평균 유출량의 약 1/4에 이르는 유출량이 증가되었다. 그렇지만 두 댐 모두, 융설을 포함하여 유출을 모의하 였음께도 불구하고, 모의 유출량이 관측 유출량보다 작았다.
패턴 매칭 알고리즘은 컴퓨터 네트워크, 유비쿼터스 네트워크, 그리고 센서 네트워크 등을 위한 보안 프로그램에 주로 사용 된다. IT 기술의 발전과 함께 정보의 디지털화가 가속화되면서 네트워크를 통해 전달되는 데이터양이 급증하고 있다. 이에 따라 패턴 매칭 연산의 복잡도도 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 더 많은 패턴을 보다 빠르게 검색할 수 있는 고성능 알고리즘의 개발이 끊임없이 요구되고 있다. 본 논문은 서픽스 트리 기반 패턴 매칭 알고리즘을 새롭게 제안하여 대용량 패턴 매칭 연산의 성능을 높였다. 서픽스 트리는 사전에 정의된 복수 패턴들의 서픽스를 기반으로 생성된다. 이 트리에 쉬프트 노드 개념을 추가하여 기존 패턴 매칭 연산들 중 불필요한 연산의 수행 횟수를 줄였다. 결과적으로 제안하는 구조를 통해 기존 알고리즘 대비 24% 이상의 성능 향상을 이루었다.
본 논문은 제한된 계산 자원을 가진 환경에서 대규모 구조해석을 위해 고안된 보조기억장치를 활용하는 선형 직접해법에 대해 논의한다. 대용량 구조해석은 많은 기억공간과 계산량을 요구하기에 계산 자원이 부족할 경우 보조기억장치를 활용하는 해법을 개발할 필요가 있다. 본 연구는 한정된 주기억장치의 활용성을 극대화하고 상대적으로 느린 보조기억장치 저장량을 최소화하는 다중프론트 해법의 알고리즘을 소개한다. 구조해석 문제의 대칭성을 활용한 스택 공간 사용 기법과 역순 스택 자료 구조, 데이터 블록 크기에 따른 선택적 저장 기법과 데이터 복원 기법을 제시하였다. 본문에서 논의된 방법들을 적용한 다중프론트 해법이 여러 성능비교 문제에서 더 나은 계산 성능을 보임을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 반복복호부호의 복호과정시 CRC(Cyclic Redundancy Check)검사를 이용하여 반복복호수가 가변하는 효율적인 제어기법을 제안한다. 반복복호 부호는 반복구조를 가지며 그 특성상 반복복호수가 증가할수록 BER/FER성능이 우수하게 향상된다. 그러나 반복복호수가 증가할수록 복호과정시 적용된 알고리즘의 복잡도에 따라 다소 차이는 있지만 공통적으로 계산량의 증가를 가지게 되며 이는 복호지연시간 증가로 나타난다. 또한 일정 반복복호수 이상에 도달하게 되면 그 성능 변화가 거의 없는 오류마루(error floor)현상이 나타난다. 즉 성능변화가 없는 적절한 반복복호수 종료점을 찾아야 한다. 따라서 본 논문에서는 프래임 주기로 수신된 정보를 프래임 오류검사 지시자(FCS : Frame Check Sequence Indicator)를 이용하여 채널의 변화를 감시하며 반복복호 부호의 반복복호 횟수를 채널 적응적으로 증가, 감소할 수 있도록 제어하는 기법을 제안하여 결과적으로 반복구조를 가지는 부호의 방대한 계산량 감소와 이로 인한 복호지연 시간을 성능저하 없이 효율적으로 단축시킬 수 있음을 확인하였다.
적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내의 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 좋은 효율로 찾아내기 위해 고안된 테스트 케이스 선택 알고리즘이다. 대표적인 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT) 둥은 좋은 성능을 보이기는 하지만, 테스트 케이스 선택에 필요한 많은 양의 거리 계산으로 인한 느린 테스트 케이스 생성과 거리 기반 방식의 사용으로 인한 테스트 케이스 분포의 불균일성이라는 단점을 가진다. 반복 분할 기반 ART (ART through Iterative Partitioning, IP-ART)는 입력 도메인을 반복 분할하는 방식을 통해 D-ART와 RRT가 가진 계산 부하를 크게 감소시켰다. 하지만 IP-ART의 경우에도 테스트 케이스 분포 문제는 여전히 존재하여 기법의 확장 적용에 대한 장애 요소로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 IP-ART의 단점 완화 및 성능 개선을 위한 방법을 제안하고, 실험을 통해 평균 9% 정도의 성능 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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