Contemporary fashion is experiencing a rise in design that combines heterogeneous things, or goes beyond the roles, boundaries, and meanings of existing things. This can be described as a 'heterogeneous fusion' that is different in character from the mixed use of heterogeneous materials, borrowed designs, and exaggeration of the silhouette that have been practices in fashion design, or the non-structure, deconstruction, and recombination that have existed since the age when post-structuralism was a central philosophy. This 'fusion' causes a 'confusion' of the generally accepted mental principle of 'one sense reacting to one stimulus', and breaks the boundary between the various senses, causing confusion in the senses of the individual, and leading him or her to experience unfamiliar feelings. In this process, all information received from external sources is not perceived as it is seen, but rather is perceived through a fusion of the individual's motivations, the environment in which it is perceived, the resulting change in emotion, and the individual's past memories. The combination of these heterogeneous elements visually accepted, or such a non-territorial combination acts as a 'fusion of senses' in the individual's perception, which causes confusion in the homeostasis of perception, and a change in emotion, and serves as a factor that causes the information to be stored in the memory for a long time. In parallel with deconstruction or non-structure, the 'heterogeneous fusion' found in modern fashion is taking root as a representative creative trend, and is represented in various forms such as the mixed use of subjects and materials, non-territorial borrowing, fusion with animal forms, fusion with non-physical geometry, and fusion with heterogeneous hair decoration.
GPGPU의 높은 연산 처리 능력을 활용하여 길고 복잡한 계산을 하려는 시도가 많이 있다. GPGPU 프로그램의 특성상 host와 device 사이에 메모리 복사가 필요하다. 해당 메모리 복사 latency가 길 경우 프로그램의 성능에 많은 영향을 준다. 그래서 GPGPU를 활용한 프로그래밍은 최적화에 따른 성능 차이가 크다. 여러 개의 GPGPU 프로그램을 동시에 실행시키면 메모리 복사와 GPGPU 컴퓨팅이 중첩이 되어 메모리 복사 latency hiding 효과를 기대할 수 있다. 이 논문에서는 메모리 복사 latency hiding을 분석한다. 또 메모리 복사의 성능을 높이기 위해 pinned memory를 사용했을 경우의 제약 조건에 따른 성능 예측 모델링 및 알고리즘을 제안하고 이를 바탕으로 실행할 워크로드를 선택하면 41%의 성능 향상을 보인다.
본 논문은 DPI (deep packet insepction)를 위한 CAM (content-addressable memory)과 병렬의 비트 분리(bit-split) 문자열 매처(matcher)를 이용한 2단의 문자열 매칭 엔진의 구조를 제안한다. 긴 타겟 패턴은 같은 길이의 서브 패턴으로 잘라지게 되고, 각 서브패턴은 1단의 CAM에 매핑된다. CAM으로부터의 매칭 인덱스의 시퀀스를 사용하여 2단에서 긴 패턴의 매칭 여부를 알 수 있다. CAM과 비트 분리 문자열 매처를 사용하여 이 기종의 메모리를 사용했을 경우에 메모리 요구량을 크게 줄일 수 있다.
본 연구에서는 이형 데이터 구조를 가지는 데이터베이스의 통합 운영 가능성을 검토하고 사례 연구를 통한 실제적인 방안을 설계하기 위해서 한국연구재단 토대기초지원사업의 DB 구축 연구성과물과 한국연구재단의 기초학문자료센터 DB 통합 운영 방안을 제시하였다. 토대기초연구지원사업의 성과확산을 위해서는 기초학문자료센터와의 통합 연계가 필수적으로 필요하며, 그 방안으로서 기존에 구축된 DB구축 과제의 DB는 표준 지침을 활용한 XML 데이터베이스화를 필수적으로 진행하되, 향후 구축될 DB구축 과제의 DB는 기초학문자료센터와 연계 시스템을 구성하거나 독립 시스템을 구성하는 방안을 제언하였다.
본 논문에서는 장기 기억성을 가지는 고차원 시계열 데이터 분석에 유용한, 밴드 구조의 계수행렬들을 가지는 밴드구조 VHAR (Banded-VHAR) 모형을 제안한다. 밴드구조 VHAR 모형은 인접한 차원의 시계열에서만 상관구조를 가지는 성근 고차원 시계열 모형으로 밴드구조에 영향을 주는 요인으로는 대표적으로 지리적 특성이 있다. 밴드구조 VHAR 모형의 빠른 추정을 위해 본 논문은 행별추정방법을 사용하고 또 밴드의 크기를 추정하기 위해 BIC와 잔차제곱합의 비율을 이용한 추정 방법을 소개하였다. 더불어 모의 실험을 통해서 제안한 추정 방법의 점근적 일치성을 확인하였다. 실증자료 분석으로 지역별 초미세먼지 및 아파트 거래량 자료를 활용하여 모형을 적용한 결과 밴드구조 VHAR 모형이 표본외예측 능력의 우수하고, 지리적정보에 기반하여 모형의 해석이 용이하다는 큰 장점이 있음을 살펴보았다.
컴퓨터 시스템 분야의 대표적인 문제 중 하나는 메모리의 처리 속도가 CPU의 처리 속도보다 매우 느리기 때문에 생기는 CPU 휴면 시간의 증가, 즉 메모리 장벽 문제이다. CPU와 메모리의 속도 차이를 줄이기 위해서는 레지스터, 캐시 메모리, 메인 메모리, 디스크로 대표되는 메모리 계층을 이용하여 자주 쓰이는 데이터를 메모리 계층 상위, 즉 CPU 가까이 위치시켜야 한다. 본 논문에서는 On-Chip SRAM을 이용한 임베디드 시스템 메모리 계층 최적화 기법을 리눅스 기반 시스템에서 최초로 제안한다. 본 기법은 시스템의 가상 메모리를 이용하여 프로그래머가 원하는 코드나 데이터를 On-Chip SRAM에 적재한다. 제안된 기법의 실험 결과 총 9개의 어플리케이션에 대하여 최대 35%, 평균 14%의 시스템 성능 향상과 최대 40% 평균 15%의 에너지 소비 감소를 보였다.
클러스터된 이기종 무선 센서 네트워크는 서로 다른 목적을 가지는 노드들이 계층적 구조를 이루어 링크를 구성하는 네트워크를 의미한다. 무선 센서 네트워크에서는 한정적인 메모리나 배터리 용량 내에서 운용되는 경우가 많기 때문에 이러한 자원을 효율적으로 관리해야만 네트워크의 수명, 커버리지, 연결성 등의 성능을 길게 유지할 수 있다. 예를 들어 특정 센서들의 부근에서 관심을 가지는 이벤트가 빈번하게 발생하여 계측되는 데이터가 증가하게 되면, 특정 클러스터 그룹의 클러스터 헤드로 전송되는 데이터의 양도 동시에 기하급수적으로 증가하게 된다. 특히 해당 클러스터 헤드에서 전송하는 데이터양보다 센서들로부터 수신하는 데이터양이 많을 경우나 링크가 끊어져 데이터 전송이 불가능한 경우 메모리 총 용량을 초과하는 데이터 혼잡 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 데이터 혼잡 문제를 해결하기 위해 모바일 싱크로서 드론을 이용한다. 네트워크, 센서 노드, 클러스터 헤드에 대한 모델링 후 데이터 혼잡도를 계산하기 위한 비용 함수와 혼잡 인디케이터를 정의한다. 이를 바탕으로 데이터 혼잡 지도 인덱스를 계산하여 데이터 혼잡 지도를 작성 후 지도를 기반으로 드론을 최적의 위치에 배치한다. 시뮬레이션을 통하여 드론의 배치에 따른 네트워크의 혼잡도가 감소하는 양상을 다양한 접근을 통해 보여준다. 제어 변수 α를 이용하여 배치되는 드론 수에 따른 데이터 혼잡도의 변화, 요구하는 데이터 혼잡도를 만족시키기 위한 통신 범위와 드론 수와의 관계를 알아본다. 또한 기존 연구와의 오버플로우 관점에서 비교를 통해 제안하는 알고리즘이 최소 20 %의 향상이 있음을 보여준다.
복잡한 불균질성을 가지는 뼈의 경우 물성치 분포를 B-스플라인 볼륨 함수를 이용해 표현하는 것이 적합하다고 알려져 있다. 물성치 분포에 대한 B-스플라인 볼륨 함수는 CT 영상의 각 화소값들을 보간하여 얻을 수 있다. 그러나 뼈의 CT 영상 데이터는 3차원이며 크기가 매우 크기 때문에 보간 시간이 오래 걸리며, 많은 컴퓨터 메모리가 필요하다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 영상이 가지는 화소 간격의 균일성 및 B-스플라인 기저 함수의 특징을 이용해 B-스플라인 볼륨 보간 문제를 단순화 시킨다. 이는 결과적으로 계산 시간 및 메모리 사용량을 줄여준다. 검증을 위해, 제안한 방법을 컴퓨터 프로그램으로 구현하였으며, 실험을 통해 계산 시간이 줄어든 것을 확인하였다.
현재 대부분의 병렬 알고리즘은 동기 알고리즘으로 올바른 계산을 위해서는 프로세서들의 동기화와 부하균형이 필수적이다. 만일 부하균형이 불가능하거나 이질적 클러스터처럼 각 프로세서의 성능이 다른 경우, 연산은 가장 느린 프로세서의 성능에 의해 결정된다. 비동기 반복법은 이런 문제를 해결하는 하나의 방안으로 각광받고 있으나, 현재까지의 연구는 비교적 구현이 쉬운 공유 메모리 시스템을 사용한 것이었다. 본 논문에서는 분산 메모리 환경에서 초대형 선형 시스템 문제를 풀기 위해, 빠른 프로세서의 유휴 시간을 최대한 줄임으로써 전체적으로 성능을 향상시키는 비동기 병렬 알고리즘을 제안하고 이를 클러스터에 구현하였다.
IoT 장치들은 네트워크 구성에 많이 사용되고 있고, 증가하고 있다. 데이터는 필요에 따라서 이기종의 IoT 장치를 통하여 전송된다. 본 논문에서는 Bluetooth 5를 이용하여 내부 네트워크를 구성하고, LoRa(Long Range)를 통하여 데이터 전송할 때 발생하는 전송 데이터 손실을 방지하기 위한 기법을 제안한다. Bluetooth 5가 LoRa의 데이터 전송 속도에 비해 빠르므로 LoRa를 통하여 데이터를 전송할 때 데이터 손실 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 전송 데이터 손실 방지 기법은 Bluetooth 5와 LoRa 뿐 아니라 이기종의 IoT 장치의 데이터 전송 속도 차이로 인해 발생하는 데이터 손실을 방지할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 본 논문에서는 제안하는 데이터 손실 방지 기법을 적용하여 시뮬레이션 결과를 보인다. 2가지 방법으로 시뮬레이션 했을 때 전송 성능과 저장에 필요한 메모리 양 을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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