물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전통 현악기인 가야금의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD) 방식의 멀티코어 프로세서를 제안한다. 제안하는 SIMD기반 멀티코어 프로세서는 가야금의 12개현을 제어하기 위해 12개의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)로 구성되어 있다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 가야금 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 음 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 12개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의실험 결과, 제안한 SIMD기반 멀티코어 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서(TI TMS320C6416, ARM926EJ-S, ARM1020E)보다 실행 시간에서 5.6~11.4배, 에너지 효율에서 553~1,424배의 향상을 보였다.
본 논문에서는 거리변환 기반의 정밀한 fiducial 마크 정렬 알고리즘을 제안한다. 거리변환은 물체의 중심에 가중치를 가지는 특성이 있는데 이는 AOI 공정에서 에칭, 이동과 같은 다양한 요소들로부터 획득되는 타겟영상에 대하여 강인하게 물체의 중심으로 매칭할 수 있도록 한다. 제안한 방법은 우선 입력 타겟영상에 대하여 이진화를 진행하고, 다음 모델과 타겟영상에 대하여 거리변환을 이용하여 거리특징을 추출하고, 추출된 모델과 타겟영상에 대한 거리특징을 NCC(Normalized Cross Correlation)를 이용하여 매칭한 후, 매칭 스코어에 대하여 Sub-pixel 분석을 진행하여 sub-pixel 레벨의 정확도를 가지도록 한다. 실험결과로부터 제안한 거리특징을 이용한 매칭 알고리즘이 기존의 픽셀 밝기 값을 이용한 매칭보다 강인하고 정확하게 매칭됨을 확인할 수 있었다.
이 연구는 공학 및 실험과학에서 활용되는 몬테 칼로 시뮬레이션 기법 중 하나인 무작위 행보 알고리즘의 성능 개선을 목표로 하였다. 이를 위해 무작위 행보 과정에서 난수 발생부와 행보 진행부를 분리하여 처리 시간을 단축하는 방안과, 문제 영역의 계산 규모를 2단계로 분할하여 시뮬레이션의 수렴 속도를 향상 시키는 방안을 제안한다. 또한 대규모 문제를 병렬처리 가능하도록 구현하고, 서로 다른 작업 분할 방식을 혼합하여 최적화를 수행 하였다. 순차 알고리즘만으로 실험한 결과 단순 구현방법과 비교해 실행시간과 에너지 소모량이 각각 18%의 성능향상을 얻었으며, 병렬 알고리즘을 8개의 노드(16코어)의 클러스터에서 실행했을 때 행 분할 방식의 성능이 블록 분할 방식보다 8% 빨라지는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 대용량 위성영상의 무감독분류를 위해 k-means clustering 알고리즘의 병렬처리 코드를 개발하여 PC-cluster에서 구현하였다. 이를 위해 OpenMP (Open Multi-Processing)를 기반으로 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어를 이용하는 intra-node 코드와 message passing interface를 기반으로 PC-cluster를 이용하는 inter-nodes 코드, 그리고 이 둘을 병용하는 hybrid 코드를 구현하였다. 본 연구에 사용한 PC-cluster는 한 대의 마스터 노드와 여덟 대의 슬래이브 노드로 구성되어 있고 각 노드에는 여덟 개의 다중코어가 장착되어 있다. PC-cluster에는 Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu의 두 가지 운영체제를 설치하여 병렬처리 성능을 비교하였다. 실험에 사용한 자료는 두 가지 다중분광 위성영상으로서 중용량인 LANDSAT 8 OLI (Operational Land Imager) 영상과 대용량인 Sentinel 2A 영상이다. 병렬처리의 성능을 평가하기 위하여 speedup과 efficiency를 측정한 결과 전반적으로 speedup은 N/2 이상, efficiency는 0.5 이상으로 나타났다. Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu를 비교한 결과 Ubuntu가 2-3배의 빠른 결과를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과가 일치하는지 확인하기 위해 각 클래스의 밴드별 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 결과 영상간 화소대 화소 비교도 수행하였다. Intra-node 코드를 구현할 때에는 OpenMP에 의한 false sharing이 발생하지 않도록 주의해야 하고, PC-cluster에서 대용량 위성영상을 처리하기 위해서는 파일 I/O에 의한 성능저하를 줄일 수 있도록 코드 및 하드웨어를 설계해야 함을 알 수 있었다. 또한 PC-cluster에 설치된 운영체제에 따라서도 성능 차이가 발생함을 알 수 있었다.
SoC(System-On-Chip) 시스템에서 초 저전력 시스템을 구현하기 위한 dynamic voltage and frequency scaling (DVFS)알고리즘에 사용될 시스템 버스의 다중 코어 전압 레벨을 생성해주는 새로운 다계층(multi-level) 코어 전압용 high-speed level up/down Shifter 회로를 제안한다. 이 회로는 내부 회로군과 외부 회로군 사이에서 서로 다른 전압레벨을 조정 접속하는 I/O용 level up/down shifter interface 회로로도 동시에 사용된다. 제안하는 회로는 인터페이스 접속에서 불가피하게 발생하는 속도감쇄와 Duty Ratio 불안정 문제를 최소화하는 장점을 갖고 있다. 본 회로는 500MHz의 입력 주파수에서 $0.6V\sim1.6V$의 다중 코어 전압을 각 IP들에서 사용되는 전압레벨로, 또는 그 반대의 동작으로 서로 Up/Down 하도록 설계하였다 그리고 제안하는 I/O 용 회로의 level up shifter는 500MHz의 입력 주파수에서 내부 코어 용 level up shifter의 출력전압인 1.6V를 I/O 전압인 1.8V, 2.5V, 3.3V로 전압레벨을 상승 하도록 설계하였으며, level down shifter는 반대의 동작으로 1Ghz의 입력 주파수에서 동작하도록 설계하였다. 시뮬레이션 및 결과는 $0.35{\mu}m$ CMOS Process, $0.13{\mu}m$ IBM CMOS Process 와 65nm CMOS model 변수를 이용한 Hspice를 통하여 검증하였다. 또한, 제안하는 회로의 지연시간 및 파워소모 분석과 동작 주파수에 비례한 출력 전압의 Duty ratio 왜곡에 대한 연구도 하였다.
사용자가 좋아할만한 콘텐츠를 정확하게 추천하는 것은 추천 시스템에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 원치 않는 콘텐츠를 추천하거나, 원하는 것을 추천하지 않는 것은 사용자 만족도 측면에서 안 좋은 영향을 끼친다. 본 연구에서는 콘텐츠의 정확한 추천을 위해 사용자 군집 기반 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 사용자들의 실제 선호도 점수와 피어슨 상관 계수를 기반으로 사용자들을 여러 군집으로 나눈다. 이 후, 특정 사용자에게 어떤 콘텐츠의 추천 여부 결정은, 같은 군집 내에 있는 다른 사용자들의 해당 콘텐츠의 실제 선호도 점수를 근거로 정한다. 제안하는 알고리즘은 군집화를 사용하지 않는 아이템 기반 협력 필터링 알고리즘보다 정밀도, 재현율, F1 스코어와 같은 추천 정확도에 있어서 의미 있는 성능 향상을 보인다.
이 논문에서는 소수 추출 방법인 Sieve of Eratosthenes 알고리즘을 병렬화하되 실행시간과 에너지 소모 면에서 개선된 효과를 얻고자 한다. 멀티코어 프로세서의 공유 메모리를 효율적으로 활용하도록 하이브리드 병렬 프로그래밍 모델을 적용하고, 부하 균등화를 정교하게 조절하도록 파이프라인 작업 방식을 도입하였다. 실험결과 이전 방식보다 연산속도가 향상되었고, 에너지 사용량도 감소함을 확인하였다.
조선 역대 왕의 가계에 등장하는 인물로 구성된 네트워크를 구축하고 분석한 결과, 일반적인 사회 네트워크와 같은 척도 없는 네트워크를 보여주고 있다. 조선왕조 가계 인물 네트워크가 비록 척도 없는 네트워크이지만 네트워크의 지름이 다른 사회 네트워크에 비해 비교적 큰데, 왕조 가계 인물 네트워크는 한 왕에서 다음 왕으로 이어지는 연속적인 특성이 반영된 것이다. K-코어 알고리즘을 도입하여 복잡한 네트워크를 단순화시킬 경우, 복잡한 네트워크에서는 발견하지 못하는 숨겨진 정보를 얻을 수 있는데, 왕조 가계 네트워크에서는 특별한 정보를 얻지 못하였다. 비교적 네트워크의 지름이 크고 길게 이어지는 네트워크에는 k-코어 알고리즘이 적합하지 못함을 의미한다. 단순한 네트워크 구축을 위해 가계 인물 네트워크를 구성하고 있는 소단위 네트워크 즉, 황후, 후궁, 공주나 옹주, 대군이나 군 중심의 네트워크를 구축하여 단순화시키고 그로부터 유용한 정보를 얻고자 하였다. 본 연구에서 복잡한 네트워크의 경우, 데이터베이스에서 분류 가능한 소단위 네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출하는 것도 복잡한 네트워크를 단순화하여 유용한 정보를 도출하는 방법이 될 수 있음을 제시한다. 동시에 역사적인 사실의 정보를 네트워크 관점에서 얻을 수 있음을 본 연구는 제시하고 있다.
본 논문은 의료 영상을 효과적으로 분류하고 검색 하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 의료 영상 중 X-Ray 영상은 어두운 배경에 반해 밝은 전경을 갖고 있기 때문에, 전경의 두드러진 부분에서만 시각 기술자로 추출한다. 우선, 색 구조 기술자(H-CSD)에서 해리스 코너 검출기로 검출한 관심 포인트들에서 색상 특징을 추출하고, 경계선 히스토그램 기술자에서 영상의 전역 및 지역적 질감 특징을 추출한다. 추출된 특징 벡터는 멀티클래스 SVM 에 적용되어 각 영상을 위한 멤버십 스코어를 얻는다. 이후, H-CSD와 EHD 에 대한 SVM 의 멤버십 스코어를 앙상블 결합하여 하나의 특징 벡터로 생성하고, K-nearest Neighborhood 방법을 이용하여 상위-K 개의 영상을 검색을 하도록 하였다. imageCLEFmed2007 을 이용한 실험 결과에서 다른 전역적 속성 또는 분류 기반 검색 방법에 비교하여 보다 개선된 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.
버스 시스템은 하나의 버스 내에 여러 개의 마스터와 슬레이브, 아비터 그리고 디코더로 구성되어 있다. 마스터는 CPU, DMA, DSP 등과 같은 데이터의 명령을 수행하는 프로세서를 말하며, 슬레이브는 SRAM, SDRAM, 레지스터 둥과 같이 명령에 응답하는 메모리를 말한다. 또한 아비터는 마스터가 동시간대에 버스를 이용할 수 없기 때문에 이를 중재하는 역할을 수행하는데, 어떠한 중재 방식을 선택하는가에 따라 버스 시스템의 성능이 크게 바뀔 수 있다. 일반적인 중재 방식에는 fixed priority 방식, round-robin 방식이 있으며, 이를 개선한 TDMA 방식과 Lottery bus 방식 등이 현재까지 제안되었다. 본 논문에서는 새로운 중재 방식인 스코어 중재 방식을 제안하고 이를 TLM 알고리즘으로 구성하여 일반적인 중재방식과 시뮬레이션을 통해 성능을 비교 분석하였다. 앞으로의 버스 중재 방식은 스코어 중재 방식을 기초로 더욱더 발전할 것이며, 버스 시스템의 성능을 향상시킬 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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