본 연구는 대규모 영상처리를 위한 메모리 확장을 위한 외장 메모리 확장장치 구현에 관련된 내용으로, 이는 영상처리를 위한 그래픽 워크스테이션에 장착되는 PCI(Peripheral Component Interconnect) Express Gen3 x8 인터페이스를 가지는 외장 메모리 어댑터 카드와 외장 DDR(Dual Data Rate) 메모리로 구성된 외장 메모리 보드로 구성되며, 메모리 어댑터 카드와 외장 메모리 보드간의 연결은 광 인터페이스를 통하여 이루어진다. 외장 메모리 억세스를 위해서는 Programmable I/O 방식과 DMA(Direct Memory Access) 방식을 모두 사용할 수 있도록 하여 영상 데이터의 효율적 송수신이 이루어지도록 하였다. 본 연구 결과의 구현은 Altera Stratix V FPGA(Field Programmable Gate Array)와 40G 광 트랜시버가 장착된 보드를 사용하였으며, 1.6GB/s의 대역폭 성능을 보여주고 있다. 이는 4K UHD(Ultra High Definition) 영상 한 채널을 담당할 수 있는 규모이다. 향후 본 연구를 계속 진행하여 3GB/s 이상 대역폭을 보이는 연구결과를 보일 예정이다.
The work focuses on the development of a Cu lead-frame with a single-sided adhesive tape for cost reduction and reliability improvement of LOC (lead on chip) package products, which are widely used for the plastic-encapsulation of memory chips. Most of memory chips are assembled by the LOC packaging process where the top surface of the chip is directly attached to the area of the lead-frame with a double-sided adhesive tape. However, since the lower adhesive layer of the double-sided adhesive tape reveals the disparity in the coefficient of thermal expansion from the silicon chip by more than 20 times, it often causes thermal displacement-induced damage of the IC pattern on the active chip surface during the reliability test. So, in order to solve these problems, in the resent work, the double-sided adhesive tape is replaced by a single-sided adhesive tape. The single-sided adhesive tape does net include the lower adhesive layer but instead, uses adhesive materials, which are filled in clear holes of the base film, just for the attachment of the lead-frame to the top surface of the memory chip. Since thermal expansion of the adhesive materials can be accommodated by the base film, memory product packaged using the lead-flame with the single-sided adhesive tape is shown to have much improved reliability. Author allied this invention to the Korea Patent Office for a patent (4-2000-00097-9).
In hot strip mills, Portable Roll Scanner (the portable roll surface temperature and profile measuring device) can be used to calibrate on-line Process models for strip crown and flatness by measuring the thermal expansion and wear profile of the rolls. And the surface temperature measurement can be used to optimize the roll cooling system. Portable Roll Scanner consists of the measuring device, which has two contact inductive distance transducers for roll profile measurement and one infrared Pyrometer for surface temperature measurement, and computer-based controller that is equipped with the measuring device. By the wireless data communication, the data is transferred to the memory of notebook for further analysis. After roll extraction from mills, Portable Roll Scanner measure the roll profile and surface temperature simultaneously along the work roll face and display the results in the TFT color monitor of notebook. Portable Roll Scanner is useful at mill-side and roll grinding shop.
[상실의 시대], [1Q84]로 잘 알려진 무라카미 하루키는 신작으로 다시 주목 받는 작가다. '색체와 기억'에 '란 신작을 통해 퇴색되어만 가는 기억의 인간 탐구를 보여준 하루키의 전작 <태엽 감는 새 연대기>에서 의상을 통해 캐릭터 정서와 그 변화하는 역사를 관찰한다. 본 연구는 다양한 신체표상을 통해 스스로를 타자로 재생산하거나 변신하고 있는 캐릭터를 시각화한 의상 묘사에 주목한다. 등장인물은 의상을 통해 새로운 자신의 존재성립의 의지로 내세우거나. 또 그 '표면'을 매개로 그때까지의 자신과 다른 자기를 표현하려는 시도로 도구화한다. 자신이 타인에게 어떻게 보이고 싶은지에 대해 형성된 신체는, 다양한 사회적 성명을 주장하는 경우가 된다. 신체를 형성하는 것에 의해 자기를 형성하는 실천도 가능해지는 것이다. 이에 본 논문은 등장인물의 내면과 외견에 강한 관련을 설정, 특히 의상을 등장인물의 캐릭터를 나타내는 소설적 장치로 인식하였다. 그 결과 작품 속에서 직접적, 혹은 상징적으로 묘사되고 있는 신체와 의상의 체계를 구체화하고 그 의미의 상징교환의 구조를 파악 한다.
경남 거창군 마리면 고학리에 소재한 용원정원림(龍源亭園林) 및 마을주변의 지명과 조형물 등 문화경관적 요소들에 대한 분석과 해석을 토대로 용원정원림과 마을 내 배태(胚胎)된 해주오씨의 장소애착 방식과 특질을 확인하는 한편, 종족경관(宗族景觀)의 형성과정을 추찰하고자 한 본 연구의 결론은 다음과 같다. 해주인 구화공 오수(九華公吳守)가 마을에 터 잡은 이래 그의 후손들이 선조를 사모하는 마음으로 다듬어 온 공간으로 1964년 용원정이 건립되었다. 이곳은 구화공의 유허지로 이후 후손들의 생활과 풍류의 거점이자 숭모(崇慕)의 정을 교감하는 원림적 장소로서 지속적으로 관리되어 왔음이 기문과 문헌자료 그리고 주변에 배치된 여러 시설 및 다수의 바위에 새긴 바위글씨를 통해서도 충분히 감지된다. 안의삼동 중 하나인 원학동의 지맥인 학봉(鶴峰)을 상징하는 고학리와 이곳에 각인된 '방학(訪鶴) 정학(停鶴)'의 의미는 해주오씨의 생태적 정착과 서식을 설명하는 경관언어가 분명하다. 장소성이 "어떤 실체로서 존재하기 보다는 담론과 실천에 의해 만들어지는 사회적 고안물이다"라는 정의를 상기할 때, 주변 지명과 용원정원림 그리고 마을 도처에 산재한 다수의 조영물은 한국적 장소성의 특성을 일목요연하게 보여주는 종족집단의 기념비적 장소 전승의 사례이다. 구화공이 고학리에 정착한 이래 해주오씨 종족집단은 서식지 정착단계를 거쳐 장소성 구현을 통한 경관형성단계를 이루었다. 이후 조상숭모와 장소착근 현상이 되풀이되면서 영역성은 확산되고, 장소의 재생산이 이루어졌다. 특히 일제강점기에도 재실 건립과 유허비 조성 등이 이어졌으며, 해방 이후에도 용원정 건립 등 장소재현의 단계를 거쳐 현재까지도 다양한 형태의 기념비적 종족경관이 펼쳐지고 있으며, 이러한 장소애착(場所愛着)과 장소착근(場所着根)의 결과가 바로 우리가 지각하는 '거창군 마리면 고학리의 종족경관'이라는 결론에 도달하게 된다. 종족집단의 장소애착과 장소착근의 현상이 되풀이되어 형성된 영역성 확산의 산물이야말로 종족경관의 실체인 것이다. 이를 통해 우리는 집단 기억 속에 재차 구축 전승되고 있는 고유한 장소에 대한 후손들의 진지한 관심과 사랑 그리고 진정한 장소애착의 정신을 확인하게 된다.
데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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