1980년대와 1990년대가 서버와 데스크톱 중심 컴퓨팅의 시대였다고 한다면 2000년대 들어 모바일 분야를 포함하는 임베디드 프로세서 시장이 급격히 확장되며 임베디드 중심 시대로 산업구조가 재편되고 있다. 그리고, 2010년대에는 임베디드 프로세서 시장이 더욱 확대되고 기술도 더불어 발전되고 있는데, 최근 기술을 주도하고 있는 뜨거운 용어 중의 하나가 이기종 멀티코어 컴퓨팅이라 할 수 있다. 시장이 요구하는 고성능 컴퓨팅을 수용하고 임베디드 기기의 특성상 저전력을 실현해야 하는 현실적 문제를 해결하기 위한 이기종 멀티코어 하드웨어가 임베디드 기기에도 적용을 앞다투고 있는 상황이며, 적절한 응용 콘텐츠에 맞춰 이기종 멀티코어 하드웨어를 활용하기 위한 소프트웨어에 대한 관심과 발전도 발 맞춰 진행되고 있다. 이에 본고에서는 임베디드 기기 분야에 한정하여 이기종 멀티코어 하드웨어와 소프트웨어의 기술 동향을 살펴보고자 한다.
An Integrated Data Environment (IDE) is the end state of the CALS vision. It refers to an environment where all the data generated from the entire lifecycle activities of a product can be shared by anyone that participates in the management. engineering, manufacturing, or support of the product, although the data are geographically distributed and are maintained in heterogeneous platforms. The primary purpose of this paper is to introduce the fundamental concept, architecture, and core implementation technology of an IDE. The secondary purpose is to suggest some strategic directions to the planning staffs in both government and industry. and to suggest some research issues to the researchers in academia. The reference architecture of an IDE being developed by the US DoD and that of NIIIP (National Industrial Information Infrastructure Protocol) being developed by a consortium are discussed. Two principal issues of implementing an integrated database, i.e., distributed object computing including CORBA and multi-database system (MDBS) are reviewed. As a conclusion. the author suggests that daring investment in prototyping an IDE by a nationwide consortium is essential to keep up with the advanced countries in CALS implementation.
최근 영화나 CF등에 사용되는 컴퓨터 그래픽스(Computer Graphics, 이하 CG)분야의 유체 시뮬레이션에서는 CPU와 GPU를 혼합하여 사용하는 기술들이 소개되고 있다. 본 논문에서는 유체 시뮬레이션 수행을 위한 투영 단계에서 멀티쓰레드를 이용하여 기존의 CPU와 GPU 간의 작업을 순차적으로 수행하던 방식을 개선하여 CPU와 GPU 간의 작업을 병렬처리 방법을 제시하였다. 제시된 방법을 통해 많은 계산량을 필요로 하는 유체시뮬레이션의 효율성을 높일 수 있었다.
이종 멀티코어 프로세서는 각기 상이한 마이크로아키텍처, 캐시 사이즈, 클록 주파수를 갖는 다수의 코어 또는 프로세싱 유닛으로 이루어진 마이크로프로세서이다. 저에너지 소비가 산업계의 키워드로 부상하고 있는 이 시기에 이종 멀티코어는 동종 멀티코어보다 더 낮은 전력을 소비하고 성능면에서도 더 나은 프로세서로 주목받고 있다. 하지만, 동종 멀티코어에서의 동작을 가정하는 현재의 운영체제의 작업 스케줄러로는 이종 멀티코어의 이종적인 특성을 잘 활용할 수 없다. 본 논문에서는 이종 멀티코어 프로세서 작업 스케줄링에 관한 연구를 다면적으로 분석하여 각 방법의 장점과 단점을 개략적으로 정리하고 관련된 이슈들을 살펴보고자 한다.
하드웨어 기반 동적 전압 및 주파수 제어 시스템은 전역 비동기 지역 동기 시스템 설계 방식을 이용하여 동종의 멀티 코어 혹은 이종의 멀티 코어 시스템을 저전력으로 설계하기 위한 핵심 기술 중의 하나이다. 본 논문에서 하드웨어 기반 동적 주파수 제어 시스템의 FPGA 프로토타입 설계를 위해서 동적 주파수 제어기를 제안하고, 이를 FIFO 기반 멀티코어를 이용한 소프트웨어 정의 무선 설계와 네트워크 온 칩 기반의 하드웨어 HPEG2 인코더 설계에 적용하였다. 기존의 단일 주파수 시스템에 비해서 소프트웨어 정의 무선 설계의 경우 성능이 5.9% 하락하였지만, 전력소모는 78% 감소하였다. MPEG2 인코더 설계의 경우에 성능은 0.36% 하락하고 전력소모는 29.1% 감소하였다.
분산컴퓨팅 시스템은 서로 이질적인 시스템간 상호 연동성 문제를 해결하기 위한 새로운 시스템 아키텍쳐를 제시한다. 본 논문에서는 개방형 통신시스템에서 물리적으로 분리된 시스템에서 실행되는 소프트웨어 블록간 분산 처리를 위한 멀티쓰레드 기반의 통신 시스템용 미들웨어를 개발하기 위한 요구 기능 분석, 프로토콜 구현 및 벤치마킹을 통한 시스템의 성능을 분석을 통한 최적의 미들웨어 플랫폼 구현에 활용하고자 한다. 통신 시스템용 미들웨어의 주요 기능으로는 제한적인 서비스 품질(QoS)을 제공하기 위한 우선순위 기반의 서비스 처리 및 타임아웃 기능과 예외 상황이 발생하는 경우 관련 블록으로 상태 정보를 통보할 수 있는 통지(Notification) 서비스의 제공이 필수 요구 조건이라 할 수 있다. 아울러, 최적의 성능을 만족할 수 있는 고속의 멀티 쓰레드 기반으로 확장성, 유연성 및 플랫폼의 견고성이 요구되는 미들레어의 설계 및 구현에 그 목적을 두고 있다.
인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 전쟁 (AI-enabled warfare)가 미래전의 핵심이 될 것으로 예상한다. 자연어 처리 기술은 이러한 AI 기술의 핵심 기술로 지휘관 및 참모들이 자연어로 작성된 보고서, 정보 및 첩보를 일일이 열어확인하는 부담을 줄이는데 획기적으로 기여할 수 있다. 본 논문에서는 지휘관 및 참모의 정보 처리 부담을 줄이고 신속한 지휘결심을 지원하기 위해 언어 모델 기반의 다출처 정보 통합 (Language model-based Multi-source Information Integration, LAMII) 프레임워크를 제안한다. 제안된 LAMII 프레임워크는 자기지도 학습법을 활용한 언어 모델에 기반한 표현학습과 오토인코더를 활용한 문서 통합의 핵심 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 자기지도 학습 기법을 활용하여 구조적으로 이질적인 두 문장간의 유사 관계를 식별할 수 있는 표현학습을 수행한다. 두 번째 단계에서는, 앞서 학습된 모델을 활용하여 다출처로부터 비슷한 내용 혹은 토픽을 함양하는 문서들을 발견하고 이들을 통합한다. 이 때, 중복되는 문장을 제거하기 위해 오토인코더를 활용하여 문장의 중복성을 측정한다. 본 논문의 우수성을 입증하기 위해, 우리는 언어모델들과 이의 성능을 평가할 때 활용되는 대표적인 벤치마크 셋들을 함께 활용하여 이질적인 문장간의 유사 관계를 예측의 비교 실험하였다. 실험 결과, 제안된 LAMII 프레임워크가 다른 언어 모델에 비하여 이질적인 문장 구조간의 유사 관계를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.
최근 수년간 전기적 상호 연결 (electrical interconnect, EI) 기반 네트워크-온-칩 (Network-on-Chip, NoC) 에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 궁극적으로 금속 배선은 대역폭, 응답 시간(latency), 전력 소모 등에서 물리적 한계에 직면할 것으로 예상된다. 실리콘 포토닉스(silicon photonics) 기술 발전으로 광학적 상호 연결(optical interconnect, OI)을 결합한 하이브리드 광학 네트워크-온-칩(Hybrid Optical NoC, HONoC)이 이러한 문제를 극복하기 위한 유망한 해결책으로 부각되고 있다. 한편 시스템-온-칩(System-on-Chip, SoC)은 높은 에너지 효율을 위하여 이기종 멀티 코어(Heterogeneous multi-core)로 구성되고 있어서 정형화된 토폴로지 기반 NoC 아키텍처의 확장이 필요하다. 본 논문에서는 타깃 애플리케이션 트래픽 특성을 고려한 에너지 및 응답 시간 최적화 하이브리드 광학 네트워크-온-칩의 토폴로지 설계 기법을 제안한다. 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였고, 실험 결과 평균 전력손실은 13.84%, 평균 응답 시간은 28.14% 각각 감소하였다.
금융권 공동 오픈 플랫폼 구축·서비스에 따라 스타트업 생태계에 안전한 보안 기술이 요구되고 있다. 금융권 표준 오픈 API는 상호인증 과정의 핵심 API 인증키 보호를 위해, 결제 관련 핀테크 기업이 추가 보안 기술을 개발/적용하는 것을 권고하고 있다. 본 연구는 다중 채널을 사용하는 강화된 API 보안 프로토콜을 제안한다. 기존 오픈 API 관련 연구의 문제점과 취약점을 추가 분석하고, 이기종 플랫폼의 호환성을 고려하여 설계되었다. 기존 보안 프로토콜의 단일 채널에 추가 보안 채널을 분리하여 은닉하는 방법을 적용했다. 성능 분석 결과 다중 채널의 통신 세션 양방향 안전성과 강화된 인증키의 중간자 공격 안전성을 확인하였으며, 다중 세션에서 지연시간의 연산 성능(1초 이하)을 확인하였다.
이산 사건 시스템 명세 (DEVS)를 이용한 하이브리드 시스템 시뮬레이션은 IoT 기반 Smart factory의 최적 동작을 위한 파라미터 추출 등 멀티 레벨 모델 계층을 포함한 복잡계 시스템의 해석에서 중요한 도구로 사용되고 있다. 하이브리드 시스템은 연속 시간 시스템과 이산 사건 시스템의 특성을 모두 포함하고 있어 그 복잡성으로 인해 결과를 얻기 위해 많은 시간을 필요로 한다. 본 연구에서는 멀티 코어와 GPU가 결합된 이기종 컴퓨터 구조를 이용한 DEVS 기반 대규모 하이브리드 시스템 시뮬레이션의 가속화를 제안한다. 제안하는 멀티 코어-GPU 상호 결합 시뮬레이션 실행 플랫폼을 사용하여 상대적으로 많은 순간 전력을 소모하지만 실행 시간 측면에서 빠른 시뮬레이션이 오히려 전체 에너지 소모 측면에서 장점을 가지는 것을 보여주고자 한다. 이를 위해 대규모 모델의 수평적/수직적 상호 결합된 DEVS 기반 하이브리드 시스템을 시뮬레이션 하였고 효과적인 시뮬레이션을 위한 하드웨어의 조합, 동작 파라미터 변경에 따른 성능 향상을 전력 소모 관점에서 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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