본 논문에서는 Adaboost알고리즘을 이용한 얼굴인식 하드웨어 시스템의 구조를 제안하였다. 제안된 하드에어 구조는 초당 30프레임을 가지며 실시간 처리가 가능하다. 또한 Adaboost알고리즘을 이용하여 얼굴 특징 데이터를 학습하였고, 영상 크기 축소부와 적분 영상 추출부 그리고 얼굴 비교부, 메모리 인터페이스부, 데이터 그룹화, 검출결과 표시부 등으로 구성되었다. 제안된 하드웨어 구조는 사이클당 1포인트를 계산 할 수 있는 구조로 속도의 향상을 가져오며 full HD($1920{\times}1080$)의 경우에는 총 사이클 수 $2,316,087{\times}30=69,482,610$로 약 70MHz의 속도를 가진다. 제안된 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 디자인되었고, Mentor Graphics Modelsim을 이용하여 검증하였으며, 합성은 FPGA Xilinx Virtex5 XC5VLX330을 이용하여 칩의 대략 35%인 74,757 Slice LUT와 45MHz의 주파수에서 동작한다.
As a functional material, shape memory alloy (SMA) has attracted much attention and research effort to explore its unique properties and its applications in the past few decades. Some of its properties, in particular the electrical resistance (ER) based self-sensing property of SMA, have not been fully studied. Electrical resistance of an SMA wire varies during its phase transformation. This variation is an inherent property of the SMA wire, although it is highly nonlinear with hysteresis. The relationship between the displacement and the electrical resistance of an SMA wire is deterministic and repeatable to some degree, therefore enabling the self-sensing ability of the SMA. The potential of this self-sensing ability has not received sufficient exploration so far, and even the previous studies in literature lack generality. This paper concerns the utilization of the self-sensing property of a spring-biased Nickel-Titanium (Nitinol) SMA actuator for two applications: ER feedback position control of an SMA actuator without a position sensor, and estimation of the opening of a SMA actuated valve. The use of the self-sensing property eliminates the need for a position sensor, therefore reducing the cost and size of an SMA actuator assembly. Two experimental apparatuses are fabricated to facilitate the two proposed applications, respectively. Based on open-loop testing results, the curve fitting technique is used to represent the nonlinear relationships between the displacement and the electrical resistance of the two SMA wire actuators. Using the mathematical models of the two SMA actuators, respectively, a proportional plus derivative controller is designed for control of the SMA wire actuator using only electrical resistance feedback. Consequently, the opening of the SMA actuated valve can be estimated without using an extra sensor.
최근 들어 플래시 메모리 Solid State Driver(SSD)와 같은 반도체 기반 저장장치가 고성능으로 발전하면서 저장장치 내부 컨트롤러의 CPU와 메모리 같은 자원을 응용의 요구에 맞추어 최적으로 활용해보고자 하는 움직임이 있었다. 이러한 개념을 스토리지 내 프로세싱 방식(In-Storage Processing, ISP)이라고 한다. ISP의 기능이 탑재된 저장장치에서는 호스트에서 수행하던 연산의 일부를 나누어 처리할 수 있으므로 호스트의 부하가 줄어들고 저장장치 내에서 데이터가 가공되어 처리되기 때문에 호스트까지의 데이터 전달 시간이 줄어든다. 본 논문에서는 이러한 ISP 기능을 활용하여 그래프 질의 처리를 최적화하기 위한 방식을 제안하고, 제안된 최적화 그래프 처리 방식이 graph500 벤치마크의 성능을 최대 20%까지 향상 시켰음을 보여준다.
스마트폰과 같은 모바일 기기가 널리 보급됨에 따라 사용자들은 모바일 기기 응용들을 사용하면서 빠른 응답성을 제공받기를 바란다. 하지만 모바일 기기 응용들은 종종 사용자가 기대하는 수준의 응답성을 제공하지 못한다. 응답성을 저해하는 주 원인들 중 하나는 과도한 페이지 폴트 발생에 따른 대화형 태스크 수행의 지연이다. 이는 대화형 태스크의 상주 페이지(resident page)들이 비대화형 태스크와의 페이지 캐시 경쟁에 의해 더욱 빈번히 희생될 페이지(victim page)으로 선정되어 스토리지로 쫓겨나기 때문이다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 프레임워크 지원 선별적 페이지 보호 기법을 제시한다. 제안한 기법은 프레임워크 레벨에서 대화형 태스크를 식별하고 이를 커널에 전달하여 페이지 replacement 시에 대화형 태스크의 페이지를 보호하고, 사용자 입력 처리 중에 발생하는 페이지 폴트를 줄인다. 실험 결과 제안된 기법은 기존 시스템에 비해 페이지 폴트 횟수를 37% 감소시켰고, 응답시간을 11% 단축할 수 있었다.
패턴 정합 알고리듬은 침입 탐지 및 방지 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 기능 요소로서 일반적으로 정규 표현식(Regualr Expressions)을 사용해 패턴을 표현한다. 공격 패턴이 복잡해지고 다양해짐에 따라, 정규 표현식 또한 복잡해지고 그 수가 증가하고 있으며 이로 인해, 패턴 매칭 알고리듬에서 정규 표현식을 인식하기 위해 사용된 결정적 유한 오토마타(Deterministic Finite Automata)를 구성하는 상태가 폭발적으로 증가(states blowup)하고 있다. 이러한 상태의 폭발적 증가 문제를 해결하고 메모리 효율적인 자료 구조를 구현하기 위해 많은 연구가 이루어졌다. 대부분의 연구 결과들에서는 하나의 정규 표현식을 변환한 결정적 유한 오토마톤(Automaton) 내 상태의 수를 감소시키기 위한 효과적인 방안들을 제안하였다. 하지만, 이들 연구 결과는 단일 패턴 내 상태의 수만을 감소시킬 뿐 패턴의 수에 따라 증가하는 상태의 수를 감소시키지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 정규 표현식으로 구성된 유한 오토마타(Automata) 상의 상태 병합을 통한 상태 감소 방안을 제안한다. 이는 동일한 입력 문자를 가지는 상태를 병합함으로써 유한 오토마타 상의 상태의 수를 감소시켜, 기존 결정적 유한 오토마타에 비해 평균 40.0%의 메모리 감소 효과를 나타낸다.
데이터베이스 공유 시스템(Database Sharing System : DSS)은 고성능 트랜잭션 처리를 위해 제안된 시스템이다. DSS에서 고속의 통신망으로 연결된 노드들은 별도의 메모리와 운영체제, 그리고 DBMS를 가지며, 데이터베이스를 저장하고 있는 디스크는 모든 노드에 의해 공유된다. 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위해 각 노드는 자신의 메모리 버퍼에 최근에 액세스한 페이지들을 캐싱한다. 그러나 동일한 페이지가 여러 노드에 의해 동시에 캐싱될 수 있으므로, 각 노드가 최신의 내용을 항상 엑세스하기 위해서는 캐싱된 데이터의 일관성이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 로킹 오버헤드를 줄이기 위해 주사본 권한을 이용하여 데이터베이스를 논리적으로 분할한 DSS 구조에서 필요한 캐쉬 일관성 기법들을 제안한다. 제안된 기법들은 캐쉬 일관성을 위해 소요되는 메시지 전송량과 디스크 입출력 오버헤드를 줄임으로써 성능을 향상시키며, 데이터베이스 부하가 동적으로 변하는 경우에도 효율적으로 동작한다는 장점을 갖는다.
본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘을 양방향 통행로(무방향그래프)로만 구성된 도로에 적용하고 문제점을 개선한 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 방향 그래프에서 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단경로를 결정하기 때문에 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구되어 실시간으로 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 무방향 그래프에 적합하도록 출발과 목적지 정점을 제외한 경로 정점들에 대해 최단경로를 설정하고, 출발 정점부터 시작하여 정점 유출 간선들에 대해 최단경로 설정 간선들과 일치하는 간선들을 모두 선택하는 방식으로 한 번에 다수의 정점들을 탐색하는 방법을 택하였다. 9개의 다양한 무방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 모두 최단경로를 탐색하는데 성공하였다. 또한, 수행 속도 측면에서 Dijkstra 알고리즘보다 약 60%를 단축시키는 효과를 얻었으며, 알고리즘 수행에 필요한 메모리도 월등히 적게 요구되었다.
NAND와 NOR 플래시의 장점을 결합한 OneNAND 플래시가 출시되면서 기존의 NAND 플래시를 빠르게 대체하게 되었다. 하지만 기존의 NAND 플래시 기반 요구 페이징 시스템에서는 OneNAND 플래시의 기능들이 제대로 활용되지 않았다. 본 연구에서는 OneNAND 플래시의 임의 접근 기능과 이중 페이지 버퍼를 활용하는 새로운 OneNAND 플래시 기반 요구 페이징 기법인 지연 이중 버퍼링 기법을 제안하였다. 이 기법은 요구된 폐이지를 페이지 버퍼로부터 주기억장치로 이동하는 데 걸리는 시간을 효과적으로 절감함으로써 폐이지 반입 비용을 절감하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법은 평균 28.5%의 수행 시간 절감 효과와 4.4%의 페이징 시스템 에너지 절감 효과를 보였다.
대용량 지형 데이터는 전체를 CPU나 GPU메모리에 적재할 수 없기 때문에 하드디스크와 같은 보조기억장치에서 필요한 부분을 읽어와 렌더링하는 out-of-core기반의 방법이 사용된다. 하지만 out-of-core 기반의 방법은 하드디스크로부터 GPU메모리까지 데이터를 읽어올 때 대역폭한계로 인해 데이터의 전송시간이 길어진다. 이 논문에서는 Direct Compute를 이용하여 대용량 지형 데이터를 GPU에서 웨이블릿 기법으로 압축한 후 계수들을 이미지의 RGBA채널에 대응시켜 저장하고 렌더링 단계에서 이를 압축 해제하여 사용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 GPU를 이용하여 압축된 지형 데이터를 빠르게 압축 해제해 사용함으로써 데이터의 전송량을 줄이고 웨이블릿 계산을 병렬적으로 수행하므로 전체 렌더링 시간을 단축할 수 있다.
과거 30년 동안 메모리 생산의 경제성 이유로 주 메모리 핵심 제품으로 사용된 DRAM의 단점을 극복할 수 있는 대체 기술로 PRAM 기술이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 PRAM의 내로우 값을 이용하여 쓰기 동작을 줄임으로써 에너지 소모를 절감할 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해 내로우 값을 이용한 데이터 압축 방법을 기술하고, PRAM의 아키텍쳐 구조를 설정하고, Simplescalar 3.0e 시뮬레이터와 SPEC CPU2000 벤치마크를 사용하여 실험한다. 본 연구의 실험 결과에 의하면 제안된 기법을 사용할 경우 PRAM의 데이터 히트율은 39.4%에서 67.7%로 증가하였으며, 에너지 소모율은 9.2% 감소하였다. 제안된 기법을 사용하기 위해서는 공간 오버헤드가 워드 당 3.13% 발생하며 약간의 추가적인 하드웨어 모듈이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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