본 논문에서는 슈퍼스칼라 구조를 가진 시스템의 명령어 캐시에서 효율적으로 소프트오류를 검출할 수 있는 기법을 제안한다. 명령어 캐시로 주로 사용되는 고속 정적 RAM(Random Access Memory)에 적용할 수 있으며 1D 패리티와 인터리빙을 통해 기존 기법들과 비교하여 더 적은 메모리 오버헤드로 연집오류를 검출할 수 있다. 정적 RAM에서는 소프트오류의 발생만을 확인하고 검출된 소프트오류의 정정은 명령어 캐시의 캐시 미스와 같이 처리하여 하위 메모리로부터 명령어들을 다시 인출하는 방식이다. 이를 통해 명령어 캐시의 성능에 영향을 주지 않으면서 연집오류를 검출하고 정정할 수 있으며 최대 4$\times$4의 윈도우 내에서 발생된 연집오류를 검출 할 수 있다. 제안된 방식을 이용하면 256비트 $\times$ 256비트 크기의 메모리에서 기존의 4-way 인터리빙 기법에서 검출에 필요한 패리티 크기의 25%만으로도 동일한 4비트의 연집오류를 검출 할 수 있다.
본 논문은 dynamic voltage scaling (DVS)를 지원하는 휴대장치를 대상으로 하여 응용프로그램 특성에 따라 실행 중에 전력관리 기법이 다르게 적용되는 적응형 전력관리 기법에 대하여 소개한다. 본 논문의 전력관리 기법은 멀티태스킹 시스템에서 실행되는 soft real-time 프로그램의 memory subsystem 과 프로세서의 실행 시간(run time) 및 유휴 시간(idle time)을 고려하여 프로그램 실행 중에 최적의 DVS가 적용될 수 있도록 하여 전력을 관리한다. 세부적인 전력 및 실행시간 프로파일 정보를 이용할 수 있도록 adaptive power manager(APM)를 개발하여 운영체제에 연동시켰고, Post-pass 최적화기는 APM을 위한 적응형 API를 프로그램의 실행이미지에 삽입하여 실행 중 DVS가 적용되는 코드영역을 표시한다. APM은 프로그램 실행 중에 cache miss 수 등을 측정하는 CPU의 pertormance counter들을 관찰한다. Performance counter들의 값을 바탕으로 CPU와 memory 중심의 코드 영역을 구분하여 프로세서의 유휴 시간에 대한 분석을 수행하고, 표시된 코드영역들에 대한 최적정 전압과 동작 클락을 결정하여 시스템에 반영한다. 제안하는 기법의 효과를 보이기 위하여 Intel의 XScale 프로세서 상에서 동작하는 Windows CE에 본 기법을 구현하였고, 실험을 통하여 본 논문에서 제시하는 기법이 영상이나 음성 데이타를 해독하는 프로그램과 같이 정기적으로 비슷한 일을 수행하는 프로그램에서 효과적임을 알 수 있었다. 실험 결과 본 기법으로 유휴시간에 프로세서를 저전력모드로 바꾸는 기존의 고전적인 전력 관리 기법보다 전체 시스템 전력 소모를 9% 더 절약할 수 있었다. 위성영상과 DEM 개발기술이 87% 이상의 점수를 받아 가장 시장성 및 활용성이 높은 기술로 평가되었으며, 초다분광영상에 대한 기술은 70%를 겨우 넘는 수준에서 평가가 되었다. 멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술 개발은 다목적 실용위성의 보유, 국가 NGIS 사업의 결과물이 상당히 축척이 되어 있고, 라이다(LiDAR) 기술의 도입을 위한 환경이 조성되었기에 다른 국가에 비해 멀티센서 기술의 적용과 산업화가 가시화 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 멀티센서 자료의 수급이 용이하지 못하고, 법 제도적인 한계, 시장의 성숙도가 기대이하라는 점 등의 한계를 노정하고 있다.a var. sieboldii 3. Pinus densiflora, Q. aliena, Q. acutissima, P. thunbergii, Q. acuta 4. Carpinus laxiflora, Camellia japonicas. C. tschonoskii community의 5개 그룹으로 나타났다. 하류의 부착돌말류는 상대적으로 양호한 수질을 가지고 있는 정점 1에서 다양한 생물상을, 탄천의 영향을 받는 정점 2는 상대적으로 수질이 악화되어 호오염성 종들이 높은 분포를 나타내고 있었다. 또한 부착돌말류 중 Cymbella minuta는 다른 부착돌말류에 비해 강한 오염지표성을 나타내고 있었다.p=0.000, $4.76{\pm}3.31$ vs $1.29{\pm}0.92$, p=0.000). 골전이 병소의 발생부위는 척추골이 가장 많았으며, 골반골, 늑골, 두개골, 흉골, 견갑골, 대퇴골, 쇄골, 상완골 순서였다. 두개골 전이병소에 SUVmax가 가장 높은 값을 나타내었으며, 늑골의 SUVrel가 가장 높은 값을 나타내었다. 경화성 골전이 병소가 다른 형태의 골전이
This paper compares two types of direct torque controllers for permanent magnet synchronous motors(PMSMs). These controllers both use a single-chip FPGA(Field Programmable Gate Array) but have differing hardware configurations. One of the controllers was constructed by programming a soft-core CPU and hardware logic circuits written in VHDL(Very high speed IC Hardware Description Language), while the other was constructed of only hardware logic circuits. The characteristics of these two controllers were compared in this paper. The results show the controller constructed of only hardware logic circuits was able to shorten the control period and it was able to suppress the low torque ripple.
본 논문에서는 Xen 가상 머신에서 연성 실시간 처리를 제공하기 위하여 하이퍼바이저(Hypervisor)의 VCPU 할당 정책을 제시한다. 현재 Xen 에서는 가상의 CPU (VCPU)를 스케줄링하여 전체 시스템을 관리한다. 본 연구에서는 실시간 태스크를 지원하는 VCPU 할당 정책의 사전 작업으로 기존의 Xen VCPU 할당 정책을 분석한다. 분석된 할당 정책의 단점으로 멀티프로세서 환경에서의 불필요한 VCPU 마이그레이션(Migration) 으로 인한 오버헤드를 확인하고 기존 정책의 단점을 보완하기 위한 새로운 할당 정책을 제시하여 Xen 플랫폼에서 연성 실시간을 지원하는 VCPU 할당 정책을 제안하고 있다.
The Reed-Muller code is one of the efficient algorithms for multiple bit error correction, however, its high-computation requirement inherent in the decoding process prohibits its use in practical applications. To solve this problem, this paper proposes a graphics processing unit (GPU)-based parallel error control approach using Reed-Muller R(r, m) coding for real-time wireless communication systems. GPU offers a high-throughput parallel computing platform that can achieve the desired high-performance decoding by exploiting massive parallelism inherent in the algorithm. In addition, we compare the performance of the GPU-based approach with the equivalent sequential approach that runs on the traditional CPU. The experimental results indicate that the proposed GPU-based approach exceedingly outperforms the sequential approach in terms of execution time, yielding over 70× speedup.
최근 다양한 클라우드 서비스가 데스크탑 및 서버 컴퓨터 뿐만 아니라 모바일 장치에 적용되었다. 또한 스마트폰 사용자들이 급속히 증가는 클라우드 서비스, 게임, 은행업무 및 모바일 사무실과 같은 다양한 서비스를 즐기면서 클라우드 환경에서의 IT 자원의 효율적 관리 방안이 요구되었다. 본 논문에서는 모바일 장치들 간에 상호 이용 가능한 물리 장치인 CPU, 메모리 및 저장장치들을 가상화 하고, 가상화 기반의 클라우드 환경에서 물리적 자원의 효율적 사용방법을 제시한다. 제안된 기술은 모바일 단말기의 서비스 활용시에 클라우드 접속을 통한 가상화 기반의 자원 관리가 효율적임을 증명하였고, 또한 처리과정의 실시간성을 보장하였다.
During the ship hull design process, resistance performance estimation is generally calculated by simulation using computational fluid dynamics. Since such hull resistance performance simulation requires a lot of time and computation resources, the time taken for simulation is reduced by CPU clusters having more than tens of cores in order to complete the hull design within the required deadline of the ship owner. In this paper, we propose a method for estimating resistance performance of ship hull by simulation using a graph neural network. This method converts the 3D geometric information of the hull mesh and the physical quantity of the surface into a mathematical graph, and is implemented as a deep learning model that predicts the future simulation state from the input state. The method proposed in the resistance performance experiment of simple hull showed an average error of about 3.5 % throughout the simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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