Earticle

대규모 병렬 처리 구조인 그래픽 처리 장치는 스레드 수준의 병렬성을 활용할 수 있다. 최신 GPU는 CUDA, OpenCL 등을 활용하여 그래픽처리뿐만 아니라 범용 애플리케이션까지 처리가 가능하다. GPU에서 사용되는 캐쉬는 불규칙한 메모리 접근 패턴을 가진 응용프로그램을 처리하는데 있어서 효율성을 제공하지만, 다수의 스레드들을수행하는 경우에는 캐쉬 크기, 캐쉬 경합으로 인해 성능 문제가 발생할 가능성이 높다. 본 논문에서는 GPU에서 작은 크기의 큐를 사용하여 L1 데이터 캐쉬 메모리 요청을 재배치하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 GPU 에서 사용되는 캐쉬 관리 기법보다 훨씬 높은 효율성을 보여준다. 실험결과, 제안된 기법은 GPU 캐쉬 성능을 향상시켜 IPC를 평균 4.3% 향상시킴을 알 수 있다.

Graphics Processing Units (GPUs) with massive parallel processing architecture are able to leverage thread-level parallelism. Especially, with programming models like CUDA, OpenCL, such architectures become one of the most attractive platforms for handling not only graphics but also general-purpose applications (GPGPUs). In modern GPUs, caches have been introduced to deal with applications with irregular memory access patterns. However, GPU caches exhibit poor efficiency due to constraints in terms of size as well as many performance challenges such as cache contention, resulting from launching a large number of active threads in GPUs. In this paper, we propose a technique that can order memory requests to the L1 data cache in a friendly way than the baseline cache management by using a small number of simple queues. Experimental results show that our technique can improve GPU cache performance over the baseline architecture, thus improving IPC by 4.3% on average.

클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 다수의 클라우드 서비스 제공자와 클라우드 사용자를 중개하여 관계를조율하거나 사용자의 요구에 맞는 클라우드 서비스를 추천하는 클라우드 서비스 브로커(Cloud Service Broker, CSB)라는 개념이 제시되었다. CSB가 등장하고 연구됨으로써 CSB의 근본적인 목적인 사용자에게 가장 적합한 클라우드 서비스를 찾고 중개해주는 기술 등은 많이 제시되고 있지만 CSB를 구성하는 주요 요소들을 식별하고, 이들을 CSB내에서 관리 및 활용하여 CSB의 중개를 지원하는 기술은 여전히 부족한 실정이다. 현재 대부분의 CSB는서비스 제공자와 사용자간에 맺는 서비스 품질에 대한 계약을 의미하는 SLA(Service Level Agreement)를 기반으로 클라우드 서비스 제공자와 클라우드 사용자를 중개한다. SLA는 CSB에서 사용자와 제공자간 협약을 통해 사전에 정의된 수준의 서비스를 사용자가 제공받을 수 있도록 해주는 중요한 역할을 한다. 따라서 CSB내에서 제공자와 사용자 사이에서 서비스를 계약하고 계약을 실행하고 파기하는 등 계약을 체계적으로 관리하는 메커니즘이 필요하다. 본 논문은 CSB의 중개를 지원하기 위한 CSB 운영 지원 계층을 제시하고 CSB 운영 지원 계층을 구성하는요소 중 CSB의 주요 요소을 통합하여 자원 간 관계성을 통해 중개를 지원하는 자원 모델과 CSB내에서 계약 관리프로세스를 통해 SLA를 관리하는 계약 관리 메커니즘을 제시한다.

With the expansion of interesting of cloud computing, the concept of CSB is presented. The CSB intermediates relationships between multiple cloud provider and multiple users. And it recommends cloud services that fulfills user requirements. By studying the CSB, much technologies to achieve primary goal of CSB about finding and recommending cloud services that meets user needs are presented. However, the research about finding and managing of main elements that make up the CSB are still insufficient. In addition, the mechanism is needed to support the intermediation of CSB using these identified main elements. Currently, most of CSB intermediates between cloud providers and users based on SLA(Service Level Agreement). The SLA means the contract about quality of service between cloud providers and users. It is an agreement between the providers and the users. It acts as a key role in the CSB that allows the user to receive the level of service defined in advance. Therefore, a systematic contract management mechanism is needed such as conclude of service contract, run the contract and destroy of contract. In this paper, the operation supporting layer of CSB is presented to support the intermediation of CSB. In addition, resource model is presented that support the intermediation of CSB by integrating main elements of CSB based on the relationships among resources. Also, contract management mechanism that manages SLAs through contract management process is defined.

본 고에서는 MAP(maximum a priori) 추정에 기반을 둔 한국어 언어모델 적응을 제안한다. 먼저 언어모델을 위 한 기본 단위로 통계적 특징을 이용하는 WPM(word-piece model)을 제안한다. 이를 이용한 언어모델 적응 방법 으로 MAP 적응 알고리즘을 제안하였고 언어모델을 적응하지 않을 경우 및 전통적인 동적 주변 적응 방식과 비교하 였다. 성능 실험을 위해서 먼저 9천만 문장을 사용하여 베이스라인 언어 모델을 구했고 동일한 도메인에서 1천만 문장으로 시험한 결과 복잡도가 393.6 ppl(perplexity)을 구할 수 있었다. 베이스라인 언어 모델을 사용하여 SMS 분야로 시험한 결과가 적응 전 673.1 ppl에서 동적 주변적응을 하였을 경우에는 338.2 ppl, MAP 적응 알 고리즘을 사용한 경우에는 282.8 ppl이 되었다. 또한 동영상 강의 문장을 사용할 경우에도 적응 전에는 1340 ppl 을 보였으나 MAP 알고리즘에 의한 언어 적응 후에는 219.7ppl로 나왔다. 결론적으로 한국어에서 WPM을 기본 단위로 사용하고 MAP 언어모델 적응을 한 경우에는 베이스라인 언어모델의 복잡도보다 SMS, 동영상 각각의 도메 인에서 28.2%, 44.2% 감소되었다.

In this paper, we propose a Korean language model adaptation based on maximum a priori (MAP) estimation. The word-piece model (WPM) based on the statistical characteristic is proposed to use as basic units for language model. And we have compared our proposed MAP adaption algorithm with dynamic marginal adaptation algorithm for our language model adaption as well as language model without adaptation. For this purpose, we have built a baseline language model using 90 million sentences, which yields the perplexity (ppl) of 393.6 when experimental 10 million sentences are used as test sentences in the same domain. In the domain of short message service (SMS), we get the ppl of 673.1 when the language adaptation is not applied. However we can get the ppl of 282.8 after MAP adaption algorithm, the ppl of 338.2 after dynamic marginal adaption algorithm, respectively. And in the domain of video lecture, we get the same trend of performance, in which the ppl of 1340 before language adaptation reduces to the ppl of 219.7 after MAP language adaptation. In conclusion, MAP language adaptation algorithm yields ppl reduction of 28.2 % in the domain of SMS, 44.2 % in the domain of video lecture, respectively.

스마트폰, 태블릿 PC, 울트라북등 휴대기기 사용의 증가로 인해 NAND-형 Flash Memory의 수요도 지속적으로 증가하고 있다. 그렇기 때문에 NAND-형 Flash Memory에서 발생할 수 있는 고장을 진단하기 위한 알고리즘 연 구가 매우 중요하다. Flash Memory는 셀 배열구조에 따라서 NOR-형 Flash Memory와 NAND-형 Flash Memory로 구분이 된다. NOR-형 Flash Memory는 다양한 테스트 알고리즘과 BIRA(Built-in Redundancy Analysis)알고리즘, 진단 알고리즘 등 다양한 알고리즘 연구가 진행되어 왔다. 그러나 NOR-형 Flash Memory에 서 연구되었던 이러한 알고리즘들을 이용하여 NAND-형 Flash Memory를 위한 고장을 확인하는 것이 매우 어렵 다. 따라서 본 논문에서는 NAND-형 Flash Memory에서 발생할 수 있는 고장 확인이 가능한 정확하고 효율적인 진단 알고리즘을 제안한다. 그래서 NAND-형 Flash Memory를 위한 고장 진단을 가능하게 한다.

The increasing usage of mobile devices such as SmartPhone, TabletPC, and Ultrabook, the demand for NAND-type Flash Memory is also constantly growing. Therefore, high speed and miniaturization able, NAND-type Flash Memory’s research for diagnosis of possible malfunction is very important. The Flash Memory is divided into NOR-type Flash Memory, and NAND-type Flash Memory. A lot of study such as Test Algorithm, BISR(Built-In Self Repair) Algorithm and Diagnostic Algorithm, etc. has been progressed in NOR-type Flash Memory. However, it is very difficult to detect for NAND-type Flash Memory’s fault, with the former studies of algorithms for NOR-type Flash Memory. In this paper, an efficient and accurate problem diagnosable algorithm that can identify, the type of possible failure of the cell in NAND-type Flash Memory, is proposed. So it allows error diagnosing for NAND-type Flash Memory.

본 논문에서는 P2P VOD 시스템에서 푸시 방식의 구간 캐싱 기법과 풀 방식의 메시 구조의 장점을 동시에 활용하 는 통합 버퍼링 기법을 제안한다. 새로운 피어가 참여할 때 해당 피어가 필요한 데이터를 저장하고 있는 선행 피어 가 존재한다면 푸시 방식의 구간 캐싱 기법을 사용하고 그렇지 않을 경우 기존의 메시-풀 방식으로 이웃 피어들로부 터 데이터를 전송 받는다. 구간 캐싱 기법으로 데이터를 전송하고 있던 피어가 이탈하면 다시 새로운 선행 피어를 탐색하고 불가능할 경우에는 메시-풀 방식으로 전송받는다. 따라서 푸시 방식의 구간 캐싱 기법의 우수한 성능을 최 대한 유지하면서 마지막으로 이탈에 안정적인 메시-풀 방식을 사용할 수 있다. 또한 실험을 통해 본 논문에서 제안 하는 통합 버퍼링 기법이 피어들의 평균 도착 간격이 변화하더라도 구간 캐싱과 메시-풀 방식만 사용하는 기법에 비 해 성능이 우수하다는 것을 보인다.

In this paper, we propose an integrated buffering scheme to take advantages of both push-based interval caching scheme and pull-based mesh scheme simultaneously. In our paper, when a new peer joins, we adopt the push-based interval caching scheme if there exists any preceding peer that is storing the data required by the new peer. Otherwise it receives the required data from the neighbor peers through the mesh-pull scheme. Whenever the preceding peer using the interval caching leaves the network, the following peer tries to find any possible peer that can serve as a preceding peer. If it fails, it chooses mesh-pull scheme. As a result, we eventually employ the mesh-pull scheme that is stable against peers’ departure while keeping the push-based interval caching’s benefit of the better performance. By simulations, we show that our proposed integrated buffering scheme outperforms the interval caching and mesh-pull schemes even though varying the average inter-arrival times among peers.

본 논문은 다중 레이더가 발사체를 탐지 및 추적하는 시험 상황에서 발사체의 예상위치를 추정하기 위한 방법론을 제 시하며, 추정한 예상위치를 분석할 수 있는 시뮬레이터를 구현하고자 한다. 다중 레이더 사이트는 각각의 고유한 계 측특성을 가지고 있으며, 다중 레이더가 계측한 각각의 위치정보를 융합하여 계측 값에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 또한, 융합한 위치정보를 바탕으로 일정시간 이후의 발사체 위치정보를 예측하여 다중 레이더 사이트의 계측 정확도를 향상시킬 수 있다. 다중 레이더가 계측한 발사체의 위치정보를 융합하고 예측하는 기법을 실제 시험 상황 시스템에 적용하기 위해서는 시험 상황 시나리오를 기반으로 위치정보 융합 기법을 적용하고 반복적으로 검증할 수 있는 시뮬레이터의 설계 및 구현이 필요하다. 기존 시험 상황에서 다수 레이더를 통하여 계측된 발사체의 비행 궤적 을 바탕으로 발사체의 위치정보를 융합하여 예측하며, 발사체의 실제 위치와의 오차를 측정하는 시뮬레이터를 설계 및 구현하였다. 실험에서는 구현한 시뮬레이터를 활용하였으며, 예상위치의 예측을 위하여 사용한 궤적 데이터의 크 기, 방향 임계값 및 거리 임계값 등을 변경하면서 발사체의 위치정보 융합 및 예측 기법의 정확도를 측정하였다.

This paper addresses the implementation of a simulator for the fusion and prediction of coordinate position of projectiles in multi-radar settings and also suggests a methodology for the estimation of coordinate position of projectiles. Each radar site has its own features and can improve its estimation reliability by integrating coordinate position. Based upon the integrated coordinate position, the accuracy of measurement in multiple radar sites can also be improved through the prediction of coordinate position of projectiles after a specific interval. To apply this technique to an actual test situation, we need to design and implement a simulator, which can repeatedly validate the technique using various test scenarios. We thus implement the simulator that is able to carry out the fusion and prediction of coordinate position of projectiles, and also provide the analysis of a discrepancy between a measured value and the correct value of projectiles’position by using the simulator. In an experiment, we measured the accuracy of the integration and prediction of coordinate position of projectiles by changing the size of position data, orientation threshold, and distance threshold.

현대인들의 건강유지 및 환경보호를 위해 세계적으로 자전거 활성화 정책이 시행되고 있다. 이러한 자전거 이용자의 증가에 따라 자전거 사고의 사상자가 늘어나고 있으며, 사상자들의 다수가 헬멧 미착용으로 인한 머리 부상으로 사 망에 이르렀다. 본 연구는 자전거 운전자의 안전성 향상 및 헬멧 착용률을 높이기 위해 릴리패드 아두이노를 활용한 방향지시기능의 자전거 헬멧 커버 개발을 목적으로 한다. 본 연구를 토대로 자전거 운전자들의 안전성이 향상되기를 기대해본다.

There have been increased enaction of various policies with regard to the use of the bicycle, promoting health of bicycle riders and environment protection. As the use of the bicycle increases, the more lethal accidents have occurred. It is reported that the injuries often result in death when people neglect to wear proper bicycle helmets. This study develops an idea of turn-signal bicycle helmet cover utilizing Arduino. And we hope that this study promotes safety of the bicycle riders and motivates bicycle riders to wear proper safety helmets.

공개키 암호시스템에서는 보안성을 높이기 위해 매우 큰 소수나 안전소수를 사용한다. 하지만 큰 소수를 생성하기 위해서는 많은 시간이 걸리기 때문에 소수를 빠르게 생성하는 연구가 중요하다. 나눗셈 테이블 순차난수 생성법은 나눗셈 테이블의 길이에 따라 소수 생성 시간이 달라지기 때문에 최적의 테이블 길이를 찾는 것이 필요하다. 현재는 모든 길이의 테이블에 대해서 실제로 소수를 생성해 본 후 그 중에서 최적의 테이블 길이를 선택하는 매우 비효율적 인 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 나눗셈 테이블 순차난수 생성법의 (안전)소수 생성 시간을 예측하는 확률 적 모델을 제안한다. 이 확률 모델은 나눗셈 테이블의 길이가 인자로 주어졌을 때 (안전)소수 생성알고리즘의 수행 시간을 예측하는 모델이다. 본 연구의 실험에 따르면 이 예측 모델은 오차가 약 4% 정도로 거의 정확하게 실제 수 행시간을 예측한다. 따라서 이 예측 모델을 사용하면 실제로 소수를 생성하지 않고도 수행시간을 예측하고 거의 정 확하게 최적의 테이블 길이를 찾을 수 있다.

Public-key cryptosystems use big prime numbers and safe prime numbers for strong security. However, generating big (safe) primes takes a very long time and thus a research for fast generating (safe) primes is important. When incremental search on division tables are used, it is necessary to find the optimal size of division table since the running time of (safe) prime generation depends on the size of division table. However, there is no efficient way to find the optimal size of division table without actual prime generation. In this paper, we propose a probabilistic analysis model to expect the running time of (safe) primes when incremental search on division table are used. Our model predicts the expected running time of generating (safe) primes when the size of division table is given as a parameter. Our experimental results show our model expects actual running time accurately with 4% error. Therefore, with our model, one can predicts the expected running time and the optimal table size very accurately without any actual (safe) prime generation.

최근 인간과 컴퓨터의 관계가 점점 더 긴밀해지면서 웨어러블 컴퓨터는 신체적 편리성을 위한 영역에서 소통을 위한 영역으로까지 확장되고 있다. 첨단산업사회에서 소통의 방법으로 채택되는 대표적인 방법인 프레젠테이션은 발표자 의 비언어적 요소가 매우 중요한 요소로 작용한다. 따라서 본 연구의 목적은 프레젠테이션의 효과를 높이기 위하여 NUI(Natural User Interface)를 기반으로 IT기술과 웨어러블 의상의 융합을 위한 디자인 개발을 목적으로 한 다. 본 연구의 내용 및 방법은 프레젠테이션을 위한 NUI기반 웨어러블 컴퓨터 프로토타입을 설계하고 의상을 제작 한다. 또한 제작된 프로토타입 의상의 디자인을 소통성, 전문성, 흥미성, 편리성, 심미성을 기준으로 분석한다. 이에 따른 본 연구의 결과로 착용자의 자연스러운 행동이 가능하도록 NUI를 기반으로 하는 기기의 선택과 결합, 의상의 융합을 통하여 프레젠테이션의 효과를 극대화할 수 있는 디자인을 제시하였다.

As the relation between human beings and the computers becomes closer and closer, the wearable computer not only plays a role in the area of physical convenience but also expands to the area of communication. Presentation is one of the representative ways of communication in this advanced industrial society. Presenter’s nonverbal elements play important roles in a presentation. The purpose of this study is to develop a design to integrate IT technology and wearable computer clothes based on NUI (Natural User Interface) to increase the effect of a presentation. The prototype of wearable computer and clothes based on NUI for a presentation is designed. The design of the manufactured prototype clothes is designed with the perspectives of communication, specialty, interest, convenience and aesthetics. As a result of this study, a design is suggested to maximize the effect of a presentation through the selection, the combination and the integration of NUI based devices and clothes that enable the person who wears them to behave naturally.

본 연구는 산업체 현장에서 사람이 직접 수행하는 색선 및 문자 인식을 자동화하기 위한 기초연구이다. 과거의 산업 체 현장에서 사용된 문자 추출 방법은 획득한 영상에서 고정된 카메라 각도, 일정한 조명 그리고 문자가 이루는 일 정한 패턴에 따라 정해진 파라미터 값으로 문자추출 시스템이 진행된다. 본 논문에서는 과거의 고정된 파라미터 값 에 따라 순차적인 시스템으로 추출하던 방법과 달리 환경 변화에도 강인한 결과를 보여주었던 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)을 통하여 문자영역을 추정하고자 한다. 본 논문에서 문자 영역 추정에 사용되는 CNN 구조는 컨볼루션 단계와 풀링 단계가 하나씩 이루어진 구조를 사용하여 문자영역과 비 문자영역으 로 분류를 시도하고자 한다. 산업체 현장에서 발생되는 색선 인식의 주요 문제 중 첫 번째는 색선에 사용하는 도료 의 농도와 조명의 밝기 변화에 따라 달라지는 색선 분류 문제이다. 이는 색선의 색상이 RGB 색 공간에서 명도와 채도가 낮은 값을 가질 때 색선의 고유색이 이웃한 색조로 잘못 분류되는 문제이다. 본 논문에서는 색 분류 문제를 전방향 신경망을 통하여 해결한다. 두 번째 문제는 조명의 색상 변화에 따른 색 항상성 문제이다. 사물의 색은 광원 의 색상에 따라 그 반사광이 달라진다. 때문에 조명의 색에 변화가 생길 경우 색선의 반사광 또한 달라질 수 있다. 영상의 적절한 보정을 위하여 광원의 색을 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 RGB 3채널에 대해 1x1x3 컨볼루션 이 이루어지는 CNN 구조를 통하여 광원의 색을 추정하고자 한다.

This research study is conducted in an attempt to automate the task of color and character recognition, particularly used in industries. This task was done manually by humans which is a waste of human resources. Current systems that are employed for automatic extraction of characters require a constant source of illumination, a certain pattern, and a fixed camera angle. Convolutional Neural Network (CNN) promises a high recognition rate of 99% for optical character recognition and outputs stable results even in varying environmental conditions. Therefore, this paper implements CNN for the estimation of the character region. For color classification in industries, the color strongly depends on the concentration of the paint and the illumination conditions. The first problem is the misclassification of the chromatic color to another unique color and the neighboring hue of the chromatic color when the brightness and chroma are low in the RGB color space. This paper uses a feed forward neural network to solve the first issue of color classification. The color of an object is perceived by the ray of light that it reflects. When this light color changes, the color of the object looks different. This attributes to the second problem in which the perception of colors varies with the change in the illumination color of the light source. To tackle this issue, this paper proposes to implement CNN for the approximation of the color of the light source.