이달의 논단 : 북괴도발과 우리의 안전보장

주영관 대한지방행정공제회 1970 地方行政 Vol.19 No.196

칩의 크기가 제한된 단일칩 프로세서를 위한 레벨 1 캐시구조

주영관,김석일,Ju YoungKwan,Kim Sukil 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지 A Vol.12 No.2

This paper measured a proper ratio of the size of demand fetch cache $L_1$ to that of prefetch cache $L_P$ by imulation when the size of $L_1$ and $L_P$ are constant which organize space-limited level 1 cache of a single microprocessor chip. The analysis of our experiment showed that in the condition of the sum of the size of $L_1$ and $L_P$ are 16 KB, the level 1 cache organization by constituting $L_P$ with 4 KB and employing OBL and FIFO as a prefetch technique and a cache replacement policy respectively resulted in the best performance. Also, this analysis showed that in the condition of the sum of the size of $L_1$ and $L_P$ are over 32 KB, employing dynamic filtering as prefetch technique of $L_P$ are more advantageous and splitting level 1 cache by constituting $L_1$ with 28 KB and $L_P$ with 4 KB in the case of 32 KB of space are available, by constituting $L_1$ with 48 KB and $L_P$ with 16 KB in the case of 64 KB elicited the best performance. 이 논문에서는 단일 칩 프로세서에서 제한된 공간의 레벨 1 캐시를 구성하고 있는 선인출 캐시 $L_P$와 요구인출 캐시 $L_1$의 합이 일정한 때, $L_1$와 $L_P$의 크기의 적정한 비율을 실험을 통하여 분석하였다. 실험 결과, $L_1$와 $L_P$의 합이 16KB일 경우에는 $L_1$을 12KB, $L_P$를 4KB로 구성하고 $L_P$의 선인출 기법과 캐시교체정책은 각각 OBL과 FEO을 적용시키는 레벨 1 캐시 구조가 가장 성능이 우수함을 보였다. 또한 이 분석은 $L_1$와 $L_P$의 합이 32KB 이상인 경우에는 $L_P$의 선인출 기법으로는 동적필터 기법을 사용하는 것이 유리함을 보였고 32KB의 공간이 가용한 경우에는 $L_1$을 28KB, $L_P$를 4KB로, 64KB가 가용한 경우에는 $L_1$을 48KB, $L_P$를 16KB로 레벨 1 캐시를 분할하는 것이 가장 좋은 성능을 발휘함을 보였다.

커널함수 기반 DTOA 히스토그램에 의한 레이더 신호 펄스반복주기 추출

주영관,전중남 대한전자공학회 2020 전자공학회논문지 Vol.57 No.2

Detecting the pattern of radar signal is a key technology in electronic warfare. The basis of identifying radar types is to extract the PRI(pulse repetition interval) of the radar signal. In this paper, we propose an algorithm that can stably extract the pulse repetition interval even if there is a sampling error in TOA (time of arrival) in the sequence of radar pulses. A kernel histogram is obtained by applying the kernel density function to the conventional DTOA (difference of TOA) histogram. And the PRI is extracted from the kernel histogram based on the centroid and standard deviation. Experimental results have shown that the centroid associated with a relatively small standard deviation corresponds to the PRI of the radar signal. 레이더 신호의 형태를 탐지하는 것은 전자전의 핵심 기술이다. 레이더 형태를 구분하는 기술의 기본은 레이더 신호의 펄스반복주기(PRI)를 추출하는 것이다. 이 논문에서는 레이더 펄스열의 도착시간에 샘플링 오차가 있더라도 안정적으로 펄스반복주기를 추출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 기존의 펄스 도착시간차이 히스토그램(DTOA 히스토그램)에 커널 밀도 함수(kernel density function)를 적용한 커널 히스토그램을 구한다. 커널 히스토그램 무게중심에서 누적분포와 표준편차를 기반으로 PRI를 추출한다. 실험에 의하여 표준편차가 비교적 작은 무게중심은 레이더 신호의 펄스반복주기에 해당한다는 것을 입증하였다.

칩의 크기가 제한된 단일칩 프로세서를 위한 레벨 1 캐시구조

주영관,김석일 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.12 No.2

This paper measured a proper ratio of the size of demand fetch cache to that of prefetch cache by imulation when the size of and are constant which organize space-limited level 1 cache of a single microprocessor chip. The analysis of our experiment showed that in the condition of the sum of the size of and are 16 KB, the level 1 cache organization by constituting with 4 KB and employing OBL and FIFO as a prefetch technique and a cache replacement policy respectively resulted in the best performance. Also, this analysis showed that in the condition of the sum of the size of and are over 32 KB, employing dynamic filtering as prefetch technique of are more advantageous and splitting level 1 cache by constituting with 28 KB and with 4 KB in the case of 32 KB of space are available, by constituting with 48 KB and with 16 KB in the case of 64 KB elicited the best performance. 이 논문에서는 단일 칩 프로세서에서 제한된 공간의 레벨 1 캐시를 구성하고 있는 선인출 캐시 와 요구인출 캐시 의 합이 일정할 때, 와 의 크기의 적정한 비율을 실험을 통하여 분석하였다. 실험 결과, 와 의 합이 16KB일 경우에는 을 12KB, 를 4KB로 구성하고 의 선인출 기법과 캐시교체정책은 각각 OBL과 FIFO을 적용시키는 레벨 1 캐시 구조가 가장 성능이 우수함을 보였다. 또한 이 분석은 와 의 합이 32KB 이상인 경우에는 의 선인출 기법으로는 동적필터 기법을 사용하는 것이 유리함을 보였고 32KB의 공간이 가용한 경우에는 을 28KB, 를 4KB로, 64KB가 가용한 경우에는 을 48KB, 를 16KB로 레벨 1 캐시를 분할하는 것이 가장 좋은 성능을 발휘함을 보였다.

이러닝 시스템 무들 성능분석 및 사례연구

주영관,문형진 중소기업정보기술융합학회 2012 중소기업융합학회 학술대회논문집 Vol.2 No.1

딥러닝 분류기를 위한 레이더 펄스 열 생성기

전중남, 주영관, 서보석 충북대학교 컴퓨터정보통신연구소 2021 컴퓨터정보통신연구 Vol.29 No.2

본문참고

영상 매칭을 통해 정확한 착륙이 가능한 자율비행 드론

김현식, 주영관, 전중남 충북대학교 컴퓨터정보통신연구소 2018 컴퓨터정보통신연구 Vol.26 No.1

본문 참고

SSD 버퍼 크기를 고려한 리눅스 입출력 스케줄러 성능분석

이승재,주영관,전중남 충북대학교 컴퓨터정보통신연구소 2014 컴퓨터정보통신연구 Vol.22 No.2

Recently, Solid State Drives (SSDs) become an alternative storage to traditional magnetic hard disk drives (HDDs) for rapid performance in desktop, laptop, and enterprise fields, because the performance, reliability, durability and power efficiency of SSD are better than those of HDDs. Current I/O scheduler is optimized for rotational magnetic storages. Thus the I/O scheduler needs to be modified to utilize the I/O characteristics of SSD. This thesis analyzes the performance variation of Linux I/O scheduler according to the size of I/O requests, which is the scheduling priority, when the buffer size of SSD is fixed. The results of this analysis can be utilized to design the scheduling policy of I/O scheduler for SSD. An I/O scheduling simulator is designed for this study, and it is dispatching I/O requests by order of data size and priority to the block devices. The I/O scheduling simulator has LISF (Largest I/O Size First) and SISF (Smallest I/O Size First) queues for reordering I/O requests based on their I/O request size. These queues are used to change of dispatching priority based on the predetermined I/O size. When the dispatching priority is set to the buffer size of SSD, the simulator puts higher priority to the I/O requests whose size is close to the dispatching priority. The simulation has been performed by changing the dispatching priority 0 MB to 4 MB on an SSD of 512 KB buffer size, and applying six benchmark workloads. The simulation results suggest that changing dispatching priority according to the I/O request size of current workload would be better rather than fixing the dispatching priority to a certain size.

자기상관 비교 범위를 활용한 레이더 신호의 펄스 변조 형태 검출 알고리즘

김관태,주영관,전중남 중소기업융합학회 2018 융합정보논문지 Vol.8 No.5

일반적으로 레이더는 신호 탐지를 회피하기 위해 신호를 변조해 송신한다. 전자전에서는 수신된 레이더 펄스를 분석하여 신호를 방사한 레이더의 제원을 식별한다. 본 논문에서는 자기상관계수를 활용하여 레이더 신호 변조 형태를 식별하는 알고리즘을 제안한다. 레이더 신호의 펄스반복주기 특성에 따라 자기상관을 계산할 때 비교 범위를 다르게 적용한다. 고정 펄스반복주기와 스태거 펄스반복주기에 대하여 좁은 오차 범위를 적용하고, 지터 펄스반복주기에는 넓은 오차 범위를 적용하여 자기상관계수를 계산한다. 실험에 의하여 제안하는 알고리즘은 고정 펄스반복주기, 스태거 펄스반복주기, 지터 펄스반복주기를 정확하게 구분함과 동시에 스태거의 레벨도 정확히 찾을 수 있음을 확인하였다. Generally, a radar signal is modulated and transmitted in order to avoid signal detection. In electronic warfare, the specification of a radar is recognized by analysing the received radar pulses. In this paper, we propose an algorithm to recognize the PRI (Pulse Repetition Interval) type of radar signals. This algorithm uses the autocorrelation technique applying different comparison ranges according to the PRI type. It applies a short comparison window to stable and staggered PRI, and a relatively large comparison range to jittered PRI. The experiment shows that the proposed algorithm can discriminate the PRI type of radar pulses correctly. For the more, it can find out the stagger level of staggered type of radar signals.

안드로이드 플랫폼에 WiFi 디바이스 탑재 기법

정우영,주영관,전중남 중소기업정보기술융합학회 2012 융합정보논문지 Vol.2 No.1

안드로이드 플랫폼은 리눅스 2.6 커널을 기반으로 강력한 운영체제와 포괄적 라이브러리, 멀티미디어 환경, 사용자 인터페이스, 폰 애플리케이션 등을 제공한다. 안드로이드는 개방형 운영체제이기 때문에, 어느 벤더기기에든 탑재가 가능하다. 현재 스마트폰뿐만 아니라 넷북, 네비게이션, 카 PC, 태블릿 PC, 산업용 PC 등 여러 분야에서 사용되고 있다. 안드로이드를 다른 기기에 탑재하거나 안드로이드 플랫폼에 새로운 디바이스를 탑재하려면 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 하드웨어 장치에서 발생한 데이터가 최상위 애플리케이션까지 전달되는 과정과 안드로이드 플랫폼이 하드웨어 디바이스를 관리하는 체계를 분석하고, WiFi 디바이스를 탑재하는 절차를 안드로이드 및 드라이버 컴파일 환경구축, 커널에서 WiFi 사용을 위한 프로토콜 지원, WiFi 디바이스를 커널에 탑재, 안드로이드 플랫폼에 디바이스 드라이버 등록, WiFi 관리서비스 데몬(wpa_supplicant)과 IP 할당서비스 데몬(dhcpcd) 등록, 데몬(wpa_supplicant)과 HAL의 통신을 위한 소켓 생성으로 제시하고 있다. 실험에서는 본 논문에서 제시 방법을 이용하여 ARM 계열과 X-86 계열의 안드로이드 플랫폼에 WiFi 디바이스를 탑재했다. 안드로이드 플랫폼에 디바이스 탑재 시에는 안드로이드의 소프트웨어 계층을 이해하는 것이 매우 중요하며, 이러한 경험은 안드로이드 플랫폼에 새로운 디바이스를 탑재할 때에도 많은 도움이 될 것이다.