초록 ▼

1. 정량적 연구성과
- 13편의 논문을 발표/게재: SCI급 2편, 20%대 acceptance ratio 국제저명학술대회 2편, KCI 급 2편, 국제학술대회 9편, 국내학술대회 1편
- 1건의 특허등록: 2014년 4월 등록
- 14명의 인력양성: 2명 석사학위 졸업생, 2명 석사과정생, 7명의 학부연구생, 1명의 박사학위 졸업, 2명의 박사과정생 지원
2. 정성적 연구성과
- 연구개요: 차세대 스마트폰에는 multicore CPU + manycore GPU가 SoC로 탑재되는데, SoC의 코어가 많

1. 정량적 연구성과
- 13편의 논문을 발표/게재: SCI급 2편, 20%대 acceptance ratio 국제저명학술대회 2편, KCI 급 2편, 국제학술대회 9편, 국내학술대회 1편
- 1건의 특허등록: 2014년 4월 등록
- 14명의 인력양성: 2명 석사학위 졸업생, 2명 석사과정생, 7명의 학부연구생, 1명의 박사학위 졸업, 2명의 박사과정생 지원
2. 정성적 연구성과
- 연구개요: 차세대 스마트폰에는 multicore CPU + manycore GPU가 SoC로 탑재되는데, SoC의 코어가 많아질수록, 이런 시스템을 시뮬레이션하는 속도는 느려지게 되는데, 이 문제를 해결하기 위해 병렬 시스템 시뮬레이션 기법과 GPU 에뮬레이션 기법을 개발
1) time-parallel simulation 기법의 개발: 타겟시스템의 프로세서별로 시뮬레이터를 두고 이를 병렬로 시뮬레이션 하는 기존 기법 (space-parallel simulation)에 더하여, 태스크별로 시뮬레이터를 두고 이를 병렬로 시뮬레이션 하는 기법을 개발함. 따라서, 프로세서 수가 아닌 태스크 수만큼의 더 큰 가속을 얻을 수 있음. 동시에 높은 정확도를 얻기 위해, 하나의 프로세서에서 수행되는 태스크들을 대상으로, 운영체제 시뮬레이션과 캐쉬 시뮬레이션을 트레이스 기반으로 수행함.
2) GPU emulation 기법의 개발: GPU 시뮬레이터는 아직 많이 존재하지 않고, 존재해도 gpgpu-sim처럼 매우 느리므로, GPU는 시뮬레이터로 수행하지 않고 직접 GPU 하드웨어에서 수행하는 Hardware-in-the-loop 형태로 시스템 시뮬레이션 수행할 수 있는 기법 및 프레임워크 개발함. gpgpu-sim의 속도에 비해 수백 배 빠른 속도를 얻음. 동시에 정확도를 유지하기 위해서, 타겟시스템의 CPU와 임베디드 GPU 사이의 공유메모리를 각각 CPU 시뮬레이터와 GPU 보드에서 모델링할 때 일관성을 유지
3) 차세대 스마트폰에서 보편화될 지능형 응용 (얼굴검출, 자연어처리 등)을 GPU로 가속: 얼굴검출의 경우, 임베디드 GPU에서 성능을 가속한 최초의 연구성과(약 8배 가속)이고, 번역기의 필수 컴포넌트인 파서의 경우도 GPU에서 성능을 가속한 최초의 연구성과(약 25배 가속)로서, 특허 등록 예정임. 다양한 매핑과 동기비용을 고려하여, 최적의 성능을 얻음.

목차 Contents

• 일반연구자지원사업 최종(결과)보고서 ... 1
• 목 차 ... 2
• I. 연구결과 요약문 ... 3
• II. 연구내용 및 결과 ... 4
• 1. 연구과제의 개요 ... 4
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 4
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 5
• 4. 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 8
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 8
• 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 8
• III. 연구성과 ... 9
• 끝페이지 ... 11