Load/store와 같은 메모리 참조 명령어는 프로세서의 고속 수행을 방해하는 주요인이다. 캐시 선인출 기법은 메모리 참조에 따른 지연시간을 줄이는 효과적인 방법이다. 그러나 너무 적극적으로 선인출 할 경우에 캐시 오염을 유발시켜 선인출에 의한 장점을 상쇄시킨다. 본 연구에서는 캐시의 오염을 줄이기 위해 동적으로 필터 테이블을 참조하여 선인출 명령을 수행할 지의 여부를 결정하는 네 가지 필터링 기법들을 비교 평가한다. 먼저 기존 연구에서의 문제점을 분석하기 위해 이진 상태 기법을 보였는데, 이 기법은 기존 연구와 같이 N:1 매핑을 사용하는 반면, 각 엔트리의 값을 1비트로 하여 두 가지 상태값을 갖도록 하였다. 비교 연구를 위해 완전 상태 기법을 제시하여 비교 기준으로 사용하였다. 마지막으로 본 논문의 주 아이디어인 정교한 필터링을 위한 블록주소 참조 기법을 제안하였다 이 기법은 이진 상태 기법과 같은 테이블 길이를 가지며, 각 엔트리의 내용은 완전 상태 기법과 같은 항목을 가지도록 하여 최근에 미 사용된 데이타의 블록주소가 필터 테이블의 하나의 엔트리와 대응되도록 1:1 매핑을 하였다. 일반적으로 많이 사용되는 일반 벤치마크 프로그램과 멀티미디어 벤치마크 프로그램들에 대하여 실험한 결과, 제안한 블록주소 참조 기법(BAL)이 기존 연구인 동적 필터 기법(2-bitSC)과 비교하여 캐시 미스율이 10.5% 감소하였다.
공간 데이터 웨어하우스에서 의사 결정 지원을 위한 공간 데이터 큐브는 크기가 방대하기 때문에 이를 효율적으로 관리하고 질의 처리의 수행 속도를 높이기 위한 공간 데이터 큐브 색인 기법이 요구된다. 제안된 데이터 큐브 색인 기법들 중 Hierarchical Dwarf는 사실 테이블의 튜플 필드 값의 중복을 이용하여 큐브를 압축하여 저장 비용과 질의응답 속도 면에서는 우수하지만 공간 차원을 지원하지 않으며, OLAP-favored Search 기법은 R-tree기반으로 공간 차원에 대한 계층적 집계 값을 제공하고 공간 OLAP 연산을 지원하지만 공간 및 비공간 차원들을 통합한 의사결정을 지원하지 못한다. 본 논문에서는 통합된 다차원 개념 계층지원을 위한 데이터 큐브 색인을 제안한다. 이는 개념 계층에 대한 정보와 사실 테이블에 지장된 튜플들을 참조하여 각각의 차원에 대해 생성된 개념 계층 트리들이 연결되어 통합된 색인이다. 이 때, 중복되는 개념계층 트리가 존재할 경우 이를 공유함으로써 저장 비용을 줄인다. 특히 제안 기법은 공간 및 비공간 차원이 통합된 개념 계층 트리들을 사용하므로, 공간 및 비공간 차원에 대한 OLAP 연산 비용이 감소한다.
사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 새로운 기술의 도입으로 처리하는 데이터의 종류와 양이 증가하면서, 개인의 민감한 정보가 유출되는 것에 대한 보안이슈가 더욱 중요시되고 있다. 민감정보를 보호하기 위한 방법으로 데이터에 포함된 개인정보를 공개 또는 배포하기 전에 일부를 삭제하거나 알아볼 수 없는 형태로 변환하는 익명화기법을 사용한다. 그러나 준식별자의 일반화 수준을 계층화하여 익명화를 수행하는 기존의 방법은 데이터 테이블의 레코드가 추가 또는 삭제되어 k-익명성을 만족하지 못하는 경우에 더 높은 일반화 수준을 필요로 한다. 이와 같은 과정으로 인한 정보의 손실이 불가피하며 이는 데이터의 유용성을 저해하는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 결정트리 기반의 기계학습을 적용하여 기존의 익명화방법의 정보손실을 최소화하여 데이터의 유용성을 향상시키는 익명화기법을 제안한다
IEEE 802.11 무선랜은 20MHz부터 160MHz의 전송 대역폭을 지원한다. 일반적으로 전송 시 대역폭이 증가함에 따라 전송속도가 증가하지만, 동시에 단위 주파수당 전송파워가 낮아져 오류율이 증가하고 재전송을 유발할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 현상이 전송 에너지 소비에 미치는 영향을 분석하기 위한 수학적 모델링을 수행한다. 그리고, 이를 바탕으로 전송 대역폭을 결정하는 기법을 제시한다. 제시된 기법은 기존 전송 결과를 기반으로 대역폭별 오류율을 추정하고 이를 바탕으로 대역폭별 에너지 소비 테이블을 업데이트 후 이들 간의 비교를 통해 최적 대역폭을 결정한다. VoIP 트래픽을 가정한 시뮬레이션을 통해 다양한 환경에서 제안한 기법의 에너지 소비 성능을 평가한다.
소프트웨어 개발자들은 시스템의 설계를 위해 UML의 클래스 다이어그램과 같은 객체 모델을 이용한다. 객체-관계 변환 방법론은 객체 모델에 표현된 관계성들을 관계형 데이터베이스 테이블로 변환하는 방법론으로, 설계된 시스템의 구현을 위해 적용된다. 기존 객체-관계 변환 방법론의 연구들은 하나의 관계성을 표현하기 위해 여러 변환 기법들을 제안하였다. 하지만 각 변환 기법의 사용기준들이 존재하지 않아 구현에 적용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 이 논문은 각 관계별로 이진 결정 다이어그램 기반의 모델링 규칙을 제안한다. 이를 위해 변환 기법들을 구분하는 조건들을 정의하고, 질의 수행시간을 측정함으로 검증이 요구되는 모델링 규칙들을 평가한다. 평가 후, 이 논문은 명제 논리로 표현된 최종 모델링 규칙을 재정의하고, 사례 연구를 통하여 제안된 모델링 규칙이 설계된 시스템을 구현하는데 유용함을 보인다.
본 논문에서는 스테핑 전동기의 고속 위치제어기를 제안하였다. 제안된 위치제어기는 폐루프 및 오픈루프 제어모드를 모두 가지고 있으며, 위치 제어를 위해 직접 토크 각도를 제어하는 방식을 적용하였다. 제안된 스테핑 전동기의 위치제어기는 고속 운전상태에서 위치결정 오차를 감소시키기 위해 메모리에 속도에 따른 내장된 토크 각도와 PI 제어기를 통하여 토크각도를 결정하는 폐루프 제어모드로 동작한다. 제안된 폐루프 제어모드에서 메모리에 내장된 토크각도는 선행적으로 속도에 따른 전동기의 토크각도를 룩-업 테이블로 저장하여 제어량을 결정하게 되므로, 빠른 응답특성을 가지게 되며, 부하 및 관성에 따른 위치오차는 PI 제어기의 제어량에 의해 보상되어질 수 있다. 또한, 저속 운전상태와 정지상태에서는 3가지로 구분된 오픈루프 제어모드가 각각 잔여 위치오차를 보정하게 되며, 급속 정지상태에서의 다이나믹 브레이크 동작을 지원하게 된다. 제안된 위치제어기는 2상 스테핑 전동기의 실시험을 통하여 그 성능을 검증하였다.
연관규칙 마이닝은 여러 테이블에 숨겨진 패턴들의 관계를 나타내주는 방법이다. 요즈음에는 연관규칙 마이닝에 보다 세부적인 의미를 추가하기 위하여 과립화 논리를 이용하고 있다. 또한 기존의 데이터를 이용하여 추천하는 기존의 시스템과는 달리 과립화 연관규칙에서는 신규 가입자나 신규상품에 대한 추천의 경우도 가능하다. 따라서 연관규칙의 과립화의 정성적인 크기를 결정하는 것이 추천 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 관람자가 평가한 영화에 대한 관계를 파악하기 위하여 퍼지논리와 샤논 엔트로피 개념을 이용하여 관람자와 영화데이터에 대한 과립화 방법을 제안한다. 연구는 관람자와 영화간의 연관규칙의 함의에 결정적인 역할을 하는 데이터의 과립화의 크기를 결정하는 부분과 이러한 과립화를 이용하여 관람자와 영화간의 연관규칙을 추출하는 두 번째 부분으로 구성되어 있으며 넷플릭스의 MovieLens데이터를 이용하여 분석하였다. 최종적으로 도출된 연관규칙의 의미와 추천의 정확도 및 고려해야하는 함의를 제시하였다.
I. 목적 MLC의 단점인 조사영역경계의 요동현상이나, 반음영의 크기를 감소시킬 수 있는 HD270 MLC에 관한 소개와 유용성에 대해 평가하였다. II 대상 및 방법 HD-270 MLC는 PRIMUS(Siemens)의 치료테이블(ZXT) 과 다엽콜리메이터(3D MLC)를 leafs면에 수직방향으로 이동시킴으로써 유효반음영과 조사영역 경계의 요동을 감소시킨다. HD-270 MLC의 효율성과 적당한 resolution을 결정하기 위해 field edge angle(Y축과 이루는 각)이 0도에서 75도까지 15도의 간격으로 된 다각형의 field를 만들고 resolution은 5mm, 3mm, 2mm로 각각의 HD-270 group을 만들어 Siemens사 선형가속기(PRIMUS)의 6MV 광자선을 사용하여 solid phantom에서 SAD 100cm, depth 1.5cm으로 X-Omat film(Kodak)에 60MU로 조사하였다. 조사된 film은 Lumiscan75(LUMISYS)로 스캔해서 RIT113(Radiological Imaging Technology Inc. USA)으로 분석하여 유효반음영과 조사영역 경계의 요동의 변화를 측정하였다. 그리고 치료테이블 움직임의 정확성을 테스트하기 위해 테이블 위에 50Kg의 인체모형팬텀을 놓고 0.001inch의 정밀도를 가진 dial gauge로 가로, 세로, 수직의 세 직각방향으로 ${\pm}5mm,\;{\pm}4mm,\;{\pm}3mm,\;{\pm}2mm$단계별로 측정하였다 III. 결과 Resolution과 field edge angle이 증가할수록 유효반음영과 조사영역 경계의 요동현상은 증가하였다. 그리고 지멘스 ZXT 치료테이블움직임의 오차범위는 ${\pm}1mm$ 이내로 양호하였다. IV. 결론 최근 많이 사용되어지고 있는 다엽콜리메이터의 문제점들을 보완 할 수 있는 HD-270 MLC를 사용함으로써 MLC의 임상적용범위를 보다 넓힐 수 있을 것이다.
본 논문에서는 반몰입형 가상현실 시스템인 반응형 멀티미디어 시스템(RMS: Responsive Multimedia System)을 이용한 개인화된 스토리텔링 기법을 제안한다. 인간은 글, 그림, 영상 기술 등을 이용한 다양한 스토리텔링 기법을 개발해 왔으며, 가상 현실 기술을 통하여 기존의 멀티미디어보다 한차원 높은 수준의 스토리텔링을 가능하게 하였다. 제안된 스토리텔링 기법은 테이블 형태의 다감각 사용자 인터페이스, 사용자 정보 처리와 위치기반 이벤트를 결정하는 컨텍스트 인식 응용 모델 (vr-UCAM), 그리고 가상환경 네비게이션과 변화, 캐릭터의 애니메이션을 가능케 하는 가상공간 관리기로 구성된다. 제안된 스토리텔링 기법은 다감각 사용자 인터페이스를 통하여 직관적인 상호작용을 가능하게 한다. 그리고 컨텍스트 인식 응용 모델을 활용하여 사용자 개인정보를 스토리에 적용하여 개인화된 스토리가 전개될 수 있도록 한다. 그리고 가상 환경의 네비게이션, 가상 캐릭터, 날씨 및 환경의 변화 등을 조절하여 실감있게 스토리가 전개되도록 한다. 제안된 스토리텔링 환경을 검증하기 위해 운주사에 얽힌 설화를 기반으로 가상 운주사 체험 시스템을 구현하였다. 이를 통해, 반응형 멀티미디어 시스템을 이용한 스토리텔링의 가능성을 검증하였으며, 컨텍스트 인식 응용 모형을 활용한 개인화된 스토리텔링을 선보였다. 제안된 스토리텔링 기법은 문화교육, 에듀테인먼트, 예술 분야에 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 CCD 카메라의 영상 즉 비전만을 사용해서 도로사면 붕괴와 같은 도로 사태를 검출하는 효과적인 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상을 비감시영역과 감시영역으로, 감시 영역은 비도로, 경계, 도로 영역으로 구분한다. 그런 후에 움직임 블록을 정의하고, 생존시간 테이블을 사용해서 움직임의 히스토리를 기억하며, 움직임의 구성요소들이 비도로 영역에서 도로 영역까지 함께 존재하는지를 확인하여 도로 붕괴 사태를 결정하였다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 효과적으로 도로 사태를 검출하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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