본 논문에서는 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 즉, 센서의 에너지 소모를 줄이기 위해 계층적 필터링을 제안한다. 계층적 필터링이란 센서 네트워크를 두 계층으로 나누어 필터링하는 것이다. 1계층 필터링은 클러스터 멤버에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송시 필터링을 수행하고, 2계층 필터링은 클러스터 헤드에서 기지국으로 데이터를 전송시 필터링을 수행한다. 이는 일반적으로 필터의 폭을 넓혀 필터링을 많이 하는 것보다 필터링 효율은 증대시키면서 필터링에 따른 데이터 부정확성을 최소한 줄이는 효과를 가진다.
본 논문에서는 연속질의에 대한 집계연산을 수행할 때, 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 센서의 에너지 소모를 줄이는 가장 중요한 요소는 전승되는 메시지 수를 줄이는 것이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기본적으로 클러스터링, 네트워크 내 집계 및 계층적 필터링을 결합한 것이다. 계층적 필터링이란 센서 네트워크를 두 계층으로 나누어 필터링하는 것이다. 1계층 필터링은 클러스터 멤버에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송시 필터링을 수행하고, 2계층 필터링은 클러스터 헤드에서 기지국으로 데이터를 전송시 필터링을 수행한다. 이 방법은 기존의 데이터 필터링 방법보다 더 효율적이고 효과적인 방법이다. 다양한 실험을 통해서, 제안한 방법이 다른 방법들보다 더 많은 메시지를 줄이고. 네트워크의 생존기간이 더 증가하였음을 보여준다.
단어 필터링은 유해정보를 차단위한 기본적인 기능이다. 그러나 악의적인 사용자는 필터링 시스템을 우회하기 위하여 금지 단어에 의도적인 변형을 가한다. 이에 대응하기 위해 일정 오류를 허용하여 필터링을 수행하는 근사 단어 필터링이 있다. 근사 단어를 검색하기 위한 문자열 색인 방법으로는 주로 기준 단어(Pivot)을 이용한 유클리드 공간에의 사상을 이용하는데, 이는 단어 필터링에 응용하기에는 근본적인 구조상의 한계점이 있다. 본 논문에서는 필터링 대상이 되는 단어 집합 내에서 군집화를 수행하여 계층적인 자료구조를 구성하고, 단어 필터링을 위한 필터링 질의(Filtering query)를 정의한 뒤 그에 적합한 탐색 상의 적용에 관하여 설명한다. 실험 결과 기존의 기준 단어(Pivot)을 이용한 색인 기법에 비하여 16.9%~26.6%의 탐색 속도 향상을 확인할 수 있었다.
스케일러블 HEVC에서 상위계층의 계층 간 예측에서 기본계층의 부호화 잔차 영상에 대한 업샘플링 된 결과를 참조하여 예측하게 된다. 본 논문에서는 고효율 영상 압축 기반 스케일러블 부호화 (Scalable Extension of High Efficiency Video Coding)에서 상위계층 잔차 데이터 예측에 대한 개선 기법을 제안한다. 제안하는 적응적 필터 선택 기법은 스무싱 필터와 샤프닝 필터를 사용함으로써 계층 간 예측 방법에서 효율을 향상시킨다. 기존의 업샘플링 필터와 두 개의 필터를 추가하여 율-왜곡 비용함수 기반의 경쟁기법을 통한 계층 간 예측 알고리즘을 SHVC 5.0에 구현함으로써 Y, U, V 컴포넌트에 대한 평균 1.5%, 2.1%, 1.7%의 BD-rate 향상을 보여준다.
NUMA 구조는 원격 메모리에 대한 접근이 불가피한 구조적 특성 때문에 상호 연결망이 성능을 좌우하는 큰 변수가 된다. 기존에 대중적으로 사용되던 버스는 물리적 확장성 및 대역폭에서 대규모 시스템을 구성하는 데 한계를 보인다. 이를 대체하는 고속의 지점간 링크를 사용한 링 구조는 버스가 가지는 확장성 및 대역폭의 한계라는 단점을 개선하였으나, 많은 클러스터가 연결되는 경우에는 전송 지연시간이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 스누핑 프로토콜이 적용된 링 구조에서 클러스터 개수 증가에 따른 지연시간 증가의 문제점을 보완하기 위해 계층적 링 구조로의 확장을 제안하고, 이 구조에 효과적인 캐쉬 일관성 프로토콜을 설계하였다. 전역 링과 지역 링을 연결하는 브리지는 캐쉬 프로토콜을 관리하며 이 프로토콜에 의해 지역 링의 부하를 줄일 수 있도록 트랜잭션을 필터링하는 역할도 담당함으로써 시스템의 성능을 향상시킨다. probability-driven 시뮬레이터를 통해 계층적 링 구조가 시스템의 성능 및 링 이용률에 미치는 영향을 알아본다. Abstract Since NUMA architecture has to access remote memory, interconnection network performance determines performance of NUMA architecture. Bus, which has been used as popular interconnection network of NUMA, has a limit to build a large-scale system because of limited physical scalability and bandwidth. Ring interconnection network, composed of high-speed point-to-point link, made up for bus's defects of scalability and bandwidth. But, it also has problem of increasing delay as the number of clusters is increased. In this paper, we propose a hierarchical expansion of snoop-based ring architecture in order to overcome ring's defects of increasing delay. And we also design an efficient cache coherence protocol adopted to this architecture. Bridge, which connects local ring and global ring, maintains cache coherence protocol and does snoop-filtering which reduces local ring and cluster bus utilization. Therefore bridge can improve performance of this system. We analyze effects of hierarchical architecture on the performance of system and utilization of point-to-point links using probability-driven simulator.
최근 기업은 시장 점유율을 높이기 위하여 고객의 다양한 요구를 반영한 제품을 지속적으로 출시하고 있다. 다양한 기능과 가격, 디자인의 제품이 시장에 출시됨에 따라 사용자는 여러 요인들을 고려하여 선택해야 하는 어려움이 있다. 특히 변화의 속도가 빠른 IT 기기의 경우에는 여러 가지 전문적인 지식까지 필요한 경우가 많아 더욱 더 선택을 어렵게 만든다. 디지털 카메라도 저변이 확대됨에 따라 다양한 종류의 카메라가 출시되고 있으며 카메라를 선택하는 소비자는 카메라의 기능과 가격, 디자인 등을 비교하기 위해 많은 시간과 노력을 투자해야 한다. 본 연구는 IT 기기에 익숙하지 않은 사용자들도 가장 적합한 기기를 추천받을 수 있도록 하기 위하여 다기준 의사결정(MCDM) 기법의 하나인 계층분석과정(AHP) 기법 및 내용기반 필터링과 협업 필터링 기법을 접목한 하이브리드 필터링 기법을 이용하여 개인화된 추천 시스템을 설계하고 구현하였다.
최근 인터넷의 급속한 사용 증가로 인해 전송 링크의 광대역 지원과 멀티미디어 트래픽의 QoS 보장 문제, 향상된 IP 서비스의 제공 문제 해결은 필수적이다. MPLS 기술은 IP의 유연성과 확장성을 제공할 수 있는 패러다임의 하나이다. MPLS 망의 경계에 위치하는 LER 은 링크 계층 뿐만 아니라 IP 계층에서도 패킷을 전달해야 한다. 본 논문에서는 하드웨어 포워딩 엔진을 갖는 MPLS LER에서, 패킷 필터링 기능을 지원하기 위해서 포워딩 엔진을 제어하기 위한 기법에 대해서 기술한다. 이러한 패킷 필터링 기능은 MPLS LER에 firewall 기능을 제공하는데 응용될 수 있다.
출판-구독 모델은 정보 생산자와 사용자를 느슨하게 연결해 주어 다양한 기기들의 연결에 많이 사용되고 있다. 출판-구독 모델에서 네트워크 대역폭을 효과적으로 활용하기 위한 방안으로 조건에 따른 메시지 필터링이 사용되고 있으며, 이에 따른 다양한 연구 결과들이 제안되어왔다. Peer-to-Peer(p2p)기반의 출판-구독 모델은 높은 확장성을 장점으로 다양한 분야에서 널리 사용되고 있지만, p2p 기반특성에 따라 일반적인 필터링 과정이 구독자단에서 이루어지게 되어 구독자에게 추가적인 성능 부담으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 subscription사이의 종속 관계를 가지는 계층적인 subscription 구조와 이를 기반으로 하는 계층적 메시지 전송 방식을 제안한다. 본 제안을 통해 subscription 부모가 존재하는 구독자들은 부모로 부터 필터링 된 메시지를 전송 받게 되어 메시지 수가 증가하더라도 상대적으로 적은 수의 불필요한 메시지를 수신하게 되며, 구독자들 간 트리 구조를 통해 메시지 전송 과정을 출판자에서 구독자로 분산시킴으로써 속도 측면에서의 성능 향상을 얻을 수 있다. 제안 기법의 검증을 위해 제안 기법과 기존 기법들 간의 비교 실험을 진행하였으며, 본 제안 기법에서 메시지 유통량과 전체 throughput의 향상을 확인하였다.
MASF는 영상신호의 잡음제거나 시간축 주파수대역 제한의 목적에 이용을 위하여 제안된 일종의 시간필터이다. 영상신호는 2차원 공간과 시간으로 구성되어 있는 3차원 신호로서 MASF는 영상의 움직임 정보로부터 영상신호의 시간에 따른 변화 정보를 공간 영역에서 필터링하는 기법이다. 따라서 부정확한 움직임이 MASF에 이용될 경우 필터링 결과는 왜곡된 값을 갖는다. 현재, MASF에 이용하고 있는 움직임 추정 방법은 블록 정합 알고리듬으로 블록단위의 움직임을 추정한 후에 2차 선형보간으로 각 화소단위의 움직임을 계산하는 방법이다. 그러나 이 방법은 영상 시퀀스 내에 있는 물체의 움직임이 탐색범위를 넘어서거나 영상내에 많은 잡음이 있을 경우에 잘못된 움직임을 추정할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 부정확한 움직임이 MASF에 미치는 영향을 분석하고 분석결과를 바탕으로 계층적 움직임 추정 방법을 제안한다. 모의실험 결과를 보면 제안된 방식을 MASF에 이용하므로서 탐색 범위를 벗어나는 큰 움직임이 있을 경우나 많은 잡음이 포함된 상황에서도 신뢰할 만한 필터링 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.
Kim, Jae-Kyeong;Suh, Ji-Hae;Ahn, Do-Hyun;Cho, Yoon-Ho
지능정보연구
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제8권2호
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pp.139-157
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2002
본 연구에서는 기존 협업 필터링의 문제점을 해결할 수 있는 효율적인 상품추천 방법론을 제시하고자 한다. 연구에서 제시하는 상품추천 방법론은 기존 협업 필터링 알고리즘의 데이터 희박성 문제 및 동의어 문제를 극복하기 위하여 판매 데이터로 구성된 제품 계층도(Product Taxonomy)를 이용하며, 이 계층도를 기반으로 한 연관 규칙(association rule)과 의사결정 나무를 사용한다. 본 연구에서는 제시한 방법론을 단계별로 설명하였을 뿐만 아니라, 실제 H 백화점 데이터를 이용하여 적용하였다. 다양한 경우에 대하여 실험을 한 결과, 기존의 협업 필터링 알고리즘이 갖고있는 문제점을 상당히 해결하였음을 제시하였다. 이 연구에서 제시한 상품 추천 방법론은 현재 기업이 직면한 경쟁환경 하에서 고객이 과연 누구이며, 고객이 진정 무엇을 원하고 있는지를 파악하는데 도움을 줄 것이며, 고객관계관리 (CRM)를 효율적으로 구현하는 방법론으로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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