정합장처리(matched-field processing)는 실제 음향자료와 복제음장과의 공간 coherence를 이용한 음장의 역추정 방법이다. 광대역 스펙트럼을 가지는 음원의 경우 협대역 단일 주파수별로 정합장 출력을 계산한 후, 각 출력을 더하는 incoherent 광대역 정합장처리를 사용하였으나, 그 경우 수신기들과 주파수들간의 상호 공간과 주파수 정보를 사용치 못하므로 음원 위치추정 성능이 저하된다. 본 논문에서는 광대역 스펙트럼의 여러 주파수를 사용하여 확장된 CSDM(cross-spectral density matrix)을 구성하여 coherent 정합장처리를 구현하고, 각 정합장처리 기법에 대한 음원 위치추정 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 영상 데이터 베이스의 색인화를 위해 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제시하였다. 일반적으로 색상 특징을 이용한 검색방법은 영상내 객체의 모양에 대한 공간 정보 특성을 고려하지 않으므로 검색 효율이 저하되었다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다. 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.
무선 이동통신환경에서는 시간에 따라 네트워크에 의한 데이터 손실, 일관성 없는 패킷의 도착 간격 등과 같은 문제와 전송 속도의 저하가 발생함으로써 일정한 수준의 QoS 를 제공하기 어렵다. 이러한 문제점에 대처하기 위하여 다중 비트율 코딩, 트랜스코딩 등과 같은 기술이 제안되었다. 그러나 이러한 방식들은 서버의 과도한 연산량 요구나 저장 공간 낭비라는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다중 비트율 코딩 방식과 스케일러블 코딩 방식을 결합하여 네트워크 QoS 변화에 유연하게 적응될 수 있는 방식을 제시한다. 기존의 심플 혹은 메인 프로파일이 네트워크의 상태가 일정하다는 것을 전제로 하는 반면, 스케일러블 프로파일은 기본 데이터와 부가 데이터를 분리하여 하나의 파일로 관리되므로 서버의 연산량을 줄이고, 저장 공간도 절약한다. 또한 같은 스트림에 대해서도 단말기의 능력에 따라서 부가 데이터를 복호화 할지를 결정할 수 있어 여러 사용자에게 같은 스트림 데이터를 전송할 수 있는 장점이 있다.
이진 영상의 압축은 디지털 도서관, 팩시밀리 전송, 문서 입출력 시스템과 같이 한정된 대역폭과 저장 공간을 가진 응용 분야에서 절실히 요구되고 있다. 현재 많은 영상 압축 알고리즘이 채택하고 있는 대역분할 기법을 문서와 같은 이진 영상의 압축에 적용한다면, 점진적 전송, 축소영상을 통한 빠른 검색 등의 장점을 얻을 수 있다. 그러나, 이진 영상 신호가 두 단계의 휘도 값을 가지므로, 이에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여야 한다. 본 논문에서는 표본화-XOR 대역분할 기법을 선택하여, 알파벳 수의 증가를 막고 공간영역에서 국부적인 성질을 얻을 수 있다 또한, 넓은 단일-색 영역을 Zerotree로 대표하여 부호화 되는 신호의 수를 줄이고, 대역분할 구조에서 예측성의 저하를 막기 위한 적절한 조건화문맥과 새로운 부호를 선택한다. 이진 영상에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여, 대역분할의 장점과 우수한 압축 성능을 달성할 수 있다.
이 논문은 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블의 공간 조인 연산 과정 중 여과 단계 처리에 중점을 둔다. 관련 연구는 Spatial Hash Join(SHJ)과 Scalable Sweeping-Based Spatial Join(SSSJ) 알고리즘이 대표적이다. 하지만 조인을 위한 입력 테이블의 객체들이 편중 분포할 경우 성능이 급격히 저하되는 문제를 가지고 있다. 따라서, 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 SHJ 알고리즘과 SSSJ 알고리즘의 특성을 이용한 Spatial Hash Strip Join(SHSJ) 알고리즘을 제안한다. 기존 SHJ 알고리즘과의 차이점은 입력 데이터 집합을 버킷에 할당할 때 버킷 용량에 제한을 두지 않는다는 점과 버킷의 조인 단계에서 I/O 성능의 향상을 위해 우수한 SSSJ 알고리즘을 사용한다는 것이다. 끝으로 이 논문에서 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능은 실제 Tiger/line 데이터를 이용하여 실험한 결과 기존의 SHJ와 SSSJ 알고리즘 보다 편중된 입력 테이블의 조인 연산에 대해 월등히 우수함이 검증되었다.
최근 이동통신 및 GPS 기술의 발달로 위치기반서비스 요구가 점점 증가하고 있고, 대용량의 위치데이터가 저장되는 위치기반서비스의 구현을 위한 이동체외 저장 및 검색에 관한 연구가 활발하다. 이동체의 위치 정보를 점으로 모델링하여 색인 할 경우 KDB-Tree의 성능이 우수하다. 그러나 KDB-Tree는 시공간에서의 이동체 위치데이터 색인을 고려할 경우 시간 도메인의 특성으로 인해 성능 저하의 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 이동체 위치데이터의 색인을 위한 KDB-Tree의 사용에서 시간 도메인의 특성을 반영한 분할 도메인 선정 방법과 분할 정책을 제시한다. 새로운 분할 정책은 색인의 공간활용도를 높이고 색인의 크기를 작게 하여 검색의 성능을 높인 최근 시간 분할 기법과 LD(Last Division) 분할 정책이다. 본 논문에서는 KDB-Tree의 변경된 분할 정책을 구현하고 성능평가론 수행한다. 이 성능 평가 실험을 통해서 변경된 분할 정책을 사용한 KDB-Tree에서 공간활용도가 높고 검색 성능이 우수함을 보인다.
가상메모리를 사용하는 범용 컴퓨터 시스템, 특히 실시간 시스템에서 상대적으로 속도가 느린 자기 디스크로의 스와핑은 해당 시스템의 성능을 저하시키는 핵심적인 요인이다. 본 논문에서 는 일반적 인 가상메모리 시스템의 성능을 향상시키고 실시간 프로세스에 대해 페이지 스와핑 이 발생하여도 수행시간을 보증할 수 있는 방법으로 선택적인 압축방식을 사용한 화장된 플래시 메모리 스와핑 시스템을 제안한다. 그리고 제안하는 시스템을 세부적으로 설계하였으며 해석과 시뮬레이션을 통하여 지 연시간과 공간 활용도를 평가하고 시스템의 특성을 상위 수준에서 DRAM 올 확장한 경우와 비교해 분석 및 고찰하였다. 그 결과 제안하는 시스템은 매 페이지 스와핑 시에 일정한 수행시간을 단축하며 선택적 압축방식과 수정된 버디 시스템을 사용하여 물리적인 플래시 메모리의 공간을 논리적으로 확장함을 검증하였다.
최근 IT 분야의 키워드 중 하나인 클라우드 컴퓨팅에서, 분산 파일 시스템의 선택은 대용량의 데이터를 관리하기 위해 매우 중요하다. 오픈소스 분산 파일 시스템 중 하나인 HDFS는 데이터의 효율적인 저장과 검색의 장점을 통해 최근 널리 사용되고 있다. HDFS는 데이터를 3단계 중복저장을 통해 신뢰성을 보장한다. 그러나 이러한 중복저장은 데이터 저장의 효율성 저하의 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 MD5 해쉬 기술을 적용한 중복 데이터 제거 기법을 제안한다. 본 기법은 시뮬레이션을 통해 저장 공간의 효율성을 향상의 결과를 확인하였다.
최근 국내 건설현장들은 도심지 근접구간에서 발파진동피해를 최소화하기 위하여 전자뇌관을 이용한 미진동 전자발파공법 적용사례가 증가하고 있는 추세이다. 그러나 미진동 전자발파는 무진동 암파쇄 대체공법으로 경제성은 우수하나 시공현장에서 진동을 제어하는 공법으로 1회 굴진장을 1m 이하로 적용하고 있어 시공속도가 저하되는 문제점이 발생하고 있다. 따라서, 미진동 전자발파 수준의 진동제어와 굴착비 절감 및 시공속도를 높일 수 있는 더블데크 발파공법을 연구 및 시험을 수행하였다. 미진동 전자발파와 더블데크 전자발파 비교 시험결과 진동레벨, 발파효율, 파쇄입도, 여굴량 등이 비슷한 수준으로 평가되어 현장 적용시 굴진장 증대로 인한 공사기간 단축 및 시공비 절감이 가능할 것으로 판단되었다.
도시의 인구 밀집도가 증가함에 따라 도시의 단위 면적당 건물 밀집도 역시 증가하고 있으며, 이에 도시 화재는 대규모 화재로 발전할 가능성이 높다. 도시 내 대규모 화재로 인한 인명 및 경제적인 피해를 최소화하기 위해 시뮬레이션 기반의 화재 대응 방안들이 널리 연구되고 있으며, 최근에는 시뮬레이션에서 효과적인 화재 대응 방안을 탐색하기 위해 강화학습 기술을 활용하는 연구들이 소개되고 있다. 그러나, 시뮬레이션의 규모가 커지는 경우, 상태 정보 및 화재 대응을 위한 행위 공간의 크기가 증가함으로 인해 강화학습의 복잡도가 증가하며, 이에 따라 학습 확장성이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 규모 증가 시 강화학습의 학습 확장성을 유지하기 위해, 화재 상황 정보와 재난 대응을 위한 행위 공간을 변환하는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 기존에 강화학습 모델의 학습이 어려웠던 대규모 도시 재난시뮬레이션에서 본 기법을 적용한 강화학습 모델은 학습 수행이 가능하였으며, 화재 피해가 없는 상황의 적합도를 100%로 하고, 이것 대비 99.2%의 화재 대응 적합도를 달성했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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