기존 비디오 표준과 비교해 볼 때, H.264 비디오 표준이 갖는 중요한 두 가지 특징으로는 높은 부호화 효율과 네트워크 친화성을 들 수 있다. 그러나 이러한 중요한 특성에도 불구하고 H.264 표준은 구현시 요구되는 메모리 대역폭과 연산량의 복잡도가 높기 때문에 실시간 응용에 적용하는데 어려움이 있다. H.264 부호화 기술 가운데 특히 복수 참조 영상을 이용한 다양한 블록 단위 움직임 탐색은 높은 부호화 효율을 갖도록 하는 핵심 요소지만 최적의 움직임 벡터를 찾기 위해 다양한 블록 단위 조합의 모든 경우에 대하여 SAD (Sum of Absolute Difference)를 구해야 하므로 상당한 계산량을 요구한다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 탐색의 연산량을 줄이기 위해 정수화소 움직임 탐색 및 부화소 움직임 탐색을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 정수화소 단위 움직임 탐색의 경우, 기존의 고속 움직임 탐색 기법은 H.264의 다양한 블록 단위 움직임 탐색 구조에 그대로 적용할 경우 효과적이지 못하기 때문에 본 논문에서는 종래 다이아몬드 탐색 기반 방법을 계층적 블록 구조에 맞게 개선한 적응적 움직임 탐색 기법을 제안하도록 한다. 또한 부화소 단위 움직임 탐색을 위해서는 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하여 예측벡터를 중심으로 한 다이아몬드 탐색 기반 고속 알고리즘을 제안한다.
이 논문에서 우리는 CM-5와 같은 초대형병렬컴퓨터에서 대형 이산선형체제를 풀기 위한 준비행렬로써 두 가지를 소개한다. 대다수의 초대형병렬컴퓨터들은 프로세서간의 통신을 메세지패씽(messagepassing)에 의존하는데 현재의 기술수준하에서는 이 통신속 도가 실수계산속도에 비해 매우 느리므로 종래의 메모리공유컴퓨터에서와는 달리 데이 터통신량을 최소화하는 알고리듬이 요구된다. 블록 SOR에 다중색채기법을 가미한 알고 리듬이 그 한 예로써 우리는 이를 CM-5에서 구현한 결과 N=512x512 행렬에서 프로세서 의 수가 16에서 512의 범위 하에서 50%의 효율을 실현하였다. 반면 종래의 효율적인 병렬 준비행렬로 알려진 AKI알고리듬은 방대한 량의 데이터통신 때문에 매우 열등한 결과를 보여준다.
본 논문은 기존의 방사선 피폭량을 실시간으로 산출하는 배터리 내장형 유선 혹은 RF형 선량계가 있었지만, 배터리를 제거하여 무전력으로 구동하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 유선형 선량계의 경우, 유지 및 관리가 주기적으로 필요하다는 단점이 있다. 또한 배터리가 내장된 RF형 선량계의 경우에는 그 크기가 크고 배터리의 교체 등이 요구되고 있다. 특히 RF형 선량계는 큰 전력 소모량으로 인해 구현하기에는 많은 전력이 필요하다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 저전력으로 구동하기 위한 방안으로써 마이크로컨트롤러의 동작 클럭을 낮추고, 정류기의 효율을 개선되도록 설계하였다. 또한 외부메모리 및 DC/DC 컨버터를 제거하여 선량계 회로의 간소화를 하였다. 이러한 연구는 회로의 간소화 및 소형화하는데 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 무전원 비접촉형 선량계의 설계 및 응용기술에 많은 영향을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
LFM 신호를 이용하여 속도가 변화하는 표적의 존재 유무를 검출하는 기존의 소나시스템에서는 다수의 LFM 도플러 상관기를 통해 얻은 결과들을 시간상에서 정렬시킨 후 최대값을 테스트 셀로 선택하여 사용한다. 이때 정밀한 표적 검출을 하기 위해서는 많은 수의 LFM 도플러 상관기들이 필요하며, 이로 인해 요구되는 연산량과 메모리도 역시 증가하게 되어 정밀한 LFM 표적 검출기를 실제 구현하는 것을 어렵게 한다. 본 논문에서는 LFM 신호를 사용하는 소나시스템에서 표적 속도 변화에 강인하면서도 고속으로 표적 존재 유무를 검출하기 위한 새로운 기법을 제안하였다. 제안하는 기법에서는 많은 수의 LFM 도플러 상관기들의 정렬된 결과를 합하여 테스트 셀을 만들었으며, 이를 통해 SNR을 향상시킬 뿐만 아니라 표적 속도 변화에 강인한 SNR 값을 제공하여 검출기의 성능을 향상시킨다. 또한 제안하는 기법은 많은 수의 LFM 도플러 상관기들의 정렬된 결과를 합하는 과정을 하나의 합필터로 구현하여 연산량을 획기적으로 줄임으로써 표적을 고속으로 검출할 수 있게 하였다.
스마트폰과 같은 이동형 장치들은 계산 성능이나 메모리 크기, 배터리 전력량 등의 한계로 인해 엔터테인먼트 애플리케이션이 요구하는 상호작용성을 보장하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상호작용이 필수적인 애플리케이션의 응답 속도를 개선할 수 있는 코드 수준 병렬화 방법론을 제안한다. 이 방법을 적용하면, 스마트폰 등에서 제공하는 멀티코어 아키텍쳐를 바탕으로 기존 애플리케이션의 모노코어 알고리즘을 복잡한 재설계 없이 코드 수준에서 병렬화 할 수 있다. 특히 플랫폼 독립적인 표준 쓰레드 라이브러리인 POSIX 쓰레드를 활용하면 안드로이드나 iOS등의 다양한 스마트폰 플랫폼에서 본 방법론을 적용할 수 있다. 이의 효과적인 응용 사례로서 수백만개의 원소를 처리하는 행렬 연산 함수를 병렬화 해보았고 실사용 환경에서 약 3배가량의 성능 향상을 확인하였다.
최근 위성 기반 윈격 탐사 기술의 발전과 더불어 대용량 위성 자료를 효율적으로 처리하기 위한 능력이 요구되고 있다. 이 연구에서는 대용량 GOCI 산출물을 효율적으로 재처리하기 위해 서버가상화와 분산처리를 기반으로 한 GOCI 산출물 재처리 시스템(GOCI Products Re-processing System; GPRS)을 개발하는데 집중하였다. 실험 결과 GPRS를 이용하여 메모리 및 CPU의 사용률을 각각 약 100%, 75%까지 올릴 수 있었다. 이는 제안 시스템을 통해 하드웨어 자원을 절약함과 동시에 작업 처리 속도를 향상시킬 수 있다는 것을 의미한다.
본 논문에서는 음성과 온라인 문자를 단일시스템으로 인식할 수 있는 음성 문자 공용인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)은 음성인식과 온라인 문자인식을 위해 매우 유용한 도구로 잘 알려져 있으나, 인식을 위해서는 각각을 독립 시스템으로 구현하고 있어 추가적인 메모리와 계산량을 요구한다. 제안한 공용인식 시스템은 음성인식과 문자인식을 결합하기 위하여 이들을 동일한 CHMM모델로 구성한 후 상태단위로 지속정보를 제어하는 OPDP(One Pass Dynamic Programming) 알고리즘을 통하여 음성과 문자를 인식할 수 있는 확률 통계적 시스템을 구현하였다. 음성은 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 파라미터, 문자는 위치 변화량 파라미터와 비트맵 파라미터를 사용하였으며, MLE(Maximum Likelihood Estimation) 추정법을 이용하여 음소와 자소를 결합한 115개의 3상태 9천이 CHMM모델을 구성하였다. 공용인식기의 실험결과 음소 인식률 51.65%, 음성 단어 인식률 88.6%, 자소 인식률 85.3%, 필기체 단어인식률 85.6%를 나타내어 공용인식의 유효함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서 제안하는 시나리오기반 검증기법의 목적은 UML로 작성된 객체지향 분석모델의 완전성 및 일관성을 진단하는 것이다. 검증기법의 전체 절차는 요구분석을 위한 Use Case 모델링 과정에서 생성되는 Use Case 시나리오와 UML 분석모델로부터 역공학적 방법으로 도출된 객체행위 시나리오와의 상호참조과정 및 시나리오 정보트리 추적과정을 이용하여 단계적으로 수행된다. 본 검증절차를 위하여 우선, UML로 작성된 객체지향 분석모델들은 우선 정형명세언어를 사용하여 Use Case 정형명세로 변환하다. 그 다음에, Use Case 정형명세로부터 해당 Use Case 내의 객체의 정적구조를 표현하는 시나리오 정보트리를 구축하고, Use Case 정형명세 내에 포함되어 있는 객체 동적행위 정보인 메시지 순차에 따라 개별 시나리오흐름을 시나리오 정보트리에 표현한다. 마지막으로 시나리오 정보트리 추적과 시나리오 정보 테이블 참조과정을 중심으로 완전성 및 일관성 검증작업을 수행한다. 즉, 검증하고자 하는 해당 Use Case의 시나리오 정보트리를 이용한 시나리오 추적과정을 통해 생성되는 객체행위 시나리오와 요구분석 과정에서 도출되는 Use Case 시나리오와의 일치여부를 조사하여 분석모델과 사용자 요구사양과의 완전성을 검사한다. 그리고, 시나리오 추적과정을 통해 수집되는 시나리오 관련종보들을 가지고 시나리오 정보 테이블을 작성한 후, 분석과정에서 작성된 클래스 관련정보들의 시나리오 포함 여부를 확인하여 분석모델의 일관성을 검사한다. 한편, 본 논문에서 제안하는 검증기법의 효용성을 증명하기 위해 대학의 수강등록시스템 개발을 위해 UML을 이용해 작성된 분석모델을 특정한 사례로써 적용하여 보았다. 프로세싱 오버헤드 및 메모리와 대역폭 요구량 측면에서 MARS 모델보다 유리함을 알 수 있었다.과는 본 논문에서 제안된 프리페칭 기법이 효율적으로 peak bandwidth를 줄일 수 있다는 것을 나타낸다.ore complicate such a prediction. Although these overestimation sources have been attacked in many existing analysis techniques, we cannot find in the literature any description about questions like which one is most important. Thus, in this paper, we quantitatively analyze the impacts of overestimation sources on the accuracy of the worst case timing analysis. Using the results, we can identify dominant overestimation sources that should be analyzed more accurately to get tighter WCET estimations. To make our method independent of any existing analysis techniques, we use simulation based methodology. We have implemented a MIPS R3000 simulator equipped with several switches, each of which determines the accuracy level of the
현재 패킷 분류에 대한 다양한 알고리즘들이 연구되어 오고 있다 그 중 HiCuts와 HyperCuts와 같은 디시젼(decision) 트리에 기초한 패킷 분류 알고리즘은 룰의 각 필드가 가지는 영역에 따른 기하학적 구조를 이용한 방법으로 잘 알려져 있다. 그러나 이 알고리즘들은 분할(cutting)을 수행할 필드(Field)를 선택하거나 디시젼 트리의 각 노드에서 컷(cut)의 수를 결정해야 하는 등의 비교적 복잡한 작업을 요구하므로 현실적으로 구현하기 어려운 점을 가진다. 또한 각 룰이 차지하는 영역의 특성을 고려하지 않고 일정한 크기의 영역으로 커팅이 이루어지므로 효과적인 커팅을 하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 새로운 영역 분할을 사용한 효과적인 패킷 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 프리픽스를 가지는 두 필드를 이용하여 각 룰이 차지하는 영역들을 찾아내 이들을 이용해 영역분할을 수행한다. 따라서 제안된 알고리즘은 보다 효율적인 디시젼 트리를 구성한다. 즉, 디시젼 트리의 각 노드에서는 HiCuts이나 HyperCuts와 같은 복잡한 작업없이 최적화된 커팅을 수행할 수 있다. 클래스 벤치에서 제공된 데이타베이스에 대하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안된 알고리즘은 평균 검색 속도에서 기존의 알고리즘들보다 훨씬 향상되었고 메모리 요구량에서는 기존의 커팅 알고리즘과 비교하여 대략 $3{\sim}300$배까지 크게 줄어드는 효과를 보였다.
인터넷에서의 대부분의 중요한 실시간 멀티미디어 응용들은 멀티캐스트 서비스를 요구하므로 이들 응용을 ATM 기반의 인터넷에서 지원하기 위해서는 IP 멀티캐스트의 효율적인 처리가 필수적이다. IETF에서는 UNI 3.0/3.1 기반 ATM 망에서 연결형 일대다. ATM VC로 비연결형 IP 멀티캐스트를 지원하기 위해 MARS(Multicast Address Resolution Server)모델을 제안하였다. UNI 3.0/3.1 시그널링으로는 동적으로 멀티캐스트 그룹에 참여하려는 수신원을 VC 연결의 주체인 송신원에게 알릴 수 없기 때문에, MARS는 동적으로 멀티캐스트 그룹에 참여하려는 수신원을 멤버들의 요청을 받아 이를 송신원에게 알려주는 오버레이 서비스를 제공한다. 그런데 ATM Forum이 UNI 3.0/3.1 시그널링을 수정, 보완하여 표준화한 UNI 4.0 시그널링에서는 일대다 ATM VC에 참여하기 위해 수신원이 직접 송신원으로 신호할 수 있는 LIJ(Leaf Initiated Join)기능이 제안되었다. 본 논문에서는 UNI 4.0 기반의 ATM 망에서 LIJ 기능을 이용하여 IP 멀티캐스트 서비스를 제공하는 UNI4MARS 모델을 제안한다. MARS 서버와는 대조적으로, 제안하는 UNI4MARS 서버는 수신원이 LIJ 요청을 할 때 필요로 하는 송신원 정보를 알려주기 위하여 멀티캐스트 그룹에 대한 송신원의 등록/탈퇴 정보를 유지한다. 시뮬레이션을 통하여 비교해 본 결과, 제안하는 UNI4MARS모델은 동적인 IP 멀티캐스트를 지원하는 기능적인 면에서는 기존의 MARS 모델과 동일하지만 송신원에 비하여 수신원의 수가 많은 비대칭적 다중점 대 다중점 응용의 경우 구현에 필요한 프로세싱 오버헤드 및 메모리와 대역폭 요구량 측면에서 MARS 모델보다 유리함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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