Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권2호
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pp.95-102
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2001
최적의 SVM 가중치를 선택하는 방법 중에서 메모리와 속도의 문제를 해결하는 방법 중 하나가 커널애더트론 방법(Kernel Adatron, KA)이다. 본 연구에서는 KA방법을 제곱무감각손실함수까지 확장을 한 알고리즘을 개발한다. 그리고 추정해야 될 라그랑제 배수(Lagrange multiplier)의 수를 반으로 줄이는 알고리즘을 제시한다. 그리고 제시된 알고리즘의 효율성을 여러 모의실험을 통해서 입증한다.
UICC는 애플리케이션, 파일 시스템, 보안 메커니즘, 암호 알고리즘 등을 포함하고 있는 일종의 스마트 카드이다. UICC의 파일은 ISO7816-4 표준에서 정의한 파일들과 애플리케이션의 최상 위 파일인 Application Dedicated file등이 있다. UICC가 자바 카드 기반에서 구현되 었을 때 모든 파일은 객체로서 구체화될 수 있다. 이 때 각 파일 객체는 파일에 대한 정보들과 정보 조작과 관련된 메소드를 제공하게 된다. 자바 카드는 일반 컴퓨터와 유사하지만 제한적인 메모리와 처리속도 등으로 인하여 구현 상 많은 제약사항이 따른다. 자바카드는 저장 공간을 ROM, RAM, EEPROM로 구분할 수 있으며, 파일이나 애플릿, 데이터 등은 EEPROM 영역에 저장된다. 하지만 자바 카드가 지원하는 EEPROM영역이 2.2.1 버전에서 확장되었다 할지라도 여전히 많은 데이터를 저장하기에는 부족한 메모리 공간을 갖는다. 이것은 메모리 사용에 있어 신중을 기해야 한다는 것을 의미하며 효율적인 메모리 사용은 카드 사용자에게 보다 많은 가용 메모리를 제공할 수 있다는 점에서 중요하다. 본 논문에서 는 이러한 점을 고려하여 자바 카드에서 UICC의 파일 시스템을 Linked List 방식을 이용하여 구현하는 방법과 배열을 이용하여 구현하는 방법을 제시하고 파일 시스뎀의 전체적인 구조를 효율적으로 구성하는 방법을 제시한다.
점진적 검사점은 페이지 쓰기 보호를 사용하여 검사점에서 변경된 페이지만을 저장한다. 점진적 검사점을 사용하면 검사점 오버헤드가 줄어드는 반면에 프로세스의 메모리 페이지들이 여러 검사점에 걸쳐있기 때문에 오래된 검사점들을 병합하거나 지울 수 없다. 본 논문에서는 점진적 검사점에서 복구와 쓰레기 수집을 위한 효율적인 병합 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘으로 점진적 검사점들을 병합하여 복구를 위한 완전 검사점을 만들고 불필요한 검사점들을 지울 수 있다.
본 논문에서는 새로운 외부 메모리 인덱스 자료 구조인 접미사 B-tree를 제안한다. 접미사 B-tree는 String B-tree와 마찬가지로 문자열을 키로 가지는 B-tree이다. String B-tree의 노드는 복잡한 Patricia ie로 구현된 반면, 접미사 B-tree의 노드는 일반적인 B-tree처럼 배열로 구현되어 보다 간단하고 구현하기 쉽다. 그럼에도 불구하고 접미사 B-tree에서 배열을 이용하여 String B-tree만큼 효율적으로 분기를 찾을 수 있다. 결과적으로 문자열 알고리즘 분야에서 기본적이고 중요한 문제인 문자열 매칭을 String B-tree와 동일한 디스크 접근을 사용하여 수행할 수 있다.
일반적으로 음향 반향 제거기에서 적응필터의 안정성을 보장하기 위해서 동시통화 검출기(DTD)를 사용하여 원단화자 신호와 근단화자 신호의 존재 여부에 따라 적응필터 계수의 적응 여부를 결정한다. 본 논문에서는 두 개의 상호상관계수를 이용하여 계산량과 메모리 소자수 면에서 효율적인 동시통화 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 마이크로폰의 입력신호와 추정된 반향 신호간의 상호상관계수, 그리고 마이크로폰의 입력신호와 오차신호간의 상호상관계수를 이용하여, 주행 상황과 같이 심한 잡음 환경에서도 동시통화 구간의 시작점과 끝점 검출에 강인한 특성을 갖는다. 또한, 기존의 상호상관도를 이용하는 방법에 비하여 적은 양의 계산과 메모리를 필요로 하여 저가의 고정소수점 DSP를 이용한 실시간 구현에 적합하다. 성능 평가를 위하여 차내 핸즈프리 통신 환경에서 얻은 실측 데이터를 사용하여 기존의 방법과 비교하였다.
최근 모바일 환경에서 우수한 특성으로 인해 플래시 메모리가 하드디스크를 대체할 만한 차세대 저장 장치로서 주목을 받고 있다. 하지만 이러한 플래시 메모리는 읽기 속도에 비해 쓰기 속도가 느리고 접근 비용의 비중이 미미한 특징 때문에 하드디스크 기반에서의 디스크 접근 횟수를 이용한 비용 예측 방법을 그대로 적용할 수 없다. 그러므로 플래시 메모리 기반의 효율적인 인덱스 설계나 질의 처리, 최적화를 위해서는 플래시 메모리에 적합한 비용 예측 방법이 필요하다. 본 논문의 목적은 플래시 메모리를 위한 파일 시스템인 플래시 전환 계층(flash Translation Layer)을 기반으로 비용 예측 모델을 제시하는 것이다. 플래시 메모리의 저장 공간에서 데이터를 읽는 비용은 플래시 메모리의 하드웨어 특성으로부터 쉽게 유추될 수 있지만, 쓰기 비용의 경우 플래시 메모리에 대한 쓰기 작업이 초래하는 가비지 컬렉션(Garbage Collection) 때문에 예측하기가 힘들다. 본 논문은 해당 파일 시스템으로부터 전체 플래시 메모리 공간 대비 유효 데이터의 사용률을 얻어낸 후 그 정보를 이용하여 가비지 컬렉션을 포함한 쓰기 비용을 예측하는 모델을 제안한다. 이러한 예측 모델을 사용하면 인덱스를 구성하거나 질의 처리 및 최적화 알고리즘을 구성하는데 있어 플래시 메모리의 특성을 반영한 비용 효율적인 설계를 수행할 수 있다.
최근 들어 임베디드 시스템이 많은 발전을 하고 있고, 공간적인 장점으로 인해서 임베디드 시스템에 플래시 메모리가 많이 사용되고 있다. 그러나 플래시 메모리는 일반 자기 저장 매체와는 다른 특성을 가지고 있어서 플래시 메모리에 알맞은 효율적인 파일 관리 시스템을 필요로 한다. 현재 임베디드 리눅스에서는 JFFS2파일 시스템을 많이 사용하고 있는데, 이 논문에서는 JFFS2의 wear-leveling 알고리즘을 개선한 빈도수를 이용한 지움정책을 제안하고, 시뮬레이션을 통해서 빈도수를 이용한 지움정책의 wear-leveling이 효과적인 성능을 나타냄을 보였다.
본 논문에서는 초소형 장치 상에서 적은 메모리만으로 효율적으로 연산 가능한 GF($2^m$) 상의 연산방법을 제안한다. 기존 구현들은 속도의 향상을 위한 곱셈연산 방법만을 제시하였으나, 본 논문에서는 곱셈 연산시 덧셈의 순서를 바꿈으로써 연산시 사용하는 메모리의 양을 줄이는 방법을 제시한다. 실험에 따르면, 본 논문에서 제안한 방법은 GF($2^{271}$)의 곱셈연산에서 이전에 제안된 방법들과 비교해 비슷한 수행 시간을 사용하면서 약 20% 적은 메모리 사용량을 보였다.
본 논문에서는 pended 프로토콜에 기반을 둔 단일 시스팀 버스와 공유 메모리를 중심으로 구성된 다중프로세서 컴퓨터시스팀의 성능을 해석하였다. 캐쉬 메모리 적중률, 시스팀 내의 프로세서 수, 메모리 모듈의 수와 입력 큐의 유무를 변수로 하여 시스팀 버스와 프로세서의 이용률, 메모리 충돌 현상의 정도, 즉 제안된 시스팀 구조에 대한 하드웨어 측면에서의 성능을 시뮬레이션을 통해 예측 분석하였다. 공유 메모리를 갖는 다중프로세서의 주요한 시스팀 성능 요소는 캐쉬 메모리의 적중률과 효과적인 공유 메모리 갱신 알고리즘, 시스팀 버스의 효율적인 다중프로세서 지원 기능 등이며 캐쉬 메모리 적중률이 프로세서 수의 증가에 따른 시스팀 성능의 선형적인 증가와 밀접한 관계를 나타내었다.
SPIHT는 수행속도가 빠르고 효율적인 웨이블릿 기반의 이미지 압축 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 그러나, SPIHT는 알고리즘을 수행하는 과정에서 발생하는 제로트리 및 계수의 상태를 저장하기 위하여 리스트 구조를 사용하고 있어 추가 메모리를 요구하며, 비트율의 증가에 따라 메모리 요구량이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 SPIHT 알고리즘을 수행하는데 있어 추가 메모리를 요구하지 않는 MZC-BFS 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 peano 코드를 이용하여 완벽한 너비우선 순서에 따라 공간트리를 탐색하며, 부호화 과정에서 이전상태 중요계수 테스트 및 복원과정에서 계수의 LSB를 이용함으로써 SPIHT에서 리스트 문제를 제거한다. MZC-BFS는 SPIHT에 비하여 리스트를 사용하지 않기 때문에 하드웨어 구현이 간단하고 수행속도가 빠를 뿐 아니라 추가 메모리를 요구하지 않기 때문에 하드웨어 제작비용을 절감할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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