본 논문에서는 협동적 제품 개발 환경에서 제품 설계 데이터와 제품 내의 객체 정보를 매칭하고 영상 기반에서 공학 데이터를 검색하기 위한 목적으로 영상 내의 객체의 각 영역을 분할 하고자 한다. 제품 설계시 생성 과정에서 CAD 툴 등으로부터 생성되는 영상은 객체 화소값의 차이가 적고 생산환경에 맞게 실시간으로 정보를 제공 할 수 있어야 한다. 위와 같은 두 가지 사항을 해결하기 위해, 전처리 과정이 없이 객체 내의 각 부분 정보를 알 수 있는 에지 기반 라벨링(Edge_Based Labeling) 기법을 제안한다.
주문형 비디오 시스템에서 비디오 서버의 입출력 대역폭은 지연 시간을 증가시키는 원인이 되는 중요한 자원이다. 공유를 통하여 비디오 서버의 입출력 요청을 감소시키는 다수의 방법들: 일괄처리, 브리징, 피기백킹이 제안되었다. 일괄처리는 같은 객체에 대한 요청들을 묶어서, 기억장치 서버에 대한 하나의 입출력 요청을 만드는 것이고, 피기백킹은 객체의 대응하는 입.출력 스트림들을 그룹으로 서비스할 수 있는 하나의 스트림으로 병합하기 위하여 진행중인 요청들의 디스플레이 율을 변경하는 정책이다. 본 논문에서는 인기 있는 비디오에 대한 요청들이 가능한 한 스케줄 될 수 있도록 비디오 서버의 입출력 스트림 용량을 예약해 두고 상반관계에 있는 두요소: 스트림 요청의 지연시간과 입출력 요청의 감소를 적절히 절충한 하이브리드 장치 대역폭 감소 정책을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 제안하는 정책의 성능을 평가한다.
RocksDB는 Facebook에서 LevelDB를 기반으로 개발한 임베디드 key-value 스토리지 엔진이다. Log structured tree(LSM-tree)를 기본구조로 사용하는 RocksDB는 데이터를 레벨단위로 저장한다. 지속적인 데이터 입력으로 인하여 레벨의 크기를 초과하게 되면 하위 레벨의 SST 파일과 병합을 통해 하위레벨로 내려 보낸다. 이 과정에서 디바이스의 부가적인 쓰기가 발생한다. 본 논문에서는 RocksDB의 디스크영역에 있는 SST 파일의 크기가 디바이스의 쓰기 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. SST 파일크기변화에 따른 디바이스의 쓰기 증폭과 성능변화를 측정하고 비교하였다. 실험결과를 통해 SST의 크기가 작을수록 쓰기 증폭이 줄었지만 디바이스의 쓰기와 읽기 성능이 감소하는 것을 확인하였다. 결과적으로 쓰기 증폭을 줄이고 성능을 최대화 하기 위해서는 이 둘의 트레이드오프를 파악하고 분석하여 시스템에 맞는 최적의 SST 파일 크기를 찾아야한다.
우리나라에는 의사학에서 그 유래를 찾아보기 어려운 독특한 체질의학이론인 '사상의학'이 있다. 이 이론을 제시한 학자는 이조말엽의 함경도 지방의 이제마라는 의학자에 의하여 창안된 이론이다. 본 논문의 연구는 음성을 이용하여 음성이 담고 있는 언어적 특징이나 음성요소들을 이용하여 사상 의학과의 연관성을 찾는데 목적을 두고 시작되었으며, 기존의 음성분석기의 요소들과 본 연구에서 개발된 요소를 병합하여 음성분석 모듈을 완성하였다.
플래시 메모리에서의 가비지 컬렉션은 유효하지 않은 데이타를 블록단위로 지우고 새로운 데이터를 할당할 수 있는 영역으로 만들어 주는 것을 의미하는데. 이것은 읽기/쓰기 작업에 비해 많은 시간을 요구하므로 빈번한 가비지 컬렉션은 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 NAND 플래시 메모리에 데이타 베이스의 레코드 저장방식을 이용하여 데이타를 투플 단위로 저장하였고, 스페어 영역을 변경하여 이러한 작업이 편리하게 진행되도록 하였다. 가비지 컬렉션 시 투플의 크기에 따른 페이지 병합 작업 또한 스페어 영역의 정보를 이용하며, 이것은 실제 활용 가능한 페이지 수를 늘림으로써 가비지 컬렉션의 횟수를 줄이고 성능을 향상시킨다.
본 논문에서는, 패턴 인식시 데이타의 최적의 특성을 구성할 수 있는 새로운 신경망 구조인 적응적 트리맵을 제안한다. 유전 알고리즘을 사용한 적응적 트리맵(adaptive tree map ATM)은 데이터의 특징에 대한 중요도를 유전 알고리즘으로 구성하고, 특징의 우선 순위에 따라 트리구조를 도입하고 데이터의 유사성에 따라 신경망의 뉴런이 분리, 병합 될 수 있다. 패턴인식의 인식률에 영향을 미치는 인자 중에서 가장 중요한 특징은 연구자의 선택에 의하여 사용되거나 무시될 수 있으며, 반복적인 실험을 통하여 적절한 특징을 사용할 수 있으나 최적의 특징은 될 수 없다. 그러나 본 논문에서 제안한 ATM을 이용하면 블랙박스로 구성된 적응적인 시스템을 이용하여 원하는 출력을 얻을 수 있게 된다.
본 논문에서는 watershed segmentation을 이용해서 특정한 영역의 윤곽선정보를 바탕으로 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 일반적인 영역추출방법에는 폐곡선을 이용한 영역추출방법, snake라 불리는 에너지 최소화를 이용한 active contour 방법 등 여러 가지가 있다. 특히 이러한 방법에는 연산시간이 많이 걸린다는 단점이 있는데, 이러한 문제점을 해결하기 위해서 canny edge detector를 사용하여 윤곽선 정보를 추출하고, watershed segmentation으로 영상을 분할한 후 윤곽선 정보를 이용해서 특정 영상의 영역에 대한 부분을 병합하여 추출하는 방법을 사용하였다. 제안하는 방법으로 기존의 추출 방법중의 하나인 levelset과 비교 실험한 결과 거의 동일한 영상의 결과를 얻을 수 있었으며 연산시간을 줄일 수 있었다.
차세대 염기서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 수십 시간이 필요할 수 있고 이러한 시간을 최대한 줄여야 하는 응급 상황도 존재한다. 따라서 본 연구에서는 고속의 네트워크로 연결되고 병렬 파일 시스템을 공유하는 서버 클러스터를 활용하여 분석 시간을 크게 단축 시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 기존의 검증된 분석도구를 기반으로 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능을 향상 시킬 수 있음을 증명하였다.
컴퓨터 비전에서 다수의 보행자 궤적을 생성하는 문제는 여전히 어려운 문제이다. 전경에서 추출된 보행자 윤곽은 음영과 밝기 등의 문제로 윤곽이 명확하지 않고, 보행자들이 서로 다른 방향으로 움직이며 상호작용을 한다. 이로 인해 보행자를 식별하고 궤적을 생성하기에는 다소 어려움이 있다. 우리는 의사결정 트리를 사용하여 보행자 영역의 병합과 분할 상황을 개별 분리된 보행자로 검출한다. 검출된 개별 보행자는 점 대응 알고리즘으로 각 보행자의 궤적을 생성한다. 우리는 수정된 $A^*$ 검색 알고리즘으로 새로운 휴리스틱 점 대응 알고리즘을 소개한다. 우리의 실험은 PETS2010 데이터 세트로 구현되고 실험했다.
다중스레드 병렬기계(multithreaded parallel machine)를 위하여 함수 프로그램을 번역할 때 스레드 분할이란 수행 순서를 번역시간에 알 수 있어 정적 스케줄링이 가능한 프로그램의 부분을 식별하여 스레드로 모으는 작업을 말한다. 조건식에서 연산의 수행 순서는 판단식 -> 참실행식 또는 판단식 -> 거짓실행식이므로 번역시간에는 수행순서를 결정할 수 없다. 따라서 기존의 분할 알고리즘은 조건식의 판단식, 참실행식, 거짓실행식을 기본 블록으로 나누고 각각에 대하여 지역 분할을 적용한다. 이러한 제약은 스레드의 정의를 약간 수정하여 스레드 내에서의 분기를 허용한다면 좀더 좋은 분할을 얻을 수 있다. 스레드내에서의 분기는 병렬성을 감소시키거나 동기화의 횟수를 증가시키거나 또는 교착상태를 발생시키는 등의 스레드 분할의 기본 원칙을 어기지 않으며 오히려 스레드 길이를 증가시키거나 동기화 횟수를 줄이는 장점을 가질 수 있다. 본 논문에서는 조건식의 세 가지 기본 블록을 하나 또는 두 개의 기본 블록으로 병합함으로서 스레드 분할을 향상시키는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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