• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.233-236
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• 2001

본 논문에서는 가보필터를 이용한 복합무늬영상을 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 영상을 분할하는데 있어 목적에 따라 다양한 방법이 있다. 그중 무늬(texture) 특징을 기반으로 영상을 분할하는 방법 중 가장 많이 알려진 것이 가보 필터이다. 이 필터는 탁월한 영상분할 결과를 얻을 수 있으나, 필터구현이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 가보필터의 이 같은 반점인 복잡한 필터 처리를 단순히 하기 위해 전처리과정에서 필터를 영상에 맞게 선택하여 사용하였고, 영상 분할에 있어서도 histogram을 이용한 영상 분할을 수행함으로써 처리과정을 단순화 시켰다. 그 결과 간단한 알고리즘으로 빠른 수행이 이루어졌으며 좋은 결과를 가져올 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.29-30
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• 2017

최근 Hardware Transaction Memory (HTM)으로 트랜잭션을 처리하는 기술이 각광을 받고 있다. 그러나 HTM의 처리 실패 요인 중 하나는 캐시를 사용하여 트랜잭션을 처리하여 용량에 제한이 존재한다. 이러한 이유로 long 트랜잭션의 경우 용량을 초과하여 처리가 불가능한 경우가 빈번히 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 long 트랜잭션 처리를 위한 HTM 기반 트랜잭션 분할 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 HTM 으로 수행하여 캐시 용량을 초과하는 경우, long 트랜잭션을 다수의 트랜잭션으로 분할한다. 분할된 트랜잭션이 수행이 완료되면, 부분 커밋(commit)을 수행하고 이에 대한 정확성을 제공하기 위해 validation을 수행한다. 분할된 모든 트랜잭션의 수행이 완료되면 최종적인 커밋을 수행한다. 이를 통하여 기존 HTM 으로 처리하기 불가능한 long 트랜잭션을 속도가 우수한 HTM을 기반으로 효율적인 트랜잭션 처리가 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1859-1862
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• 2002

비공유 데이터베이스 클러스터는 그 구조의 특성 상 동적인 질의 패턴의 변화, 특정 데이터에 대한 질의 집중에 의한 부하 불균형 및 집중, 사용자 증가에 의한 처리량 한계 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 클러스터는 최근에 제안된 온-라인 확장기법을 사용하며, 이 기법은 데이터 베이스의 확장성에 의해 큰 영향을 받는다. 일반적으로 클러스터 시스템에서 사용되는 데이터 분할 기법에는 키 값의 순서대로 분할하는 라운드-로빈 분할 기법, 해쉬 함수를 이용해 데이터를 분할하는 해쉬 분할 기법, 범위에 따라 각 노드에 데이터를 분할하는 범위 분할기법, 그리고 조건식에 따라 데이터를 분할하는 조건식 분할 기법이 있다. 본 논문에서는 이 네 가지 분할 기법의 특성을 정리하고, 비공유 데이터베이스 클러스터에서 확장성에 있어서 우수한 분할 기법을 각 분할 기법의 성능평가를 통해 얻는다. 성능평가에서는 각각의 분한 기법을 평가하기 위해 확장 시 발생되는 이동 데이터의 크기, 질의처리에 대한 영향, CPU 사용률, 그리고 온-라인 확장기법의 수행 시 발생되는 특성에 대한 영향을 분석하며, 얻어진 결과를 토대로 비공유 데이터베이스 클러스터에서 가장 적합하면서도 온-라인 확장 기법적용을 위해 확장성이 우수한 데이터 분할기법을 찾는다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.352-354
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• 2002

최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 결정 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나, 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 예제가 추가되면 이 예제를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 다시 재생성해야 한다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있다. BOAT는 대용량 데이터를 지원하는 순차적 알고리즘이 지만 분할 포인트가 노드에서 유지하는 신뢰구간을 넘어서는 경우와 분할 변수가 변경되면 그에 영향을 받는 부분은 다시 생성해야 한다는 문제점을 안고 있고, 이에 반해 ITI는 분할 포인트 변경과 분할 변수 변경을 효율적으로 처리하지만 대용량 데이터를 처리하지 못해 오늘날의 순차적인 트리 생성 기법으로 적합하지 못하다. 본 논문은 ITI의 기본적인 트리 재구조화 알고리즘을 기반으로 하여 대용량 데이터를 처리하지 못하는 ITI의 한계점을 극복하기 위해 전역적 범주화 기법을 이용한 접근방법을 제안한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.8
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• pp.81-93
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• 2022

Recently, research on processing a large-capacity graph using GPUs has been conducting. In order to process a large-capacity graph in a GPU with limited memory, the graph must be divided into subgraphs and then processed by scheduling subgraphs. In this paper, we propose an efficient graph algorithm processing scheme in GPU environments with limited memory and performance evaluation. The proposed scheme consists of a graph differential subgraph scheduling method and a graph segmentation method. The bulk graph segmentation method determines how a large-capacity graph can be segmented into subgraphs so that it can be processed efficiently by the GPU. The differential subgraph scheduling method schedule subgraphs processed by GPUs to reduce redundant transmission of the repeatedly used data between HOST-GPUs. It shows the superiority of the proposed scheme by performing various performance evaluations.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.385-387
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• 2012

MR 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 이러한 일반적인 간의 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. IT분야에서의 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력 정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리되어 진다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map맵의 일부 특징점을 Region growing의 Seed point로 설정하여 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과 8.5%의 평균 오차로 일반적인 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.43-45
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• 2002

기존에 제안된 대부분의 병렬 조인 알고리즘들은 데이타베이스가 여러 처리 노드에 분할되어 저장되는 데이타베이스 분할 시스템을 가정하였다. 데이타베이스 분할 시스템은 다수의 노드들을 연결할 수 있으며 지리적으로 분산된 환경도 지원할수 있다는 장점을 갖지만, 데이타베이스 공유 시스템에 비해 부하 분산이나 시스템 가용성이 떨어진다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 데이타베이스 공유 시스템에서 병렬 질의 처리기를 위한 병렬 해쉬 조인 알고리즘을 구현한다. 이를 위하여, 데이타베이스 공유 시스템에 적용 가능하도륵 병렬 질의 처리기를 구성하고 병렬 해쉬 조인 알고리즘의 처리 과정에 대해 설명 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.691-694
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• 2004

본 논문에서는 실시간 처리에 적합한 효율적인 동영상 객체 분할 알고리즘을 제시한다. 제안된 동영상 객체 분할 알고리즘은 임계치 적용과 지역적 워터쉐드 알고리즘을 복합적으로 적용하였다. 첫째로 임계치 분할방법을 사용하여 초기 객체 마스크를 구성하였고 이러한 초기객체 마스크는 현재영상에서의 영역분할을 위한 입력으로 들어가게 된다. 최종적으로 지역적인 워터쉐드 분할방법을 초기 객체영역의 불명확한 지역에서만 다시 수행하여 최종적인 객체영역을 획득하여 기존 방식에 비해 분할시간을 줄였으며 분할성능을 높였다. 본 논문에서는 잡음환경에서 객체를 추출하기위해 복합적인 분할방식에 초점을 두었다. 이러한 복합적인 분할방법을 사용함으로써 객체 마스크 추출성능의 향상과 수행시간절약을 가져올 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.101-104
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• 2000

본 논문에서는 곡률 근사화를 이용한 3차원 영상의 표면 분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기하학적인 접근방법으로 곡률 근사화 이용한 간략화 된 처리 과정의 적용과 곡률의 불연속 정도를 결정하는데 보다 용이한 방법을 제시한다. 이러한 효율적인 에지 검출을 기반으로 여러 가지 3차원 영상의 표면 분할 실험을 통하여 제안한 방법의 성능이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.317-320
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• 2000

동영상 분할은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 단계로 많이 연구되고 있다 그러나 동영상 분할은 계산 복잡도에 의해 제약을 받는다. 이를 해결하기 위해, 본 논문은 분산 유전자 알고리즘에 기반한 계산 효율을 높일 수 있는 새로운 동영상 분할 방법을 제안한다. 일반적으로 동영상에서 연속한 두 프레임은 높은 상관관계를 가진다. 따라서, 한 프레임의 분할 결과는 이전 프레임의 분할 결과를 사용해서 연속적으로 얻어진다. 그리고 중복된 계산을 제거하기 위해 움직이는 객체에 대응되는 염색체만을 진화시킨다. 실험 결과는 제안한 방법의 효율성을 보여준다.