• 제목/요약/키워드: 블로킹 연산

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레코드 연결을 위한 속성인지 메타블로킹 (Property-aware Meta Blocking for Record Linkage)

  • 이주현;김현호;강인호
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.592-596
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    • 2021
  • 레코드 연결의 대표적인 문제 중 하나는 레코드 간 비교 비용이 크다는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 레코드 연결에 필수적으로 블로킹 단계가 포함되어야 한다. 블로킹이란 같은 레코드일 가능성이 높은 대상들을 그룹화하여 비교연산을 수행할 대상을 선정하는 단계를 말한다. 블로킹의 목적은 최대한 결과의 recall을 희생시키지 않으면서 비교 연산 횟수 최소화하는 것이다. 메타 블로킹은 가중치 그래프를 블로킹에 적용함으로써 전통적인 블로킹 방식의 한계를 극복하고 더 좋은 성능을 나타내는 모델이다. 본 논문에서는 메타블로킹에서 주목하지 않았던 블록 생성방식을 데이터베이스 속성에 따라 블록을 생성하는 방식으로 개선하고 그에 맞는 가중치 계산식을 제안하였다. 또한 키 기반 블로킹, 메타블로킹, 속성인지 메타블로킹으로 생성된 블로킹 결과에 대한 성능을 측정 및 비교하였다.

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고성능 H.264/AVC 디블로킹 필터를 위한 4-병렬 스케줄링 아키텍처 (A 4-parallel Scheduling Architecture for High-performance H.264/AVC Deblocking Filter)

  • 고병수;공진흥
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제49권8호
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    • pp.63-72
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    • 2012
  • 본 연구에서는 Quad FHD의 고해상도 동영상을 실시간 처리하는 고성능 H.264/AVC 디블로킹필터를 설계하였다. 연산처리 성능을 향상시키기 위해 라인에지필터 16개를 4개의 블록에지필터로 병렬 설계하였으며, 내부버퍼 크기와 연산 사이클을 줄이기 위해 H.264/AVC 디블로킹 필터 순서를 4단 병렬 지그재그 스캔 순서로 스케줄링하였다. 그리고 블록에지필터 연산 간 1사이클의 지연시간을 두어 데이터 충돌을 방지하고, 블록에지필터 간 내부버퍼를 인터리빙 버퍼로 구현하여 내부버퍼 크기를 줄였다. 0.18um 공정에서 시뮬레이션한 결과, 최대 동작주파수가 90MHz이며, 게이트 수는 140.16 Kgates이다. 제안하는 H.264/AVC 디블로킹필터는 동작주파수 90MHz에서 Quad FHD급 동영상($3840{\times}2160$)을 초당 113.17프레임으로 실시간 처리가 가능한 결과이다.

실시간 데이터베이스 시스템을 위한 확장된 동시성 제어 기법 (An Extended concurrency control protocol for Real-Time database system)

  • 김세윤;김응모
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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    • pp.1563-1566
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    • 2003
  • 본 논문은 실시간 데이터베이스 환경에서의 동시성제어 프로토콜을 제안 그 성능을 향상시키고자 한다. 기존에 실시간 데이터베이스에서 주로 쓰이는 2PL-HP(2 Phase Locking with High Priority)의 방법은 높은 우선순위를 갖는 트랜잭션(HPT)의 선행 처리를 항상 보장하기 때문에 낮은 우선순위를 갖는 트랜잭션(LPT)의 철회 및 블로킹이 불가피하였다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 실시간 데이터베이스에 기존의 XAL의 기부연산을 확장하고 우선순위 개념을 도입해 LPT의 불필요한 철회 및 기다림을 방지할 수 있는 효율적인 동시성제어 프로토콜을 제안한다.

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AVL 트리를 사용한 효율적인 스트림 큐브 계산 (Efficient Computation of Stream Cubes Using AVL Trees)

  • 김지현;김명
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제14D권6호
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    • pp.597-604
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    • 2007
  • 스트림 데이터는 끊임없이 고속으로 생성되는 데이터로써 최근 이러한 데이터를 분석하여 부가가치를 얻고자 하는 노력이 활발히 진행 중 이다. 본 연구에서는 스트림 데이터의 다차원적 분석을 위해 큐브를 고속으로 계산하는 방법을 제안한다. 스트림 데이터는 비즈니스 데이터와는 달리 정렬되지 않은 채로 도착하며, 데이터의 끝에 도달하지 않은 상태에서는 집계 결과를 낼 수 없어서, 고속으로 집계하는 과정에서 저장 공간의 낭비를 심하게 초래한다. 또한 큐브에 속한 집계 테이블들을 모두 생성하는 것은 시간/공간 측면에서 비효율적이라는 점이 지적되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기존 연구들과 마찬가지로 큐브에 포함시킬 집계 테이블들을 사용자가 미리 정하도록 하였고, 정렬되지 않은 스트림 데이터를 고속으로 집계하는 과정에서 배열과 AVL 트리들로 구성된 자료구조를 집계 테이블의 임시 저장소로 사용하였다. 제안한 알고리즘은 생성하려는 큐브가 메모리에 상주할 수 없을 정도로 큰 경우에도 집계 연산을 수행할 수 있다. 이론적 분석과 성능 평가를 통해 제안한 큐브 계산 알고리즘이 실용적임을 입증하였다.