본 논문에서는 모듈형 NVIDIA Jetson TX2 임베디드 제품에서 채굴을 통해 블록체인의 적합성 여부를 보인다. 범용성과 적합성의 평가기준은 TPS (Transactions Per Second), 블록생성시간(Block Generation Time)과 확정시간(Confirmation Time)이다. 채굴 준비 시 TX2 임베디드 제품의 특성상 하드웨어 드라이버를 자립적으로 설치 할 수 없기 때문에 HOST PC와 함께 사용하였다. HOST PC는 TX2 제품과 호환성이 높은 OS인 Ubuntu 14.04를 사용했으며, 하드웨어 드라이버 설치를 위해 NVIDIA 공식 TX2 제품 소프트웨어 중 JetPack 3.1 Release Version 을 사용하였다. 코인은 이더리움(Ethereum), 라이트코인(Litecoin)과 제트캐쉬(Zcash) 총 3종 코인으로, 채굴 시 나온 결과물로 TX2 제품에서 블록체인의 적합성 여부를 보였다.
기존의 배경 생성방법은 주로 시간에 따른 context만을 이용해 복잡한 환경에서는 적용하기 힘들다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 물체를 포함하지 않는 배경 영상을 생성하기 위해 시간에 따른 context와 공간에 따른 context를 융합한 새로운 배경 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 샘플링된 프레임 이미지를 m*n의 블록으로 나누고 각각의 블록을 고정 블록과 비고정 블록으로 나눈다. 비고정 블록에 대해서, 각 블록의 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 MRF 프레임워크를 이용한다. MRF 프레임워크는 영상 픽셀과 연관된 특징과 같은 context에 독립된 entity를 모델링하는데 많이 이용되는 방법으로 본 논문에서는 비고정 블록에 대한 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 이용된다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 context만을 이용했을 경우보다 더 효율적임을 보여준다.
본 논문에서는 블록 생성 번호를 활용한 동적 마모도 평준화 기법을 제안한다. 지금까지 제안된 동적 마모도 평준화 기법들은 콜드 블록을 판별하기 위해 경과 시간을 사용하고 있다. 하지만 저장장치의 데이터 접근은 일정한 시간 간격으로 이루어지는 것이 아니기 때문에 이와 같은 경과 시간을 사용하는 방식은 데이터에 대한 블록 접근 정보가 왜곡될 수 있는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서 제안하는 기법은 블록을 할당할 때 블록 순차 번호를 테이블에 저장하고 이를 이용하여 블록의 접근 빈도를 판별한다. 실험에서 제한하는 기법은 기존의 CB, CAT 기법과 비교하여 최대 11% 수명이 향상됨을 확인하였다.
영상 압축 기법에는 여러 가지 알고리즘을 적용되고 있다. 이런 알고리즘들에는 주파수 영역 중복을 제거하기 위한 DCT, 시간 중복성 제거를 위한 움직임 측정, 압축기법에 의해서 만들어진 정보를 부호화하는 VLC들이 있다. 이런 부호화 알고리즘들은 부호화기를 구현하는데 많은 시간을 요구하며 특히 움직임 추정은 부호화기의 절반에 가까운 시간을 소비한다. 움직임 측정 기술의 복잡도는 search algorithm, cost function, search range parameter의 요인으로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 기존의 Full Search 알고리즘 대신에 three-step 알고리즘을 사용하여 움직임 측정 시간을 줄였다. Full Search 알고리즘은 search area에서 모든 지역에 대해 cost function을 사용하여 이전 블록과 얼마나 유사한지를 조사한다. 따라서 이전 블록과 가장 유사한 부분을 찾는 좋은 방법이지만 그만큼 시간이 많이 사용한다. Three-step 알고리즘은 search area의 일정 지역에 대해 cost function를 사용하여 이전 블록과의 유사성을 찾는 fast 알고리즘이다. Three-step 알고리즘을 사용한 경우 기존의 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 60% 정도의 시간이 단축되었다. 그리고 생성되는 압축 데이터의 크기는 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 많이 차지한다. 생성되는 H.263파일의 화질에서는 Three-step 알고리즘을 사용한 경우일지라도 full search 알고리즘을 사용한 경우와 거의 비슷한 화질을 보여준다.
최근 블록체인 기술을 응용한 가상화폐에 대한 관심이 높아지면서 자본금이 많지 않은 사람들도 블록체인 네트워크에 참여하기 시작했다. 가장 유명한 가상화폐인 비트코인이 채택한 PoW 방식은 고성능 하드웨어의 과열된 열풍을 불어왔고 PoS 방식은 기존 지분이 많은 참여자들이 많이 존재하여 소수의 자본금을 가진 신규 참여자들이 네트워크에 새로 참여하기 어려운 환경이다. 따라서 본 논문에서는 기존 블록체인 증명방식인 PoW, PoS 방식보다 네트워크 참여를 위한 자본금이 적고 신규로 참여하더라도 리스크가 적은 PoP(Proof-of-Probability) 방식을 소개한다. PoP 방식은 블록을 생성할 시 실제 암호화된 해쉬와 수많은 가짜 해쉬를 각 노드들이 정렬하여 진짜 해쉬를 복호화하여 찾은 노드가 블록을 생성하는 방식이다. 또한 1개의 해쉬를 복호화하여 검증받을 때 1분의 대기시간을 두어 과열된 컴퓨팅파워 경쟁을 제한한다. 지분(Stake)이 많을수록 블록을 생성할 확률은 높아지지만 이는 PoS 방식처럼 절대적이지 않다. 이 방식을 이용한다면 지분을 많이 가진 유효성 검증자(Validators)에 의한 집중화를 피하며 블록체인 네트워크에 참여하려는 진입장벽도 낮출 수 있을 것 이다.
본 논문에서는 기존의 정렬 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 정보블록 전처리알고리즘(IBPA)이라는 전처리 알고리즘을 제안한다. IBPA는 정렬된 리스트(list)에 있는 데이터에 관한 정보를 생성하고, 생성된 정보를 이용하여 각 데이터를 재배치하며, 실제적인 정렬은 기존의 정렬 알고리즘을 그대로 이용하여 이루어진다. IBPA의 성능을 측정해본 결과, 2백만개의 랜덤데이터를 정렬한 경우, O(N2)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 0.003%, O(NlogN)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 52%, 그리고 O(N)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 89%정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었다.
대부분의 데이터 병렬 언어들은 배열을 분배하는 방법을 제공하고 있다. 이들 중 블록-순환(block-cyclic) 분배가 가장일반적인 데이터 방법이다. 블록-순환 형태로 분할된 배열 구간 A(l:h:s) 중 각 프로세서가 자신의 메모리 영역에서 접근하는 A의 지역주소를 컴파일러 또는 실시간 시스템들이 생성하는 방안에 대한 연구가 이루어지고 있다. 이 논문에서는 블록-순환 분배된 배열에 대한 두 가지 지역 주소 생성 방법을 제안한다. 하나는 가상-블록 (virtual-block)을 변형한 simple scan 방법이고, 다른 하나는 지역 메모리 접근에 대한 정보를 포함하는 ${\Delta}M$테이블을 선형시간에 생성하는 알고리즘이다. ${\Delta}M$테이블 생성과 각 프로세서가 10,000개의 지역배열 원소를 접근하는데 소요된 시간을 측정하는 실험을 하였다. 실험결과 simple scan 방법은 성능이 좋지 못하였다. 하지만 ${\Delta}M$테이블을 구성하는 다른 방법들 보다 빠른 시간에 수행이 완료되었다.
본 논문은 유전 알고리즘을 통한 Match-3 게임의 레벨 자동 생성 방법을 제안한다. 적절한 난이도의 게임 레벨을 만들기 위하여 사람이 일일이 게임 레벨을 조절해야 한다면, 사람은 그것을 위한 많은 시간과 노력이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 적용하여 Match-3 게임에서의 난이도에 맞는 블록조합을 생성한다. 각 게임 레벨의 블록조합이 진화되는 개체이다. 유전자인 정수로부터 블록조합 개체를 생성하고, 주어진 성공확률과 컴퓨터가 플레이했을 때의 성공확률이 가까워질수록 적합도가 높아지도록 설정하여 해당 블록조합을 진화시킨다. 이를 통해 게임 난이도에 맞는 적절한 블록조합들을 생성하는 데 성공하였으며, 실험한 결과 컴퓨터가 결정한 난이도가 실제 사람이 게임했을 때의 결과에 영향을 준다는 것을 확인하였다.
많은 산업체나 농업 현장에서 실험이 행해질 때 블록내 실험단위에서의 처리가 시간적 또는 공간적으로 제약을 받는 경우가 빈번히 발생하게 되는데 이러한 경우 처리는 확률화에 따르기보다는 조직적인 순서에 따라 행해지게 된다. 이때 처리 효과가 블록내에서 나타날 수 있는 시간적 또는 공간적 추세에 독립적으로 추정되도록 순서가 설계된 실험계획을 추세무관 블록계획이라 부른다. 본 논문에서는 먼저 추세무관 블록계획의 성질을 살펴 그 필요성에 관해 약술하고 다음으로 선형추세무관 블록계획의 생성을 위한 두 알고리즘을 소개한다. 하나는 Bradley와 Odeh(1988)에 의해 고안된 알고리즘을 보완하였고, 다음은 존재하는 모든 가능한 계획을 발생시키는 알고리즘을 제시하였다.
갈수록 복잡해지는 내장형 시스템을 개발함에 있어서 소프트웨어 개발의 중요성은 날로 커지고 있다. 기존 연구에서 소프트웨어 개발 효율을 높이기 위해 소프트웨어의 재사용 가능성을 높이고 병렬성 명세를 용이하게 하고자 중간단계코드(CIC)를 정의하였다. 이 중간단계 코드는 각 태스크의 순수 알고리즘을 기술하는 C형태의 태스크 코드와 그 외의 정보를 포함하는 XML형태의 아키텍쳐 정보 파일로 구성된다. 이 CIC는 사용자가 직접 기술할 수 있고 각종 모델로부터 자동 생성할 수도 있다. 이 논문에서는 후자에 초점을 두고 데이터 플로우 모델에 사용된 블록들을 클러스터링하여 태스크 코드를 생성하는 기법을 제안하였다. 이것을 위해 블록 클러스터링 알고리즘은 주어진 클러스터의 크기로 블록이 묶일 때까지 블록의 수행시간 정보를 고려하여 함수 병렬성을 최대한 보존하며 블록들을 묶어나간다. H.263 코덱 예제를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 다양한 클러스터의 크기 조건에 대해서 다양한 클러스터링 결과를 제공함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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