최근 웹, 소셜 네트워크 서비스, 모바일, 사물인터넷 등의 ICT 기술의 발전으로 인해 처리 및 분석이 필요한 그래프 데이터의 규모가 급속하게 증가하였다. 이러한 대규모 그래프 데이터는 단일 기기에서의 처리가 어렵기 때문에 여러 기기에 나누어 분산/병렬 처리하는 것이 필요하다. 기존 그래프 처리 알고리즘들은 단일 메모리 환경을 기반으로 연구되어 분산/병렬 처리환경에 적용되기 힘들다. 이에 대규모 그래프의 보다 효과적인 분산/병렬 처리를 위해 정점 중심 방식의 그래프 처리 시스템들과, 정점 중심 방식의 단점을 보완한 블록 중심 방식의 그래프 처리 시스템들이 등장하였다. 이러한 시스템들은 초기 그래프 분할 상태가 전체 처리 성능에 상당한 영향을 미친다. 한 번에 최적의 상태로 그래프를 분할하는 것은 매우 어려운 문제이므로, 그래프 처리 시간에 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선하는 여러 로드 밸런싱 기법들이 연구되었다. 그러나 기존 기법들은 대부분 정점 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 하여 블록 중심 그래프 처리 시스템에 적용이 어렵다. 본 논문에서는 블록 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 적용 가능한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 동적으로 블록을 재배치하여 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선시키며, 해를 찾아나가는 과정에서 지역 최적해를 벗어나기 위한 블록 분할 전략을 함께 제시한다.
기존의 광학리소그래피방법으로는 나노크기의 패턴을 형성하는데에 있어서 많은 제약이 있으며, 사실상 수십나노크기의 패턴을 형성하는데에는 전자빔리소그래피등 새로운 패턴형성 방법이 요구되고 있다. 블록 공중합체를 이용한 나노 패턴은 서로 다른 화학적 구조를 가지는 고분자들이 공유결합으로 연결되어 있는 분자구조를 이용하여, 하나의 분자 내에 서로 다른 블록들이 상분리를 일으키려는 것과 동시에 이들의 공유결합으로 인해 그 정도가 제한되는 것을 이용하여 라멜라, 실린더, 구 등의 주기적으로 배열된 형태의 구조물을 형성하는 패터닝 기술이다. 블록 공중합체를 이용한 나노크기의 패턴 형성은 열역학적으로 안정적인 구조이며, 대면적으로 구현 할 수 있어서 차세대 소자제작을 위한 제작기술로 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 블록공중합체를 이용한 나노패턴 기술은 선행적으로 나노구조체를 결함이 없고, 원하는 형태로 제작 할 수 있는 공정의 확립이 필요하다. 따라서 본 연구에서는, 이러한 블록 공중합체을 이용한 나노패턴을 제조하는 공정에서, 폴리스틸렌과 실리콘 산화물 박막과의 표면반응을 막기 위한 Self-Assembly Monolayers (SAMs) 처리 공정이 패턴 형성에 미치는 영향을 알아보기 위하여 MPTS의 농도 및 처리시간을 변화시켰다. 나노패턴을 분석, 확인하기 위하여 Atomic Force Microscopic (AFM)과 Field Emission Scanning Electron Microscope (FESEM)을 이용하였다.
본 논문에서는 제한요소가 많은 임베디드 환경에서의 실시간 Motion-JPEG 전송을 초점으로 하고 있으며, 현재에 얻어진 이미지와 이전의 이미지를 비교하여 움직임이 있는 부분의 블록만을 전송하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 처리시간과 처리 데이터 용량에서 이득을 얻기 위해 DCT 영역에서 두 영상을 블록 단위로 비교한다. 영상비교에 필요한 임계값 추출은 물체가 이미 지상에서 여러 픽셀과 블록에 연속적으로 존재하는 현상을 이용하여 계산된다. 비교 시 DCT 연산자체외 특징인 저주파로의 에너지 패킹현상을 이용하며 전체 DCT 계수들을 비교하지 않고 DC 성분을 포함한 일정 개수의 AC 성분만 사용한다.
본 논문에서는 블록 다중 텍스쳐 영상으로부터 바코드 영역을 추출하기 위한 한 방법을 제안한다. 일반적으로 택배 등의 물류 처리에서 사용되는 바코드는 직선 형태의 바로 구성되며, 물체의 윗면에 붙여진 바코드의 방향에 따라 바의 방향은 수직, 수평, 대각선의 방향으로 나타난다. 따라서, 제안된 방법에서는 다양한 텍스쳐의 특징 벡터를 사용하여 바코드의 특징을 검출한다. 또한 처리 시간의 단축을 위하여 영상을 일정한 블록으로 분할한 후에 국부 특징 마스크를 사용하여 텍스쳐 특징 벡터를 산출하고, 우편물 영상에서 각각의 특징에 따른 분류를 통해 바코드 영역을 결정한다.
본 논문은 비디오 영상에서 블록기반 차영상을 이용한 연기검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 배경으로부터 변경된 영역 검출 단계, 배경영상 갱신단계, 검출된 영역이 연기인지를 판단하는 단계의 세 단계로 구성된다. 입력 비디오에서 각 프레임의 블록 평균영상을 계산하였으며, 변화영역을 검출하기 위하여 배경영상의 블록평균영상과 입력영상의 블록평균영상의 차이를 사용한다. 블록기반 차영상을 투영하여 변화된 사각영역을 검출한다. 차영상의 투영을 이용한 배경블록평균영상의 갱신방법을 제안한다. 변화영역의 중심위치 및 YUV 색상의 시간적 특징을 이용하여 연기영역을 판단한다.
컨테이너 터미널에서 이적작업은 적하작업과 반출작업을 신속하게 처리하기 위해 장치장에 흩어져 있는 컨테이너들을 재배치하는 것이다. 본 연구는 수직 배치형 장치장 블록 내에서 컨테이너 재배치 작업계획 문제를 다룬다. 재배치 작업계획은 대상 컨테이너, 옮겨질 위치 그리고 재배치 작업 순서를 정하는 것이다. 본 연구는 재배치 작업시간, 반출작업, 적하작업의 가중시간 비용을 최소화하면서 재배치 작업동안 공간 가용성이 만족되도록 장치위치와 작업순서를 함께 결정하는 혼합정수계획모형을 개발하였다.
본 논문은 직원 채용 시 개인의 경력을 위조하여 취업하는 경우가 발생하는 문제점을 해결하기 위해 개인 경력정보를 블록체인을 통해 관리하고 검증해 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 블록체인 네트워크는 프라이빗 네트워크를 사용하며, 블록 내부에는 사용자의 학력과 경력 정보를 보관한다. 블록체인의 기능은 블록 생성, 블록 내부 데이터 검색, 경력 및 학력 검증의 기능을 수행하며, 이는 체인코드를 통해 동작한다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과 트랜잭션 당 처리시간은 약 110ms, 검색 시간은 10ms로 측정되었으며, 실제 시스템에 적용하여 사용가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 탐색영역 제한방식과 스케일링 방식을 이용하여 프랙탈 영상 부호화시에 걸리는 시간을 줄이는 새로운 프랙탈 영상 부호화 알로리즘을 제안한다. 먼저, 원영상을 스케일링 방식을 이용해 1/2과 1/4의 크기를 가지는 영상으로 축소한다. 이어서, 1/2 크기를 가지는 레인지 블록들 중에 1/4의 크기를 가지는 도메인 블록과 가장 유사한 블록을 탐색영역 제한방식을 이용해 검색하게 된다. 이와같이 검색된 블록이 부호화에 사용된다. 또한, 비트 플래인 영상을 이용하여 압출율을 향상시키기 위한 알고리즘도 제안한다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 Jacquin의 방법에 비해 복원돈 영상의 화질은 약간 떨어졌으나, 압축율이 향상되고 부호화 시간을 대폭 감소시킬 수 있었다.
플래시 메모리는 비 휘발성, 경량화, 견고성, 빠른 속도 등의 장점을 가지고 있어 임베디드 시스템이나 모바일 기기를 위한 저장 장치로 각광 받고 있다. 그러나 데이터를 업데이트할 때 덮어쓰지 못하고, 지우고 다시 써야 하는 물리적 특성이나, 이 때 생기는 오버헤드, 데이터를 쓰는 횟수의 제한 같은 기술적 문제점이 있기 때문에 저장 장치로 대체되기 위해서는 파일 시스템과 플래시 메모리 사이에 FTL 을 두어 이를 해결해 주어야 한다. 본 논문에서는 데이터를 업데이트할 때 성능 향상을 위해 새로운 가비지 콜렉션 기법을 제안하고, 그 성능을 분석하였다. 플래시 메모리에 수행되는 요청이 존재하지 않을 때 thread 형태로 가비지 콜렉션을 수행하여 시스템의 유휴 시간을 활용하며 이 때 정리할 블록을 효과적으로 선정하여 메모리로의 요청이 없을 때는 최대한 많은 가용 블록을 획득하고 메모리의 요청이 빈번할 때에는 최대한 빨리 가용 블록을 획득할 수 있도록 하는 알고리즘을 제안하고 이를 구현하였다. 이를 사용하는 경우 필요할 때만 가비지 콜렉션을 수행하는 것보다 최대 25% 쓰기 시간을 줄일 수 있음을 확인하고, 시스템의 상황에 따라 블록을 선정하는 알고리즘을 유동적으로 변화시킴으로써 가비지 콜렉션의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 십자패턴과 육각패턴을 이용한 고속 블록 정합 동작 예측 기법을 제안한다. 블록 기반 탐색에서 전역 탐색방법이 가장 좋은 동작벡터를 찾지만, 탐색영역 내의 모든 전을 검색하기 때문에 많은 시간을 필요로 하게 된다. 본 방법은 대부분의 동영상에서 동작벡터가 블록의 중심 부근에 집중적으로 분포함을 착안하여 십자패턴으로 중앙을 우선 탐색한 다음 움직임이 큰 동작벡터를 육각패턴을 사용하여 찾는다. 실험결과, 본 방법은 기존의 탐색방법보다 화질과 탐색시간에서 대부분의 경우에 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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