데이터 마이닝(Data Mining)은 환경으로부터 수집된 데이터에서 패턴을 추출하고 의미 있는 정보를 발견하기 위하여 주로 사용된다. 하지만, 기존의 방법은 데이터의 수집이 완료된 상태에서 분석하는 것을 기반으로 하고 있으며, 시간의 흐름에 따른 패턴의 변화를 반영하기 어렵다. 본 논문은 연속성(Continuity data), 대량성(Large scale) 그리고 패턴의 가변성(Changed pattern)과 같은 특성을 가지는 스트림 데이터(Stream Data)의 분석을 위한 스트리밍 의사결정 나무(Streaming Decision Tree : SDT) 방법을 소개한다. SDT는 연속적으로 발생하는 데이터를 블록으로 정의하고, 각 블록은 의사결정나무 학습 방법을 이용하여 규칙을 추출한다. 추출된 규칙은 발생 시간, 빈도 그리고 모순 등을 고려하여 결합하였다. 실험에서는 시계열 데이터를 이용하여 분석하였고, 적절한 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 MPEG-2로 부호화된 비디오 스트림에서 H.264 부호화 표준으로의 트랜스코딩 기법을 제안한다. 제안하는 MPEG2에서 H.264t로의 트랜스코더는 MPEG2 복호화부와 H.264 부호화부로 구성되어 있으며, MPEG2 복호화부가 입력되는 MEPG2 비디오 스트림의 전복호화(全復號化)를 수행하는 공간영역에서의 트랜스코딩 기법이다. 반면 MPEG2 복호화 과정에서 사용되는 매크로블록 타입과 부호화블록패턴은 H.264의 매크로블록 모드와 상당한 연관성을 가지는데, 이를 이용하여 H.264 부호화부에서는 MEPG2의 매크로블록 타입, 부호화블록패턴 정보를 이용하여 H.264 부호화부에서의 매크로블록 모드를 적응적으로 선택하고 추가적으론 움직임 벡터를 활용함으로 전체 트랜스코더의 복잡도를 감소시킨다. 제안하는 트랜스코더를 시퀀스에 적용한 결과 전복호화 후 전부호화의 결과와 비교하여 평균 0.03dB의 PSNR 차이만을 보이는 반면 전체 트랜스코딩 시간은 최대 61$\%$ 감소된 것으로 나타난다.
본 논문은 네트워크 침입 탐지 시스템에서 CAM 및 해시 구조 기반 알고리듬의 비용 한계를 극복하기 위해 RAM을 이용한다. RAM을 이용한 기존 알고리듬의 다중 엔트리 처리 시 실시간 처리속도 지연 문제를 보완한 새로운 패턴 매칭기를 제안한다. 제안된 패턴 매칭기는 Merge FSM 알고리듬을 적용하여 스테이트의 수를 줄이고, RAM을 사용하기 위해 스테이트 블록과 엔트리 블록을 포함한다. 입력된 문자열과 비교할 엔트리문자열이 여러개 존재할 때 엔트리 블록에서 입력된 문자열과 엔트리 문자열들을 동시에 비교한다. 제안된 패턴 매칭기는 Snort 2.9 규칙을 이용하여 검증하였다. 실험결과 기존 탐색 방법과 비교하여 메모리 접근 빈도가 15.8% 감소하였고, 전체 메모리 크기는 2.6% 증가하였으며, 처리속도는 47.1% 증가하였다.
영상 압축 분야에서 분류벡터양자화 방법은 에지와 같이 시각적 인지에 중요한 특징을 잘 복원해주는 특성을 가지고 있다. 그러나, 기존의 분류벡터양자화에서는 수직, 수평, 대각 에지 클래스와 같은 몇 개의 선형 에지 클래스를 사전에 정의하고 분류함으로써, 영상 내 존재하는 다양한 유형의 에지 패턴을 효과적으로 재구성할 수 있도록 일반화되어 있지 못하다. 본 논문에서는 에지 패턴들간의 유사도 측정자를 정의하고 이를 바탕으로 에지 블록을 분류하는 새로운 방법을 제안한다. 영상내외 각 에지블록은 그 블록이 가지는 에지 패턴의 형태에 따라 하나의 특징벡터로 변환된다. 훈련 영상들로부터 다양한 형태의 에지 패턴들을 유사도가 높은 것들끼리 군집화하여 일반화된 에지 클래스를 자동으로 생성한다. 실험에서는 생성된 선형/비선형 에지 클래스의 유형을 보이고, 이를 이용하여 0.6875bpp로 압축된 결과 영상에서 에지가 잘 보존되고 있음을 보인다.
본 연구의 목적은 테르밋 반응으로 결정화된 액체혼합물을 순간적으로 기화시켜, 이에 따라 발생되는 증기압을 이용하여 암석 및 콘크리트를 파쇄시키는 Nonex Rock Cracker(NRC) 암석 파쇄제의 동적 파괴 특성을 분석하고 파괴패턴을 예측할 수 있는 해석기법을 개발하기 위함이다. NRC 암석 파쇄제의 순간적의 증기압 발생 특성을 분석하기 위하여 인공취성재료로 알려진 Polymethyl methacrylate(PMMA) 블록을 대상으로 NRC를 장전하여 파쇄시험을 수행하였다. NRC의 증기압 발생순간을 촬영하기 위하여 초고속 카메라를 활용하였으며, 장약실과 연결된 관측공에 동적압력게이지를 부착하여 장약공 압력-시간이력을 계측하였다. 증기압 암석 파쇄제에 의한 PMMA 블록의 파괴패턴을 모사하기 위하여 2차원 동적 파괴 과정 해석 기법인 2D Dynamic Fracture Process Analysis(2DDFPA)가 활용되었으며, 계측된 장약공 압력-시간이력을 고려한 입사압력함수를 결정하였다. 제안된 해석조건을 활용하여 화강암재료와 고성능 폭약에 의하여 발생될 수 있는 파괴패턴에 대하여 고찰하였다.
움직임 벡터의 상관도, 움직임 벡터의 분포특성, 블록 정합 오류의 특성은 탐색 패턴과 탐색 방법을 결정하는 중요한 요소이다. 일반적으로 움직임 벡터는 주로 탐색영역의 가운데를 중심으로 수평 흑은 수직축에 주로 분포한다. 또한 탐색 영역 내의 정합 오류 값의 분포를 보면 움직임 벡터의 분포와 비슷한 형태로 정합 오류의 값들이 수평 혹은 수직 방향으로 최소 정합 오류 값의 위치로 단조 감소해 나간다. 본 논문에서는 이러한 블록 정합 오류의 특성을 이용한 새로운 탐색 방법을 제안하며 주변 블록의 움직임 벡터의 상관도를 이용하여 초기 탐색 지점을 선택하는 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 기존의 여러 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 PSNR 의 감소는 거의 없으면서 매크로블록당 평균 탐색포인트와 수행 시간의 향상을 얻을 수 있음을 확인한다.
데이터 집약적인 대부분의 애플리케이션들은 규칙적인 메모리 접근 패턴과 동시에 불규칙적인 접근 패턴을 커널 코드에 포함하고 있다. 그 동안 대부분의 메모리 접근 패턴 최적화 기법은 규칙적인 패턴에 집중되어 있었다. 하지만 암호화/통신 관련 애플리케이션에서는 불규칙한 패턴으로 메모리 접근의 대부분을 구성하는 경우가 많다. 이러한 불규칙한 메모리 접근 패턴을 대상으로 온칩메모리를 효율적으로 사용하도록 최적화 기법을 일반화하여 설계하는 일은 어려운 작업이기 때문에 관련 연구분야에 큰 진전이 없는 실정이다. 우리는 불규칙 메모리 접근 패턴 최적화 문제를 해결하기 위하여 데이터 클러스터링 기법을 제안하였다. 클러스터링은 접근되는 데이터의 시공간 지역성을 계산하여 이득이 큰 데이터들을 하나의 블록으로 구성하여 온칩메모리에 상주시키는 기본단위로 사용하는 기법이다. 본 기법을 이용하면 기존의 캐시메모리에 비하여 약 19% 에너지 소모를 절감할 수 있다.
밀도가 높고 주기적으로 배열된 나노 크기의 기공이 25nm 두께의 실리콘 산화막 기판위에 형성 되었다. 나노미터 크기의 패턴을 형성시키기 위해서 자기조립물질을 사용했으며 폴리스티렌(PS) 바탕에 벌집형태로 평행하게 배열된 실린더 모양의 폴리메틸메타아크릴레이트(PMMA)의 구조를 형성하였다. 폴리메틸메타아크릴레이트를 아세트산으로 제거하여 폴리스티렌만 남아있는 나노크기의 마스크를 만들었다. 폴리스티렌으로 이루어진 나노패턴의 지름은 $8{\sim}30nm$ 였고 높이는 40nm였으며, 패턴과 패턴사이의 간격은 60nm였다. 형성된 패턴을 실리콘 산화막 위에 전사시키기 위해 불소 기반의 화학 반응성 식각을 사용하였다. 실리콘 산화막에 형성된 기공의 지름은 $9{\sim}33nm$였다. 실리콘 산화막을 불산으로 제거하여 실리콘에 형성된 기공을 관찰하였고, 실리콘기판에 형성된 기공의 지름은 $6{\sim}22nm$였다. 형성된 기공의 크기는 폴리메틸메타아크릴레이트의 분자량과 관계가 있음을 알 수 있었다.
최근 버퍼 캐쉬의 성능을 향상시키기 위한 많은 블록 교체 기법들이 제안되었으며 이 중에서 작업 집합 (working set) 변화에 잘 적응하고 구현이 용이한 Least Recently Used (LRU) 블록 교체 기법이 널리 사용되고 있다. 그러나 LRU 블록 교체 기법은 블록들이 규칙적인 참조 패턴을 보이면서 순차 참조되거나 순환 참조될 때 이 규칙성을 적절히 이용하지 못해 성능이 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 다중 응용 트레이스를 이용하여 LRU 블록 교체 기법의 문제점을 관찰하고, 이 문제점을 해결하는 통합된 형태의 효율적인 버퍼 관리 (Unified Buffer Management, 이하 UBM) 기법을 제안한다. UBM 기법은 순차 참조 및 순환 참조를 자동 검출하여 분리된 공간에 저장하고 이들 참조에 적합한 블록 교체 기법으로 이 공간을 관리한다. 또한 순차 참조와 순환 참조를 위한 공간과 나머지 참조를 위한 공간의 비율을 최적으로 할당하기 위해 온라인에서 수집된 정보를 이용하여 계산된 단위 공간 증가당 예상 버퍼 적중 증가율을 이용한다. 다중 응용 트레이스 기반 시뮬레이션 실험에서 UBM 기법의 버퍼 적중률은 LRU 블록 교체 기법에 비해 평균 12%, 최대 28%까지 향상된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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