본 연구는 NAND 플래시 메모리를 기반으로 하는 모바일 멀티미디어 파일시스템(MNFS)에 관한 내용이다. 이 연구에서 제안하는 파일시스템은 기존 범용 플래시 파일시템과는 달리 MP3 플레이어, PMP, 디지털 캠코더 둥과 같은 모바일 멀티미디어 장치에서 최적의 성능을 보장하기 위하여 설계된 파일시스템이다. MNFS는 크게 세 가지의 특징을 갖는데, 첫째 파일시스템의 순차적인 쓰기 요청에 대해 균일한 응답시간을 보장하고, 둘째 파일시스템 마운트 시간이 빠르며, 셋째 최소한의 메모리만을 소모한다. 이를 위해 4가지 새로운 기법들을 사용한다. 파일시스템 메타데이타와 사용자 데이타를 서로 다른 맵핑 기법으로 관리하는 혼합 맵핑 기법과, 파일 데이타 할당 단위를 NAND 플래시 메모리의 블록 단위로 사용한 블록 단위사용자 데이타 할당, 메타데이타를 최소화하기 위한 iBAT, 그리고 상향식 디렉토리 표현기법이다. 프로토타입 MNFS를 ARM9 프로세서와 1G 비트 용량의 NAND 플래시 메모리환경에서 구현하고 성능을 측정한다. 기존의 NAND 플래시 파일시템인 YAFFS와 FTL을 사용하는 FAT 파일시스템과 비교하였으며, 순차적 쓰기 요청에 대해 빠르고 균일한 응답시간을 확인할 수 있다. 또, 같은 조건에서 YAFFS에 비해 30배 빠른 마운트 시간을 보였고, Heap 메모리도 YAFFS의 5%밖에 소모하지 않았다.
H.264/AVC는 공간적 중복성을 제거하기 위하여 9개의 화면 내 예측모드를 사용하도록 설계되었다. 또한, 모드 정보의 전송을 위하여 이웃한 블록의 모드간의 높은 상관도를 사용한다. 모드를 표현할 때, 더 높은 확률을 가진 모드에 더 적은 비트가 할당되며, 이웃한 두 개 블록의 예측모드 간에 최소값을 취하여 예측함으로써 압축된다. 본 논문에서는, 몇 개의 테스트 비디오 시퀀스를 사용하여 왼쪽과 위쪽의 이웃한 두 블록의 모드에 따라서 발생하는 현재 블록의 예측모드에 대한 통계적 확률을 구하였다. 다음으로 왼쪽과 위쪽의 이웃한 두 블록의 예측모드의 모든 조합에 대하여 현재 블록에서 결정될 확률이 가장 높은 5개 모드를 후보 예측모드로 하여 테이블로 구성한다. 이 확률 테이블을 사용하여, 선택된 5개의 후보 모드들만 율-왜곡 최적화를 수행함으로써 부호화 과정을 고속화하고, 각각의 경우에서 가장 높은 발생 확률을 갖는 모드를 most probable mode로 사용하여 모드 정보를 줄임으로써 부호화 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 부호화 성능은 5개 후보 모드의 발생확률의 합이 90%, 85%, 80%이상인 경우에 대하여 JM14.2 대비 각각 1.17%, 1.50%, 1.19% 향상되었으며 부호화 속도는 18.46%, 27.97%, 36.03% 향상되었다.
1900년대 항구도시인 뉴올리언즈에는 다양한 민족과 인종들이 뒤섞여 대혼란을 이루고 있는 시기였다. 아프리카에서 끌려온 흑인노예들이 불렀던 노동요, 영가, 블루스와 영국 민요, 프랑스의 민속음악과 발레음악, 스페인의 춤곡, 군악대의 행진곡 등이 크레올의 래그타임(Rag Time)등과 뒤섞여 문화적인 다양성을 가지게 되었고 이러한 상황이 초기의 재즈로 발전하는 계기가 되었다. 20세기 역사상 가장 대중적이고 대중들의 사랑을 많이 받았던 스윙 재즈, 즉 비밥은 빅 밴드의 편곡 위주로 연주되던 스윙 재즈와는 달리 소규모 악기편성을 선호하였고 '즉흥연주'가 전면으로 나서게 된 재즈의 변형된 형태로 발전하게 되었다. 비밥의 빠르고 복잡한 코드진행에 반기를 들고 새로운 스타일을 개척한 쿨 재즈를 비롯해 20년 전의 비밥보다 훨씬 더 강도 높게 재즈의 전통으로 부터 근본적인 단절을 꾀한 양식으로 받아들여진 프리 재즈가 탄생하게 된다. 재즈의 역사의 중심에 있었던 마일스 데이비스가 재즈에 록(Rock) 비트를 도입하면서 시작된 퓨전 재즈 등으로 발전되었다. 이렇게 시대별로 각기 다른 이름으로 발전해온 재즈의 매력은 '즉흥연주'에 있다고 볼 수 있다. 시대별로 코드 진행과 스케일, 리듬 등에 약간의 스타일적인 변화가 있었지만 결국 21세기를 살고 있는 지금의 연주자들도 재즈의 연주에서 제일 중요하게 생각하는 것은 다름 아닌 '즉흥연주'이다. 같은 시대에 살면서 음악활동을 했던 유명 연주자들도 그 시대의 전체적인 분위기를 따라 가면서 각기 다른 자신만의 연주 스타일을 가지고 있었다. 그렇기 때문에 똑같은 곡을 연주해도 헤드는 비슷하게 연주 하지만 솔로 부분에서는 각기 다른 자기만의 즉흥연주 스타일을 표현하게 되는 것이다.
다양한 어플리케이션의 등장과 인터넷 사용자의 급속한 성장으로 인하여, 인터넷 라우터는 패킷이 입력되는 속도와 같은 속도로 패킷 분류작업을 수행하여 패킷의 클래스에 따른 품질 보장을 제공할 것이 요구되고 있다. 패킷 분류란 라우터에 입력된 패킷의 헤더가 가지고 있는 여러 개의 필드에 대해 다차원 검색을 수행하여, 미리 정의된 룰과 일치하는 결과 가운데 최우선순위를 갖는 룰을 찾아내는 과정을 말한다. 빠른 패킷 분류를 위하여 다양한 패킷 분류 알고리즘이 제안되어오고 있으며, 튜플 공간 제거(tuple space pruning) 알고리즘은 일치 가능한 룰을 갖는 튜플들만을 해싱을 사용하여 검색함으로 빠른 검색 성능을 제공한다. 블룸 필터(Bloom filter)는 특정 집합에 속하는 원소들의 멤버쉽에 관한 정보를 간단한 비트-벡터로 표현하는 데이터 구조로서, 특정 입력 값이 집합에 속한 원소인지를 알려주는 선-필터(pre-filter)로 사용된다. 본 논문에서는 블룸 필터를 이용하여 일치 가능성이 없는 튜플을 효율적으로 제거하는 새로운 튜플 제거 알고리즘을 제안한다. 실제 라우터에서 사용되는 룰 셋과 비슷한 특성을 갖는다고 알려진 데이터 베이스에 대한 성능 비교를 통하여, 본 논문에서 제안하는 구조가 패킷 분류 성능 및 메모리 사용량에 있어서 기존의 튜플공간 제거 알고리즘과 비교하여 월등히 우수함을 보았다.
본 논문에서는 다중톤 방해신호가 존재하는 나카가미 페이디 전송로에서 BPSK 변조 및 동기검출을 이용하는 직접시퀀스/느린 주파수 도약(DS/SFH) 복합 확산대역 시스템의 성능을 분석한다. 나카가미 페이딩 전송로 모델은 페이딩 지수 m에 따라 다양한 전파환경을 표현할 수 있는 장점을 지니는데, m=1이면 레일레이 페이딩 분포를 나타내고, $1/2{\le}m{\le}1$이면 레일레이 페이딩보다 심한 페이딩을 나타낸다. m>1이면 라이시안 페이딩을 나타내고, m이 무한대로 감에 따라 페이딩이 없는 조건을 나타낸다. 본 논문은 이 모델을 근거로 복합 확산대역 시스템의 비트오율식을 유도하고, 여러가지 시스템 파라미터에 대하여 계산한 결과를 제시한다. 계산결과로부터 m이 증가함에 따라 페이딩의 영향은 줄어들고 이에 따라 더 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있으며, 방해신호대 원하는 신호의 전력비(JSR)가 작은 경우에는 DS 확산대역 시스템의 성능이 DS/SFH 복합 확산대역 시스템보다 좋은 성능을 나타내지만, 방해신호대 원하는 신호의 전력비(JSR)가 큰 경우에는 DS/SFH 복합확산대역 시스템의 성능이 DS 확산대역 시스템 성능보다 더 우수하다. 결론적으로, 전체 대역폭을 일정하게 유지할 경우, 다중톤 방해신호가 존재하는 환경에서 DS/SFH 복합 확산대역 시스템의 성능이 DS확산대역 시스템의 성능보다 훨씬 더 우수함을 알 수 있다.
본 논문에서는 실시간 얼굴 검출을 위한 부스팅 기반 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 조명과 얼굴크기 및 변형에 강건하게 얼굴을 검출하기 위해 깊이영상을 이용하고, 깊이차이특징을 사용하여 I-MCTBoost 분류기를 통해 학습 및 인식을 수행한다. I-MCTBoost는 약분류기로 구성된 강분류기들의 연결을 통해 인식을 수행한다. 약분류기의 학습 과정은 깊이차이특징을 생성하고, 이중에서 8개의 특징을 조합하여 약분류기를 구성하며 이때 각 특징은 2진비트(binary bit)로 표현된다. 강분류기는 정해진 약분류기의 개수만큼 반복적으로 약분류기를 선택하는 과정을 통해 학습이 이루어지며, 학습 과정에서 학습 샘플의 가중치를 갱신하고 학습 데이터를 추가하여 강건한 분류를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 깊이차이특징에 대해 설명하고 이를 이용한 I-MCTBoost의 약분류기 학습 방법과 강분류기 학습 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 제안된 분류기를 기존 MCT를 이용한 분류기와 정성적, 정량적 분석을 통해 비교하고 제안한 분류기의 타당성과 효율성을 입증한다.
인터넷 사용이 급속도로 증가함에 따라 XML/HTML 문서와 같이 트리 구조로 표현되는 데이터의 변화 탐지가 중요한 연구 분야로 등장하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 변화 탐지를 위한 데이터 구조로 X-tree와 이에 기초한 휴리스틱 변화 탐지 알고리즘 X-tree Diff 를 제안한다. X-tree Diff 는 X-tree 의 변화 내용에 대한 최소 비용 편집 스크립트를 찾는 알고리즘과는 달리 휴리스틱 트리 대응 알고리즘을 통해 병화 내용을 확인하는 알고리즘으로, X-tree 에 속한 모든 노드에 대해 각각의 노드를 루트로 하는 서브트리의 구조와 서브트리속에 속한 노드들의 데이터들을 128비트 해시값으로 표현한 값인 트리 MD를 각 노드에 저장하고, 이를 변화 탐지 과정에서 활용하여 신-구 버전의 X-tree들에 속한 서브트리들의 비교을 효율적으로 처리한다. X-tree Diff 는 4단계로 구성되며 1)신-구버넌의 X-tree노드들에 대해, 우선 1:1 대응이 가능한 모든 동등한 서브트리 쌍을 찾고, 2) 이들 서브트리 쌍의 루트로부터 신-구 버전의 X-tree의 루트까지의 경로 상에 존재하는 노드들에 대한 대응관계를 결정한다. 3) 그 후 신-구 버전의 X-tree의 루트들로부터 깊이 우선 탐색으로 노드를 방문하며 대응이 결정되지 않은 노드들에 대한 대응여부를 결정해 나간다. 4) 마지막까지 대응여부가 결정되지 않은 도드들은 삭제나 삽입된 것으로 간주한다. X-tree Diff XML 문서들에 대한 버저닝(Versioning) 을 목적으로 설계된 BUILD Diff 알고리즘과 달리 XML/HTML 에 공통적으로 사용할 수 있을 뿐 아니라, 알고리즘이 명확하고 간결하여 다양한 형태의 확장이 가능하다. 알고리즘의 성능도 개선되어 신-구 X-tree의 노드의 수를 n이라 할 때, O(n)의 시간 복잡도를 갖는다. 제안된 알고리즘은 현재 보안 관련 상용 시스템인 WIDS(Web-Document Instrusion Detection System) 에서 사용되고 있으며, 본 논문에서는 WIDS를 이용하여 20여개 신문-방송 사이트에서 변화가 탐지된 11,000 개 페이지에 대한 성능평가를 보이고 있다.
본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.
부동소수점 제곱근 계산에 많이 사용하는 골드스미트 제곱근 알고리즘은 곱셈을 반복하여 제곱근을 계산한다. 본 논문에서는 골드스미트 제곱근 알고리즘의 반복 과정의 오차를 예측하여 오차가 정해진 값보다 작아지는 시점까지 반복 연산하는 알고리즘을 제안한다. 'F'의 제곱근 계산은 초기값 $X_0=Y_0=T^2{\times}F,\;T=\frac{1}{\sqrt {F}}+e_t$에 대하여, $R_i=\frac{3-e_r-X_i}{2},\;X_{i+1}=X_i{\times}R^2_i,\;Y_{i+1}=Y_i{\times}R_i,\;i{\in}\{{0,1,2,{\ldots},n-1} }}'$을 반복한다 곱셈 결과는 소수점 이하 p 비트 미만을 절삭하며, 절삭 오차는 $e_r=2^{-p}$보다 작다. p는 단정도실수에서 28, 배정도실수에서 58이다. $X_i=1{\pm}e_i$ 이면 $X_{i+1}$ = $1-e_{i+1}$$e_{i+1} {\frac{3e^2_i}{4}{\mp}\frac{e^3_i}} $ +4$e_{r}$이다. $|X_i-1|$ < $2^{\frac{-p+2}{2}}$이면, $e_{i+1}$ < $8e_{r}$ 이 부동소수점으로 표현할 수 있는 최소값보다 작게 되며, $\sqrt{F}${\fallingdotseq}\frac{Y_{i+1}}{T}}$이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 도출하고, 여러 크기의 근사 역수 제곱근 테이블 ($T=\frac{1}{\sqrt{F}}+e_i$)에서 단정도실수 및 배정도실수의 제곱근 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다. 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복하므로 제곱근 계산기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 역수 제곱근 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그래픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.
부동소수점 나눗셈에서 많이 사용하는 골드스미트 나눗셈 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복한다. 본 논문에서는 오차가 정해진 값보다 작아질 때까지 곱셈을 반복하여 나눗셈을 수행하는 가변 시간 골드스미트 부동소수점 나눗셈 알고리즘을 제안한다. 부동소수점 나눗셈 ‘$\frac{N}{F}$'는 'T=$\frac{1}{F}+e_t$'를 분모와 분자에 곱하면 ’$\frac{TN}{TF}=\frac{N_0}{F_0}$'가 된다. ’$R_i=(2-e_r-F_i),\;N_{i+1}=N_i{\ast}R_i,\;F_{i+1}=F_i{\ast}R_i$, i$\in${0,1,...n-1}'를 반복한다. 중간 곱셈 결과는 소수점이하 p 비트 미만을 절삭하며, 절삭 오차는 ‘$e_r=2^{-p}$', 보다 작다. p는 단정도실수에서 29, 배정도실수에서 59이다. ’$F_i=1+e_i$'이라고 하면 ‘$F_{i+1}=1-e_{i+1},\;e_{i+1},\;e_{i+1}'이 된다. '$[F_i-1]<2^{\frac{-p+3}{2}}$'이면, ’$e_{i+1}<16e_r$'이 부동소수점으로 표현 가능한 최소값보다 작아지며, ‘$N_{i+1}\risingdotseq\frac{N}{F}$이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 도출하고, 여러 크기의 근사 역수 테이블($T=\frac{1}{F}+e_t$)에서 단정도실수 및 배정도실수의 나눗셈 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다. 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복 연산을 수행하므로 나눗셈기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 역수 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스,, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.