R-tree는 일반적으로 트리 노드의 크기를 디스크 페이지의 크기와 같게 함으로써 I/O 성능이 최적화 되도록 구현한다. 최근에는 주메모리 환경에서 CPU 캐시 성능을 최적화하는 R-tree의 변형이 개발되었다. 이는 노드의 크기를 캐시 라인 크기의 수 배로 하고 MBR에 저장되는 키를 압축하여 노드 하나에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 성능을 높였다. 그러나, 디스크 최적 R-tree와 캐시 최적 R-tree의 노드 크기 사이에는 수십-수백 바이트와 수-수십 킬로바이트라는 큰 차이가 있으므로, I/O 최적 R-tree는 캐시 성능이 나쁘고 캐시 최적 R-tree는 디스크 I/O 성능이 나쁜 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 CPU 캐시와 디스크 I/O에 모두 최적인 R-tree, PR-tree를 제안한다. 캐시 성능을 위해 PR-tree 노드의 크기를 캐시 라인 크기보다 크게 만든 다음 CPU의 선반입(prefetch) 명령어를 이용하여 캐시 실패 횟수를 줄이고, 트리 노드를 디스크 페이지에 낭비가 적도록 배치함으로써 디스크 I/O 성능도 향상시킨다. 또한, 이 논문에서는 PR-tree에서 검색 연산을 수행하는데 드는 캐시 실패 비용을 계산하는 분석 방법을 제시하고, 최적의 캐시와 I/O 성능을 보이는 PR-tree를 구성하기 위해, 가능한 크기의 내부 단말 노드, 중간 노드를 갖는 PR-tree 생성하여 성능을 비교하였다. PR-tree는 디스크 최적 R-tree보다 삽입 연산은 3.5에서 15.1배, 삭제 연산은 6.5에서 15.1배, 범위 질의는 1.3에서 1.9배, k-최근접 질의는 2.7에서 9.7배의 캐시 성능 향상이 있었다. 모든 실험에서 매우 작은 I/O 성능 저하만을 보였다.
사람의 동작을 믿을 수 있게 따라가는 것은 감시용 비디오나 사람과 컴퓨터간의 사용자 인터페이스 개발에 있어서 필수적이다. 이 논문은 모습 기반법(appearance-based method)과 모델 사용법을 혼용하여 사람을 추적하는 새로운 방법에 관한 논문이다. 하나의 비디오 입력이 화소 단위 및 물체 단위로 처리된다. 화소 단위의 처리에 있어서 개별 화소색을 분류하는 훈련방법으로, 가우스 혼합 모델(Gaussian mixture model)을 사용하였다. 물체 단위의 처리에 있어서 사람 몸에 대한 삼차원 모델링을 하고, 모델 몸체를 투사면(projection plane)에 투사시켰다. 투사된 몸체와 배경을 제외한 영상과 계산 기하 방법을 사용하여, 화소보다 작은 단위로 겹쳐지는 면적을 계산하였다. 우리의 방법은 정방향 기구학 (forward kinematics)을 사용하므로 역방향 기구학(inverse kinematics)을 사용하는 방법과 달리 계산 결함(singularity)을 갖지 않는다. 이 논문에서는 사람의 동작을 추적하기 위한 문제를 비선형 방정식 문제로 바꾸었다. 비선형 방정식의 비용 함수는 전경(foreground)의 영상 실루엣(silhouette)과 투사된 삼차원 모델 몸체의 실루엣의 겹쳐지는 면적이다. 화소 단위의 영상을 화소를 하나의 면적으로 계산함으로써, 겹쳐지는 면적에 대한 실수 단위의 계산은 계산 기하를 사용하였다. 이 논문의 방법은 다양한 사람 동작을 인식하기 위하여 사용되었다. 비디오에 나타나는 사람 동작 추적은 매우 우수하다.
최근 모바일 기술의 발달 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화를 통해 사용자 데이터가 급격히 증대되고 있다. 이에 따라 대용량 데이터에 대한 효율적인 데이터 분석 기법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대표적인 대용량 데이터 분석 기법으로는 맵리듀스 환경에서 보로노이 다이어그램을 이용한 k 최근접점 조인(VkNN-join) 알고리즘이 존재한다. 데이터집합 R, S에 대해, VkNN-join 알고리즘은 부분집합 Ri에 연관된 부분집합 Sj만을 후보탐색 영역으로 선정하여 질의처리를 수행하기 때문에, 대용량 데이터에 대한 join 질의처리 시간을 감소시키는 장점이 존재한다. 그러나 VkNN-join은 보로노이 다이어그램을 사용하기 때문에, 색인 구축 비용이 높은 단점이 존재한다. 아울러 kNN 질의처리를 위한 후보 영역 선정 시 k값에 비례하여 후보영역의 크기가 증가하기 때문에, kNN 연산 오버헤드가 증가하는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량 데이터 분석을 위한 맵리듀스 기반 kNN join 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 질의처리 알고리즘은 시드 기반의 동적 분할을 통해 색인구조 구축비용을 절감한다. 또한 시드 간 평균 거리를 기반으로 질의 처리 후보 영역을 선정함으로써, kNN-join 질의를 위한 연산 오버헤드를 감소시킨다. 아울러, 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 질의처리 시간 측면에서 기존 기법에 비해 우수함을 보인다.
본 논문은 기존의 Mobile Gate System에서 모바일 웹 서비스를 위해 사용하던 Contents Cache 의 성능을 향상시킴으로 보다 더 빠르게 모바일 웹 서비스를 하는 데 그 목적을 두고 있다. Contents Generator에 의해 변환된 마크-업 페이지에는 두 요소가 존재함을 알 수 있었다. 하나의 요소는 단지 요청된 DIDL 페이지와 마크-업 종류에만 의존적인 것이었고, 다른 하나의 요소는 요청된 DIDL 페이지, 마크-업 종류, 서비스를 요청한 모바일 장치의 Display 크기, 지원되는 이미지 형식, 지원되는 이미지의 색 심도 수에 각각 의존적이었다. 기존의 Contents Cache는 이렇게 두 요소를 함께 가진 마크-업 페이지 전체를 모두 저장했다. 이는 다른 요소들이 모두 같다 하더라도 하나의 요소가 달라지면 그 요소 때문에 재사용 가능한 요소들까지 Cache 메모리 영역에 중복 저장함으로써 저장 공간을 효율적으로 사용하지 못하게 하는 문제를 발생시켰다. 이 때문에 동일한 Cache 메모리 크기 하에 더 많은 변환된 마크-업 페이지를 저장할 수 있었음에도 그렇게 하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 Contents Generator에 의해 변환된 마크-업 페이지를 두 요소로 나누고 각각을 분류하여 저장하였다. 또한 Cache 내의 데이터와 신규 데이터간의 대체 요구에 응하기 위해 LFU, LRU 두 대체 알고리즘을 적용하였다. 이를 통해 동일한 Cache 저장 공간 내에 더 많은 변환된 마크-업 페이지를 저장하게 함으로 더 빠른 속도의 Cache 성능을 구현할 수 있는 방법을 제안하였다.
본 연구는 태블릿 PC를 활용한 음악 만들기 프로그램이 지적장애 청소년의 집행기능 향상에 어떠한 효과를 나타내는지 알아보고자 실시되었다. 연구 대상은 지적장애 청소년 남학생 4명으로 세션은 주 2회씩 회기별 45분으로 진행하여 총 16회기 동안 개별 중재하였다. 음악 만들기 프로그램은 노래 구상 및 태블릿 PC 조작법 습득, 음악 요소 탐색, 리듬 멜로디 가사 반주 리듬 만들기, 루프 구간 설정 및 생성, 발표하기로 구성되었고 각각의 창작 과정은 난이도에 따라 단계별로 반복 진행되었다. 집행 기능 측정을 위해서 스트룹(Stroop)검사, 아동 색 선로 검사(CCTT), 작업기억지표의 하위검사인 숫자따라 외우기(DST)와 순차연결하기(LN) 검사를 사전 중간 사후에 실시한 결과 연구 결과 참여자들 모두 세 가지 검사에서 점수가 향상되었다. 비디오 촬영을 통한 행동 분석 결과, 주의 지속 시간이 증가하고 리듬과 멜로디 수행 시 나타나는 오류를 자발적으로 개선해 나갔으며 정보 범주화를 통해 정보의 활용과 응용이 가능해졌다. 이와 같은 결과는 태블릿 PC를 활용한 음악 만들기 프로그램이 지적장애 청소년의 집행 기능을 향상시키는 중재도구로 긍정적인 효과가 있음을 증명하였다. 더 나아가 기존에 지적장애 아동기에 집중되어있던 연구를 청소년기로 확장시켜, 인지기능 저하 및 인지적 과제 참여에 대한 동기가 낮은 다른 대상군에게도 확장 적용될 수 있음을 시사한다.
고성능 내장형 기기의 대중화 및 광대역 통신기술의 발달로 생성-관리되는 데이터가 증가하고 있다. 중복제거 기법은 중복된 저장 요청을 판별하여 유일한 데이터만을 저장함으로써 저장 공간을 절약하는 방법으로 폭증하는 데이터의 저장과 처리 시스템을 경제적으로 구축 할 수 있다. 본 연구는 입출력 크기 (IO Extent) 단위 기반 분할 방법을 사용한 CORE-Dedup을 제안한다. CORE-Dedup의 Extent 단위 분할은 접근한 Content가 보존하는 접근 단위의 속성을 활용 한다. 가상머신에서 IO 경향을 수집하고 고정 크기 분할과 새로운 Extent 분할 방법에 대해 중복제거 성능을 비교 평가하였다. 동일 크기 워크로드 경우 4 KB 고정 분할 대비 적은 색인 버퍼를 가지고 유사한 수준의 중복 비교를 성능을 얻을 수 있다. 특히 다수 유저의 유사 IO 중복 접근을 가정한 워크로드 경우에는 CORE-Dedup이 Extent 단위 분할의 넓은 워크로드 Coverage에 의해 고정 크기 분할을 사용한 동일 조건의 Inline-Dedup에 비해 1/10 수준 버퍼를 가지고도 유사 중복제거 성능을 얻었다. 10명 사용자의 동일 compile 입출력을 가정한 병합 워크로드에서 4 KB 고정 크기 분할에서는 14,500개 분할 색인에서 최대 60.4%의 중복 발견율을 얻었으나 Extent 분할에서는 1,700개 색인만으로 57.6%를 얻었다.
오일샌드는 비투멘(bitumen), 물, 점토, 모래의 혼합체로 이루어진 비재래형 탄화수소 자원으로 세계적인 고유가 시대에 큰 관심을 받고 있는 석유자원 중 하나이다. 오일샌드는 대부분이 캐나다 앨버타주에 분포하고 있으며 주요 저류층으로는 아스바스카(Athabasca), 콜드레이크(Cold Lake) 지역의 멕머레이층(McMurray Formation), 클리어워터층(Clearwater Formation), 그랜드래피드층(Grand Rapid Formation)과 피스리버(Peace River) 지역의 블루스카이층(Bluesky Formation), 게팅층(Gathing Formation)이 있다. 오일샌드 저류층은 고생대 탄산염 기반암 위에 하성-에스츄어리에 이르는 다양한 퇴적환경에서 형성되어 매우 복잡한 지질특성이 나타난다. 오일샌드 저류층의 효율적인 개발을 위해서는 저류층의 복잡한 지질학적 특성의 이해가 반드시 필요하다. 본 연구에서 캐나다 오일샌드 시추코어 분석 DB, 물리검층 자료, 현장 및 현생 시추코어를 통하여 오일샌드 저류층의 지질특성화 정보의 도출을 시도하였다. 우선 캐나다 앨버타 전역에 분포하는 시추공의 기본 정보(표고, 위경도, 층서별 최상부 심도, 생산광구명, 광구개발업체)를 제공하는 AccuMap DB 프로그램을 이용하여 광역적인 오일샌드 저류층의 분포 특성을 이해하고자 주요층서에 대한 고지형도 및 층후도를 생산광구별로 도면화하여 분석하였다. 또한 캐나다 ENCANA사와 국제공동연구의 일환으로 확보된 크리스티나 레이크(Christina Lake)광구의 현장 시추코어를 이용하여 코어의 상세기재, 비파괴 물성측정, 입도/비투멘 함유량 분석과 같은 다양한 실내 시추코어분석 실험을 수행 중이다. 비파괴 물성측정은 현장 시추코어의 물리적/화학적 특성을 파악하고자 MSCL(Multi sensor core logger)과 XRF 코어 스캐너(X-ray fluorescence core scaner)를 통해 이루어지며, 분석결과로 시추코어의 감마밀도(gamma density), P파 속도(P-wave velocity), 전기비저항(resistivity), 대자율(magnetic susceptibility) 및 색지수의 물성과 정량적 화학조성을 측정한다. 현장 시추코어의 일부는 유기용매를 이용하여 퇴적물 내의 비투멘을 완전히 추출하고 퇴적물 입도와 저류층 비투멘 함유량 측정에 이용되었다. 현장 시료 분석 결과들은 물리검층 자료와 대비를 통하여 저류층의 지질특성을 규명하는 연구에 이용될 예정이다. 마지막으로 오일샌드의 현생 유사 퇴적환경으로 알려진 서해 경기만 조간대에서 시추코어 퇴적물을 획득하여 상세 기재하였으며, 이를 통해 오일샌드 저류층의 퇴적 모델을 제시하고자 퇴적층서 연구를 진행 중이다. 향후 오일샌드 관련 시추코어의 분석 결과들이 종합되면 기존 보다 비투멘 회수효율을 향상시킬 수 있는 정밀한 오일샌드 저류층 지질모델을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 NAND 플래시 메모리는 하드 디스크에 비해 작고, 속도가 빠르며, 저 전력 소모 등의 장점을 가지고 있어 차세대 저장 매체로 각광받고 있다. 그러나 쓰기-전-소거 구조, 비대칭 연산 속도 및 단위와 같은 독특한 특징으로 인하여, 디스크 기반의 시스템이나 응용을 NAND 플래시 메모리 상에 직접 구현시 심각한 성능저하를 초래할 수 있다. 특히 NAND 플래시 메모리 상에 B-트리를 구현할 경우, 레코드의 잦은 삽입, 삭제 및 재구성에 의한 많은 양의 중첩 쓰기가 발생할 수 있으며, 이로 인하여 급격한 성능 저하가 발생할 수 있다. 이러한 성능 저하를 피하기 위해 ${\mu}$-트리가 제안되었으나, 잦은 노드 분할 및 트리 높이의 빠른 신장 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 갱신 연산을 위해 특정 단말 노드에 해당하는 로그 노드를 할당하고, 해당 로그 노드에 있는 변경된 데이터를 한 번의 쓰기 연산으로 저장하는 로그 기반의 B-트리(LSB-트리)를 제안한다. LSB-트리는 부모 노드의 변경을 늦추어 추가적인 쓰기 연산의 횟수를 줄일 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 키 값에 따라 데이터를 순차적으로 삽입할 때, 로그 노드를 새로운 단말 노드로 교환함으로써 추가적인 쓰기 연산의 횟수를 줄일 수 있다. 마지막으로, 다양한 비교 실험을 통하여 ${\mu}$-트리와 비교함으로써 LSB-트리의 우수성을 보인다.
본 논문은 지금까지 NP-완전인 난제로 알려진 정점 색칠 문제를 선형시간 복잡도로 해결한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 그래프 G=(V,E)의 최소 채색수 ${\chi}(G)$=k를 결정하기 위해 사전에 k값을 알지 못한다는 가정에 기반하고 있다. 단지 주어진 그래프를 독립집합 $\overline{C}$와 정점 피복 집합 C로 정확히 양분하여 $\overline{C}$에 색을 배정하는 방법을 적용하였다. 독립집합 $\overline{C}$의 원소는 ${\delta}(G)$인 정점 ${\upsilon}$가, C의 원소는 정점 ${\upsilon}$의 인접 정점들 u가배정된다. 축소된 그래프 C는 다시 $\overline{C}$와 C로 양분되며, 이 과정을 C의 간선이 없을 때까지 수행한다. 26개의 다양한 그래프를 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과 정점 ${\upsilon}$를 선택하는 횟수는 정점의 수 n보다 작은 값을 나타내었으며, ${\chi}(G)$=k를 찾는데 성공하였다.
본 논문에서는 색맹인 사람들을 위한 스마트 폰 기반 색상 매칭 기법을 제안한다. 색맹인 사람들을 위해 기존 연구로 모바일 기반 애플리케이션들이 제공되기는 하였으나, 대부분의 연구가 사진 촬영 후 색상의 값, 이름만 제공할 뿐 동일 색상을 실시간으로 비교하지 못하는 불편함이 있다. 이러한 불편함을 해소하기 위해 우리는 스마트 폰의 카메라로 색상 비교를 위해 사진을 촬영하여 화면 옆에 두고, 실시간 입력되는 카메라 영상을 비교하여 유사 색상을 알려줌으로써 실시간 비교가 가능한 색상 매칭 알고리즘과 이를 이용한 애플리케이션을 개발하였다. 색상 매칭 알고리즘은 실시간 비교를 위해 Red, Green, Blue 그리고 Hue 값을 이용하여 코사인 유사도를 계산하며, 유사도 값에 따라 매칭 결과를 실시간으로 알려준다. 제안 방법의 성능을 판단하기 위해 색상 매칭 실험을 하였으며, 그 결과 매칭 성공률은 약 98%를 나타냈다. 따라서 제안 방법은 색맹인 사용자가 스마트 폰을 이용하여 자신이 원하는 색을 찾는데 효과적인 기법이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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