• Title/Summary/Keyword: 성능 맵

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Dynamic Bitmap for Huge File System (대용량 파일시스템을 위한 동적 비트맵)

  • Kim, Gyeong-Bae;Lee, Yong-Ju;Park, Chun-Seo;Sin, Beom-Ju
    • The KIPS Transactions:PartA
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    • v.9A no.3
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    • pp.287-294
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    • 2002
  • In this paper we propose a new mechanism for file system using a dynamic bitmap assignment. While traditional file systems rely on a fixed bitmap structures for metadata such as super block, inode, and directory entries, the proposed file system allocates bitmap and allocation area depends on file system features. Our approach gives a solution of the problem that the utilization of the file system depends on the file size in the traditional file systems. We show that the proposed mechanism is superior in the efficiency of disk usage compared to the traditional mechanisms.

A Computer Simulation of a Driving Vehicle Performance using an Set of Engine Part Load Performance and a Transmission Shift Map (엔진 부분 부하 성능 및 변속기 시프트맵을 이용한 차량주행성능 컴퓨터 시뮬레이션)

  • Lee, Choong Hoon
    • Journal of ILASS-Korea
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    • v.19 no.2
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    • pp.64-68
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    • 2014
  • A driving vehicle performance which is driven by FTP-75 mode was simulated by computer. Throttle valve position, engine speed, air mass flow rate, fuel consumption et al. were computer simulated. A set of engine part load performance data, automatic transmission shift map and vehicle specifications were used for the computer simulation. Throttle valve position, engine speed, air mass flow rate et al. measured for evaluating the computer simulation results by driving the vehicle with FTP-75 mode on a chassis dynamometer. GT-Power$^{(R)}$ software was used for the computer simulation of the driving vehicle performance. Experimental fuel consumption rate was measured by using an ECU HILS fuel injection system. The experimental data and simulation results were compared. The computer simulation of the driving vehicle performance predicts the measured data well comparatively.

VF(View Frustum) map : Adaptive Texture Management for Out-of-Core Terrain Visualization (시계범위 맵 : 대규모 지형 가시화를 위한 적응성의 텍스처 관리기법)

  • 김상희;원광연
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.673-675
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    • 2003
  • 제한된 성능의 그래픽처리기를 이용하여 대규모 지형 가시화를 수행할 때 지형데이터, 특히 텍스처 데이터의 효율적 관리는 성능향상에 영향을 끼치는 주요 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 지형 셀의 쿼드 트리 구조를 기반으로 시점 매개변수와 그래픽 처리기의 성능을 고려하여 실시간 렌더링 시 효율적으로 텍스처를 관리할 수 있는 다단계의 시계범위 맵 (View Frustum map with classes) 방법을 제안하였고, 비행모의 시스템에 적용하여 기존의 텍스처 관리기법과 비교하였다. 실험결과를 통하여 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법과 비교하여 영상품질은 유사하게 유지하면서 성능을 크게 향상시킨 방법임을 알 수 있었다.

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Single-Image Depth Estimation Based on CNN Using Edge Map (에지 맵을 이용한 CNN 기반 단일 영상의 깊이 추정)

  • Ko, Yeong-Kwon;Moon, Hyeon-Cheol;Kim, Hyun-Ho;Kim, Jae-Gon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.695-696
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    • 2020
  • CNN(CNN: Convolutional Neural Network)은 컴퓨터 비전의 많은 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있으며, 단일 영상으로부터 깊이(depth) 추정에서도 기존 기법보다 향상된 성능을 보이고 있다. 그러나, 단일 영상으로부터 신경망이 얻을 수 있는 정보는 제한적이기 때문에 스테레오 카메라로부터 얻은 좌/우 영상으로부터의 깊이 추정보다 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 에지 맵(edge map)을 이용한 CNN 기반의 단일 영상에서의 깊이 추정의 개선 기법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 단일 영상에 대한 전처리를 통해서 에지 맵과 양방향 필터링된(bilateral filtered) 영상을 생성하고, 이를 CNN 입력으로 하여 기존 단일 영상 깊이 추정 기법 대비 개선된 성능을 보임을 확인하였다.

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Threat Map Generation Scheme based on Neural Network for Robot Path Planning (로봇 전역경로계획을 위한 신경망 기반 위협맵 생성 기법)

  • Kwak, Hwy-Kuen;Kim, Hyung-Jun
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.15 no.7
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    • pp.4482-4488
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    • 2014
  • This paper proposes the creation scheme of a threat map for robot global path planning. The threat map was generated using neural network theory by analyzing the robot's armament state and the menace information of an enemy or obstacle. In addition, the performance of the suggested method was verified using the compared result of the damage amount and existing robot path data.

Histogram Block-based Similarity Image Map and Image Stitching Algorithm (히스토그램 블록 기반 유사 영상 맵 생성 및 영상 합성 알고리즘)

  • Yu, Jaeseong;Lee, Eunbyeol;Kim, Harin;Lee, Jeman;Lee, Euisang;Kim, Kyuheon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2016.06a
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    • pp.40-43
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    • 2016
  • 본 논문에서는 다수의 영상을 빠르고 오류 없이 정합하기 위하여 정합과정의 전 처리로써 유사도 맵 생성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 블록화한 히스토그램을 통하여 영상간의 관계를 판별하게 된다. 두 영상의 블록 히스토그램을 비교하여 영상 간의 유사성과 위치관계를 8 방향으로 판별하고 이를 이용하여 유사도 맵에 영상들을 정렬하게 된다. 유사도 맵의 생성으로 정합 알고리즘을 적용해야 하는 경우의 수가 줄어들어 복잡도는 낮아지게 되어 이후 정합과정에서 속도의 이득을 얻을 수 있다. 또한 정합 방법으로 변형이 적은 영상을 정합하는데 탁월한 성능과 속도를 보이는 히스토그램을 이용한 방법을 제안한다. 제안 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 다중 영상 스티칭 알고리즘에 비하여 매우 빠른 속도를 확인 할 수 있고 결과 영상 또한 오류가 적은 것을 확인 할 수 있다.

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Technology Roadmap Classification and Roadmapping (기술 로드맵 분류 및 작성)

  • Lee, Byoung-Nam;Park, Wung
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • v.9 no.1
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    • pp.974-977
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    • 2005
  • This paper introduces the technology roadmapping process. As a needs-driven technology planning tool, technology roadmapping can help identify and select technology alternatives to meet a set of market needs. Thus, it allows increasingly limited R&D investments to be used more efficiently. In this contribution we classify the technology roadmap on the basis of literature review and case survey, and provide the technology roadmapping process.

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Apache Spark and Map Reduce with Performance Analysis using K-Means (K-means를 이용한 아파치 스파크 및 맵 리듀스 성능 분석)

  • Jung, Young-Gyo;Jung, Dong-Young;Song, Jun-Seok;You, Hee-Yong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2016.01a
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    • pp.77-78
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    • 2016
  • 빅 데이터의 데이터 수집 및 분석 기술에 대한 연구는 컴퓨터 과학 분야에서 각광 받고 있다. 또한 소셜 미디어로 인한 대량의 비정형 데이터 분석을 요구하는 다양한 분야에 접목되어 효용성을 인정받고 있다. 그러나 빅 데이터 개념을 기반으로 하는 하둡과 스파크는 유즈케이스에 따라 성능이 크게 달라진다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 하둡의 맵리듀스를 줄이고 아파치 스파크를 이용한 빅 데이터 분석을 위하여 머신러닝 알고리즘인 K-Means 알고리즘을 이용하여 프로세싱 모델의 성능을 비교한다.

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Analysis of compression and machine task performance according to feature map resizing and interpolation (피처 맵 리사이징과 보간법에 따른 압축 및 머신태스크 성능 분석)

  • Rhee, Seong-bae;Lee, Min-Seok;Kim, Kyu-Heon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.06a
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    • pp.832-835
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    • 2022
  • 최근 딥러닝 네트워크의 피처 맵을 활용하여 머신 태스크를 수행하는 Collaborative Intelligence에 대한 관심이 증가하고 있다. CI 구조는 피처 맵을 전송함에 따라서 저사양 디바이스에서 딥러닝 기반의 머신 태스크 수행을 가능하게 하여 다양한 산업에서 활용될 것으로 기대되고 있다. 그러나 CI 구조에서 전송되는 피처 맵은 데이터 크기가 방대하기 때문에 전송에 있어 효율적인 피처 맵 압축이 필요하다. 이에 본 논문에서는 MPEG-VCM에서 제안된 리사이징 (resizing)과 보간법 (interpolation)을 활용하여 피처 맵을 압축하는 Feature Coding 기술에 대하여, 다양한 리사이징 및 보간 방법을 조합하여 가장 우수한 압축 성능 대비 머신 태스크 성능을 나타내는 조합을 실험을 통해서 확인하고자 한다.

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Face Detection Based on Distribution Map (분포맵에 기반한 얼굴 영역 검출)

  • Cho Han-Soo
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.9 no.1
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    • pp.11-22
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    • 2006
  • Recently face detection has actively been researched due to its wide range of applications, such as personal identification and security systems. In this paper, a new face detection method based on the distribution map is proposed. Face-like regions are first extracted by applying the skin color map with the frequency to a color image and then, possible eye regions are determined by using the pupil color distribution map within the face-like regions. This enables the reduction of space for finding facial features. Eye candidates are detected by means of a template matching method using weighted window, which utilizes the correlation values of the luminance component and chrominance components as feature vectors. Finally, a cost function for mouth detection and location information between the facial features are applied to each pair of the eye candidates for face detection. Experimental results show that the proposed method can achieve a high performance.

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