매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 캐쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 현재의 주기억 데이타베이스 환경에서 가장 중요한 문제로 대두되었다. 최근 연구들에서는 R-트리의 변형 모델인 CR-트리와 같은 인덱스 구조들이 제시되었으나, 이는 손실 발생 가능한 압축 기법을 사용함으로써 검색 성능이 더 나빠질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MR-트리라고 이름 붙여진 캐쉬 동작에 민감한 R-트리의 새로운 변형 모델을 제시한다. MR-트리는 리프가 아닌 중간 노드 엔트리들을 100%에 가깝게 사용하여 결과적으로 트리의 높이와 중간 노드 엔트리의 MBR을 줄여주는 효과를 준다. 이를 위해 노드 분할 발생시 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 중간 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송하고, 존재하지 않을 경우 새롭게 생성된 노드는 분할된 노드의 자식 노드가 된다. MR-트리는 이와 같은 동작으로 인해 발생 가능한 트리 불균형 문제를 높이 균형화(HeightBalance) 알고리즘을 수행함으로써 해결한다. 한편, 본 논문에서는 MR-트리를 캐쉬 동작에 더욱 민감한 트리형태로 만들기 위해 CCMR-트리를 제안한다. 본 논문의 실험과 분석 결과, 2차원의 MR-트리는 약간의 개선된 수정 속도와 비슷한 메모리 사용량을 기록하며, 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다.
심각한 사고를 초래하는 석유화학 플랜트의 가스 누출 여부와 위치를 실시간으로 탐지하기 위하여 주변의 여러 기계소음 등으로부터 비정상적 누출 음향을 분리할 수 있는 기법을 제시하였다. LMS 알고리즘을 이용하여 FIR구조의 적응필터와 누출 탐지용 상호상관함수를 이용하여, LABVIEW를 통하여 누출예측프로그램을 개발하였고 직접 제작한 장비를 이용하여 잔향실에서 실험을 수행하였다. 홀 사이즈, 압력, 거리, 주파수를 인자로 하여 비정상적 누출소음에 대한 실험에서 얻어진 데이터를 분석한 결과, 암소음은 1kHz 대역 이하에서 주로 발생하고 누출에 의한 소음신호는 고주파 대역, 특히 16kHz의 대역에서 가장 잘 발생한다는 것을 알게 되었다. 이런 음향기법의 가능성을 확인하기 위해서 실제로 정유공장에서 소음을 측정한 결과, 펌프와 압축기에서의 소음신호가 각각 2kHz, 4.5kHz로 측정됨으로써 주변 환경 소음과 누출음이 구별 가능하고 누출 위치(거리)의 탐지가 가능함을 밝혔다.
선택적 촉매환원법은 산업 설비에서 분사되는 배기가스의 탈질 과정에 유용한 방법이다. 촉매 층 입구에서의 암모니아-질소산화물의 혼합비 분포는 탈질 과정에서 중요하다. 본 연구에서는 전산해석 기법을 이용하여 탈질설비의 입구 배기가스 내 질소산화물의 유동 분포에 따른 암모니아 분사 노즐의 유량을 조절하여 NH3/NO 몰 비의 균일도를 개선하였다. 출구 X/H = 3 지점에서의 몰 비에 의한 평균제곱근오차 값을 최적화 변수로 선정하였고 실험계획법을 기반 한 최적화 알고리즘을 도입하였다. 균일, 포물선, 상향 솔림, 임의 등 4가지 입구 유동 형태에 대해 8개의 분사 노즐의 암모니아 분사 유량을 도출하였다. 정상상태의 비압축성 점성 이차원 유동장 해석을 위해 상용 소프트웨어인 ANSYS-FLUENT에 k-𝜖 난류모델을 적용하였다. 본 해석의 결과, 입구 배기가스의 유동 형태 별로 9.58%에서 80.0% 의 몰 비 개선 효과를 나타내었다.
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.
본 연구에서는 냉온 자극요법의 열전달 특성을 정량적으로 파악하고자 한다. 축대칭 비압축성 Navier-Stokes 방정식 및 에너지 방정식의 해법을 위해 SIMPLE 알고리즘에 기반을 둔 유한체적법을 사용하였다. 혈액의 관류를 고려하기 위해 Pennes bio-heat 방정식을 추가로 적용하였다. 다양한 온도조건에 따른 피부 아래 각 지점에서의 열 침투양상을 분석하였다. 수치해석을 통하여 다양한 입력온도들에 대하여 역치 온도에 도달하는 영역들을 발견하였다. 또한, 페니스 효과로 인하여 피부 심부로 갈수록 외부 자극에 대한 온도변화가 완만함을 확인하였으며, 진피부분의 온도가 역치에 도달하기 위해서는 온 자극 및 냉 자극은 47도 및 7도 내외로 주어져야 함을 발견하였다. 본 논문의 수치해석을 통해 구축된 데이터베이스는 경혈 냉온 자극 치료기의 최적설계 시에 활용된다.
최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 간은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현이 되고, 고차원에서 발생되는 문제인 "Curse of dimensionality" 때문에 기존의 인덱싱 방법(예를 들면 트리 구조를 이용하는 다차원 인덱싱 방법, 차원을 줄이는 방법, 양자화 등의 압축 기법을 이용하는 방법 등)으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자들의 특징을 반영한 효율적인 인덱싱 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기술자를 속성 히스토그램으로 변형하고 히스토그램의 자 빈 값을 이진 형태로 표현하여 비트열을 생성하며, 이러한 비트열들을 이용하여 비트맵 인덱스를 구성한다. 질의 오브젝트가 입력되면 비트맵 인덱스를 이용하여 결과에 포함될 가능성이 있는 후보 오브젝트 리스트를 생성하게 되는데 즉, 각 오브젝트의 인덱스와 질의 오브젝트의 비트열에 대한 XOR(Exclusive OR) 연산을 수행하여서 후보 오브젝트 리스트를 생성한다. 그리고 이 리스트에 있는 오브젝트들에 대해서만 L1-norm과 같은, 기술자를 위해 사용되는 비교 연산식을 수행하여 최종 결과 오브젝트들을 사용자에게 보여주게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 단순한 비트 연산을 통해 검색 결과에 포함될 가능성이 있는 오브젝트들을 추출해낼 수 있기 때문에 빠른 시간 내에 검색을 마칠 수 있도록 해준다. 실험에 의하면 제안한 방법을 이용하는 경우, 90% 이상의 정확도를 유지하면서 검색 시간에서는 순차 검색에 비해 15배 이상의 속도 향상을 보임을 알 수 있었다.
EVRC에서는 채널 스펙트럼의 효율을 높이고 시스템의 소비 전력을 줄이기 위하여, 통화시간 중에서 사용자가 말을 할 때만 음성신호를 압축하여 전달하고, 말을 하지 않을 때는 음성신호를 전달하지 않는다. 또한, EVRC에서는 음성 프레임을 1, 1/2, 1/8의 세 가지 전송률로 구분하여 다르게 처리 하고 있으며, 예를 들어, 1/8 전송률은 입력 신호가 묵음구간인 것을 의미한다. 본 연구에서는 LSP 파라미터의 분포특성을 이용한 유성음 구간, 무성음 구간, 묵음 구간을 구분하는 방법을 사용하여, 유성음인 경우에 대해 1 rate으로 부호화하고, 무성음 구간의 경우는 1/2 rate, 묵음의 경우에는 1/8 rate으로 전송하는 방법에 대하여 제안하였다. 즉, EVRC에서 full rate으로 보내는 부분에 대해서는 기존의 방식을 그대로 적용하며, half rate은 유성음, 무성음을 구분하여 유성음일 경우 full rate으로 바꾸어 전송하였고, 묵음에 대해서는 EVRC 기본 rate을 적용하였다. 실험과정에서는, SNR, ASDM, 전송률을 측정하였으며, 제안한 알고리즘을 사용하는 경우 EVRC에 비해 음성품질이 향상됨을 증명하였다.
본 논문에서는 ITRS(International Technology Roadmap for Semiconductors)를 따라 스케일 다운된 FinFET 소자의 디지털 및 아날로그 회로의 성능을 예측했다. 회로 성능의 정확한 예측을 위해 기생 커패시턴스와 기생 저항 모델을 개발해 3D Technology CAD 해석 결과와 비교해 오차를 2 % 미만으로 달성했다. 기생 커패시턴스 모델은 conformal mapping 방식을 기반으로 모델링 되었으며, 기생 저항 모델은 BSIM-CMG에 내장된 기생 저항 모델을 핀 확장 영역 구조 변수($L_{ext}$) 변화에 따른 기생 저항 성분 변화를 반영 할 수 있도록 개선했다. 또한, 공정 단위 변화에 대해 소자의 전압전류의 DC 특성을 반영하기 위해 BSIM-CMG 모델의 DC 피팅을 진행하는 알고리즘을 개발했다. BSIM-CMG에 내장된 기생 모델을 본 연구에서 개발한 저항과 커패시턴스 모델로 대체해 압축 모델 내부에 구현하여, SPICE 시뮬레이션을 통해 스케일 다운된 FinFET 소자의 $f_T$, $f_{MAX}$, 그리고 링 오실레이터와 공통 소스 증폭기의 기생 성분으로 인한 특성변화를 분석했다. 정확한 기생 성분 모델을 적용해 5 nm FinFET 소자까지 회로 특성을 정량적으로 제시했다. 공정 단위가 감소함에 따라 소자의 DC 특성이 개선될 뿐만 아니라 기생 성분의 영향이 감소하여, 회로 특성이 향상됨을 예측했다.
최근 무선 센서 네트워크에서 센서로부터 원하는 데이타를 가져오는 네트워크 내 집계 질의처리 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 대표적인 네트워크 내 집계 질의 처리 기법들은 집계 질의 처리를 위해 라우팅 알고리즘과 데이타 구조를 제안하고 있다. 그러나 이러한 기법들은 센서 노드들의 에너지 소모가 크고, 질의 처리 결과 정확도가 떨어지고, 또한 질의 처리 시간이 오래 걸리는 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 집계 질의 처리 기법들의 문제점을 해결하고 무선 센서 네트워크에서 보다 효율적인 집계 질의 처리를 위해 BPA(Bucket-based Parallel Aggregation)를 제시하였다. BPA는 질의 영역을 센서 노드 분포에 따라 쿼드 트리로 구성하여 집계 질의를 병렬로 처리하고, 각 센서 노드로 하여금 데이타를 이중 전송하게 함으로써 전송 오류로 인한 데이타 손실을 줄인다. 또한, BPA는 집계 질의 처리시 버켓 기반의 데이타 구조를 이용하고 이러한 버켓 데이타 구조를 버켓내 데이타 개수에 따라 적응적으로 분할 및 합병한다. 특히 버켓내 데이타 크기를 줄이기 위해 데이타를 압축하고 데이타 전송 횟수를 줄이기 위해 필터링을 수행한다. 마지막으로 센서 데이타를 이용한 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 BPA의 우수성을 입증하였다.
본 논문은 비디오 콘텐츠가 P2P 환경에서 배포될 때, 멀티미디어 핑거프린팅 코드를 삽입하는 알고리즘을 제안하고 공모공격 방지를 위한 공모 코드북 SRP(Small RISC Processor) 임베디드 시스템을 설계한다. 구현된 시스템에서는 웹서버에 업로드를 요청하는 클라이언트 사용자의 비디오 콘텐츠에 삽입된 핑거프린팅 코드를 검출하여 인증된 콘텐츠이면 스트리밍 서버로 전송을 하여 P2P 네트워크에 배포를 허락하고, 공모코드가 검출되면 스트리밍 서버로 비디오 콘텐츠의 전송을 차단하여 P2P 네트워크에 배포를 중지시키고, 또한 공모코드에 가담한 공모자를 추적한다. BIBD 코드 v의 10%를 공모자로 하여 평균화공격의 공모코드를 생성하였다. 이를 기반으로 공모공격 방지의 코드북이 설계 되었다. 비디오 콘텐츠의 온라인 스트리밍 서비스 ASF와 오프라인 제공 MP4의 비디오 압축에서는 I-프레임의 휘도성분 Y의 비트플랜 0~3에 핑거프린팅 코드의 삽입량이 0.15% 이상에서 삽입된 원코드와 검출된 코드의 상관계수는 0.15 이상이었다. 상관계수 0.1 이상에서 공모코드 검출율은 38% 그리고 상관계수 0.2 이상에서 공모자 추적율은 20%임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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