최근의 무선 패킷데이터 시스템에서 짧은 버스트 데이터의 전송이 많이 사용되고 있고 훈련 심볼에 의한 오버헤드가 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 적응등화기의 설계에 있어서 짧은 훈련심볼과 빠른 수렴 알고리즘이 필수적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 사용하는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE (decision feedback equalizer) 의 성능을 향상시킬 수 있는 등화알고리즘을 제 안한다 . 제안된 알고리즘에서 DEF의 출력 은 LMS(least mean square) 기반의 적응DEF 루프로 입 력되고 확장된 훈련심볼로서 사용된다. 또한 전체적인 처리를 위하여 ML (maximum likelihood) 추정기를 사용하는 블록연산 대신에 낮은 복잡도의 적응 LMS연산이 사용된다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 등화기는 반복귀환이 증가함에 따라 성능이 향상되고 시변 페이딩에 보다 강한 성능을보여준다.
영상의 저 비트 변환 기반의 비트 플레인 정합방법(Bit-Plane Matching : BPM)은 기존의 블록 정합 방법들과 비교해 계산량을 줄이고 간단한 하드웨어 구조 설계를 통해 블록 정합 결과를 획득할 수 있지만, 블록 정합의 정확도가 비교적 낮은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 BPM방법들과 비교해 블록 정합의 정확도를 증가시키면서 동시에 논리 연산으로 정합 결과를 계산할 수 있는 저 비트 변환 기반의 절대 오차합(Reduced-bit transform based Sum of Absolute Difference : R-SAD)을 이용한 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 현재 영상과 참조영상을 각각 2-bit의 영상으로 변환하고, 2-bit의 4레벨에 대한 입출력 관계를 이용하여 진리표를 획득한다. 진리표는 Karnaugh map을 통해 간소화 되어 논리 연산으로 절대 오차를 계산할 수 있다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 움직임 보상(Motion Compensation) 실험에서, R-SAD는 기존의 블록 정합 방법들과 비교해 높은 정확도의 정합결과를 획득할 수 있었다.
최근 들어 이동 통신 서비스에서 이동하는 고객의 위치정보와 관련된 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동 객체의 경우 갱신 연산이 많고 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 이러한 LBS 응용에서 시공간 영역질의는 중요한 서비스이다. 질의 처리 속도의 개선을 위해서 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 시공간 시스템 아키텍쳐로 GALIS의 비균등 2단계 격자 인덱스 구조를 적용한다. 질의 처리 처리율을 향상시키기 위해서 공간 관련성과 시간 관련성을 이용한 스케줄링 기법과 Time Zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 측정을 위해서 다른 질의 범위를 가지고 영역 질의의 결과를 보인다.
플래시 메모리는 비휘발성, 저전력, 빠른 입출력, 충격에 강함 등과 같은 많은 장점으로 임베디드 시스템에 많이 사용되고 있다. 그렇지만 제자리 덮어쓰기가 불가능하고 블록의 지움 횟수 제약이 있으며, 지움 연산을 페이지 단위로 해야 한다는 단점이 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 YAFFS와 RFFS와 같은 NAND플래시 파일 시스템이 제안되었다. YAFFS는 마운트 과정에서 필요한 데이터들을 얻기 위해 전체 플래시 메모리를 읽어야 하기에 마운트 시간이 느려진다. 따라서 빠른 마운트를 위해 필요한 모든 블록의 정보와 메타 데이터를 관리하는 RFFS 파일시스템이 제안되었다. 하지만 메타 데이터를 관리하기 위한 연산으로 인하여 파일시스템에 부담을 증가 시킨다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점 해결을 위하여 최소한의 메타데이터를 이용하여 빠른 부팅 및 복구를 제공 할 수 있는 NAND 플래시 파일 시스템을 제안한다. 그리고 실험을 통해 마운트 및 복구 성능 향상과 시스템에 부하가 없음을 보인다.
공간 인덱스인 R-Tree를 이용하여 조건에 만족하는 공간 객체를 찾기 위해서 MBR의 비교하는 여과 과정만으로는 부정확한 경우가 있으며 그러한 경우에는 해당 공간 객체를 읽어 조건과 직접 비교하는 과정, 즉 정제과정이 필요하게 된다. 정제과정을 수행하기 위해서는 디스크 입출력이 요구되고 고비용 공간 연상을 수행해야 하므로 이는 검색 비용이 커지는 요인이 된다. 그래서, 여과 과정후의 후보 객체수를 최소화하기 위한 2단계 여과 기법들이 연구되었지만, 여과 효율이 떨어지거나, 추가로 데이터를 유지해야하거나, 원래 객체의 정보를 잃어버려 객체들을 재구성해야하는 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 이차 여과 과정에서 공간 객체의 존재여부를 저장하는 진위 테이블인 그리드 필터를 이용하여 간단한 논리 연산만으로 공간객체를 검색할 수 있도록 하는 확장된 R-Tree를 제안한다. 그러므로, 그리드 필터를 가지는 확장된 R-Tree 는 효율적인 이차 여과과정을 수행하기 때문에 여과를 위한 연산비용이 작고, 근사의 질이 높아 여과 효율이 우수하다.
생체신호 측정 및 처리에 있어서 GUI(graphic user interface)를 도입, 개인용 컴퓨터에서 실현가능한 신호처리 시스템을 구현하였다. 전치증폭장치에서 입력된 신호를 A/D converter로 처리, RS-232C 통신방식으로 개인용 컴퓨터에 전송 저장한 후, 이를 Windows환경에서 사용할 수 있도록 Visual basic으로 programming하였으며, DPS(digital signal processing)루틴에서 digital filtering, FFT처리 등의 신호처리 및 신호해석을 위한 연산과정을 실행하여 화면과 프린트로 출력 되도록 하였다. 본 연구를 통해서 일예로 heart-rate variability에 적용하였으며, 전치증폭회로 및 시스템 설계에 요구되는 하드웨어와 소프트웨어를 소개하고, 그 출력형태를 나타내었다 이러한 방식은 임상분야에서 개인용 컴퓨터를 이용하여 손쉽게 데이타를 입출력 하므로서 동물실험이나 실제 임상에 적용할 수 있으며, 이러한 시스템의 폭넓고 유용한 활용을 위해서는 신호모델에 대한 최적화 계수 추출, 잡음제거, 해석 및 처리결과를 위한 데이타를 가공하는 연산 소프트웨어 개발의 지속적 연구가 필요할 것으로 보인다.
이 연구에서는 중학교 학생들의 보상논리 문제해결 과정을 알아보았다. 이 연구를 위해 서울 소재 남녀공학 중학교 3개반 5개조 21명을 대상으로 하였으며, 보상논리를 주제로 한 활동의 수업내용을 참여 관찰하였고, 그 내용을 녹음하여 조사${\cdot}$분석하였다. 학생들의 보상논리 형성과정을 분석한 결과 학생들은 개인마다 각기 다른 유형의 형성과정을 나타내었다. 수학적 연산력이 뛰어나난 학생들은 비례식에 의해 보상논리를 설명하고 반비례관계와 보상논리는 같은 개념이라고 생각하는 경향이 강했고, 보존논리가 잘 발달되지 않는 학생들은 보상논리 형성과정에서 평형을 유지하려는 힘은 보존된다는 생각과 두 변인의 관계를 연관지어 생각하지 못하였다. 보상논리 형성에 성공한 학생들은 다른 학생들에 비해서 보존개념 형성정도가 높았다.
최근 전력소모와 읽기 성능이 우수한 Solid state disk(SSD)가 많이 사용되고 있으나 가격이 고가이고 삭제 및 쓰기 연산의 효율이 낮은 것이 단점이다. 이것을 보완하기 위한 저장장치의 일종이 하이브리드 하드디스크 (H-HDD: Hybrid Hard disk drive)인데 하드디스크 내부에 플래시 메모리(NVCache: Non-volatile Cache)를 장착하여 디스크블록의 캐시로 사용한다. 본 논문에서는 H-HDD의 저전력과 응답시간을 향상시키기 위해 NVCache의 선반입 및 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 NVCache를 읽기 캐시를 위주로 사용하고 쓰기캐시는 디스크 헤드와 스핀들의 상황에 따라 쓰기 연산을 지원한다. 읽기 캐시의 경우 시간적, 지역적 지역성을 동시에 고려하여 선반입을 통해 응답시간과 전력 소모를 감소시키고 쓰기 캐시의 경우 디스크 스핀들의 동작 상태에 따라 NVCache에 쓰기를 실시하여 저전력과 응답성을 향상시키고자한다.
이 논문에서는, 이진 논리 함수(binary logic function)로 표현되는 개념들에 대한 새로운 학습방법인 논리적 진화방식(Logical Evolution)을 제안하였다. 그리고 이 방법을 통해 기존 귀납학습의 문제점들을 해결하고자 시도하였다. 사용하는 특징이 사전지식의 영향을 적게 받도록, 학습과정에서 얻어진 정보를 이용하여 특징을 생성하고 동시에 이를 이용하여 학습한다. 그리고 전체 자료가 아니라 개별 자료를 이용하여 특징생성 및 학습을 수행한다. 그 결과 새로운 문제가 주어지거나 입출력이 변경되는 경우에도, 이전의 특징을 재사용할 수 있으며 겨우에 따라서는 보다 효율적인 학습이 가능하다. 논리적 진화방식은 5가지 연산으로 구성되며, 이러한 연산들은 특징생성 및 학습 과정에서 논리적 평가방식(logical evaluation)에 의해 적절하게 선택되고 실행된다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 MONK 문제와 새로 정의한 다른 문제를 이용하였다.
최근 들어 이동 통신에서 이동하는 고객의 위치정보와 관련된 서비스가 중요하게 부각되고 있다. 이동 객체의 경우 갱신 연산이 많고 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 이러한 LBS 응용에서 시공간 영역질의는 중요한 부분이고, 질의 처리속도의 개선을 위해서 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 시공간 인덱스 구조로 비 균등 2단계 격자 인덱스 구조를 적용한다. 또한 질의 처리률 향상을 위해서 공간 관련성과 시간 관련성을 이용한 스케줄링 기법과 time zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 질의 처리 기법을 제안한다. 다양한 질의 범위를 사용하여 실험한 결과 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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