서브시퀀스 매칭은 데이터 마이닝 분야에서 중요한 연산 중의 하나이다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘들은 하나의 인덱스만을 사용하여 검색을 수행하며, 인덱스를 생성하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 추출한 윈도우의 크기와 질의 시퀀스의 길이 간의 차이가 커질수록 검색 성능이 급격히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 인덱스 보간법에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 인덱스 보간법이란 하나 이상의 인덱스를 구축하고 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 적절한 인덱스를 선택하여 검색을 수행하는 기법이다. 본 논문에서는 먼저 사전 실험을 통하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 데에 있어 질의 시퀀스 길이와 윈도우 크기 간의 차이로 인한 성능의 변화를 관찰하고, 이 관찰을 통하여 물리적 데이터베이스 설계 관점에서 질의 시퀀스의 길이 분포에 따른 검색 비용 공식을 산출한다. 다음에, 윈도우 크기 효과에 의한 성능 저하를 개선하기 위해 인덱스 보간법에 기반한 새로운 검색 기법을 제안한다. 또한, 검색 비용 공식에 기반하여 제안된 검색 기법의 성능을 최적화할 수 있도록 다수의 인덱스를 구성하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 실제 데이터와 합성 데이터를 이용한 여러 가지 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.
본 연구에서는 입력신호의 특성에 따른 가변 필터뱅크의 구조를 가지는 AC-3 알고리듬의 분석과 합성부를 위한 MDCT/IMDCT변환의 fast-algorithm 설계 및 분석 결과를 제시하며, 또한 pre-echo를 막기 위한 블록사이즈의 변환시 발생하는 aliasing을 시간축 영역에서 효율적으로 제거하지 못하는 AC-3 알고리듬의 불완전한 부분을 4가지의 특별한 윈도우를 사용하여 보완한다. 다양한 음원에 대해 fast-MDCT/IMDCT 연산량과 오차 신호 에너지를 direct form과 비교하여 필터의 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 움직임 추정을 위한 Efficient Center- Biased Hybrid Search (ECBHS) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 Center-Biased Hybrid Search (CBHS) 알고리즘에 기초하고 있다. 제안된 알고리즘은 +, X, 다이아몬드 탐색형태를 결합하여 탐색 윈도우의 중앙으로부터 3pel 이내에 분포하는 움직임 벡터를 찾는 과정에서 탐색점을 효과적으로 감소시킨다. ECBHS는 UCHDS 및 CBHS와 거치 동일한 움직임 추정 정확도를 유지하면서 움직임 추정을 위한 연산량을 효과적으로 감소시킨다. 제안된 알고리즘의 효율성을 실험을 통하여 확인하였다.
최근 모바일 시스템의 성능이 향상되면서 다양한 형태의 동적인 메뉴 구성과, 메일 및 이차원 지도 등의 표현에 벡터 그래픽을 도입하고 있다. 모바일 기기에서 사용되는 벡터 그래픽 처리 기술은 Flash Lite, SVG(Scalable Vector Graphics)등이 널리 사용되고 있는데 두 가지 모두 소프트웨어 방식으로 사용되고 있다. 매크로미디어사의 Flash Lite는 연산에 많은 메모리를 필요로 하고, SVG는 웹 표준에 맞춘 스크립트 해석 기반으로 구동 속도가 느리다. 모바일 컴퓨팅 환경에서 벡터 그래픽스에 대한 필요성과 사용빈도가 증가함에 따라 메모리를 적게 사용하고 하드웨어 가속기를 지원 할 수 있도록 저 수준의 API(Application Programming Interface)인 OpenVG 1.0을 크로노스 그룹(Khronos Group)에서 제정하였다. 본 논문은 모바일 사용 환경에 맞추어 사용될 수 있도록 OpenVG 1.0에 기반한 API를 구현하고 실험하였다. 구현된 API는 느린 소프트웨어의 한계를 벗어나기 위해 하드웨어 가속기 설계에 적합하도록 각각의 API 블록 및 형태를 하드웨어 파이프라인 형태의 관점에서 설계하였고, 구현된 API를 윈도우즈 환경에서 기능을 검증하였다.
차선 검출은 자율주행 자동차의 가장 기본 기능 중의 하나이다. 전방 카메라를 통하여 얻은 입력 영상을 변환하여 주행 방향을 정할 수 있도록 차로를 검출하는 방법은 여러 가지가 있는데, 본 논문에서는 버드아이뷰 영상을 활용하는 방법을 채택하고 여러 가지 성능이 제한적인 임베디드 시스템에서 이를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 EPM(Expected Perspective Mapping) 방법과 변환 영상을 이용해 차로를 검출하는 슬라이딩 윈도우 알고리즘의 개선 방안을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 차선 검출 방법에 비해 약 30% 이상 적은 연산량으로 수행할 수 있으면서 기존 방법과 동일한 결과를 생성하여 실시간성이 중요한 상황에서 정확한 차선 검출을 할 수 있음을 보여 준다.
지금까지는 데이터의 무결성 보장을 위해 데이터베이스의 개념적 설계단계에서 트랜잭션 모델링은 데이터의 무결성 성질만을 언급하였고 보안 성질은 표현하지 못하였다. 또한, 데이터 모델에서 데이터의 동적 성질을 모델링하는 트랜잭션은 데이터의 무결성을 완전히 보장하기 어려웠다. 응용영역의 효과적인 분석과 설계를 위해서는 데이터 모델링에서 객체, 속성, 관련성 등과 같은 정적 성질 반만 아니라 데이터의 무결성과 보안성을 보장하는 동적 성질의 모텔링이 필요하다. 본 논문은 데이터의 무결성과 보안성 정보를 표현하는 보안 객체 관련성 Secure Object-Relationship Model: SOREM)에서 보안성이 첨가되어 자동으로 생성되는 기본 연산을 바탕으로 응용 트랜잭션을 모델링 하는 방법을 제시한다. 또한, 보안 트랜잭션 모델링 과정을 정확하고 용이하게 수행하기 위한 보안 트랜잭션 정의언어(Secure Transaction Definition Language : STDL)를 사용하여 보안 트랜잭션 모델링 자동화 도구를 X 윈도우 환경에서 설계 및 구현하였다.
본 연구에서는 SA 여파기로 불리는 ETBF의 새로운 다진 영역 표현을 제시하고 이 표현이 ETBF의 모든 영역을 포함한다는 사실을 밝혔다. SA여파기는 다단 여파기의 구조를 가진다. 첫째단(first stage)은 최대, 최소, exclusive-OR와 같은 비선형 연산으로 이루어지며 두 번째 단은 첫째단 출력들의 가중 평균으로 주어진다. 이 구조는 SAM 여파기와 같이 첫째단 여파기 윈도우의 최대수를 제한하는 방식이 가능하여 매우 유연한 구조를 갖지만, SAM 여파기와는 달리 ETBF의 부분군만을 표현하지 않고 ETBF의 전 영역을 표현할 수 있는 장점이 있다.
서브시퀀스 매칭은 시계열 데이터베이스에서 질의 시퀀스와 유사한 서브시퀀스틀 찾아내는 연산이다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘들은 하나의 인덱스만을 사용하여 검색을 수행하기 때문에, 인덱스를 생성하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 추출한 윈도우의 크기와 질의 시퀀스의 길이 간의 차이가 커질수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 인덱스 보간법에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 인덱스 보간법이란 하나 이상의 인덱스를 구축하고 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 적절한 인덱스를 선택하여 검색을 수행하는 기법이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 비용 공식을 산출하고, 이 비용 공식에 기반하여 제안된 기법의 성능을 최적화 하도록 다수의 인덱스를 구성하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 실제 데이터를 이용한 여러 가지 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 정량적으로 검증한다.
고차원적인 멀티미디어 컨텐츠를 처리하는 그래픽 가속기를 설계함에 있어서 쉽고 정확한 하드웨어 검증 환경과 임베디드 장치에서의 성능 평가가 필요하다. 이를 해결하기 위해 시뮬레이션파형 분석을 통한 검증이 아니라 실제 연산된 그래픽 이미지를 확인할 수 있는 소프트웨어 래스터라이저를 설계하였다. 설계한 래스터라이저는 윈도우 기반의 환경에서 C언어를 이용하여 래스터화 각 단계 별로 함수로 구현하고 정점 데이터를 입력하여 결과를 검증하였다.
분리형 필터는 메모리 접근 및 연산량을 O($N^2$)에서 O(N)으로 최적화하는 기법이다. GPGPU를 이용한 필터기반의 영상처리에 분리형 필터를 적용하면 2차원 apron 영역이 2개의 1차원 apron 영역으로 이 되기 때문에 메모리 최적화 측면에서 유리하다. 본 논문은 GPGPU를 이용한 분리형 필터에 슬라이딩 윈도우 형태의 지역 메모리 관리 기법을 적용하여 apron 발생을 최소화하는 구조를 제안하고 실험을 통해 저성능 메모리 환경에서 최대 17.9% 성능향상이 있었으며, 메모리 성능이 50% 낮아지는 경우에도 전체성능 감소도 최대 9%수준으로 안정적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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