본 논문은 분류 벡터 양자화(CVQ)기법을 이용한 통신 시스템에서 채널 오류를 감소시키기 위한 인덱스벡터할당 방식을 다루고 있다. 제안된 시스템은 크게 내부 인덱스 할당방식(IIA inner index assignment)과 교차인덱스 할당방식(CIA : cross index assignment)으로 구성된다. IIA는 부(Sub)코드북 내에서 유사한 코드벡터들에 Hamming거리가 가까운 인덱스들을 할당함으로써 채널에러에 의해 발생된 화질저하를 감소시킨다. CIA는 인덱스 벡터의 클래스 정보를 나타내는 클래스 비트에 발생하는 채널 오류의 영향을 최소화할 수 있는 방법으로서 IIA에 의해 할당된 인덱스 벡터들을 수정한다. 본 논문에서 실시된 컴퓨터 모의실험은 제안된 시스템이 채널 부호화기법을 사용하지 않고도 채널 잡음을 극복할 수 있음을 보여준다.
브로드 캐스트(Broadcast)는 하나 또는 여러 개의 채널을 이용해서 다수의 이동 단말기들이 빈번하게 필요로 하는 데이타를 효과적으로 전송하기 위한 방법 중에 하나이다. 이동 단말기의 배터리 소모량을 최소화하기 위해서, 브로드캐스트 되는 데이타를 위한 접근시간을 최소화하는 것이 가장 중요한 문제로 대두되었다. 이런 관점에서 브로드캐스트 되는 데이타에 인덱스를 제공함으로써 데이타 접근시간을 최소화하는데 초점을 맞춘 연구들이 수행되어 왔다. 이 논문에서는 멀티채널(Multi Channels) 환경에서의 효과적인 브로드캐스트(Broadcast)를 위한 인덱스 할당 방법에 대해 연구하였다. 지금까지 제안된 방법들은 브로드캐스트 되는 데이타와 인덱스의 크기가 같아야 한다는 가정을 필요로 하거나 사용되는 인덱스 트리의 깊이와 같은 수의 채널이 주어지지 않을 경우 본래의 성능을 보이지 못하는 단점을 가지고 있다. 앞에서 언급한 두 가지 문제점은 브로드캐스트 데이타에 대해서 평균 접근시간의 증가를 초래하게 된다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는, 채널을 데이타와 인덱스 채널로 분리한 후, 빈도수가 높은 데이타와 해당 데이타에 대한 트리 구조 인덱스를 보다 많이 브로드캐스트 함으로써 브로드캐스트 데이타에 대한 평균 접근 시간을 최소화하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 방법의 실험적 및 이론적인 성능 분석을 이와 비슷한 다른 방법들과 비교함으로써 수행한다. 제시한 방안의 성능 분석은 현존하는 다른 방법과 비교해서 브로드캐스트 데이타에 대해서 현저한 평균 접근 시간 감소를 보여준다.
본 논문은 부영역 분할과 코드워드 인텍스의 캐시 개념을 이용하여 벡터 양자화를 위한 고속코드북 생성 및 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접한 입력 벡터는 대개 코드북내 특정 코드워드에 의해 나타내어지는 국부성에 바탕을 두고 있다. 초기에 모든 학습 벡터가 거리에 기반한 근접성을 이용하여 정해진 수의 부영역으로 분할된다. 각 부영역에 하나의 코드워드 인덱스 캐시가 할당되는데 이 캐시는 학습 초기에는 전체 코드북 크기에 대응하는 코드워드 인덱스를 갖는다. 학습이 진행되면서 입력 벡터가 갖는 국부성 때문에 각 부영역내 캐시중 사용되지 않는 코드워드 인덱스가 점차 발생하게 되므로 이들은 LRU(Least Recently Used) 삭제 알고리즘에 의해 제거된다. 학습이 진행됨에 따라 부영역 캐시에는 주어진 입력 벡터에 의해 참조되는 코드워드 인덱스만이 남게 되므로 한 학습 주기 동한 필요한 학습 시간이 점차 짧아지게 되어 전체적으로 코드북 생성 시간을 크게 줄일 수 있게 된다. 제안한 방법은 매 학습주기마다, 코드워드 인덱스 삭제 후보 중 주어진 부영역 중심으로부터 거리에 의해 멀리 떨어진 것부터 반만을 제거함에 따라. 복원된 영상의 화질 열화가 거의 없다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법은 기존의 LBG 방법에 비해 화질 열화는 거의 없지만 코드북 생성 (또는 부호화) 속도를 2.6-5.4배 (또는3.7-18.8배) 향상시킨다.
무선 환경에서 브로드캐스트방법을 이용하여 데이타를 전송할 때, 중요한 문제는 모바일 클라이언트가 요구하는 데이타에 빠르게 접근한 수 있도록 하는 것이다. 기존 연구는 선호도에 따라 정렬된 데이타들을, 제공된 채널의 수만큼 평균접근시간을 줄이는 최적의 분할지점을 찾아 채널에 할당하는 기법을 사용하였다. 이러한 방법의 문제는 동등 채널 내의 데이타 간 선호도 차이가 브로드캐스트 스케줄링에 반영되지 못한다는 것이다. 이 문제점을 해결하고자 기존 방법에 따라서 다중 채널에 데이타를 분할한 후, 브로드캐스트 디스크(broadcast disk)기법을 적용하여 동등 채널 내의 데이타들 사이에도 선호도 차이에 따라 차별적인 반복주기가 적용되도록 하는 방법이 제안 되었다. 그러나 기존의 데이타 분할은 선호도 차이에 따라 정렬된 데이타를 순서대로 채널에 할당하였기 때문에 각 채널 안에서의 데이타 간 선호도 차이가 크지 않았다. 결국 브로드캐스트 디스크 기법을 적용하더라도 각 데이타의 반복주기 차이는 선호도 차이에 따라 작게 나타나기 때문에 접근시간의 단축 효과는 크지 않다. 본 연구에서는 제공된 다중 채널에 선호도가 높은 데이타와 낮은 데이타가 고르게 분포되도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정렬된 데이타들이 인접 데이타와 떨어져 각각 다른 채널에 포함되도록 할당한다. 기존의 방법은 인덱싱 기법을 사용하지 않더라도 상위채널부터 선호도 순서에 따른 데이타 접근이 가능했다. 하지만, 제안하는 방법은 선호도 순위에 따른 데이타 접근이 어렵기 때문에 접근시간을 줄이기 위해서는 인덱스사용이 필수적이다. 이에 대해서 제안하는 데이타 할당 방법에 접근시간 단축을 위한 효율적인 인덱스 기술도 제시한다. 인덱스 방법은 요구 데이타에 대한 마른 채널 위치 검색을 위해 독립적인 인덱스 채널을 사용한다. 위의 과정을 통해서 제시하는 방법은 기존의 연구들보다 데이타의 선호도를 보다 정확하게 반영하여 전체 클라이언트의 선호 데이타에 대한 마른 접근 성능을 보이는 것을 실험을 통해서 보여줄 것이다.
가변길이 나무구조 벡터양자화기(VLTSVQ : variable-length tree-structured vector quantizer)를 기반으로 하는 영상 부호화 방식인 차분 인덱스(DI : Differential index) 할당기법을 제안하였다. 각 소스벡터는 VLTSVQ의 단말 노드로 양자화가 되어지고, 각 단말 노드는 유일한 이진 벡터로 표현된다. 제안한 방법은 영상의 화질은 유지하면서 압축률을 개선하기 위해 이웃하는 영상 블록들간의 상관성을 이용하였다. 모의실험을 통하여 제안한 방법이 기존 방법들에 비해 매우 높은 압축률을 보였으며, 화소간의 상관성이 높은 영상에 대해서는 63.2%의 발생 비트율 감소를 확인하였다. 그리고 영상내의 이웃블록들간 상관성이 커질수록 더 큰 비트율이 감소됨을 보였다. 제안한 부호화 기법은 일반적으로 이웃된 화소들간에 높은 상관성을 가진 MR(magnetic resonance)영상 부호화에 효율적으로 사용될 수 있다.
어떠한 신호를 벡터 양자기(vector quantizer: VQ)로 양자화하고, 양자화된 신호, 즉 양자기 출력 인덱스를 잡음이 있는 전송로로 전송하려고 할 때, 전체적인 부호화 시스템의 성능은 사용된 양자화 기법과 전송로 오류에 대한 영향에 의해 좌우된다. 최적의 부호화 시스템 설계를 위해서는 전송로 최적 VQ 같이 소스와 전송로 부호화를 통합하여 최적화시켜야 한다. 설계를 위한 계산량을 줄이는 방법으로 부최적인 접근 방법으로 강인한 VQ (robust VQ: RVQ)가 있다. 양자기는 잡음이 없는 전송로에 최적으로 설계를 하고 양자화 출력인 인덱스 열을 전송로 심볼로 할당 시에, 전체 왜곡이 전송로 잡음에 보다 강인하게 되도록 인덱스 할당 함수를 설계하는 양자기가 RVQ이다. 그런데 최적의 인덱스 할당 함수의 설계도 계산량이 많이 요구된다. 최근에 VQ의 계산량을 줄일 수 있는 표본적응 프러덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)가 제안되었다. SAPQ는 벡터의 차수를 줄이는 프러덕트 양자기(product quantizer: PQ)와 유사한 구조를 가지지만 일반 PQ보다 더 좋은 성능을 가지면서 full-search VQ보다 부호화 복잡도가 낮고 부호책을 위한 메모리의 크기도 작은 일종의 구조적 제한을 가지는 VQ이다. 본 논문에서는 이러한 SAPQ를 사용하여 벡터의 차수를 줄임으로 전송로 오류에 강인한 RVQ 설계가 가능함을 SAPQ의 구조적 고찰과 모의실험을 통해서 살펴보았다.
본 논문은 다중 무선 방송채널환경에서 R-tree를 이용하여 kNN 질의처리의 효과적인 인덱스 스케줄링 기법에 관한 논문이다. 기존 방식은 kNN질의처리 시 노드를 여러 개 얻어야 할 때 child들이 다중 채널 방송스케줄 상 같은 타임 슬롯에 위치하고 있어 원하는 데이터를 얻기 위해서 다음 사이클로 넘어가 데이터를 얻는 시간이 길어지는 단점이 존재하였다. 제안하는 방법은 방송채널에 인덱스 스케줄링을 하기 전에 kNN을 수행하여 R-tree의 각 노드의 child의 접근빈도를 구한 후 구해진 접근 빈도를 기반으로 인덱스 스케줄링 시 방문이 많이 되어 접근빈도가 높은 child들을 다중채널 상에 직렬로 할당하고 접근이 적게 되는 노드는 병렬로 할당하여 질의처리 시 각 노드의 child들을 탐색할 때 겹치는 부분을 줄여 사용자가 원하는 데이터를 빠르게 얻을 수 있는 인덱스 스케줄링 기법이다.
본 논문은 인 메모리 기반의 분산처리 시스템인 Spark를 이용하여 공간 웹 객체 검색 시스템을 구현한 논문이다. 소셜 네트워크의 발전은 방대한 양의 공간 웹 객체를 생성하게 되었고, 기존의 공간 웹 객체 검색 시스템을 이용한 데이터 검색이나 분석은 힘들어졌다. 최근에 분산처리 시스템의 발전은 대용량의 데이터를 빠르게 분석하고 검색하는 기능을 지원해준다. 따라서 대용량의 공간 웹 객체를 검색하기 위해서는 분산 처리 시스템을 이용한 방법이 필요하다. 분산 처리 시스템에서는 데이터가 블록 단위로 처리되고, 이러한 블록 하나를 Spark에서는 데이터를 RDD로 변환하여 처리한다. 본 논문에서는 위의 방법에 착안하여 전체 공간 영역을 기반으로 서로 겹치지 않는 공간영역으로 분할을 하고, 분할된 영역 하나당 하나의 파티션을 할당하고 각각의 파티션은 자신이 포함하고 있는 데이터에 대한 공간 웹 객체 인덱스로 구성하는 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 공간 분할을 이용하여 분산처리 시스템을 효율적으로 이용하고, 분할된 공간에 대한 검색의 효율성을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 데이터의 검색을 위하여 공간 정보와 단어 정보를 같이 사용하여 인덱스를 구축하는 QP-tree를 적용한 방법과 공간 정보만을 이용하여 인덱스를 구축하는 R-tree를 적용한 방법과의 비교를 통하여 제안한 시스템이 공간 웹 객체의 검색에 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.
이 논문은 공간 조인연산 시 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블에 대한 후보 객체들의 여과 단계 처리이다 이 분야에 대한 기존 알고리즘들은 대개 공간 데이타의 조인 연산에서는 우수한 성능을 나타내고 있지만 입력 테이블에 객체들이 편중되어 있을 경우 성능이 저하되는 문제를 가지고 있으며, 이러한 단점을 보완할 수 있는 방법에 대한 연구는 미흡한 상태이다 따라서, 이 논문에서는 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블의 편중된 객체에 대한 문제를 해결하기 위해 기존 연구인 Spatial Hash Join 알고리즘을 개선한 Spatial Hash Strip loin 알고리즘을 제안한다. SHSJ 알고리즘과 기존 SHJ 알고리즘의 차이점은 입력 데이타 집합을 버킷에 할당 시 버킷 용량에 제한을 두지 않는다는 점과 버킷의 조인 단계에서 SSSJ 알고리즘을 사용한다는 것이다. 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능 평가를 위해 Tiger/line 데이타를 사용하여 평가한 결과 인덱스가 존재하지 않으며 편중 분포를 갖는 입력 테이블에 대한 공간 조인 연산의 성능이 기존 SHJ와 SSSJ 알고리즘보다 우수함이 검증되었다.
OFDMA는 주파수와 시간 축에 따라 융통성 있는 자원 할당이 가능하고, 적응적 변조와 코딩이 가능하기 때문에 다중률 멀티캐스트 전송에 적합하다. 계층적 코딩과 달리 MDC (multiple description coding)는 비디오 스트림을 서브 스트림으로 분해와 재조립이 용이하며, 수신율에 비례하여 비디오 품질도 증가하는 특성을 가지고 있다. OFDMA 무선 또는 이동통신망에서 비디오를 다중률로 멀티캐스트 전송할 때 자원 할당과 전송률에 관한 수학적 모델을 제시하고, 사용자가 느끼는 비디오 품질 인덱스인 MOS (mean opinion score)를 최대화 혹은 비례적 공평성을 극대화하는 스케줄링 방식에 대해, 평균값 분석 방법론을 통해 장기적 관점에서 비교 분석한다. 또한, 제한된 자원 내에서 일부 사용자에게 최저 품질을 보장하는 pruning 알고리즘을 제시하고, 비디오 세션 전 기간 또는 일부 기간에 최적으로 서브 스트림을 분할할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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