기존의 스캐터넷 형성 알고리즘은 스캐터넷의 초기 형성에 있어서는 알고리즘을 제공하고 있으나, 다중 스캐터넷 환경에서 기기가 다른 스캐터넷으로 이동하거나 탈퇴 할 경우 의도하지 않은 기기들의 연결 종료에 대한 재구성 알고리즘으로는 비교적 많은 시간이 소모되어 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 블루투스 기기들의 이동이나 탈퇴로 인한 스캐터넷의 변화에 대해 효과적으로 재구성하는 알고리즘을 제안한다.
최근 많은 임베디드 시스템에서 통신이나 멀티미디어의 다양한 표준을 지원해야 하는 요구가 끊이지 않고 있다. 그러나 현실적으로 임베디드 시스템에서 요구하는 만큼의 표준이나 프로토콜을 위한 별개의 가속 IP들을 갖는 것은 불가능할 뿐만 아니라 상당히 힘든 작업이다. 그러므로 다양한 표준을 지원할 수 있는 가속 IP를 개발하는 것은 위와 같은 현재의 임베디드 시스템에서 요구하는 트렌드에 있어 중요하다 할 수 있다. 다양한 기능을 수행하는 하드웨어는 일반적으로 실행 환경이나 시스템 설정에 따라 다양한 기능들을 지원하기 위하여 동적으로 즉, 실행시간에 재구성 가능한 DSP를 사용하고 있다. 그러나 하나의 IP가 다양한 기능을 수행시키기 위해서는 필수불가결적으로 추가적인 면적을 차지하거나 추가적인 전력소모가 따른다. 그러므로 본 논문에서는 동적으로 재구성 가능한 하드웨어의 파워 소모를 줄이기 위해 정교한 클럭 게이팅을 사용하였고 또한 동적으로 재구성 가능한 하드웨어의 면적을 줄이기 위해 배럴 시프터(barrel shifter)를 이용한 곱셈기를 사용하여 메모리의 계수(Coefficient) 부분을 압축을 통해 메모리의 면적을 줄였다. 실행시간에 재구성 가능한 IP는 유사하지만 다른 기능들을 효과적으로 수행하기 때문에 이런 다기능 재구성 가능한 DSP IP의 전력소모를 성능에 영향 없이 줄이는 것은 상당히 난해한 일이다. 본 논문에서 제안한 정교한 클럭 게이팅은 동적으로 재구성 가능한 시스템에 아주 효율적으로 적용되었고 효과적인 결과를 도출하였다. 실험 결과는 본 논문에서 제시한 기법을 사용했을 시 사용하지 않았을 경우보다 최대 24%정도의 파워 절감 효과를 얻을 수 있었다. 또한 면적을 줄이기 위해서 기존의 일반적인 곱셈기를 사용하는 대신에 배럴 시프터(barrel shifter)를 이용한 곱셈기를 설계해 적용하였다. 기존 곱셈기를 제안한 곱셈기로 바꾸면 설계한 재구성 가능한 DSP의 구조상 많은 면적을 줄이는 것이 가능했다. 기존 곱셈기에 비해 제안된 곱셈기는 면적은 42%가 줄었으며, 전체적인 재구성 가능한 DSP의 면적에서 14% 감소한 결과를 도출하였다. 그러므로 본 논문은 재구성 가능한 특성을 갖는 IP의 단점인 파워 소모와 추가적인 면적을 효과적으로 보완한 면에 있어 큰 의의가 있다고 할 수 있다.
센서 노드 미들웨어는 다양한 센서 응용 소프트웨어와 운영체제 및 네트워크 기능 사이에 존재하며, 유지보수, 설치, 배포, 응용 수행에 필요한 제반 사항을 지원하며, 센서 노드에 탑재되어 센서 네트워크의 프로그램 갱신, 응용 변화에 따른 프로그래밍 조정을 수행한다. 본 논문에서는 센서 노드 미들웨어가 센서 노드의 응용 모듈을 동적으로 재구성하기 위한 방법으로 속성 값 단위의 동적 재구성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 센서 노드의 응용 모듈을 변경해야 할 필요가 있을 경우, 응용 모듈과 관련된 속성의 값을 변경시켜 줌으로써 응용 모듈을 재구성하는 방법이다. 논문에서는 제안하는 동적 재구성의 개념과 동적 재구성을 위한 프로세스 및 알고리즘을 설명한다. 제시하는 기법은 각처에 설치되어 동작중인 센서 노드들을 무선 통신을 이용하여 재구성함으로써 직접 센서 노드들을 떼어내거나 동작을 중단시키지 않고도 재구성함으로써 운영의 편의를 도모할 수 있는 효과가 있다. 또한 속성 값을 통한 동적 재구성방법을 통하여 용량이 큰 이미지 파일 전송으로 인한 통신 오버헤드를 줄이고 그로인해 배터리 소모를 줄 일수 있다.
데이터의 병행 읽기 성능을 높이기 위해서 데이터를 스트라이핑 방법으로 저장하는 시스템은 흔하게 볼 수 있다. 하지만, 시스템을 운영하다 저장장치를 확장해야 할 경우가 종종 발생하게 되는데 이때 기존의 데이터에 대해서 재구성을 수행한 후에만 시스템을 정상적으로 사용할 수 있다. 하지만 데이터의 양이 급속하게 증가하고 있는 상황에서 재구성 연산을 수행할 때 그 오버헤드로 인하여 서비스를 중단해야 하는 상황이 발생한다. 이 논문에서는 스트라이핑으로 데이터를 저장하는 시스템에서 저장장치가 확장되었을 때 모든 데이터를 대상으로 재구성을 수행하는 것이 아니라, 갱신 연산이 요청된 블록에 대해서만 재구성을 수행하는 연쇄적 재구성 기법을 제안한다. 사용자로부터 갱신이 요청된 블록이나 새로 저장될 블록은 추가된 디스크를 포함한 모든 디스크 수에 의해서 저장될 위치가 결정되고, 만일 이 위치가 새로운 디스크에 존재하면 연산이 종료된다. 하지만. 결정된 위치가 기존의 디스크라면 이미 이 위치에 존재하는 블록 또한 이동하게 된다. 이러한 현상으로 제안하는 방법은 연쇄적 재구성 방법이라 한다. 연쇄적 재구성 방법은 재구성 오버헤드를 분산시키는 효과를 가지면서 서비스 중단 시간을 줄일 수 있다. 하지만. 추가되는 디스크의 수가 기존 디스크의 수보다 적을 경우에는 사용자의 응답대기 시간이 길어지는 단점을 가진다.
영상의 밝기로부터 표면의 높이를 효과적으로 재구성하기 위한 방안으로 먼저 DCT공간상에서 표면의 형태를 구성한다. 이렇게 구성된 표면형태에 대한 정보를 기초로 축소된 영상과 입력영상에 대해 단계별로 표면을 구성한다. 표면 재구성 과정에서 생성되는 물체의 대략적인 표면정보는 버려지지 않고 게임 등 실시간으로 빠르게 처리해야하는 그래픽을 제공하기 위한 LOD(Level of Detail) 정보를 구성한다. 멀리 있는 물체에 대한 빠른 렌더링을 위해 표면 재구성 초기에 구성된 LOD 메쉬정보를 이용하고 가까운 물체의 경우에는 세밀한 표면의 형태를 표현하는 LOD 메쉬를 사용함으로써 그래픽 처리의 효율을 높일 수 있게 된다.
무기체계 효과도 분석은 시뮬레이션 기반 획득 단계에서 합리적 의사결정을 지원하기 위한 수단 중 하나이다. 무기체계의 효과도는 환경과 교리 등 복합적인 요소에 영향을 받는 지표이며 주요 관심 이슈에 따라 다르게 정의될 수 있다. 이로 인해 무기체계 효과도 분석은 공통적인 조건과 환경 상에서 다양한 대안에 관한 비교 실험을 요구한다. 이에 본 연구는 리플렉션 기법을 활용하여 모의 구조를 효율적으로 재구성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 DEVS(Discrete EVent System specification) 형식론을 기반으로 하며 모의 개체의 동적 플러그인을 통한 구조 및 환경 재구성을 포함하며 이를 통해 다양한 대안 요구를 다룰 수 있는 효과도 분석 환경을 구상하고자 한다.
3차원 의료영상 재구성 기법은 2차원 의료영상으로부터 인체의 복잡한 3차원 구조를 이해하는데 많은 도움을 준다. 본 논문에서 구현한 3차원 의료영상 재구성 시스템은 저가의 PC 기반에서 시스템의 환경에 상관없이 사용될 수 있도록 Visual C++4.2를 이용하여 작성하였으며 향후 확장성을 고려하여 각 기능을 모듈화 시켰다. 모듈 설계된 3차원 의료영상 재구성 시스템은 데이터 준비, 그래디언트 근시화, 분할, 음영처리, 좌표시스템 변환, 그리고 광선투사와 합성 모듈로 구성되었다. 본 논문에서는 3차원 의료영상 재구성 방법의 속도문제를 개선하여 저가의 PC 환경에서 구현하였다. PC 환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템을 구현하기 위하여 광선투사를 재구성되는 영상에 영향을 주지 않는 범위에서 조기 중단시키는 알고리듬과 영상 재구성에 참여하는 체적소를 줄이는 방법, 그리고 영상을 재구성하기 위한 광선투사 과정에서 투시되는 광선의 수를 줄이는 방법 등ㄹ을 적용하여 PC환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템의 고속화를 이루었으며 실험에 의해서 PC환경에서도 의료영상 재구성 알고리듬이 효과적으로 사용되었다.
본 논문에서는 모폴로지(Morphology) 재구성(Reconstruction)과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 이용하여 칼라 영상을 유사한 영역으로 분할하는 방법을 제안한다. 초기에 RGB 영상을 LUV 색상 공간으로 전환하고, 그 색상공간에 모폴로지를 응용한 재구성(Reconstruction)에 의한 닫힘(Closing) 연산과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 적용하여 잡음을 제거한 실험 영상을 획득한다. 이 영상에서 워터쉐드 알고리즘을 위한 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 그 영상에 마커(Marker) 정보를 이용한 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하여 영상을 효과적으로 분할한다. 칼라 영상을 대상으로 한 실험에서 제안 방법이 영상을 효과적으로 분할함을 확인 하였다.
초고전압 투과전자현미경으로부터 생산된 2D 이미지들에는 고전압(1250 kV)의 사용으로 인한 다양한 노이즈가 발생한다. 따라서 2D 이미지로부터 3D tomogram으로 재구성시 선명도 향상을 위하여 2D 이미지의 노이즈 제거 과정은 필수적이다. 본 연구에서는 band-pass filtering 기법을 활용하여 노이즈를 상당 부분 제거하였고, 필터링된 이미지로부터 3D tomogram으로 재구성한 경우 band-pass filtering의 효과가 2D 이미지에서 뿐만아니라 3D tomogram으로 재구성 했을 경우에 어떤 대역의 filter radius를 적용해야 더욱 효과가 크다는 사실을 확인하였다.
광학 선형 패터네이터 및 광학 토모그래피 기법을 사용하여 높은 주위 기체 압력 조건에서 분무단면을 측정하였다. 레이저 직선광이 분무 영역을 지나도록 하여 발생하는 Mie 산란 신호 및 직선광의 투과율을 측정하였으며, 이로부터 Beer-Lambert 법칙 및 수학적 단면 재구성 기법을 이용하여 분무 단면의 감쇠 계수 분포를 재구성하였다. 높은 주위 기체 압력 조건에서 광학적으로 밀한 분무가 발생하며, 그 결과 산란 신호의 감쇠 효과가 크게 증가한다. 따라서 미 산란 신호를 이용하는 광학 선형 패터네이터의 경우 감쇠 효과를 완화하는 데 한계를 보인다. 광학 토모그래피의 경우 분무를 통과하는 레이저광의 투과율 정보만을 이용하여 성공적으로 분무 단면을 재구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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