데이터 스트림이란, 빠른 속도로 지속적으로 생성되는 무한한 크기의 방대한 양의 데이터 집합으로 정의된다. 무한한 데이터 스트림에 비해 주어진 메모리 공간은 유한하게 한정되어 있어, 이러한 제약조건을 충족시키는 범위 내에서 일정 한도내의 정확도 오차를 허용하기도 한다. 또한, 변화하는 데이터 스트림 내의 최신 클러스터를 찾기 위해서는 데이터 객체의 저장없이 오래된 데이터 스트림 내의 정보들을 비중을 감소시킬 수 있어야 한다. 본 연구에서는 데이터 스트림 분석을 위한 데이터 스트림 격자 기반 클러스터링 기법을 제시한다. 주어진 초기 격자셀에 대해, 데이터 객체의 빈도가 높은 범위를 반복적으로 보다 작은 크기의 격자셀로 분할하여 최소 크기의 격자셀, 단위 격자셀을 생성한다. 격자 셀에서는 데이터 객체들의 분포에 대한 통계값만을 저장하여, 기존의 클러스터링 기법에 비해 데이터 객체에 대한 탐색없이 효율적으로 클러스터를 찾을 수 있다. 또한, 가용 메모리 공간에 따라 단위 격자셀의 크기를 조절하여 클러스터의 정확도를 최대화할 수 있어, 주어진 메모리 공간에 맞게 적응적으로 성능을 조절할 수 있다.
컴퓨터의 보급과 인터넷의 발달로 인해 데이터의 유통은 증가하고 있으나 전통적인 방법으로는 가치 있고 의미 있는 정보를 획득하는 것은 어렵다. 또한, 정보화 사회에서의 많은 정보 중에서 자신에게 알맞은 정보를 탐사하는 데이터 마이닝의 필요성이 대두되고 있다. 또한 사용자들의 편리한 인터넷 항해를 돕고 적절한 정보를 제공할 수 있는 적응형 웹 사이트에 관한 연구도 필요하다. 본 연구의 목적은 사용자들에게 연관성이 있는 웹 페이지를 연결해 주는 적응형 웹 사이트 구축을 위해 웹 로그 분석을 통한 웹 사이트 사용자들의 행동 패턴을 발견하는 연관규칙 알고리즘의 개발에 있다. 데이터 마이닝의 기법 중에서 연관규칙은 웹 사이트에 접속하는 사용자들의 행동을 파악하는데 효과적이다. 본 논문에서는 웹 사용 마이닝을 이용하여 웹 서버의 로그 데이터를 분석하여 트랜잭션을 구성하고, 사용자들의 행동 패턴을 발견하기 위한 의미 있는 문서만을 추출하여 추출된 문서를 대상으로 발견한 빈발 항목으로 연결리스트를 구성하며, 빈발 패턴을 찾아 웹 페이지에 적용하는 일련의 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 특징은 첫째, 빈발패턴 발견을 위해 생성하는 연결리스트 이외에는 마이닝 과정에서 다른 중간생성물이 필요하지 않으므로 공간 사용면에 있어 효율적이다. 둘째, 기존의 연관규칙 알고리즘에 비해 데이터 베이스의 스캔 횟수를 줄이고, 시간복잡도를 개선하였다.
UDT(UDP-based Data Transfer protocol)는 연구망과 같은 대용량 고속 네트워크에서 신속하고 안정적인 데이터 전송에 효율적인 전송 프로토콜이다. 하지만 네트워크가 혼잡한 상황이거나 데이터 패킷 손실이 발생할 경우 매우 공격적인 전송 메커니즘으로 인해 오히려 성능이 감소하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 네트워크 지연 예측을 통해 혼잡을 제어하는 TCP-Vegas 기법을 UDT에 적용하여 네트워크 상황에 보다 적응적인 UDT 혼잡제어 기법을 제안한다. 즉, 네트워크 라우터 큐에 빌드된 Diff 값을 미리 예측하고 Diff 값에 따라 UDT rate control을 조절하여 기존 방법보다 향상된 성능을 얻는다. 네트워크 시뮬레이터인 NS2를 통해 실험한 결과 패킷 손실이 없는 상황에서 최대 11%, 손실률 0.01%인 상황에서는 최대 31%의 성능 향상을 확인하였다.
무선 인터넷의 발달에 따라 이동 사용자의 수가 급증하면서 무선 환경에서도 질 높은 미디어 스트리밍 서비스를 받고자 하는 수요가 증가되고 있다. 하지만 이동 단말은 일반 컴퓨팅 환경과는 상대적으로 제한된 시스템 자원을 가지며, 무선 네트워크는 유선 환경보다 대역폭이 낮고, 변화가 크다. 본 논문에서는 이러한 이동 단말에게 질 높은 미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서 AIMD를 적용한 NAAT 알고리즘을 이용하여 실시간으로 스트리밍 할 미디어 데이터의 비트율을 적응적으로 조절하여 이동 사용자에게 스트리밍 서비스를 제공하는 VOD 서비스를 구현 한다.
지역적 정합방법을 이용한 스테레오 시스템은 알고리즘의 특성상 하드웨어 설계가 용이하여 많이 사용되나 낮은 정합률로 인해 정확한 깊이 영상을 얻기 힘들기 때문에 많은 응용 분야에 사용하기에 제한이 있다. 본 논문에서 제안한 스테레오 시스템은 픽셀의 변화도(gradient)를 기반으로 한 적응적인 가중치 알고리즘을 이용하여 높은 정합 성능을 보이며 하드웨어로 설계하였을 때 실시간처리가 가능하다. 일반적으로 적응적인 가중치 윈도우를 적용할 경우 중간 결과를 재사용하기 불가능하지만 행, 열을 분리하여 처리함으로써 데이터를 재사용할 수 있고 따라서 처리성능이 개선되었다. 알고리즘에 필요한 지수 및 아크탄젠트 함수를 구현하기 위해 선형(PWL, piecewise linear) 및 계단(step) 함수 등으로 근사화한 뒤 에러를 분석하여 최선의 파라미터를 선택하였다. 제안한 구조는 실시간처리를 위하여 9개의 프로세서를 사용하여 병렬처리를 하였으며, 동부하이텍 0.18um 라이브러리로 합성하였을 경우 최대 동작주파수 350MHz(33 fps)와 424K 게이트의 하드웨어 복잡도를 나타내었다.
실시간 응용 프로그램은 미디어 데이터간에 만족되어야 할 동기화 제약조건(synchronization constraints)을 가지고 있다. 이러한 제약조건은 프리젠테이션 되어야 할 미디어 데이터간의 지연시간 및 서비스 품질을 나타낸다. 미디어 데이터간의 지연시간 및 서비스 품질을 효율적으로 표현하기 위해서는 이에 적합한 새로운 동기화 기법이 요구된다. 제안된 논문은 가변적 전송 지연 시간을 흡수하면서 미디어 데이터간의 동기화를 수행하는 동적 동기화이다. 즉, 최대 지연 지터 시간을 이용한 동기화 구간 조정과 지연시간의 변화에 따른 가변적 대기 시간을 융통성 있게 처리하여 미디어 데이터간의 동기화 요구를 만족시킬 수 있는 기법이다. 본 논문은 동기화 구간 조정을 처리하기 위해 지연 지터를 적용함으로써 트래픽 증가로 인한 미디어 데이터의 손실 시간 및 지연시간의 변화로 인한 데이터 손실을 감소시켰다. 그리고 스무딩 버퍼의 대기 시간을 가변으로 처리함으로써 지연시간의 변화로 인한 불연속을 감소시켰다. 제안된 논문은 고품질 서비스의 보장을 요구하는 시스템에 적합하며 재생율 증가와 손실율 감소 등 서비스 품질을 향상시켰다.
본 논문에서는 생물학적 네트워크 구성을 개선하기 위해서 노이즈의 영향으로 상관관계가 명확하게 나타나지 않았던 기존의 방법을 보완할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 재귀적응분할 방법으로 상관행렬에서 노이즈의 영향을 줄여 표본간의 상관관계를 명확히 보여 줄 수 있다. 시뮬레이션 결과 네트워크 구성의 오류를 15% 줄여 기존의 방법보다 향상된 결과가 나타났다. 또한, 유전자 발현 데이터를 이용한 실례 연구에서는 원 데이터에 잘 나타나지 않았던 조건별 네트워크 구성이 제안된 방법으로는 잘 분리되어 있는 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 방법은 유전자 발현 데이터 분석 등의 생물학적 네트워크 구성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
이동 에이전트는 에이전트 코드 자체가 서버로 이동하여 주어진 작업을 수행한다. 이 때 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 이동 에이전트의 적응적 이주 경로 기법을 제안한다. 제안 기법에서 노드 이주의 선택은 참조된 메타데이터의 정보에 의존하며, 이주 정보의 신뢰성은 멀티 에이전트의 각 에이전트 시스템들의 상호 협력 및 메타데이터 갱신 방법에 의해 결정된다. 이를 위해 적중 문건 수 적중률, 노드 처리 및 네트워크 지연 시간 등의 정보로 메타데이터를 설계하고 이를 이용하여 각 에이전트의 상호 관계와 적중 문건의 수에 따라 이동 에이전트의 적응적 이주 경로를 결정하기 위한 메타데이터의 생성, 이용 및 갱신하는 방법을 기술한다. 그리고 제안 이주 기법을 실험 및 분석을 통해 성능을 평가한 결과 메타데이터를 적용한 경우는 13개 노드만을 순회하면 될 뿐 아니라, 수집된 문건에 대한 적중률(72%) 또한 높기 때문에 높은 유효정보 확보율을 얻을 수 있다. 하지만 메타데이터를 적용하지 않은 경우는 26개의 노드를 순회하여 수집된 문건에 대한 적중률이 46%이며 사용자가 원하는 유효정보를 포함하고 있을 유효정보 확보율은 36.8% 이다.
장면 전환 검출은 대용량 비디오 데이터의 효과적인 관리를 위해서 사용되는 기술로서 현재까지 비디오 프레임의 크기를 대폭 축소시킨 환경에서의 연구는 미미하다. 따라서 본 논문에서는 비디오 프레임의 최소 화소를 이용한 장면 전환 검출 기술을 제안한다. 장면 전환 검출을 위한 특징값 추출 요소로 가중치 분산을 사용하였고, 가변 구간 참조를 통한 적응적인 임계값을 설정하였다. 실험을 통해서 기존의 방법들보다 precision에서 2~20.4%, recall에서 3~18.2%, F1에서 1.1~19.3% 향상된 것을 확인하였고, 비디오 데이터 화소수를 1/256로 축소하여 실험한 결과 기존의 방법들보다 검출률이 월등하게 향상된 것을 알 수 있었다. 제안하는 방법은 계산량 감소를 통한 고속 처리를 가능하게 하여 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼에서의 고속 장면 전환 검출에 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문에서는 생체지문인식의 전처리 단계에서 정보 손실여부를 판단할 수 있는 중요한 파트인 전처리 이진화를 보다 효율적으로 수행하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 인접 픽셀의 값을 계산하고, 적응적으로 이진화 여부를 판단 및 지문방향에 대한 방향성 향상을 통해, 융선(ridge)와 골(Valley)의 구분이 명확하지 않은 영역에서 발생하는 생체지문 데이터 손실과 연산량을 개선하였다. 본 논문의 성능평가를 위해 미국 NIST에서 제공하는 MINEX 지문샘플 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과 기존 전처리 알고리즘보다 연산량은 평균 50% 감소하였고, 지문정보 손실 영역 부분이 효과적으로 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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