SSD는 HDD와 다른 물리적 특성으로 인해 새로운 I/O 스케줄러를 요구하고 있다. 본 논문은 기존 CFQ 스케줄러가 SSD에서 어떤 성능을 보이는지 다양한 설정값 하에서 실험하고, 그 결과를 분석하여 SSD에서의 I/O 스케줄링 성능의 특징을 알아보고자 한다. 대상 설정값으로는 역탐색 제한 설정, FIFO 큐 내의 I/O 요청에 대한 만료 시간, I/O 요청 큐 별 할당 시간, 동기적 요청 큐를 위한 대기 시간을 고려하였다. 이러한 설정값을 다양하게 변화시키며 여러 개의 I/O 벤치마크 프로세스를 동시에 수행한 결과, 역탐색 제한을 제거하면 처리량이 상승하지만 그 폭이 매우 적으며, I/O 요청 만료 시간에 대해서는 연관성을 찾지 못하였다. I/O 요청 큐 별 할당 시간과 동기적 요청 큐를 위한 대기 시간은 클수록 처리량이 상승함을 보였다. CFQ의 목표인 평등성은 항상 97% 이상 보장됨을 관찰할 수 있었다. 우리는 이러한 결과가 차후 평등성을 보장하는 새로운 SSD I/O 스케줄러의 연구를 위한 초석이 되리라 기대한다.
본 연구의 목적은 분포형 추문모형에 있어 공간변수의 디테일함을 고려하기 위해 GIS와 결합된 SCS-CN 값 산정 모형을 개하는데 있다. 모형은 (주)한국공간정보통신의 GIS 소프트웨어 개발도구인 IntraMap/Objects를 사용하였고 마이크로소프트사의 닷넷 플랫폼 개발 언어인 C#으로 개발하였다. 모형의 입력자료인 토지이용도와 토양도의 지형학적 가공을 위해 클립(Clip), 디졸브(Dissolve), 인터섹션(Intersection)과 같은 지형전처리 모듈(GeoPreprocessing Module)을 개발하였다. 또한 전처리된 토지이용도(토지이용항목필드)와 토양도(추문학적 토양그룹필드)를 CN 값 기준도표에 매치시킴으로서 유역의 선행토양함수조건에 따른 분포형 CN 값 및 개략적인 유출량을 산정하는 모형을 개발하였다. 본 연구의 모형은 지형, 토양도 토지이용도, 토지피복도 변화에 따른 미래 유출량을 예측하는데 사용될 수 있을 것이다.
디지털 콘텐츠의 원본 품질을 유지할 수 있고 지적 재산권을 보호할 수 있는 가역 워터마킹 기술에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 원본 품질을 중요시하는 의료, 군사, 예술작품 분야에서 가역 워터마킹의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 추정 오차 확장 및 오류 예측 보정을 통한 고용량 가역 워터마킹 기술을 제안한다. 보간 기법을 사용하여 픽셀의 값을 추정하고, 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 계산한 후에 이를 확장하여 워터마크 메시지를 삽입한다. 기존의 인접 픽셀 사이의 차이값이 아닌 추정치를 활용함으로써 메시지가 삽입되는 히스토그램 값의 집중도를 높여서 높은 삽입 용량을 달성하였다. 삽입된 워터마크는 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 복원하여 검출한다. 삽입 후에 발생할 수 있는 오버플로우 및 언더플로우 문제는 오류 예측 기법을 통하여 해결하였다. 제안하는 가역 워터마킹 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 영상을 활용하여 기존 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성을 갖으며, 삽입 후에도 높은 영상 품질을 유지하고, 높은 삽입 용량을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 굴곡에 의한 조도량의 차이와 명암도 차이를 퍼지 기법에 적용하여 개선된 반도체 불량 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정 수행한다. 그리고 굴곡에 대한 조도량의 차이와 패턴 매칭를 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론한다. 최종적으로 비퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 실제 사용되는 반도체 정면 영상과 측면 영상 30쌍을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법에 비해서 반도체의 초기 불량 판단에 효과적인 것을 확인하였다.
부채널 분석은 암호 기기가 노출하는 물리적 정보를 이용하여 키를 찾아내는 분석 기법이다. 이러한 부채널 분석의 대응 방안으로 마스킹, 셔플링과 같은 기술이 연구되어지고 있다. 그러나 이러한 대응 기법들 역시 2차 전력 분석에 취약점을 가지고 있다. 이 때, 일반적인 2차 전력 분석 기법의 이론적 분석 성능은 잡음의 영향을 받는 실제 분석 환경에서 현저하게 줄어드는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 2차 전력 분석의 분석 성능을 향상시키기 위해 기존의 탐지된 전력 정보를 직접 활용하지 않고, 전력 소모량을 헤밍웨이트로 대응시켜 이론적 계산 값과의 근사치를 높이는 방법을 제안한다. 실험 결과 일반적인 2차 전력 분석 기법에 비해 약 8%의 성능 향상을 보였다. 또한 전력 소모량과 중간 값 사이의 상관도를 높이기 위해 변환된 헤밍웨이트를 편중시켜 분석한 결과, 일반적인 2차 전력 분석 기법에 비해 10~20%의 분석 성능 향상을 가져왔다.
H.264/AVC의 확장 표준으로 제정된 SVC는 공간적 확장성의 압축 효율을 높이기 위해 기존 H.264/AVC에서 제공하는 인트라 예측과 인터 예측뿐만 아니라 계층 간 예측을 추가로 수행한다. SVC 표준의 인트라 예측 과정은 부호화가 가능한 모든 모드를 부호화한 후에 최적의 RD(Rate Distortion) 값을 갖는 모드를 선택하기 때문에 계층 간 예측이 추가되어 연산량이 더욱 증가되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공간적 향상 계층에서 인트라 예측 시 연산량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 빠른 인트라 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 매크로블록 내 경계의 평탄 여부를 조사하여 미리 Intra_BL 모드를 결정하는 방법으로 모드 선택에 따른 RD 값 비교 과정을 줄임으로써 SVC 표준의 인트라 예측 방법보다 연산량이 크게 감소되었다.
빙산 질의란 대용량의 데이터들에 대해 집단 함수를 수행하여 임계값 이상인 데이터를 결과로 반환하는 연산을 의미한다. 빙산 질의는 도메인의 크기가 대단히 큰 대용량의 데이터에 대해 적용되므로 집단 함수의 수행을 위한 카운터를 전부 메모리에 적재할 수 없는 상황이 발생한다. 지난 연구에서는 이러한 빙산 질의를 표본 추출과 해싱을 사용하여 수행하였다. 하지만 많은 수행시간을 필요로 하는 질의를 대용량의 데이터 전체에 대해 매번 수행하여야 하며, 결과를 얻기 위한 후보 수가 커질 수 있다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 빙산 질의에 대한 저장뷰를 통해, 사용자의 질의 중 많은 부분을 차지하는 큰 임계값으로 구성된 질의에 대해서는 즉각적인 결과를 돌려주고, 빙산 질의 결과 후보의 수를 감소시키며, 별도의 표준 추출 과정을 생략할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 빙산 질의 히스토그램을 통해 빙산 순위 질의를 수행하는 방법을 제시하여 사용자로 하여금 보다 직관적인 질의를 작성할 수 있도록 하였다.
눈동자 검출은 운전 부주의 검출, 졸음 검출, 시선 검출 등 다양한 상황 인지에 이용되고 있다. 이러한 상황 인지를 위해 본 논문에서는 원 허프 변환(Hough Circle Transform)을 이용한 눈동자 검출방법을 제안한다. 이것은 영상 내 원을 검출하는 방법으로 연산량이 많아 실시간 처리에 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 눈 검출 후 눈 영역의 크기를 일정한 눈 크기로 정규화 하고 눈의 양쪽 끝점간 거리에 따른 대략적인 눈동자의 반지름 값 범위를 추정한다. 그 추정된 반지름 값 범위 내에서 Hough Circle Transform을 수행하면 연산량의 축소가 가능하며 그 결과 초당 21frames 정도의 눈동자 검출이 가능하였다.
천부대수층-심부대수층-하천-양수정 시스템에 대해 개발된 Ward & Lough 해석해와 국내 시험유역을 대상으로 개발된 양수량 대비 하천수 감소량 산정공식 (한강홍수통제소, 2018)을 광주천인근에 실제로 위치한 지하수 관정에 적용하여 지하수 취수로 인해 하천의 수량에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 대상관정은 하천에서 약 67 m 떨어진 공업용수 공급을 위한 지하수개발 이용시설로서 착정심도 100 m, 착정구경 150 mm, 취수계획량 $200m^3$/일, 수중펌프 5 Hp 등의 시설제원을 가진다. 해석해 및 경험공식 적용을 위한 기본 입력자료로 투수량계수, 저류계수 등의 수리상수값은 해당 관정의 지하수개발 이용 영향조사서에서 발췌하였고, 측정되지 않은 일부 입력값은 문헌조사를 통해 적절한 값을 가정하여 사용하였다. 하천의 수량에 미치는 지하수 양수 영향을 예측한 결과 지하수 허가기간 5년동안 취수계획량의 약 80 %를 넘는 하천수 감소율이 발생하는 것으로 분석되었다. 연구 대상관정과 같이 하천에 매우 근접한 지역에서 지하수를 이용할 경우 하천수 취수에 준하는 영향을 보일 수 있기 때문에 수자원의 효율적인 이용을 위해서는 하천수와 하천 인근 지하수의 통합적 관리가 필요할 것이다.
한국어 문자 인식 후처리는 인식기가 제공하는 후보 음절을 바탕으로 후처리를 하였다. 이 논문은 문자 인식기가 제공하는 후보 음절 대신에 인식기의 인식 결과를 분석하여 인식기의 오인식 통계 정보에 따라 인식 결과 음절의 후보 음절을 생성한다. 여기서 생성된 후보 어절을 각 음절의 확률 값을 이용하여 확률이 가장 놓은 어절을 선택한다. 이때 한국어 대용량 말뭉치에서 추출한 어절의 통계정보를 이용하여 그 어절의 확률 값을 구한다. 이 기법의 장점은 후보 음절의 조합으로 생성된 어절의 확률 값과 그 어절의 말뭉치상의 확률 값을 이용한 결과 말뭉치에 포함된 미등록어 정보에 따라 형태소 분석이 되지 않는 미등록어 처리가 가능하다. 또한 후보 어절 중 형태소 분석이 성공하는 어절이 두개 이상 있을 경우 실제 거의 쓰이지는 않지만 단지 음절의 확률 값이 높아 우선으로 선택되는 경우를 방지하였다. 실험은 약 1,000page 분량의 실험을 통해 오인식 결과를 수집하고, 4000만 원시 말뭉치에서 구한 어절의 통계정보를 이용하였다. 그 결과 문자 인식기의 98.05%의 어절 인식률을 후처리 결과 99.52%로 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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