멀티미디어 데이터 처리나 암호화 알고리즘과 같은 계산양이 많고 빠른 시간 안에 처리되어야하는 어플리케이션들을 처리하기 위하여 재구성 가능한 논리소자와 내장형 마이크로 프로세서등이 하나의 칩에 통합된 재구성 가능한 SoC가 폭넓게 활용되고 있다. 이러한 컴퓨팅 환경의 시장적응성을 높이기위해서는 프로토타입을 제작하기 전에 설계변수에 따른 성능수치를 이미 예측하여 최소의 비용으로 시스템의 수행 시간 및 자원제약사향을 만족할 수 있는 구조를 찾아내는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 Y-chart 설계 방법의 기본 개념을 재구성 가능한 SoC에 적용가능하도록 확장하여, 시스템 수준의 설계공간 탐색 도구를 개발하였다. 구현된 설계 공간 탐색을 통한 시뮬레이션 결과는 시스템 설계자들에게 실제 포로토타입을 구축하지 않고 최적의 설계변수를 결정할 수 있게 하여 설계시간과 설계비용을 현저하게 줄여줄 것으로 기대된다.
본 논문에서는 사용자로부터 실시간으로 전송 받은 교통정보 이용하여 강화학습에 의한 최적 경로탐색을 제안한다. ITS(Intelligent Transportation Systems)를 서비스하기 위한 시스템을 구축하기에는 많은 시간적 비용과 물질적 비용이 소모된다. 이를 보완하기 위해 사용자의 단말기로부터 실시간으로 수집한 교통 정보를 이용하여 강화학습기법을 적용한다. 강화학습의 목표는 환경 내에서의 에이전트가 행동에 대한 보상의 총합을 최대화 하는 것이다. 본 논문에서는 실시간으로 사용자의 단말기로부터 획득한 교통 정보를 이용하여 강화학습기법을 적용하고, 최단경로탐색 알고리즘을 분석하여 비교한다.
텍스트 데이터는 표현 방식의 차이, 타이핑 오류 등을 포함하고 있어 정확히 일치하는 검색으로는 유용한 정보를 얻기 어렵다. 따라서 유사도 기반 검색 방법이 많이 연구되고 있으며 효율적인 유사도 기반 검색을 위해 텍스트 데이터에 대한 역 리스트를 구성한다. 그리고 이를 병합하여 질의와 일정 기준 이상 유사한 데이터를 찾는다. 본 논문에서는 역 리스트 병합 과정에서 역 리스트의 탐색 비용을 줄이기 위해 비트맵 필터를 사용하는 기법을 제안한다. 비트맵 필터를 사용하여 역 리스트의 탐색 여부를 결정하여 불필요한 역 리스트 탐색을 회피함으로써 역 리스트 병합 비용을 줄인다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 연구에서 제안된 역 리스트 병합 알고리즘의 성능을 30~40% 정도 개선함을 보인다.
본 논문에서는 XML 데이타를 릴레이션으로 분할 저장할 경우, 분할된 XML 데이타로부터 질의 결과 XML 문서를 재구성하는데 소모되는 질의 처리비용을 줄이기 위한 구조적 중복 방법을 소개한다. 기본 아이디어는 주어진 질의 패턴을 분석하여, 적절한 데이타들을 중복시킴으로서 질의 처리 성능을 향상시키는 것이다. 이러한 구조적 중복 방법으로 실질적으로 유효할 수 있는 ID, VALUE, SUBTREE의 세 가지 유형의 특성을 분석하였다. 본 논문에서는 추가적으로 주어진 XML 데이타와 질의들이 매우 크고 복잡할 경우 최적의 중복 집합을 팎는 것이 매우 어려운 작업이 될 수 있으므로, 이를 위한 경험적 탐색 방법을 소개한다. 마지막으로 몇 가지 실험을 통하여, 중복 데이타를 사용함으로 발생하는 XML 질의 처리비용과 제안된 탐색 방법의 효율성을 분석한다. 중복 데이타를 사용함으로 XML 판독 질의는 빨라지지만, XML 갱신 질의는 중복 데이타의 갱신 일관성 비용 때문에 느려지는 것은 당연하다. 하지만 실험 결과는 매우 과도한 갱신 비용의 경우에도 in-place ID 중복은 효율적이며, 갱신 비용이 매우 과도하지만 않다면 multiple-place SUBTREE 중복은 판독 질의 처리 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보여주었다.
최근 이동체 관리 기술 중 물류 및 차량 관리, 응급 서비스 등 실세계에 많이 응용되는 도로 네트워크(도로, 철도 선로 등) 기반 이동체 관리에 대해 많은 연구가 진행되었다. 도로 네트워크를 따라 움직이는 이동체는 이동 영역이 한정되어 있기 때문에, 이러한 특징을 반영한 현재 위치 색인 및 과거 위치 색인이 개발되었다. 그러나 실세계 응용에서는 이동체의 과거 및 현재 위치를 모두 필요로 하는 경우가 많아서 두개의 색인을 별도로 유지하여야 하며, 이는 비효율적인 노드탐색 비용을 유발하고 색인 사이에 공통된 부분이 존재함에도 불구하고 중복된 유지를 해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 네트워크 기반 이동체의 통합 색인을 제안한다 제안 색인은 도로 네트워크 기반 이동체의 현재 위치 색인 및 과거 위치 색인의 공통된 부분인 도로 네트워크를 저장.관리하는 부분을 공유하여 색인 유지비용을 줄이며, 현재 및 과거 위치 질의에 대해 불필요한 노드 탐색 비용도 감소시킨다. 또한 과거 및 현재 위치 색인을 통합함으로써 효율적으로 과거 위치 정보를 생성.저장하는 것이 가능해진다.
최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 보급으로 개인의 기-종점 간 통행시간에 많은 비용절감을 가져왔다. 지금까지의 주요 최단경로알고리즘은 네트워크의 기-종점(Origin-Destination) 거리 간 최단 통행시간을 고려하여 연구되어 왔다. 하지만, 최근 대두되는 고유가 시대의 진입과 더불어 환경에 대한 인식이 높아짐에 따라 기-종점 간 통행시간만을 고려하던 기존의 방법들에서 벗어나 추가적인 요인들의 고려 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 지리정보시스템을 이용한 환경오염을 최소화하는 친환경 최단경로 탐색방법 개발을 제안하고자 한다. 이를 위하여 3D 좌표정보 도로를 활용하여, 도로구배 조건에 따른 배출가스의 증감율을 환경오염편익으로 구분하고, 이를 사회적비용으로 환산하여, 경로탐색의 추가적인 요소로 반영하였다.
다중 공간 질의는 동시에 2개 이상 수행되는 영역 질의로 정의되며 인터넷 기반 지도 보기 응용의 주요 연산이 되므로, 질의 처리 속도의 향상을 위해서 병렬로 처리되어야 하고 디스크 입출력 비용을 최대한 줄일 필요가 있다. 그런데 다중 공간 질의는 디스크 입출력 비용을 개선하기 위해 다중 CPU/다중 디스크 구조 상에서 디클러스터링을 수행하더라도 디스크 임의 탐색이 발생하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 디클러스터링 된 공간 데이터베이스에서 다중 공간 질의를 처리할 때 발생하는 문제점인 질의 간임의 탐색을 분석하고, 해결 방안으로 질의 간 위치 관련성과 질의 처리 이력을 이용한 질의 스케줄링 기법을 제안하고 구현하였다. 실험을 통한 성능 평가 결과, 질의 스케줄링을 수행 할 경우 디스크 입출력 비용을 줄일 수 있어 다중 공간 질의 처리시의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.
최근 사용자에게 자신과 가장 가까운 k 개의 주유소, 레스토랑, 은행 등의 POI(Point Of Interest) 정보를 추천해주는 위치 기반 서비스가 텔레매틱스, ITS(Intelligent Transport Systems), 키오스크(kiosk)등의 어플리케이션에서 필요로 하고 있다. 이를 위해, 보로노이 다이어그램 k-최근접점 탐색 알고리즘이 제안되었다. 이는 보로노이 다이어그램에서 각 POI의 네트워크의 거리를 미리 계산한 파일을 이용하여 k-최근접점 탐색을 수행한다. 그러나 이 알고리즘은 보로노이 다이어그램 확장에 따른 비용 문제를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 보로노이 다이어그램의 경계지점마다 각각에 대하여 최소거리 행렬을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 또한 k 개의 POI를 탐색하기 위해, 최소거리 행렬을 이용한 k-최근접점 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 미리 계산된 경계 지점 간 최소거리 행렬을 통해 탐색하므로, k-최근 접점 탐색 시 보로노이 다이어그램의 확장비용을 최소화한다. 아울러 기존 연구와의 성능비교를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 검색시간 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
H.263을 화상 회의에 이용할 때, 압축율과 마찬가지로 중요한 것이 인코딩과 디코딩 시간이다. 특히 인코딩 시간을 줄이기 위하여 많은 방법들이 제안되었는데, 그 중 한 가지가 인코딩 시간의 상당 부분을 차지하는 움직임 추정에서 복잡도를 감소시키는 방법이다. 이러한 움직임 추정의 복잡도를 규정짓는 요소로 비용 함수, 탐색 영역 인수, 움직임 탐색 알고리즘이 있다. 인코딩 시간을 줄이기 위해서는 이 세 가지의 복잡도를 줄이면 된다. 특히 비용 함수가 H.263 인코딩 시간의 상당 부분을 차지하고 있는데, 이는 비용 함수가 호출되는 횟수가 매우 많기 때문이다. 본 연구에서는 움직임 탐색 알고리즘의 복잡도를 감소시킴으로써 비용함수의 호출 횟수를 줄여 전체 인코딩 시간을 줄이고자 한다. 움직임이 적은 경우 TSS(Three Step Search) 및 NTSS(New TSS)와 비교하여 더욱 빠른 움직임 탐색이 가능하도록 하고, TSS보다 많은 체크포인트를 요구하는 NTSS의 단점을 개선한 ITSS(Improved TSS)를 제안하였다. 그리고 본 알고리즘과 다른 알고리즘의 PSNR, 파일 크기, SAD 호출 횟수 비교로 실험하였다.
공간 데이터베이스 시스템에서 최소 근접질의는 매우 빈번히 발생하며, 다른 유형의 공간질의에 비하여 처리비용이 많이 요구된다. 최소근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의수를 최소화할 수 있어야 한다. 이를 위해 최소근접질의 처리시 색인에서 방문될 노드들을 정확히 선정하기 위한 검색거리 측도인 최적탐색거리가 제안되었다[13]. 본 논문에서는 최적탐색거리의 특성을 N차원으로 확장하고 최대검색거리를 이용한 방법에 비해 최적탐색거리를 이용한 방법이 질의처리 성능이 더 우수함을 실험을 통하여 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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