Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04a
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pp.329-330
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2000
기가비트 속도를 지원하는 고속 라우터의 IP 주소 검색은 소프트웨어로 구현할 수 없다는 일부의 믿음과는 달리 소프트웨어만으로도 고속 IP 주소 검색의 구현이 가능하다. 기가비트 라우터의 IP 주소 검색은 최장 프로픽스일치 기법을 사용하여 라우팅 엔트리를 검색하는데, 56Gbps 속도를 지원하기위해서는 평균 513byte의 패킷을 800 nsec 이하의 속도로 처리하여야 한다. 본 논문에서는 범용 펜티엄 프로세서의 캐쉬 크기에 적합한 고속 라우팅을 위한 포워딩 테이블 구조를 제안하였으며, 400 MHz의 페티엄 II 프로세서를 이용한 실험에서 초당 수백만개의 IP 주소 검색을 실현하였다. 제안된 포워딩 테이블은 약 48,000여개의 실제 라우팅 엔트리에 대해 284Kbyte의 매우 작은 크기로 작성되었는데, 이 크기는 펜티엄 프로세서의 L2 케쉬에 저장될 수 있는 작은 크기이다. 제안된 포워딩 테이블을 이용한 평균 검색 시간은 라우팅 테이블 별로 320~530 nsec가 소요되었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.688-691
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2004
본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 먼저, 자기공명영상으로부터 분할된 해마 영역에 마칭큐브 알고리즘을 적용하여 다단계 메쉬 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 메쉬 모델을 하드웨어 깊이맵을 이용한 복셀화 과정을 통하여, 중간 단계의 이진 복셀 표현으로 변환한다. 마지막으로 광선 추적 방법에 의해 추출된 샘플 메쉬들에 대하여 L2 Norm을 계산함으로써 형상 특징을 생성한다. 본 연구에서 제시한 방법은 사용자 피킹 인터페이스를 이용하여 국부적 부위에서의 계층적 형상 분석을 가능하게 한다. 또한 계층적 Level-of-Detail 접근방법은 정확도를 유지하며 형상분석의 소요 시간을 절약하도록 한다.
This paper studies on the processing of spatial joins. The spatial join operation is divided into filters and refinement steps in general. The processing of spatial joins can be greatly improved by the use of filters that reduce the polygons in order to find the intersecting ones. As a result, three possible sets of answers are identified: the positive one, the negative one and the inconclusive one. To identify all the interesting pairs of polygons with inconclusive answers, it is necessary to have access to the representation of polygons so that an exact geometry test can take place. We introduce a bit-map approximation technique to drastically reduce the computation required by the refinement step during refinement processing. Bit-map representation are used for the description of the internal, the external and the boundary regions of the polygon objects. The proposed scheme increases the chance of trivial acceptance and rejection of data objects, and reduces unnecessary disk accesses in query processing. It has been shown that the reference to the object data file can be cut down by as much as 60%.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.3
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pp.586-593
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2009
As most of the data configuration at distributed environment has a tree structure following the hierarchical classification, relative data retrieve is limited. Among these data, the data stored in a database has a problem in integration and efficient retrieve. Accordingly, we suggest the system that uses XMDR for distributed database integration and links XMDR to TopicMap for efficient retrieve of knowledge expressed hierarchically. We proposes a plan for efficient integration retrieve through using the XMDR which is composed of Meta Semantic Ontology, Instance Semantic Ontology and meta location, solves data heterogeneity and metadata heterogeneity problem and integrates them, and replaces the occurrence of the TopicMap with the Meta Location of the XMDR, which expresses the resource location of TopicMap by linking Meta Semantic Ontology and Instance Semantic Ontology of XMDR to the TopicMap.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.1348-1351
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2008
최근 인터넷 사용자들의 요구는 멀티미디어로 집중되고 있으며 그중 라이브 미디어 스트리밍 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 라이브 서비스에서는 적절한 시간에 사용자에게 데이터가 도착하는 것이 중요하다. 따라서 라이브의 시간적절성을 충족시켜 줄 효율적이고 신속한 데이터 전달구조와 전송기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 트리와 메시 구조를 혼합한 하이브리드 방식으로 네트워크 자원을 효율적으로 사용하면서 빠른 데이터 전송으로 라이브의 시간적절성을 충족시킬 수 있는 데이터 분할 전송 방식의 P2P(Peer-to-Peer) 오버레이 구조를 제안한다. 제안하는 ToG(Tree of Groups)는 n개의 피어들이 메시로 그룹을 형성하고, 그렇게 형성된 그룹들이 트리를 이루는 구조이다. ToG에서 그룹 내의 각 피어들은 상위그룹의 피어 한 개와 부모-자식으로 연결되어 있어서 그룹 사이에 여러 개의 연결이 존재하게 된다. 따라서 그룹 내에서 어느 한 피어가 그룹을 빠져 나가더라도 상위그룹과의 여러 연결에 의해서 서비스 지속성을 보장 할 수 있다. ToG는 그룹단위로 트리가 형성되기 때문에 피어의 개수가 같을 때 피어단위로 트리를 형성하는 구조보다 트리의 깊이가 줄어든다. 그에 따라 말단에 있는 피어들에게까지 빠른 시간에 데이터가 전달 될 수 있다. ToG의 데이터 전달은 소스로부터 세그먼트가 일정한 값 n으로 나뉘어져 각 피어들에게 전달된다. 세그먼트 조각은 소스로부터 나뉘어져 전송 될 때 책임적으로 전달해야할 피어와 전달 순서가 정해져있고, 데이터 전송 스케줄링을 위한 버퍼 맵 교환은 필요하지 않다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.10
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pp.2242-2250
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2009
Recently, with the advance of Ubiquitous era, the types of services become diverse. Especially, due to the rapid development of mobile technology, the new functions of mobile phones are added and the new applications of mobile phones are developed actively. Among the various applications related to mobile phones, 2 dimensional barcode-based applications are increasing. 2 dimensional barcode is mostly used for the management of past record. However, by combing 2 dimensional barcode with mobile phones, the application areas of 2 dimensional barcode are expanded to the means of publicity for education, tourism, and festivals. In this paper, we develop a QR code decoder running on smartphones, which connects on-line and off-line. In addition, we modify our decoder by detecting the point for performance enhancement based on TRIZ. We compare our decoder with an open-source based decoder in terms of the code size of decoding and the speed of decoding in order to prove that our decoder has a better performance than the other. Finally, we introduce two applications: u-map and u-pamphlet as QR code applications.
In this paper, a hierarchical image tree model for weather classification is defined in a single outdoor image, and a weather classification algorithm using image intensity and k-mean segmentation image is proposed. In the first level of the hierarchical image tree model, the indoor and outdoor images are distinguished. Whether the outdoor image is daytime, night, or sunrise/sunset image is judged using the intensity and the k-means segmentation image at the second level. In the last level, if it is classified as daytime image at the second level, it is finally estimated whether it is sunny or foggy image based on edge map and fog rate. Some experiments are conducted so as to verify the weather classification, and as a result, the proposed method shows that weather features are effectively detected in a given image.
The recent development of the technology for wireless mobile computing and applied technology for location-based services has made it possible to support query processing faster than that in the past. However, some technological limitations on hardware and software still exist. The most critical aspects of query processing are accuracy and speed. For improving the accuracy, it is required that detailed information on the data involved in query processing be saved. In this case, the amount of information on the data increases, which decreases the speed. On the other hand, for increasing the speed, it is necessary to reduce the broadcast cycle, which enables rapid data acquisition as desired. In this case, because of insufficient index information, the listen time for the client increases, which may cause unnecessary energy consumption. Therefore, a trade-off occurs between the accuracy and speed. This paper proposes a hierarchical bitmap-based spatial index (HBI) as a solution for the aforementioned problems. HBI describes an object with 0 and 1 on the Hilbert curve map. It reduces the broadcast cycle by decreasing the index size on the basis of bit information and tree structure. Therefore, it is able to shorten the listen time and query processing time. In addition, HBI enables the detection of the locations of all the objects so that it is possible selectively listen to a broadcast. A performance evaluation of the proposed technique demonstrates that it is excellent.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.181-183
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2012
최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험(Simulation) 모형의 기반이 된다. 본 연구에서는 이러한 의미 기반 지식모델을 통합에 있어 텍스트 마이닝을 통해 도출된 토픽(Topic) 모델 간 통합 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 통합된 의미 기반 지식모델은 토픽 간의 구조적 규칙과 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 등 관계적 의미분석이 가능하며 대규모 비정형 문서의 의미 분석과 활용에 실질적인 기반 연구가 될 수 있다.
This paper propose an efficient algorithm for mining association rules in the large main memory systems. To do this, the paper attempts firstly to extend the conventional algorithms such as DHP and Partition in order to be compatible to the large main memory systems and proposes secondly an algorithm to improve Partition algorithm by applying the techniques of the hash table and the bit map. The proposed algorithm is compared to the extended DHP within the experimental environments and the results show up to 65% performance improvement in comparison to the expanded DHP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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