그래프 분할문제에서 대량의 그래프 데이터를 처리하는 것은 계산에서 걸리는 시간보다 파일 입출력을 수행하는 데 걸리는 시간의 비중이 크다. 본 논문은 수행 속도와 분할 성능에 있어서 우수한 그래프 분할 알고리즘 중 하나인 Multilevel Graph Partitioning에 대해 입출력 효율을 높일 수 있도록 확장하는 기법을 제안하고 그 구현에 대해 기술한다. 그래프를 컴퓨터의 가용 메모리를 기준으로 서브 그래프로 나누어 메모리 참조의 지역성이 향상되도록 기존의 Multilevel Graph Partitioning을 확장 하였다. 기존의 방식과 제안된 방식을 테스트 그래프들에 적용하여 그 수행시간을 비교한 결과 그래프 데이터의 크기가 컴퓨터의 주 메모리의 용량에 비해 어느 수준 이상으로 커지면서 제안된 알고리즘이 기존의 방식보다 수행시간에 있어서 좋은 결과를 보인다.
새로운 변환 방식으로 최근 많이 사용하고 있는 웨이블릿 변환은 영상을 시간(위치정보)와 주파수 공간(주파수 정보)에서 동시에 표현함으로서 다른 변환 방식과는 큰 차이를 보여준다. 이런 웨이블릿 변환의 통계적 특성을 이용한 제로트리 분호화 기법은 영상 전체에서 의미 있는 영상 계수를 선별하여 약속된 우선 순위대로 부호화함으로서 매입 파일(embedded file)을 생성한다. 본 논문에서는 압축율이 큰 경우 제로 트리 부호화 과정 중 불확실 구간에서 발생하는 오차를 측정하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 참조함으로서 결과의 향상을 보이고자 하였다. 오차 교정은 제로트리 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한 성분을 살리는데 효과적이었다. JPEG과 DCT기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성분을 보일 뿐 아니라 고압축 복원시 발생하는 DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.
본 논문에서는 실생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇의 효과적인 상황 관리를 위한 에피소딕 메모리의 설계와 구현을 제안한다. 지능형 서비스 로봇은 실시간 센서 데이터로부터 상황 정보를 끊임없이 생성, 갱신해야 할 뿐만 아니라, 추후 참조와 학습을 위해 상황 정보들을 데이터베이스나 파일과 같은 비휘발성 장기 메모리에 저장, 관리할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부응하여, 지능형 서비스 로봇의 실시간 상황 정보 관리에 효과적인 에피소딕 메모리의 구조와 기능들을 설계하고 구현하였다. 정량적 실험을 통해, 본 본문에서 제안한 에피소딕 메모리의 높은 성능과 유용성을 확인하였다.
Proxy를 이용한 동적 동영상 어댑테이션[1]은 이동 단말기나 현재 네트워크 상태의 특성을 고려해 동적으로 동영상을 변형할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 제안된 동영상 어댑테이션 방법들은 품질 측정을 위해 반복적인 디코딩, 인코딩을 해야 하기 때문에 적절한 형태의 동영상을 생성하는데 많은 시간이 걸려서 지연시간이 최우선적으로 고려되는 실제 상황에서는 이용하기가 힘들다. 본 논문에서는 반복적인 디코딩, 인코딩 작업 없이 어댑테이션된 동영상을 생성하는 동적 동영상 어댑테이션 방법을 제안한다. 인코딩된 동영상의 파일의 크기와 품질에 초점을 맞추어 비디오 코덱의 특성을 분석하고, 그 결과를 테이블로 만들어 Proxy에 저장해둔다. 이동 단말기가 동영상을 요청하면, Proxy에서는 해당 코덱의 분석 결과 테이블을 참조하여 가능한 한 최고의 품질로 디코딩 및 인코딩을 하여 어댑테이션된 동영상을 전송하게 된다.
IT기업뿐만 아니라 다양한 기업들이 빅데이터, 인공지능, 블록체인 등 많은 양의 컴퓨터 자원 (CPU, RAM 등)을 요구하는 기술들을 서비스화 하고 있다. 따라서 한정된 차원으로 효율적인 서비스를 운영하는 것도 주요 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 오픈소스 RDBMS 인 MariaDB와 PostgreSQL을 프로파일링하여 CPU 자원 효율성 관점에서 비교한다. 연구 결과 인터넷 서비스 환경에서 MariaDB가 PostgreSQL보다 버퍼 풀로 인해 페이지 캐시 참조율이 낮고, page fault 수가 적어 CPU 오버헤드가 더 작다는 것을 입증하였다.
최근 SoC 기술이 발달하면서, 내장형 시스템을 위한 프로세서 개발이 활발해졌다. 새로운 프로세서가 개발되면, 운영체제 및 소프트웨어 개발을 위해 컴파일러 및 디버거가 필요하다. 컴파일러는 소스코드를 타겟 프로세서에서 실행 가능한 목적파일로 변환하고, 디버거는 프로그램의 개발에서 오류를 찾기 위한 도구로 소프트웨어 개발에 매우 중요한 도구들이다. 본 논문에서는 KAIST에서 개발하는 32bit 프로세서인 Core-A를 위한 소프트웨어 디버거를 설계 및 구현한다. Core-A용 디버거는 공개 소스 디버거 시스템인 GDB를 참조모델로 했으며, 레지스터와 메모리 맵과 같은 프로세서 종속적인 부분을 확장하고 외부 인터페이스 모듈과 같은 프로세스 독립적인 모듈은 재사용함으로써 개발기간을 단축시켰다. 그리고 Core-A용 디버거의 검증을 위해 상용 디버거 시스템인 ARM용 AXD 디버거와 비교 실험을 진행하였다.
지능형 교통체계(Intelligent Transport Systems: 이하 ITS)의 제반서비스는 사용자가 요구하는 다양한 형태의 동적교통정보의 제공가능성이 전제되어야 한다. 이는 많은 데이터 및 정보들이 수집, 가공단계를 거쳐 최종 정보이용자에게 효율적으로 전달되어짐을 의미하며 이를 위해 GIS기반의 공간데이터베이스를 사용하게 된다. 현재 국내외에서 교통관련시스템에서 사용되는 공간데이터베이스는 시스템의 목적에 따라 상이한 설계와 내용을 가지고 있다. 이는 시스템간에 공간상의 위치정보를 공유함에 있어서 시스템에 맞는 적절한 변환과정을 거쳐야만 한다. 특히 실시간으로 정보의 공유가 필요한 경우는 더 큰 문제를 노정하고 있다. 본 연구에서는 ITS서비스에서 사용되는 공간위치정보-동적위치정보, 정적위치정보-를 시스템간에 실시간으로 공유하기 위해 ITS Map Datum (기본이 되는 지형데이터)과 위치참조기법을 개발하고 실제 적용을 위한 한가지의 프로파일을 제안하였다. 또한 제안된 프로파일과 지리정보 소프트웨어를 이용하여 서로 다른 공간데이터베이스상에서도 교통 정보가 제공되어지고 더 나아가 공유되어질 수 있는 가능성을 평가하였다.
본 논문에서는 H.264/AVC 베이스라인 프로파일 디코더 설계에서 병목현상을 일으키는 주요 부분인 인터 예측 성능 개선을 위한 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. H.264/AVC 디코더는 다양한 블록 모드를 지원하지만 레퍼런스 소프트웨어에서는 중복 픽셀에 대해 제거 하지 않고 항상 $4{\times}4$ 블록에 대하여 최소 $4{\times}4$, 최대 $9{\times}9$ 참조 블록을 패치한다. 기존의 Nova에서는 이를 해결하기 위하여 $8{\times}8$ 블록 모드와 $4{\times}4$ 블록 모드를 고려하였다. 블록 모드가 $8{\times}8$ 사이즈보다 크거나 같을 경우 여러 $8{\times}8$ 블록으로 나누어서 그에 대한 $13{\times}13$ 레퍼런스 블록을 패치 하고 $8{\times}8$ 블록 보다 작을 경우 여러 개의 $4{\times}4$ 블록으로 나누어 그에 대한 $9{\times}9$ 레퍼런스 블록을 패치하여 중복픽셀을 제거함으로써 사이클 수를 감소시켜 레퍼런스 소프트웨어에 비해 최대 41.5%, 최소 28.2%의 성능을 향상시켰다. 본 논문에서는 성능 향상을 위하여 $8{\times}8$과 $4{\times}4$ 블록 모드 뿐만 아니라 다양한 레퍼런스 블록 패치를 진행하여 중복픽셀을 제거하고 메모리 패치 사이클 수를 줄여 기존 설계에 비해 최대 18.6%의 참조 블록 패치 사이클 수를 감소시켰다.
본 논문에서는 LBS 연동형 스마트 플랫폼의 설계를 통해 타인의 라이프로그 정보를 참조할 수 있는 개인 블랙박스용 라이프 로그서비스를 제안한다. 일반적이 라이프로그 서비스는 스마트 장치 사용자의 일상적인 행위를 저장함으로써 추후에 이를 다시 확인해 볼 수 있게 해준다. 제안한 라이프로그 서비스 플랫폼은 GPS/UFID 위치 정보와 스마트기기로부터 획득한 영상에서 추출한 다양한 정보를 라이프로그 데이터로 사용한다. 또한, 데이터베이스를 구축하여 다른 사용자가 구축한 라이프로그 데이터를 참조할 수 있다. 제공하는 타인의 정보는 기본적으로 500m 이내로 제한하였으나 이러한 범위는 조절가능하다. 제안한 플랫폼은 영상인식기법을 활용하여 획득한 영상에 대한 속성을 결정한 후 위치 정보, 영상 데이터, 영상 속성 그리고 관련된 웹 정보를 데이터베이스에 저장한다. 데이터베이스에 저장되는 속성은 개체ID, 영상 형태, 획득시간, 획득 좌표이다. 사용하는 영상 형태 속성은 산, 바다, 거리, 건물 앞, 건물 내부 그리고 인물이다. 영상 속성이 인물인 경우 셔츠, 바지, 원피스, 액세서리와 같은 부속성을 부여할 수 있다. 본 연구의 결과로 스마트 디지털 기기로 부터 멀티미디어 파일 데이터를 수집하고 웹 서버로부터 웹 데이터를 수집하여, 파일 데이터와 웹 데이터를 라이프로그 데이터로 저장하고 사용자 요청에 따라 길찾기 등을 통해 라이프로그 데이터를 활용할 수 있다.
본 논문에서는 데이타 의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 RGB 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴 될 복원영상을 부호화시 만들어진 변환표의 정보를 바탕으로 참조된 정 의 역 부분이 기존의 독립적인 반복변환에 의해 수렴되었고 참조되지 않은 부분의 정의역은 데이타의존성을 갖는 영역으로 이미 수렴된 부분에 존재하므로 마지막 반복변환시 한번만에 복호화가 가능하다. 데이타의존성 부분이 차지 하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R영역에서 검색한 데이타 의존영역을 G,B영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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