인공지능과 고성능 컴퓨팅 기술이 급속히 발전하면서 다양한 분야에 딥러닝 기술이 활용되고 있다. 딥러닝은 학습 과정에서 대량의 데이터를 무작위로 읽어 학습을 진행하고, 이 과정을 반복한다. 많은 수의 파일들이 무작위로 반복 참조되는 딥러닝의 파일 입출력은 시간적 지역성을 지닌 일반적인 응용과는 다른 특징을 보인다. 이로 인한 캐싱의 어려움을 극복하기 위해 본 연구에서는 딥러닝 데이터셋 읽기의 무작위성을 줄이고 기존의 버퍼 캐시 알고리즘에 적응적으로 동작하는 새로운 데이터 읽기 방안을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안하는 방식이 버퍼 캐시의 미스율을 기존의 방식에 비해 평균 16%, 최대 33% 감소시키고, 수행시간을 24%까지 개선함을 보인다.
본 논문에서는 최근에 기본 개념이 창안된 개인 환경 서비스(Personal Environment Service: PES)의 시스템과 프로토콜 구조에 대해 확장된 방안이 제안되었다. PES는 스마트폰과 사용자 프로파일을 기반으로 하는 대표적인 모바일 컨버전스 서비스로 그 파급 효과가 매우 크다. 그러나 초기부터 시스템 구조에 대해 충분히 연구되지 않으면 효과적인 실용화 가능성이 낮아진다. 본 논문에서 제안된 PES 서비스 시스템과 프로토콜 구조는 향후 본격적인 연구개발 단계에서 좋은 참조 내용이 될 것이다.
본 논문은 H.264/AVC를 이용한 근접 무손실 화면내 부호화에서 기존의 라인 기반 예측 방법에서 발생할 수 있는 오류 전파 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측값으로 사용하여 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 기존의 라인 기반 예측 방법에서는 일반적으로 화소 간 거리가 멀어질수록 화소 간 상관성이 떨어지므로 라인 단위로 예측을 수행하여 예측의 정확도를 높였다. 하지만, 이 경우 오류 전파 문제에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 화면내 $16{\times}16$ 수직 및 수평 예측 모드에 대해 매크로블록을 라인 단위로 예측하면서 정해진 서브 블록마다 참조 화소를 업데이트하는 방법을 제안한다. 따라서, 라인 기반 예측 방법의 예측 정확도는 유지하면서 오류 전파 문제를 예방할 수 있다. 실험을 통해, 제안하는 방법이 High 프로파일에서 H.264/AVC 표준 소프트웨어 JM 12.2에 비해 평균 약 5.8%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 소프트웨어 기반의 실시간 MPEG겨 비디오 부호화기를 제안하였다. MPEG 에서 제공하는 MPEG-4 참조 소프트웨어 비디오 부호화기는 여러 가지 기능이 혼합되어 있는 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 실시간으로 부호화하는 데 많은 어려움이 있다. 이를 PC에서 실시간으로 부호화할 수 있도록 목표를 심플 프로파일로 제한하여 이에 맞도록 구조를 수정하고, 고속 움직임 벡터 예측 알고리즘을 사용하여 움직임 예측시의 계산량을 줄였으며, 실시간으로 부호화할 시에 많은 부하를 주는 부분인 DCT, 움직임 예측 및 보상, 보간 부분을 MMX(MultiMedia Extention) 방법으로 구현하여 계산량과 부하를 줄임으로써 보다 향상된 성능을 제공한다. 기존 부호화기의 부호화 시의 복잡성을 감소시키고 윈도우 환경에서 간단한 조작만으로 부호화를 할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 Full 하드웨어 기반 베이스라인 프로파일 레벨 3규격 H.264 인코더 코덱에서 사용할 수 있는 Direct Memory Access (DMA)를 설계하였다. 설계된 모듈은 CMOS Image Sensor(CIS)로부터 영상을 입력받아 메모리에 저장한 후 인코더 코덱 모듈의 동작에 맞춰 원영상과 참조영상을 각각 한 매크로블록씩 메모리에서 읽어 공급 또는 저장하며, 인코더는 한 매크로블록씩 처리하는데 660 cycle이 소요된다. 설계한 구조를 검증하기 위해 JM 9.4와 같은 reference Encoder C를 개발하였으며, Encoder C로부터 test vector를 추출하여 설계한 회로를 검증하였다.
본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 이용하여 XML Schema 문서를 저장 및 갱신 시 유효성이 유지되는 저장 모델을 설계하였다. 기존의 XML Schema 저장 모델은 갱신 시 유효성 검증을 위해 XML Schema 를 파일로 추출하여 변경한 후 XML Parser 를 이용하는 복잡한 과정을 필요로 한다. 이 논문에서 설계한 모델은 슈퍼타입 서브타입을 이용한 모델링과 관계형 데이터베이스에서 제공 하는 참조 키, NOT NULL, Default, Check(Rule), Trigger 등의 제약 조건을 사용하므로 다른 응용 프로그램의 의존 없이 저장 및 갱신 데이터의 유효성을 간단하게 검증할 수 있다. 그러므로 이 저장 모델을 이용하면 XML Schema 문서가 데이터베이스에 저장이 되어 있는 그 자체로 유효한 스키 마임을 보장할 수 있어 저장 및 갱신의 효율을 높일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서 설계한 저장 모델은 상용 관계데이터베이스인 SQL 서버 2000 에 적용하여 테이블과 제약조건을 설정한 후 데이터 갱신과정을 실험하였으며, 실험결과 XML Schema의 작성규칙에 위배되는 변경 시도는 설정한 제약조건에 의해 사전 방지되어 데이터의 유효성이 유지됨을 확인하였다.
현재 북한 토지피복 특성 중의 하나인 과도한 산지의 농지로의 전용은 홍수 등 자연재해를 일으키는 원인이 되고 있지만 북한에 대한 참조자료의 부족으로 피해규모나 상황에 대한 이해가 부족하다. 본 연구는 북한 양강도 산간지역을 대상으로 개간농지와 산림의 토지피복특성을 가을시기(2005 년 10 월 25 일) Quickbird (<0.6m) 위성영상의 육안분석과 분광특성을 이용하여 정확한 토지피복분류에의 기초 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 토지피복 유형별 Training area 의 ROI(Region of Interest)의 면적은 2500pixel 로 하였고, 이것을 다시 .shp 파일로 변환하여 GoogleEarth 에서 표고 및 경사 등 보다 자세한 지형지물을 확인하였다. Quickbird 영상의 NDVI 분석을 통해 0.2 정도에서 식생과 농경지로 구분하는 임계값(Threshold)을 추정할 수 있었지만 늦게까지 추수를 끝내지 않은 농작물이나 이모작 농작물의 경우는 산림과 혼재되어 나타나고 있었다. 또한, 산림의 북사면은 수역 다음으로 낮은 NDVI 값을 나타내어 지형의 영향이 나타나고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 사용자의 입력에 따라 3차원 오디오 장면을 재구성하여 전달할 수 있는 대화형 오디오 방송단말의 구현 예를 제시한다. MPEG-4 AudioBIFS 규격에 따라 계층적으로 표현한 오디오 장면의 속성을 사용자의 입력에 따라 갱신하고, 주어진 속성을 참조하여 오디오 데이터를 3차원 공간상에 재합성하는 방식을 취한다 속성을 갱신하는 모듈은 MPEG-4 Audio 프로파일을 지원하게 하되 AudioBIFS 노드 유형에 따른 사용자 인터페이스를 미리 정의하여 단말 측에 저장해 두고 이용함으로써 대화형 방송 서비스를 구현했다. 3차원 오디오 데이터를 재생하는 기능은 사용자의 입력에 대한 피드백을 풍부하게 하여 대화형 방송의 효과를 극대화하고, 사실감을 제고하는 데 중요한 역할을 담당한다. 요소기술로 음상의 위치, 지향성, 모양, 잔향특성 등을 구현하기 위한 3차원 오디오 기술에 대해 소개한다. 또한 대화형 3차원 오디오 방송단말을 이용한 서비스의 예로 대화형 합주 및 합창 프로그램을 소개한다.
공간 데이터베이스에서 효율적으로 공간 질의를 처리하기 위해서는 클러스터링을 통해서 이스크 접근 비용을 줄이는 것이 필요하다. 이 논문은 공간 지역성에 기반을 둔 여러 가지 클러스터링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안한 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 알고리즘은 객체 클러스터링 알고리즘과 셀 클러스터링 알고리즘으로 나뉜다. 객체 클러스터링 알고리즘은 정규 준할 공간 색인 구조에서 영역 분할 선과 겹치는 객체들의 저장 위치를 결정하는데 사용된다. 셀 클러스터링 알고리즘은 클러스터를 만들기 위해 정규 분할된 영역들을 그룹화하는데 사용된다. 실험결과 객체 클러스터링 알고리즘에서는 객체간의 거리를 이용한 경우에 대체로 좋은 성능을 보였지만, 버퍼 크기가 커지거나 데이터가 희박한 영역의 질의에 있어서는 알고리즘 별로 성능의 차이는 거의 없었다. 셀 클러스터링 알고리즘에 대한 실험에서는 이 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘은 N-순서화 기법에 의한 클러스터링 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 중복 참조도를 이용한 경우와 셀의 무게 중심간 거리를 이용한 방법이 가장 우수하였다.
In this thesis, we design and implement a Flash Cache Core Module (FCCM) which operates on the YAFFS NAND flash memory. The FCCM applies memory replacement policy and prefetching policy based on the page reference pattern of applications. Also, implement the Clean-First memory replacement technique considering the characteristics of flash memory. In this method the decision is made according to page hit to apply prefetched waiting area. The FCCM decrease I/O hit frequency up to 37%, Compared with the linux cache and prefetching policy. Also, it operated using less memory for prefetching(maximum 24% and average 16%) compared with the linux kernel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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