대부분의 온라인 게임서버 엔진에서의 Accept()사용한 Looping방식의 동적인 메모리 할당 방식의 사용은 다수의 클라이언트를 동시에 수용하고 진행해야하는 온라인 게임 상의 로그인 서버엔진에 많은 부하와 함께 병목현상을 유발하게 된다. 따라서 본 논문에서는 온라인상에서의 효율적인 게임서버를 위해 정적인 메모리 할당기법을 사용하여 메모리 단편화를 최소화하고, 클라이언트의 접속 시 세션연결 및 클라이언트 객체의 초기화를 위해 발생하는 부하를 최소화하기 위한 AcceptEx()를 사용한 풀링기법과 정적메모리를 생성하여 동적 할당처럼 포인터로 할당하는 메모리 풀링 기법을 합친 객체 풀링기법을 제안하고, 제안 기법을 적용한 게임엔진을 설계하여 구현한 후, 성능평가를 통해 제안한 기법의 효율성을 보였다.
컴퓨터 부품의 고성능화로 점점 게임이 요구하는 사양이 높아지는 추세이다. 따라서 게임 개발에 있어 최적화가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 '오브젝트 풀링'이라는 메모리 최적화 기법을 소개한다. 따라서 '오브젝트 풀링'을 적용한 탄막 게임을 만들어 메모리 최적화를 직접 구현해보고 연구한다.
GPU의 발전과 함께 성장한 딥러닝(Deep Learning)은 영상 분류 문제에서 최고의 성능을 보이고 있다. 그러나 합성곱 신경망 기반의 모델을 깊게 쌓음에 따라 신경망의 표현력이 좋아짐과 동시에 때로는 학습이 잘되지 않고 성능이 저하되는 등의 부작용도 등장했다. 성능 향상을 방해하는 주요 요인 중 하나는, 차원감소 목적에 따라 필연적으로 정보 손실을 겪어야 하는 풀링 계층에 있다. 따라서 특성맵(Feature map)의 차원감소를 통해 얻게 되는 비용적 이득과 모델의 분류 성능 사이의 취사선택(Trade-off)이 존재한다. 그리고 이로부터 자유로워지기 위한 다양한 연구와 기법이 존재하는데 Spectral Pooling도 이 중 하나이다. 본 논문에서는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT)을 이용한 Spectral Pooling에 대한 소개와, 해당 풀링의 성질을 통상적으로 사용되고 있는 Max Pooling과의 성능 비교를 통해 분석한다. 또한 영상 내 고주파수 부분에서 특히 더 강건하지 못하다는 맥스 풀링의 고질적인 문제점을, Spectral Pooling과의 하이브리드(Hybrid) 구조를 통해 어떻게 극복해나갈 것인지 그 가능성을 중심으로 실험을 수행했다.
완전동형암호는 암호화된 데이터에 대한 대수적 연산을 지원하며, 최근에는 최대값 함수 등의 비대수적 연산도 근사하는 방법이 연구되고 있다. 그러나 아직 4개 이상의 숫자에 대한 정밀한 맥스 풀링 근사 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 최대값 함수 근사 다항식의 합성을 활용하여 정밀한 맥스 풀링 근사 기법을 제안하였으며, 이를 이론적으로 분석하여 높은 정밀도를 증명하였다. 실험 결과, 제안하는 근사 맥스 풀링은 1ms 이내의 작은 분할 실행 시간과 이론적 분석과 일치하는 높은 정밀도를 보여주었다.
가뭄은 발생과정과 피해영향에 따라서 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회경제적 가뭄으로 구분되고 있다. 강수의 부족은 기상학적 가뭄을 발생시키고, 기상학적 가뭄이 지속되면 토양수분 부족으로 농작물의 피해를 가져오는 농업적 가뭄이 나타난다. 이어서, 지표 및 지표 아래의 수자원량이 평년수준 이하로 감소하면서 수문학적 가뭄이 발생한다. 이와 같이 다른 종류의 가뭄으로 가뭄이 변화하는 현상을 가뭄 전이(Drought Propagation)라고 한다. 강수량의 부족만으로 판단되는 기상학적 가뭄은 가뭄 상황의 판단은 간단지만, 체감으로 느끼는 가뭄과 차이가 존재한다. 수문학적 가뭄은 실제 물이용과 관련이 높아 효율적인 물 관리를 위해서는 수문학적 가뭄에 대한 정보가 필요하다. 하지만 수문학적 가뭄은 기상학적 인자들뿐만 아니라 수문순환과정의 영향을 받아 가뭄의 발생과정이 복잡하기 때문에 판단 및 예측이 어렵다. 본 연구에서는 가뭄의 전이관계를 도출함으로써, 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 발전되는 가뭄의 크기를 파악하고자 한다. 가뭄은 판단기준에 따라서 다양하게 정의될 수 있다. 본 연구에서는 기상학적 가뭄은 강우량으로, 수문학적 가뭄은 유역별 댐의 저수율, 유입량 및 지하수위를 활용하여 가뭄을 정의하며, 가뭄사상은 임계수준방법(threshold level approach)과 풀링기법(pooling method)을 수문기상 변수들에 적용하여 추출하였다. 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄이 발생한 이후, 가뭄 상황이 일정기간 지속되는 상황에 발생하는 결과가 확인되었다. 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄이 전이되는 현상을 바탕으로 기상학적 가뭄의 상황에 따라서 미래의 수문학적 가뭄의 변화 양상에 대하여 예측가능하며, 가뭄의 전이관계는 수문학적 가뭄의 예측을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
완전 참조 영상 화질(full-reference image quality assessment, FR-IQA)측정의 풀링 과정에 있어서, 한 영상의 전역 화질은 각 국부 패치의 측정된 화질값들로부터 측정된다. 그러나 한 영상의 전체 화질 값을 예측함에 있어서 국부 패치의 종류, 왜곡 타입, 왜곡의 인지 민감도, 국부 패치의 관심 집중(saliency) 정도에 따라 국부 패치가 전체 영상에 기여하는 왜곡의 정도가 다를 수 있다. 그 결과, 계산된 국부 패치 화질값에 대한 가중치 풀링 방법이 기존 FR-IQA 방법에서 고려되었다. 본 논문은 기존 FR-IQA 방법에서 고려되지 않은 시각인지시스템의 특성인, 광적응 효과 와 시각 관심 집중 효과를 고려한 새로운 가중치 풀링 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존 FR-IQA 방법에 적용될 경우 예측 성능을 향상시킴을 확인하였으며, 이는 제안하는 가중치 풀링 방법은 사람의 시각인지 특성을 효과적으로 반영하기 때문으로 사료된다.
인지무선 (cognitive radio) 환경에서 2차사용자 (secondary user) 들의 일시적인 서비스 요구를 효과적으로 다룰 수 있는 스펙트럼풀링 (spectrum pooling) 기법이 최근 주목을 받고 있다. 스펙트럼풀링은 WSP (wireless service provider) 에 의해서 관리되며, 사용자의 요구가 있을 때, 금전적인 지불을 받고 스펙트럼을 2차사용자에게 대여해 주는 방식이다. 여기서, WSP는 가급적 많은 이윤을 남기기를 원한다. 이 논문에서 우리는 WSP가 유지하는 스펙트럼 풀 (pool) 을 확률 인벤토리모델 (probabilistic inventory model) 로 표현하고 2차사용자의 스펙트럼 요구가 정규분포를 따를 때, WSP가 비용을 최소화시키는 방향으로 인벤토리를 운영하는 전략을 제시한다. WSP가 지불해야하는 비용에는 일반적인 인벤토리 모델과 마찬가지로, 주문비용, 보관비용, 스톡아웃비용이다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 고정된 인벤토리 레벨을 유지하는 것보다 확률 인벤토리모델에 의해 결정되는 레벨에 맞추어 유지하는 것이 총 소요 비용을 절약할 수 있음을 보인다.
일반적으로 딥러닝 기반의 객체 검출(Object Detection)기법은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 입력된 영상의 특징(Feature)을 추출하여 이를 통해 객체 검출을 수행한다. 최근 자연어 처리 분야에서 획기적인 성능을 보인 트랜스포머(Transformer)가 영상 분류, 객체 검출과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는데 있어 경쟁력이 있음이 드러나고 있다. 본 논문에서는 YOLOv4-CSP의 CSP 블록을 개선한 one-stage 방식의 객체 검출 네트워크를 제안한다. 개선된 CSP 블록은 트랜스포머(Transformer)의 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)과 CSP 형태의 공간 피라미드 풀링(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 연산을 기반으로 네트워크의 Backbone과 Neck에서의 feature 학습을 돕는다. 본 실험은 MSCOCO test-dev2017 데이터 셋으로 평가하였으며 제안하는 네트워크는 YOLOv4-CSP의 경량화 모델인 YOLOv4s-mish에 대하여 평균 정밀도(Average Precision, AP)기준 2.7% 향상된 검출 정확도를 보인다.
인지무선 (cognitive radio) 환경에서 2차사용자 (secondary user) 들의 일시적인 서비스 요구를 효과적으로 다룰 수 있는 스펙트럼풀링 (spectrum pooling) 기법이 최근 주목을 받고 있다. 스펙트럼풀링은 WSP (wireless service provider) 에 의해서 관리되며, 사용자의 요구가 있을 때, 금전적인 지불을 받고 스펙트럼을 2차사용자에게 대여해 주는 방식이다. 여기서, WSP는 가급적 많은 이윤을 남기기를 원한다. 이 논문에서 우리는 WSP가 유지하는 스펙트럼 풀 (pool) 을 확률 인벤토리모델 (probabilistic inventory model) 로 표현하고 2차사용자의 스펙트럼 요구가 정규분포를 따를 때, WSP가 비용을 최소화시키는 방향으로 인벤토리를 운영하는 전략을 제시한다. WSP가 지불해야하는 비용에는 일반적인 인벤토리 모델과 마찬가지로, 주문비용, 보관비용, 스톡아웃비용이다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 고정된 인벤토리 레벨을 유지하는 것보다 확률 인벤토리모델에 의해 결정되는 레벨에 맞추어 유지하는 것이 총 소요비용을 절약할 수 있음을 보인다.
항만 터미널 내에서 컨테이너의 이동을 위해 야드 트랙터와 크레인 차량을 이용한다. 차량의 빠른 배치를 통한 효율적인 처리를 위해 차량의 위치정보가 중요한 요소로 떠오르고 있다. 현재 대부분의 항만 터미널에서 차량의 위치 정보는 해당 차량이 마지막으로 발생시킨 이벤트를 기반으로 하여 추정하나 차량이 발생시키는 이벤트는 발생 빈도가 낮으며 추정하는 위치 오차가 크게 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 차량의 위치를 측정하기 위한 무선 통신 기반 실시간 위치 측정 시스템을 제안한다. 항만 터미널 환경은 컨테이너의 적재로 위치 측정 오차가 크게 발생한다. 이를 해결하기 위해 항만환경에 적합한 하드웨어를 설계 및 구현하고 항만 터미널의 추가적인 문제를 해결한 향상된 다단계 위치 측정 기법을 적용하여 위치 정보의 정확도를 향상시켰다. 제안하는 시스템을 현대 부산 신항만 터미널(HPNT)에서 측정 정밀도를 테스트한 결과 CEP 기준으로 평균 5.87 미터 오차수준의 정확도를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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