일반적으로 저니키 모멘트 값을 이용한 매칭 시에는 외접원 안에 속하는 이미지 정보를 Zernike 기저함수로 투영시켜 얻은 모멘트 값을 이용하여 매칭에 사용한다. 하지만 손 이미지의 특성상 무게중심 부근에 중복되는 정보가 많이 포함되는데 이로 인해 변별력이 떨어질 수 있는 문제점이 있다. 또한 중복되는 정보를 제외한 이미지 정보들 중에서 특정 영역에 있는 정보들은 손의 모양정보를 구분하는데 변별력을 높여줄 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 중복되는 정보를 제거하는 R1 링 마스크를 통해 얻은 이미지와 변별력을 높여 줄 수 있는 정보에 가중치를 부여하는 R2 링 마스크를 통해 얻은 이미지를 결합하여 R3 링 마스크를 설계한다. R3 링 마스크를 이용하여 얻은 모멘트들을 주성분분석(PCA)을 통해 차원을 축소함으로써 매칭량을 감소시킨다. 제안한 방법의 우수성을 확인하기 위해 7가지 손 모양을 다른 방법과 비교실험 하였으며, 그 결과 우수성을 확인 할 수 있었다.
이동 사용자에게 지속적인 서비스품질 보장을 제공하기 위해서는 일반적으로 사용자 방문할 것으로 예상되는 지역에 사전에 중복적으로 자원을 예약하는 방안을 사용한다. 이와 같은 방식에서 관건이 되는 문제는 중복적 자원 예약에 의한 자원 낭비를 줄이면서도 서비스품질 보장의 연속성을 유지하는 것이다. 본 논문에서는 지리적으로 인접한 두 개의 무선 네트워크 도메인 사이에 두 도메인에 모두 속하는 그레이 셀을 두는 무선 네트워크 구조를 제안하고, 이를 이용하여 무선 네트워크에서의 중복적인 자원 예약을 완전히 제거하면서도 도메인 간 이동으로 인한 일시적 자원 예약 단절을 크게 줄일 수 있는 방안을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방안은 도메인 간 이동이 발생하는 경우에도 도메인 내에서 이동 할 때와 유사한 성능을 보이며, 예약 단절 시간이나 패킷 손실율면에서 기존의 방법보다 훨씬 나은 성능을 제공함을 볼 수 있었다.
본 논문은 H.264/AVC 비디오 코덱의 부화소 움직임 추정 연산을 효율적으로 줄일 수 있는 화소 재구성 알고리즘을 제안한다. 부화소 움직임 추정 연산은 보다 정확한 움직임 벡터를 찾을 수 있어 비디오 코덱에 널리 사용되지만, 추가적인 보간 및 탐색 연산으로 인해 부호화가의 연산량을 증가시키는 문제점이 있다. 본 논문은 화소 재구성 알고리즘을 이용한 부화소 움직임 추정기를 제안 하였다. 일반적인 부화소 움직임 추정기는 보간 시 같은 화소를 중복하여 보간한다. 이러한 중복 보간은 연산량을 증가 시키는 원인이 된다. 화소 재구성 알고리즘은 화소의 중복 보간을 제거하여 부화소 움직임 추정기의 연산량을 감소시킨다. 제안한 알고리즘은 고속 전역 부화소 탐색 알고리즘과 비교하여 보간 시 연산량이 18.1% 감소하였으며, PSNR 감소는 평균 0.067dB로 화질의 열화는 매우 미비했다. 그러므로 제안한 알고리즘은 저전력의 고효율을 요구하는 모바일 응용에 적합하다.
자발적 컴퓨팅은 인터넷을 통해 연결된 컴퓨터의 유휴 자원을 활용해 큰 규모의 애플리케이션의 연산을 처리하는 컴퓨팅 패러다임이다. 자발적 컴퓨팅 환경에서 사용하는 중복 작업 분배기법은 동적인 자원과 작업의 특성에 대해 고려하지 않기 때문에 작업 시간 지연과 지속적인 작업재분배 요청으로 인해 작업 수행의 비효율성의 문제를 일으킨다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 작업과 자원의 특성을 고려하여 작업을 재분배 할 수 있는 P2P 기반 지역적 매치메이킹 기법을 제안한다. 제안하는 매치메이킹은 작업/자원에 대한 명세, 자원가용공간 모니터링 모듈, 매칭 요청/응답을 위한 프로토콜, 매치율 계산 모듈 등의 요소로 구성된다.
사용자 움직임 적응적 360 비디오 스트리밍을 지원하는 three degrees of freedom plus (3DoF+), 6DoF를 위한 시스템은 여러 위치에서 촬영된 다수의 고화질 360 비디오 전송을 요구한다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자 시점에 대응하는 고화질 360 비디오 제공을 위해 3DoF+ 360 비디오 중복성 제거 기법을 적용하고 잔여 비디오를 하나의 영상으로 병합하여 압축 후 전송하는 시스템을 구현한다. 3DoF+ 360 비디오 간 중복성 제거를 위한 3D warping을 기반으로 하는 뷰 간 중복성 제거 기술과 비디오 복원에 필요한 타일들만 추출 및 병합해주는 잔여 뷰 병합 기술에 대한 구현 내용을 설명한다. 제안된 시스템을 기반으로 3DoF+ 360 비디오 전송을 수행하면, 기존 high-efficiency video coding (HEVC)을 사용하여 전송했을 때 대비 최대 20.14%의 BD-rate 감소가 가능함을 확인하였다.
기존보다 데이터를 빠르게 접근하기 위한 노력과 비-휘발성 메모리의 발전은 메모리 파일 시스템 연구에 큰 기여를 해왔다. 메모리 파일 시스템은 파일 입출력의 고성능을 위해서 기존에 사용하는 읽기-쓰기 입출력보다 오버헤드가 적은 메모리 맵 파일 입출력을 사용하도록 제안하고 있다. 하지만 메모리 맵 파일 입출력을 사용하게 되면서 페이지 테이블을 구축할 때 발생하는 오버헤드가 전체 입출력 성능의 큰 부분을 차지하게 되었다. 또한 같은 파일이 반복적으로 접근될 때마다 페이지 테이블을 매번 삭제하기 때문에, 오버헤드가 불필요하게 중복되어서 발생한다는 점을 발견했다. 본 논문이 제안하는 매핑 캐시는 이러한 중복되는 오버헤드를 제거하기 위해서, 매핑이 해제될 때 파일의 페이지 테이블을 제거하지 않고 저장하고 있다가 다시 접근될 때 이를 재활용할 수 있도록 고안한 기법이다. 매핑 캐시는 기존 파일 입출력 성능보다 2.8배, 그리고 웹서버 전체 성능보다 12% 향상을 보였다.
최근 분산 컴퓨팅 환경은 급진적으로 광역화되고, 이질적이며, 연합형태의 광역 시스템 구조로 변화하고 있다. 이러한 환경은 네트워크상에 광범위한 서비스를 제공하는 통신 네트워크 기반에서 구현된 수많은 객체로 구성된다. 더욱, 지구상에 존재하는 모든 객체들은 이름이나 속성에 의해 중복된 특성을 갖는다. 그러나 기존의 네이밍이나 트레이딩 메커니즘은 독립적인 위치 투명성 결여로 중복된 객체들의 바인딩 서비스 지원이 불가능하다. 서로 다른 시스템 상에 존재하는 중복된 객체들이 동일한 서비스를 제공한다면, 각 시스템의 부하를 고려하여 클라이언트의 요청을 분산시킬 수 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복된 객체들의 위치 관리뿐만 아니라 시스템들간의 부하 균형화를 유지하기 위해 서 최소부하를 갖는 시스템에 위치한 객체의 선정하여 동적 바인딩 서비스를 제공할 수 있는 새로운 모델을 설계하고 구현하였다. 이 모델은 네이밍 및 트레이딩 기능을 통합한 서비스에 의해 중복된 객체들에 대한 단일 객체 핸들을 얻는 부분과, 얻어진 객체 핸들을 사용하여 위치 서비스에 의해 하나 이상의 컨택 주소를 얻는 부분으로 구성하였다. 주어진 모델로부터, 우리는 네이밍/트레이딩 서비스와 위치 서비스에 의한 전체 바인딩 메커니즘의 처리과정을 나타내고, 통합 바인딩 서비스의 구성요소들에 대한 구조를 상세하게 기술하였다. 끝으로 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.
본 논문에서는 여러 디지털 신호의 크기를 비교하기 위한 알고리즘 및 디지털 회로를 제안한다. 제안하고자 하는 알고리즘은 여러 입력을 동시에 비교한 후에 간단한 디지털 논리 함수를 이용하여 그 입력들 중에서 가장 큰 값(혹은 가장 작은 값)을 검출하는 방법을 제공할 수 있다. 이 방식의 단점은 하드웨어 자원이 증가하는 것인데, 이를 위해 중복된 논리동작을 재사용하는 방법을 제안한다. 제안하고자 하는 방식은 회로 속도의 증가, 즉 지연시간의 감소에 초점을 맞추었다. 제안한 비교 알고리즘은 HDL로 구현한 후에 Altera사의 Cyclone III EP3C40F324A7 FPGA 환경에서 실험하였다. 4입력의 경우에 1.20배의 하드웨어 자원을 사용하면서 1.66배 만큼 동작 속도를 증가시킬 수 있다. 또한 8입력의 경우에는 2.15배의 하드웨어 자원을 사용하면서 2.29배로 동작 속도를 증가시킬 수 있다.
슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과 값을 예상하는 메커니즘을 제안하였다. 이러한 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 혼합해서 사용하는 하이브리드 방법은 각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 그러한 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨으 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상이 자주 틀리는 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상시 발생하는 misprediction 페널티를 낮추고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다.
움직임 보상을 고려한 3차원 웨이블릿 변환은 공간적, 시간적인 상관관계에 중복된 정보를 효과적으로 제거한다. 그러나 웨이블릿 방식으로 압축된 영상이라 하더라도 압축률이 높은 경우 고주파 서브밴드의 변환계수가 상당수 손실되어 압축복원 시에 링 현상과 같은 왜곡이 생긴다. 본 논문에서는 이러한 3차원 웨이블릿의 압축왜곡을 줄이기 위하여 적응적 반복 복원 기법을 사용하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 적응적 기법에서는 에지의 방향에 따라 서로 다른 고역통과필터를 정칙화 복원에 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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