최근 NAND 플래시 메모리는 충격에 강한 내구력과, 저 전력 소비, 그리고 비휘발성이라는 특징 때문에 MP3 플레이어, 모바일 폰, 노트북과 같은 다양한 이동 컴퓨팅 장비의 저장 장치로 사용되고 있다. 그러나 플래시 메모리의 특수한 하드웨어적 특징 때문에 디스크 기반의 시스템을 플래시 메모리상에 곧바로 적용 하는 것은 여러 단점들을 발생 시킬 수 있다. 특히 B트리가 구축될 때 레코드의 삽입, 삭제연산 및 노드 분할 연산은 많은 중첩쓰기 연산을 발생하기 때문에 플래시 메모리의 성능을 심각하게 저하시킬 것이다. 본 논문에서는 IBSF로 불리는 효율적인 버퍼 관리 기법을 제안한다. 이것은 색인 단위에서 중복된 색인 단위를 제거하여 버퍼가 채워지는 시간을 지연시키기 때문에 B트리를 구축할 때 플래시 메모리에 데이터를 쓰는 횟수를 줄인다. 또한 다양한 실험을 통하여 IBSF 기법이 기존에 제안되었던 BFTL 기법보다 좋은 성능을 보이는 것을 증명한다.
DBMS상의 인덱싱 기법은 대부분 B-트리 또는 B-트리의 변형인 T-트리 등을 주로 사용하여 왔다. 이는 트리 구성에서 최적의 균형을 유지하여 자료검색 및 저장 공간에 효율적인 방안으로 인식되어 왔으며 대부분의 범용 DBMS에서 탁월한 성능을 보여 왔다. 그러나 고성능의 효율을 요구하는 OLTP 분야 중 특히 증권시장에서는 이런 일반적인 인덱싱 방법보다는 그 분야 특성에 맞는 새로운 인덱싱 방안의 적용이 성능 향상과 더불어 시스템의 최적의 효율을 얻어낼 수 있다. 본 논문에서는 증권시장용 원장(ledger) DB의 새로운 인덱싱 방안으로서, 먼저 원장 DB의 접근 형태를 이해하고 경험적인 데이터를 기준으로 산출한 가중치를 이용, 새로운 인덱싱 방안을 제시하고 기존 인덱싱 방법과의 비교를 통한 성능향상의 효율성을 보여준다.
본 논문에서는 영상 전송을 위한 벡터 양자화기를 설계할 때 2차원 DCT에 근거한 DCT 맵과 유한상태 벡터 양자화를 이용하는 새로운 부호책(codebook) 설계 알고리듬을 제안한다. 영상을 윤곽선이 많은 부분과 적은 부분으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징들을 2차원 DCT로 추출한다. 유한상태 벡터 양자화기의 마스터 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리를 사용하여 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어진다. 이와 같이 작성된 마스터 부호책으로부터 상태 부호책을 작성하여 입력 벡터에 대하여 마스터 부호책이 아닌 상태 부호책으로부터 부호단어를 찾는다. 또한 인덱스의 부호화는 고속 디지털 전송에 중요한 부분이기 때문에 고정길이의 부호를 엔트로피 부호화 법칙에 따라 가변 길이의 부호로 바꾸어 수행한다. 즉, 설계한 부호책에서 각 부호에 전송 부호 할당은 허프만 부호화를 수행하는데, 허프만 트리에서의 허프만 코드의 생성을 빠르게 하기 위해 본 논문에서는 트리의 단방향 분포 허프만 트리 알고리듬을 제안한다. Einstein과 Bridge 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN 알고리듬보다는 각각 2.94 dB과 2.48 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 1.75 dB과 0.99dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
최근 전자상거래시스템을 비롯하여 대용량 데이터의 저장과 검색을 요구하는 정보시스템들이 광범위하게 활용되고 있다. 이에 맞추어 클라이언트가 메타데이터를 직접 관리하며 데이터에 접근할 수 있는 SAN 환경의 리눅스클러스터 파일시스템이 연구되고 있으며, 파일의 빠른 검색을 위해 확장 해시 기반의 세미플랫 디렉토리 구조가 제안되었다[1]. 본 연구에서는 리눅스 환경에서 확장 해시 기반의 세미플랫 디렉토리를 설계 및 구현하였으며, 구현된 시스템의 실용성을 평가하기 위하여 B+ 트리 기반의 디렉토리 구조를 함께 구현하여 성능을 비교하였다. 디렉토리의 성능을 비교 분석한 결과, 파일의 삽입, 삭제, 검색 성능에서는 확장 해싱 기반의 디렉토리가 우수하였으나, 전체 파일의 목록을 정렬하는 데는 B+ 트리 기반의 디렉토리가 더 우수한 성능을 보였다.
SPIHT는 수행속도가 빠르고 효율적인 웨이블릿 기반의 이미지 압축 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 그러나, SPIHT는 알고리즘 수행에 필요한 제로트리 및 계수의 상태를 저장하기 위하여 리스트 구조를 사용하고 있어 추가 메모리론 요구하며, 비트율의 증가에 따라 메모리 요구량이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 SPIHT 알고리즘을 수행하는데 있어 추가 메모리를 요구하지 않는 MZP-DFS 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 깊이우선 순서에 따라 공간트리를 탐색하고 테스트 함수 및 복원 계수의 LSB를 이용함으로써 추가 메모리를 제거하였으며 SPIHT와 동일한 성능을 가진다. MZP-DFS는 추가 메모리를 요구하지 않기 때문에 하드웨어 제작비용을 절감할 수 있으며, 각각의 공간트리를 병렬적으로 수행할 수 있기 때문에 실시간 이미지 압축에 적합하다.
본 연구에서는 웹에서 사용자가 방문하고자 하는 곳을 찾아가는 엔트리 페이지 검색을 위한 메타검색 방식을 제안한다. 기존의 연구에서 메타 검색이 여러 검색 엔진에서 많이 나타나는 중복된 문서를 강조하는 방식인 반면에 비해, 본 연구에서는 문서의 중복 개념을 확장하여 특정 도메인 및 디렉토리에서 나온 문서들도 중복되었다고 가정하여 메타검색에 이용하는 방식을 보인다. TREC에 제출된 시스템들의 결과물과 상용 검색 엔진의 결과물을 이용하여, 확장된 중복을 이용한 메타 검색의 유용성을 실험한다. 수행된 실험을 통해서 문서의 단순 중복을 이용하는 기존의 방식이 내용 기반 검색에 유용한 반면, 엔트리 페이지 검색에 있어서는 본 연구에서 제안하는 확장된 중복 방식이 기존 방식의 성능보다 $10\%$ 이상의 성능 향상을 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 시어버터를 처방한 헤어트리트먼트가 탈색 모발에 미치는 영향을 확인하고, 모발 보호 효과가 있는지를 알아보기 위해 수행하였다. 시어버터의 함량을 0%, 1%, 3%, 5%로 다르게 첨가하여 트리트먼트를 제조하고, 트리트먼트 도포 전후의 모발의 굵기, 아미노산 분석, 모발의 표면 색상 변화, 주사전자현미경을 이용한 모발 표면을 분석하였다. 모발의 굵기는 시어버터를 5%로 처방한 모발에서 굵기가 가장 높게 증가하였다. 모발의 아미노산 함량도 시어버터를 5% 처방한 트리트먼트 시료의 함량이 높게 나타났다. 모발의 표면 색상을 비교한 결과, 시어버터를 5% 처방한 트리트먼트를 처리했을 시에 L⁎값과 b⁎값은 낮게 측정이 되었으며, a⁎값은 높게 측정되었다. 주사전자현미경으로 관찰한 결과, 시어버터를 처방한 트리트먼트 모발의 표면이 탈색 모발에 비해 매끄럽게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 천연 소재인 시어버터가 탈색으로 손상된 모발을 보호하는 모발 화장품으로 사용 가능할 것으로 사료된다.
본 논문은 회귀트리에 기반을 둔 회귀 신경망을 제안한다. 회귀트리를 세 개의 계층을 갖는 전향 신경망에 사상하고, 첫 번째 계층에 다중특징 분할함수를 형성시켜 신경망이 보다 더 최적인 입력 공간의 분할을 갖도록 한다. 본 연구에서는 신경망 트레이닝을 위한 두 가지 지도 학습 알고리즘을 제안하여 단일특징 분할함수와 다중특징 분할함수에 실험한다. 실험결과, 제안된 회귀 신경망은 기존의 단일특징 분할 회귀트리 및 단일특징 분할 회귀신경망보다 학습능력이 우수함을 입증한다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘이 학습 능력을 저하시키지 않으면서도 효과적으로 과성장한 회귀트리를 가지치기 할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 저속 네트워크 사용자를 지원하기 위해 기존의 웹 기반 B2B 시스템을 확장하였다. 클라이언트와 서버 사이에 공유된 데이터의 일관성을 보장하기 위해 타임스탬프 트리를 이용한 데이터 변화 탐지 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 성능을 분석하였다. 타인스탬프 트리의 단말 노드들이 일양 분포로 변경되는 최악의 조건에서, 시뮬레이션 결과는 데이터 갱신율이 $15\%$ 이하일 때 제안된 방법이 순차 탐지보다 효율적임을 보였다. A사의 웹 기반 건설 MRO B2B 시스템을 2004년 4월부터 2004년 8월까지 관찰한 결과에 따르면, 월 평균 데이터 갱신율은 $7\%$ 이하였다. 따라서 제안된 방법은 실질적으로 데이터 변화 탐지 성능을 향상시켰다. 또한 제안된 방법은 서버가 클라이언트들이 복제한 데이터를 저장할 필요가 없기 때문에 서버의 저장 공간 사용이 줄었다.
최근 이미지나 멀티미디어 데이터와 같은 비정형 데이터의 검색을 보다 효과적으로 수행하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 비정형 데이터를 검색하기 위해서는 비정형 데이터를 다차원의 특징 벡터로 변환하고, 그것을 다차원 색인구조를 이용해 색인한다. 따라서 이러한 비정형 데이터를 효율적으로 색인 할 수 있는 다차원 색인구조가 요구되고 있다. 이 논문에서는 데이터를 벡터 근사치로 표현한 후 이를 트리 형태로 구성하여 검색이 효율을 높이는 다차원 데이터를 위한 색인구조 VA(Vector Approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 VA-파일과 K-D-B-트리 구조를 기반으로 하고 있다. VA-트리는 적은 비트를 이용하여 다차원 공간을 표현하기 위해 노드내의 모든 정보를 비트로 표현한다. 중간노드의 비트 형태 엔트리는 하위노드에 포함된 정보를 의미하고 있어 탐색을 효율적으로 수행할 수 있도록 한다. 실험을 통한 성능평가를 수행하여 제안된 색인구조의 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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