플래시 메모리는 기술 발전에 따른 빠른 용량 증가와 모바일 환경에 우수한 특성으로 인해 가까운 시일내에 하드 디스크를 대체할 대용량 저장 장치로서 주목 받고 있다. 이러한 흐름에 따라 플래시 메모리 사용이 증가하고 플래시 메모리에 저장하는 데이터의 양이 점차 많아지면서 플래시 메모리 상의 효율적인 인덱스 구조에 대한 필요성도 함께 증가하고 있다. 하지만 기존의 대표적인 인덱스 중 하나인 B-트리 인덱스를 플래시 메모리에 적용하기 위해서는 하드 디스크와 플래시 메모리 간의 다른 특성들 때문에 플래시 메모리에 맞게 인덱스 구조를 수정하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 기존의 연구에 대해 소개하고 기존 연구의 한계점과 이를 개선한 인덱스 구조를 제안한다.
본 논문은 8-VSB Advanced Digital TV용으로 사용할 수 있도록 ATSC(Advanced Television Standard Committee)의 규약을 만족시키도록 구현한 Reed Solomon 디코더에 대하여 기술한다. 구현된 RS Decoder는 공유된 Tree 구조의 Arithmetic 블록을 사용하여 종래의 기술보다 더 효율적인 연산기 구조를 제안하였으며 빠른 에러 탐지와 정정 시간으로 인한 FIFO의 사용갯수와 Latency Time을 크게 감소시킨 개선된 구조를 제안한다. 일반적으로 2N+A만큼의 Latency Time과 FIFO 개수를 N+A 만큼으로 감소시켰다. 이 RS 디코더는 Verilog HDL로 설계되었고 Synopsys Design Compiler에 의해 합성되었다.
본 논문에서는 트리 기반의 타임 슬롯을 사용한 하이브리드 쿼리 트리 구조를 제안한다. 제안 알고리즘은 8-ary tree 구조이며, 리더의 질의에 대한 태그 ID 응답 시, 디지털 코딩 방식을 Manchester 코드를 적용하여, 충돌 위치와 충돌 비트수를 검출할 수 있다. 또한 이 알고리즘은 고정된 4개의 슬롯을 사용하여, 한 번의 질의에 다수의 태그를 인식할 수 할 수 있다. 제안 알고리즘은 리더가 응답 받는 태그 ID의 첫 번째 비트 ($[prefix+1]^{th}$, F ${\in}$ {'0' or '1'})와 태그 ID의 두 번째 ~ 세 번째 비트($[prefix+2]^{th}{\sim}[prefix+3]^{th}$, $B_2{\in}$ {"00" or "11"}, $B_1{\in}$ {"01" or "10"})에서 비트 충돌 패턴을 이용해 4개의 타임 슬롯에 응답하게 함으로써, 한 번에 8개의 태그를 인식할 수 있다. 본 논문은 알고리즘의 질의 노드(prefix) 수의 worst case를 분석하여 다중 태그를 인식하는데 걸리는 지연 시간을 추출한다. 제안 알고리즘의 인식 지연 시간은 질의-응답 수와 질의 비트 수를 기준으로 하며, 각 알고리즘의 수식을 바탕으로 산출하였다.
천연 활엽수림은 그 경제적, 조림학적 중요성에도 불구하고 아직 우리나라에서는 그에 대한 시업체계가 확립되어 있지 않아, 본 연구에서는 임목의 보육체계 확립을 위한 연구의 일환으로 가지치기 기술 개선에 있어 보다 명확한 기초자료를 얻기 위해, 굴참나무 천연림의 수관구조 및 물질생산구조를 해석하고 그 자료를 기초로 이에 대한 가지치기 방법을 검토하였던바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 가지의 착지부위 즉, 지하고는 수고 및 직경과의 관계에서 직접적인 영향을 나타내지 않았고, 지하고의 높이는 거의 비슷한 높이에서 분포하고 있었다. 그리고 엽량의 최대층과 가지량의 최대층은 거의 같은 층에 분포하고 있었으며 가지 성장량의 최대층은 이보다 상부에 나타나고 있음을 알 수 있었다. 또한 옹이 없는 간재 생산에 대한 가지의 공헌도는 하층부에서 상층부로 갈수록 높게 나타났다. 그리고 실제 가지치기에 대한 응용 지표를 찾기 위한 방법으로 먼저 가지의 착엽 부위와 미 착엽 부위와의 비율을 수관의 형태적 지표로 삼아 적용하는 방법 모색과, 수관의 길이를 기준으로 일정한 지하고에서 가지치기를 행하는 방법에 관해 검토하고 이에따른 수관의 각 기관에 대한 제거율 등을 구하였다.
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 대부분의 인터넷 환경이 쳅 기반 시스템으로 발전하면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 일반 사용자가 대형 포털 사이트 웹 서버 접속시 생성되는 로그 정보를 분석하여 웹 서버에 대한 공격을 탐지하거나 웹 마이닝 기술과 접목하기 위해서는 대용량의 웹 로그 정보에 대한 효율적인 분석 기법이 필요하다. 기존 웹 로그 전처리 기법은 로그 문자열의 순차적인 탐색을 수행하므로 대용량의 웹 로그 고속화 처리에 적합하지 않다. 본 연구에서는 대용량 웹 로그 정보에 대해 B-트리 인덱싱 벡터 구조를 이용하여 필드별 분류 및 고속 검색 알고리즘을 개발하였다 이를 통해 효율적으로 대용량 로고로부터 효율적인 세션 분석 기능과 개선된 검색 성능을 제공할 수 있었으며 웹 서버에 대한 공격 탐지에도 활용할 수 있었다.
최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 대상공간을 일정한 크기의 셀로 나누고 그 셀들을 힐버트 값 순서로 저장한다. 이러한 셀들이 시간순서로 모여 규브형태를 이루게 된다. 또한 H-Cube는 시간의 흐름에 따라 변화되는 지역적인 데이타 편중에 대처하기 위해 적응적으로 셀을 정제한다. H-Cube는 정적인 공간 차원에서 움직이는 짐 객체에 초점을 두고 있는 적웅적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.
본 논문에서는 상보 쿼드트리에 기반한 새로운 이전 영상의 preorder tree traversal 코딩 방법인 Compact Complementary Quadtree(CCQ)를 제안한다. 제안한 방 법에서는 쿼드트리 내의 마디를 표시하기 위해서 G, B, W,의 심볼을 사용하는 대신에 9개의 형태부호(type code)를 이용한다. 실험을 통해서 CCQ가 DF-expression 방법보 다 압축 효율이 뛰어남을 확인할 수 있다. 제안한 방법은 line drawings, 지리 정보 영상, 그리고 그레이 레벨 영상의 이진화 영상의 계층 구조화와 전송에 효과적으로 이용될 수 있다.
For the efficient recognition of Korean Alphabets, we proposed the tree structure algorithm which was based on K-tuple NRF-SDF using representative images as training images. Representative images consisted of ECP-SDF images of several consonants or vowels. To reduce the effect of sidelobe in the output correlation plane, we used the representative images as training images and obtained the elements of a vector inner product matrix using the peak value of AMPOF correlation of training images with one another. The proposed algorithm consisted of three main-step containing several substeps. In filter synthesis of each step, representative images were used as training images in the first and the second main-step and each consonant or vowel was used as training images in the third main-step. The performance of this algorithm is demonstrated by computer simulation and optical experiment.
플래시 메모리에서 B-tree 데이터를 저장하고 관리[4, 5]할 때 빈번한 수정과 구조변동으로 인해 발생하는 블록에 대한 쓰기와 지우기 연산의 비용으로 인해 플래시 메모리의 사용 수명을 단축시키는 문제를 해결하기 위해 현재 많이 쓰이고 있는 로그 저장방식을 검토하고 이를 효율적으로 B-tree에 저장하고 관리하도록 동적 블록 그룹핑과 순환 순서 기반의 저장 알고리즘으로 제안 된 GRR (Ground Round Robin) 기법을 보조 로그 블록을 할당하여 머지횟수를 줄일 수 있는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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