사물인터넷 (IoT)은 데이터의 양을 상당히 증가시킨다. 데이터베이스 압축은 저장 시스템 비용과 I/O 대역폭을 절약할 수 있기 때문에 빅데이터에 있어서 중요하다. 그러나 데이터베이스 압축은 압축된 페이지에 대한 업데이트로 인해 OLTP와 같은 쓰기 집중적인 워크로드에 대해 낮은 성능을 보일 수 있다. 본 논문에서는 데이터베이스 압축의 성능 향상을 위한 실용적 가이드라인을 제시한다. 특히, 압축 페이지 크기에 의한 계산으로부터 예상되는 공간 절약과 거의 같은 공간 절약을 보이는 테이블들만을 압축하는 SELECTIVE 전략을 제시한다. TPC-C 벤치마크와 MySQL을 이용한 실험을 통해 SELECTIVE 전략이 압축하지 않는 방법에 비해 1.1배 높은 성능을 보이면서 17.3%의 공간을 절약한다는 것을 보였다.
병원에서 발생하는 대용량 의료영상들을 저장 및 전송 할 경우에 저장 매체 수요의 증가와 네트워크 속도의 저하 등의 문제점들이 야기된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방안으로 의료영상의 압축이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 개개의 여러 압축방법들로 하나의 통합된 환경에서 다양한 종류의 의료영상들을 압축할 수 있는 통합압축환경시스템을 설계 및 구현하였다. 이 통합압축환경에 구현된 압축방법들 중에는 DICOM 3.0규약을 따르는 RLC, 무손실 JPEG 압축방식, JPEG방식들이 있다. 그리고 JPEG2000에 사용되어진 이산웨이블릿변환을 이용한 압축방식과 병 변에 대한 정확성을 높이고 압축률을 좋게 하기 위해서 하나의 영상에서 무손실 압축과 손실 압축을 동시에 하는 방법을 제안하였다. 그리고 영상 정보를 효율적 관리할 수 있게 데이터베이스와 연동이 가능하도록 하였다.
음성 데이터베이스는 TTS 시스템에서 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 특히, 내장형 TTS 시스템에서는 서버형 TTS 시스템에서보다 좀 더 작은 데이터베이스를 필요로 한다. 이러한 이유로, 음성합성 데이터의 압축과 통계적 축소과정의 비중은 내장형 TTS 시스템에서 아주 중요한 항목이라고 말할 수 있다. 그러나 이러한 압축과 통계적 축소과정은 합성음질의 저하를 유발시킨다. 본 논문에서는 고품질 내장형 TTS 시스템에서의 데이터 구축방법을 제안하며, MOS 테스트를 통한 합성음질을 검증한다.
본 논문에서는 웨이블릿 압축을 이용하여 얼굴 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석(Principal Component Analysis : PCA) 알고리듬을 이용하여 얼굴 인식률을 비교한다. 일반적인 얼굴인식 방법은 정규화된 크기를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 얼굴 인식을 한다. 제안된 방법은 정규화된 크기(92×112)의 영상을 웨이블릿 압축으로 1단계, 2단계, 3단계로 변환하고 데이터베이스를 구축한다. 입력 영상도 웨이블릿으로 압축하고 PCA 알고리듬으로 얼굴인식 실험을 하였다 실험을 통하여 제안된 방법은 기존 얼굴영상의 정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다. 또한 제안된 방법은 원본 영상이 99.05%, 1단계 99.05%, 2단계 98.93%, 3단계 98.54% 정도의 인식률을 보였으며, 대량의 얼굴 데이터베이스를 구축하여 얼굴인식을 하는데 가능함을 보였다.
Successful design, construction and maintenance of geotechnical structure in soft ground and marine clay demands prediction, control, stability estimation and monitoring of settlement with high accuracy. It is important to predict and to estimate the compression index of soil for predicting of ground settlement. Lab. and field tests have been and are indispensable tools to achieve this goal. In this paper, Artificial Neural Networks (ANNs) model with Levenberg-Marquardt Algorithm and field database were used to predict compression index of soil in Korea. Based on soil property database obtained from more than 1800 consolidation tests from soils samples, the ANNs model were proposed in this study to estimate the compression index, using multiple soil properties. The compression index from the proposed ANN models including multiple soil parameters were then compared with those from the existing empirical equations.
The purpose of this paper is to pursue a general method to determine both the flow stress of a material and the friction factor by ring compression test. The materials are assumed to obey the expanded n-power hardening rule including the strain-rate effect. Ring compression is simulated by the rigid-plastic finite element method to obtain the database used in determining the flow stress and friction factor. The Simulation is conducted for various strain hardening exponent, strain-rate sensitivity, friction factor, and compressing speed, as variables. It is assumed that the friction factor is constant during the compression process. To evaluate the compatibility of the database, experiments are carried out at room and evaluated temperature using specimens of aluminum 6061-T6 under dry and grease lubrication condition. It is shown that the proposed test method is useful and easy to use in determining the flow stress and the friction factor.
지난 십년 동안, CPU의 발전 속도는 메모리나 디스크의 발전 속도를 훨씬 능가하였다. 이것이 압축 방법을 사용하여 데이타베이스 크기를 줄이거나 질의 비용을 줄일 수 있게 만들었다. 다양한 데이타베이스 연구 분야에서 압축 방법이 사용되고 있지만, 다차원 색인 구조를 압축하는 연구는 거의 없다. 본 논문에서는 다차원 색인 구조를 위한 HEM(Hybrid Encoding Method)이라는 압축 방법을 제안한다. HEM 압축 방법은 다차원 색인 구조의 크기뿐만 아니라, 질의 비용도 크게 줄일 수 있다. 수학적인 분석과 다양한 실험을 통하여, 우리는 HEM 압축 방법이 기존에 제안되었던 압축 방법보다 색인 크기와 질의 비용 측면에서 우수하다는 것을 보여준다.
유전체 데이터의 급증 및 정밀의료 등 응용 분야 확대에 따라 유전체 데이터베이스의 효율적 관리에 대한 중요성이 커지고 있다. 전통적인 압축 기법을 통해 유전체 데이터를 압축할 경우, 압축효과는 크지만, 압축된 상태에서 데이터베이스를 비교하거나 검색하는 등의 작업이 용이하지 않게 된다. 유전체 데이터 분석에 소요되는 시간은 데이터베이스에 존재하는 시퀀스 수에 비례하며, 중복되거나 유사한 시퀀스가 다수 존재한다는 점에 착안하여, 본 논문에서는 유전체 데이터베이스 상에 존재하는 유사 시퀀스를 제거함으로써 전체 데이터베이스 크기를 줄이는 기법을 제안한다. 실험을 통해 시퀀스 유사도 1% 기준으로도 전체의 약 84% 시퀀스가 제거되며, 약 10배 빠른 분류분석이 가능함을 보인다. 또한 큰 폭의 압축효과에도 불구하고, 범주 다양성 및 분류 분석 등에 미치는 변화가 미미함을 확인함으로써, 시퀀스 유사도 기반의 제안 압축 기법이 유전체 데이터베이스 압축에 효과적인 방법임을 제시한다.
Large medical images in PACS are compressed for saving storage space and improving network speed. The integrated compression environment was designed and developed for uniting of various compression methods. Various compression algorithm-RLE compression, lossless JEPG, JPEG, was built into it, complying with DICOM. A image compression using DWT was also implemented in it. And a unified algorithm of lossless compression and lossy compression was designed to improve images quality and to make compression ratios high. And integrated compression environment was operating together with a database program for efficient and user-friendly management.
본 연구에서는 의료영상 저장 및 전송 시스템에 필수적인 무손실 의료영상 압축 기법을 제안하였다. 의료영상은 방사선 영상 중에서 유방영상(mammography)과 자기공명영상을 사용하였으며, 이들 영상을 무손실로 압축하기 위하여 영역성장에 의한 영상분할 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 원 영상이 에러 영상과 불연속 계수 영상, 그리고 상위 비트 데이터 등 세 가지의 부 영역으로 분할되도록 하였다. 그리고 영역성장 과정 후 생성된 불연속 계수 영상 데이터와 에러 영상을 국제 이진영상압축 표준이며 그레이코드(graycode)화된 영상의 압축에 적합한 JBIG(Joint Bi-level Image expert Group) 알고리듬을 이용하여 압축시켰다. 제안한 알고리듬과 타 연구에서 사용된 기법들을 비교 검토 한 결과 제안한 무손실 압축 기법을 적용하여 얻어지는 압축율은 JBIG, JPEG, LZ 기법에 비해 평균적으로 각각 3.7%, 7.9%, 23.6% 정도 개선됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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