본 논문은 병렬 처리 시스템 환경에서 효율적인 태스크 스케줄링에 관한 연구로써 태스크 그래프의 재구성에 의해 전체 수행 시간을 단축시키는데 목적을 두고 있다. 태스크 스케줄링은 m개의 테스크를 n개의 프로세서에 할당하는 연구인데 이는 많은 문제점을 갖고 있다.[1, 4, 9] 일반적으로 이 문제를 해결하는 것은 NP-hard 문제로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 주어진 태스크 그래프를 재구성하여 스케줄링 하는 방법을 제시하였다. 태스크 그래프와 시스템 그래프를 이용하여 효과적으로 수행이 될 수 있는 재구성 태스크 그래프(RTG)를 만들고 이를 스케줄링 함으로써 기존의 논문에서 준 최적의 결과를 얻기 위해 태스크 스케줄링후에 재할당 및 반복 수행의 과정이 사용하였는데 이를 없애면서 빠른 시간안에 스케줄링이 이루어지도록 하였고 스케줄링의 결과 또한 향상시켰다.
오늘날 세계는 다양한 패러다임과 기술이 발전하는 시대에 도래해 왔고 여러 분야의 기술이 융합되어 새로운 분야의 기술이 나타나고 있다. 그 중 하나인 u-Health 시스템은 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 여러 생체 센서의 데이터를 이용하여 사용자가 언제 어디서든 모니터링을 할 수 있는 시스템을 말한다. 이러한 u-Health 시스템은 과거에 유선으로 센서 데이터를 수집하고 PC(Personal Computer)만으로 모니터링이 가능했지만, IT기술이 발전함에 따라서 센서 데이터를 무선으로 취득하고, 언제 어디서 모니터링이 가능한 시스템으로 변화되고 있다. 본 연구는 사용자의 생체 데이터를 취득하고 이 정보를 Jena 추론 서비스를 통해 사용자가 응급 상황이 발생하면 언제 어디서든 사용자의 생체 데이터를 확인 할 수 있도록 웹 서비스와 스마트폰 애플리케이션을 제공하는 방법을 제공한다.
최근 각광을 받고 있는 지도(이하 맵)를 활용한 서비스는 맵에 접근한 후 인터페이스를 통해 다양한 매쉬업 형태의 결과를 제공하는 방식이다. 이러한 서비스는 사용자에게 정확한 정보를 제공할 수는 있지만 맵의 재활용은 어렵다. 본 논문의 스케치맵 시스템은 기존의 대형 맵 시스템과는 달리 목적에 부합하는 특정 지점과 경로를 XML 문서로 표현한다. 또한, 스케치맵 간에 클러스터링 방법을 사용함으로써 맵에서 표현되는 지점을 최적의 내용으로 갱신한다. 그 결과로서, 목적지점에 대한 경로를 간단하게 약도로 표현하기 위해 설계된 맵 서비스 시스템이다. 본 시스템은 스케치 맵의 XML 문서 입력에 대하여 스케치맵 생성기에서 분석 분할 클러스터링의 과정을 통해 유효한 형태의 스케치맵을 생성한다. 스케치맵의 분할 및 병합을 위한 질의처리 방법으로는 LCS(Longest Common Subsequence) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 본 스케치맵 시스템에 대한 기대효과를 시뮬레이션으로 제시하여 정보와 지식을 공유하는 보이는 맵들이 모여 거대한 맵을 형성함으로서 새로운 검색 포털로서의 역할을 수행할 수 있음을 보인다.
Many gravitational wave detectors are now being built or under operation throughout the world. In particular, LIGO has taken scientific data several times, although current sensitivity is not sufficient to detect the weak signals routinely. However, the sensitivities have been improving steadily over past years so that the real detection will take place in the near future. Data analysis is another important area in detecting the gravitational wave signal. We have carried out the basic research in order to implement data analysis software in Korea@home environment. We first studied the LIGO Science Collaboration Algorithm Library(LAL) software package, and extracted the module that can generate the virtual data of gravitational wave detector. Since burst sources such as merging binaries of neutron stars and black holes are likely to be detected first, we have concentrated on the simulation of such signals. This module can generate pure gravitational wave forms, noise suitable for LIGO, and combination of the signal and noise. In order to detect the gravitational signal embedded in the noisy data, we have written a simple program that employs 'matched filtering' method which is very effective in detecting the signal with known waveform. We found that this method works extremely well.
기존 무선 센서 네트워크에서의 클러스터 기반 라우팅 기법은 첫째, 임의의 헤더 선출로 인하여, 일부 클러스터에 노드가 편중되는 문제점이 발생한다. 둘째, 실제 환경에서의 통신 범위를 고려하지 않기 때문에, 라우팅 경로의 신뢰도가 저하된다. 마지막으로, 헤더 선정을 위해 모든 센서 노드 정보를 전송하기 때문에, 데이터 전송 오버헤드가 증가한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 메시지 수신 성공률을 이용한 클러스터 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안하는 기법용 첫째, 노드 편중도를 해결하기 위하여 노드의 밀집도 및 연결성을 이용하여 클러스터 헤더를 선정하고, 분할 및 병합을 수행한다. 둘째, 라우팅 경로의 신뢰도 향상을 위하여, 실제 환경에 적용 가능한 메시지 수신 성공률을 기반으로 데이터 전송 경로를 설정한다. 마지막으로 데이터 전송 오버헤드의 감소를 위하여, 모든 센서 노드는 자신의 이웃 노드 정보만을 이용하여 헤더 선정 및 클러스터 구성 작업을 수행한다.
본 논문에서는 구조화된 격자 패턴 발생기를 이용하여 카메라 시야로부터 가려진 인체의 완전한 3차원 정보를 정합하기 위하여 턴테이블 위에 놓인 인체를 4방향에서 영상을 획득한 후 각 영상을 정합하는 새로운 알고리즘을 소개한다. 다각형 망으로 표시된 정합될 두 영상은 3차원 좌표 값의 급격한 변화가 없고 주사 방향이 한 방향이기 때문에 좌표축에 따라 가중치가 다른 최소 거리 기반 가중치 이분 분할 매칭 법을 사용하여 정합한다. 완전한 3차원 체형 정보를 획득하기 위하여, 획득한 영상이 4개이기 때문에 이런 과정들을 3번 반복한다. 제안된 방법은 기존의 분지 한정법, 동적 계획법, 헝가리언 법에 비해 매칭 정확도는 조금 낮지만 탐색 시간을 200 - 300% 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 다시점 카메라 환경에서 비디오 압축 도메인의 이동체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 비디오 압축 비트열로부터 추출된 움직임 벡터와 블록 모드를 기반으로 이동블록 검증 및 라벨링, 이웃 blob 결합 알고리즘을 제안한다. 또한, 단일시점 및 다시점 환경에서 이동체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 추적이 가능한 일정 시간 구간내 이동체 정보 갱신 기법을 제안한다. 기준 카메라 화면에 나타나지 않는 이동체는 다른 카메라 화면의 이동체 위치로부터 기준 카메라 화면상 좌표로 변환하여 참조하였다. 제안 기법의 성능은 부호기의 움직임 벡터 정밀도에 의존적인데, 두 대의 카메라 환경에서 H.264 JM15.1 압축 비트열로부터 복호화 없이 평균 89%와 84%의 검출률과 추적률을 보였다. 또한, 물체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 이동체 검출 및 추적이 가능하며, 단일시점 환경에 비해 다시점 환경에서 평균 6%의 검출률과 7%의 추적률 개선을 확인할 수 있었다.
대부분의 멀티미디어 저장 시스템은 사용자의 요청을 라운드-로빈(round-robin) 방식으로 수행한다. 즉, 사용자는 일정한 간격을 두고 정해진 시간 동안 저장 시스템의 서비스를 받게 된다. 더욱이, 여기에 사용되는 대부분의 알고리즘들은 시스템과 밀접하게 연관된 비용함수를 바탕으로 평가를 받게 된다. 이러한 알고리즘의 FCFS, SCAN, SCAN-EDF 등이 있다. 본 논문에서는 주어진 사용자 요청에 대해서 사용자 대기 시간이나 최대 디스크 대역폭과 같은 제약 조건들을 만족시키는 동시에 임의의 비용 함수에 대해 최적의 스케줄인 통합 읽기 요청(Unified Read Request)을 생성하는 요청 통합기(Request Unifier) 모듈을 설계한다. 그리고 이러한 사용자 요청 통합에 사용될 수 있는 세 개의 알고리즘을 제안하고 성능 평가를 통해 그들의 장단점을 비교해 본다.
패킷분류는 라우터의 가장 기본적이면서도 중요한 기능 중의 하나이며, 실시간 전송을 요구하는 새로운 인터넷 응용 프로그램의 등장과 더불어 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 패킷분류는 입력 패킷에 대하여 선속도로 이루어져야 하며, 여러 헤더 필드에 대해 다차원 검색을 수행해야 하기 때문에 라우터 설계의 어려운 문제 중에 하나이다. 고속의 패킷분류를 제공하기 위한 다양한 패킷분류 알고리즘이 제안되어 왔으며, 그 중 계층적 접근 방식을 사용한 알고리즘은 하나의 필드에 대하여 검색이 수행될 때마다 많은 검색 영역이 제거되기 때문에 효율적이다. 그러나 계층적 구조는 역추적이라는 문제를 내재하고 있으며, 이를 해결하기 위해 사용되는 셋-프루닝 트라이나그리드-오브-트라이는 지나치게 많은 노드 복사를 야기하거나, 선-계산이라는 복잡한 과정을 요구한다. 본 논문에서는 셋-프루닝 하위 트라이의 간단한 합병을 통하여 복사되는 노드의 개수를 줄일 수 있는 스마트 셋-프루닝 구조를 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조는 셋-프루닝 트라이와 비교하여 복사되는 노드 수 및 룰 수가 2-8% 줄어듦을 확인하였다.
MRF (Markov random fields)로 전후 관계가 모델링된 변형된 형태의 ICM 방식을 소개한다. 특징 추출을 위해 부합블록인접의 새로운 MRF 모델을 제시한다. 이 모델은 현재 고려중인 화소를 기점으로 지엽구조인 복수방향의 기하학적 인접화소군들을 발생시켜 집합을 형성한다. 전처리 작업을 통해 산출한 특정 영역 색도분포의 확률적 데이터를 근거로 매 인접화소군 화소들 사이의 색도분포와 인접화소군들 사이의 관련성 여부를 단계별로 확률적으로 비교 판별함으로 해당화소의 영역귀속을 결정한다. 귀속 영역이 판별된 화소에는 특정 색도를 부여하고 타영역의 원소와 차별한다. 이러한 과정을 전 화소들에 확대 적용하면서 관측영상은 영역별로 순차적으로 분류되며 정보가 추출된다. 대상 영상은 탁본영상으로서 바탕영역과 정보영역을 차별적으로 분류, 색도부여를 통해 문자만의 특징을 선별한다. 이 방식은 종래의 ICM 방식의 단점이었던 과/부족 평활 현상을 최소화하는 동시에, 벡터적 판별력 부가에 의한 특정영역 잡음 제거와 얼룩현상 극소화에 효과가 있음이 실험을 통해 확인할 수 있었다. 또한 MICM 방식을 탁본영상의 문자인식에 적용하면 우수한 효과가 있으리라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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