멀티미디어 데이터를 위한 내용기반 검색 서비스의 속도를 증진하기 위해 다차원 색인 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 다차원 색인 기법의 하나인 M-트리는 노드의 중심점과 객체간의 상대적 거리를 이용하여 색인을 구성하고, 검색 공간에 포함되는 객체를 액세스하는 기법으로서 노드들은 페이지 단위로 구성되며 하위 엔트리들을 포함할 수 있는 반경, 즉 유사도 거리에 의해 노드의 영역이 표현되어진다. 그러나 이와 같은 노드의 영역 표현에 있어서 노드 색인 공간의 중첩으로 인해 질의 시 검색해야 하는 노드수가 증가하고 이는 거리계산과 디스크 입출력의 횟수를 증가시킨다. 본 논문에서는 M-트리에서 문제가 되고 있는 노드 색인 공간 중첩을 최소화하는 노드 분할 정책을 제안한다. M-트리의 기존 분할 정책들과는 다르게 노드의 가상 중심점을 계산하여 라우팅 객체로 이용하여 노드 색인 공간의 중첩을 최소화하고 노드 안의 엔트리 재분배를 통해 노드의 색인 공간의 크기를 작게 유지하며 밀도 높은 노드를 구성하도록 한다. 실험으로부터 제안된 노드 분한 알고리즘이 라우팅 노드의 색인 공간의 반경을 작게 유지하며 결과적으로는 사용자 질의에 대해 개선된 응답 시간을 제공하는 것으로 판명되었다.
본 논문에서는 DVB-S2 기반 고속 LDPC 복호를 위한 알고리즘을 제안하였다. 체크 노드 연산중에 비트 노드 연산을 수행하여 기존의 LDPC 복호 알고리즘에 비해 반복횟수를 줄일 수 있는 horizontal shuffle scheduling 알고리즘을 기반으로 하여 복호 속도를 보다 고속화 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 체크 노드 연산은 하나의 메모리에서 값을 가져오기 때문에 체크 노드 연산과정에서 많은 지연이 발생 하는데 이를 row weight의 개수인 dc개의 병렬구조로 설계함으로써 체크 노드 연산과정의 지연을 줄일 수 있고 따라서 고속 복호가 가능하다. 이를 DVB-S2에 제시되고 있는 다양한 부호화율에서 dc개의 분리 할 수 있는 최대의 메모리를 제시하고 전송률을 제시하였다.
본 논문은 DPI (deep packet insepction)를 위한 CAM (content-addressable memory)과 병렬의 비트 분리(bit-split) 문자열 매처(matcher)를 이용한 2단의 문자열 매칭 엔진의 구조를 제안한다. 긴 타겟 패턴은 같은 길이의 서브 패턴으로 잘라지게 되고, 각 서브패턴은 1단의 CAM에 매핑된다. CAM으로부터의 매칭 인덱스의 시퀀스를 사용하여 2단에서 긴 패턴의 매칭 여부를 알 수 있다. CAM과 비트 분리 문자열 매처를 사용하여 이 기종의 메모리를 사용했을 경우에 메모리 요구량을 크게 줄일 수 있다.
센서 네트워크에서는 에너지 소비를 줄이기 위해 다양한 계층적 클러스터링 방법이 제안되었다. 그러나 대부분의 연구에서 나타나는 문제점은 노드의 실제 배치를 생각하지 않고 일방적인 그리드 형태의 구조 또는 무작위 적인 클러스터 구조를 구성하는 것이다. 이렇게 구성된 클러스터는 클러스터의 크기와 포함된 노드의 수가 불균형하기 때문에 큰 에너지 효율을 보이기 힘들다. 그래서 본 논문에서는 실제 노드들이 배치가 된 후 R-Tree의 노드 분할 및 병합 알고리즘에 착안하여 보다 더 효율적인 클러스터를 구성할 수 있는 방법인 CSM(Clustering using Split & Merge algorithm)을 제안한다. 다양한 실험결과 CSM은 기존 방법보다 에너지 효율적인 클러스터링을 생성함으로써 최대 1.6배의 에너지 효율을 보였다.
본 논문에서는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 연속적인 위치를 효과적으로 갱신하면서 미래 위치 검색을 기인하는 색인 구조를 제안한다. 이동 객체의 갱신 비용을 감소시키기 위해 제안하는 색인 구조는 보조 색인 구조를 통해 이동 객체가 존재하는 단말 노드를 직접 접근하고 노드의 정보가 변경될 경우 상향식으로 갱신을 수행한다. 실제 이동 객체의 위치는 주 색인 구조에 저장되며 중간 노드에는 노드의 팬아웃을 증가시키기 위해 kd-트리와 유사한 분할 정보를 기록한다 또한 자식 노드에 포함된 이동 객체를 포함하는 속도 정보를 이용하여 미래 위치 검색을 지원한다.
본 논문에서는 Windows Azure 기반의 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상 재생 기법을 제안한다. 이 기법은 각 노드의 성능에 따라 원본 동영상을 차등 분할하여 재생 블록을 생성한다. 그리고 차등 분할한 재생 블록을 해당 노드에 할당하여 트랜스 코딩함으로써 트랜스 코딩 소요시간을 줄인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 동영상 재생기법이 기존의 기법에 비해 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상재생에 효과적임을 보인다. 시뮬레이션에서는 상용화된 클라우드 시스템인 Windows Azure 기반에서 AVI 포맷 300MB 원본 동영상을 각 노드의 성능에 따라 차등 분할한다. 그리고 Windows Azure의 이기종 노드에 분산 할당하여 mp4와 Flv 포맷으로 트랜스 코딩하면서 트랜스 코딩 소요시간을 측정한다. 그 결과 본 논문의 제안 기법이 기존의 균등 분할 기법에 비해 Windows Azure 기반의 N-스크린 서비스의 성능을 향상시킨다.
본 논문에서는 생체 신호 처리를 위한 중간 속도를 갖는 A/D 변환기 설계를 위하여 1.8V 전원의 CMOS SAR(Successive Approximation Register) A/D 변환기를 설계하였다. 본 논문에서 C-DAC Array의 MSB단을 4분할하여 선형성을 향상시킨 10비트 SAR A/D 변환기 설계를 제안한다. 아날로그 입력이 인가되는 MSB 단의 전하가 충전되는 시간을 확보하여 선형성을 높였다. MSB단이 아날로그 입력을 샘플링하는 블록이기 때문에 초기 값을 보다 정교하게 받아들이는 원리를 통해 선형성을 확보하였다. C-DAC에서 Split 커패시터를 사용하여 면적을 최소화하고, 전력을 감소시켰다. 제안된 SAR A/D 변환기는 0.18um CMOS 공정을 이용하여 설계하였고, 공급 전압 1.8V에서 4MS/s의 변환속도를 가지며, 7.5비트의 ENOB(Effective Number of Bit)이 측정되었다. $850{\times}650um^2$의 면적, 총 전력소모는 123.105uW이고, 170.016fJ/step의 FOM(Figure of Merit)을 확인할 수 있다.
본 논문은 IEEE 802.11 기반 무선랜 환경에서 TCP 성능을 향상시키기 위한 새로운 분할 TCP 기법을 소개한다. IEEE 802.11 기반 무선랜 환경에서는 유선 환경과는 달리 TCP 데이타 흐름(flow)이 많은 데이타를 보내려고 시도하지 않기 때문에 TCP 데이타 흐름 성능 저하의 주요한 원인이 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 완화하여 TCP 데이타 흐름의 성능을 향상시키기 위한 TAS (TCP-Aware Sub-layer) 기법을 제안한다. TAS 기법은 하나의 TCP 데이타 흐름을 AP 등의 분할 지점을 기점으로 두 개의 TCP 데이타 흐름으로 나누는 기존의 분할 연결(split-connection) 기법을 확장한 개념이다. TAS를 기반으로 동작하는 무선 노드는 실제로 TCP ACK을 수신하는 것이 아니라, 수신된 MAC ACK을 이용하여 TCP ACK을 에뮬레이션한다. NS2 모의 실험을 통하여 제안된 기법인 TAS 기법의 성능을 기존 TCP 기법, I-TCP (Indirect TCP) 기법의 성능과 비교하였으며 모의 실험 결과는 TAS 기법이 다른 기법들에 비하여 시간당 처리량과 자원 할당의 형평성 측면에서 더 좋은 성능을 보인다는 것을 증명한다. 또한 절전 모드의 경우, 전송 지연 시간도 줄일 수 있다.
Do, Trung Dung;Vu, Thi Ly;Nguyen, Van Huan;Kim, Hakil;Lee, Chongho
Journal of Computing Science and Engineering
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제8권4호
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pp.207-214
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2014
In pedestrian detection applications, one of the most popular frameworks that has received extensive attention in recent years is widely known as a 'Hough forest' (HF). To improve the accuracy of detection, this paper proposes a novel split function to exploit the statistical information of the training set stored in each node during the construction of the forest. The proposed split function makes the trees in the forest more robust to noise and illumination changes. Moreover, the errors of each stage in the training forest are minimized using a global loss function to support trees to track harder training samples. After having the forest trained, the standard HF detector follows up to search for and localize instances in the image. Experimental results showed that the detection performance of the proposed framework was improved significantly with respect to the standard HF and alternating decision forest (ADF) in some public datasets.
최근 메인 메모리 기반에서 R-Tree의 성능을 개선하기 위해 캐시를 고려한 색인 구조들이 제안되었다. 이들 색인 구조의 일반적인 캐시 성능 개선 방법은 엔트리 크기를 줄여 펜-아웃(fanout)을 증가시키고 하나의 노드에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 캐시 실패를 최소화하는 것이다. 그러나 이러한 방법은 갱신시 줄어든 엔트리 정보를 복원하는 추가 연산으로 갱신 성능이 떨어지고, 노드간 이동시 발생하는 캐시 실패는 여전히 성능 저하의 큰 문제가 되고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 메인 메모리에서 R-Tree에 선반입을 적용한 확장된 메인 메모리 기반 R-Tree 색인 기법인 PR-Tree를 제안하고 평가하였다. PR-Tree는 R-Tree의 근본적인 변형없이 노드 크기를 선반입에 최적화되도록 확장하고, 노드간 이동시 자식 노드를 선반입하여 캐시 실패를 최소화하였다. PR-Tree는 실험에서 R-Tree보다 검색 연산에서는 최대 38%의 성능 향상을 보였고, 갱신 연산에서는 최대 30%의 성능 향상을 보였고, 또한 노드 분할 연산에서는 최대 67%의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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