대부분의 비디오 부호화기에서 움직임 예측은 부호화된 영상의 화질을 결정하는 중요한 기술이다. 그러나 일반적으로 많이 사용되는 전역 탐색 방법은 많은 연산량이 필요하다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위한 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 연산량을 줄이기 위한 복잡한 프로그램 구조를 가지고 있어서 DSP와 같은 전용 프로세서에 구현하기가 부적합하다. 본 논문에서는 미디어 프로세서에 적합한 효율적인 움직임 탐색 방법을 제안한다. 주위 블록 간의 공간적 상관도를 이용해 예측 움직임 벡터를 구할 수 있으며, 또한 탐색 영역을 축소시킴으로써 전체 연산량을 줄일 수 있다. 제안된 방법의 효율을 확인하기 위하여 MPEG-4 SP@L3(Simple Profile at Level 3) 부호화기를 TM1300에서 구현하였다. 제안한 방법은 TM1300 프로세서 상에서 전역 탐색 방법에 근접한 화질을 유지하며 기존 고속 움직임 예측 방법보다 향상된 성능을 보였다.
플래시 메모리는 하드 디스크에 비해 크기가 작고 물리적 충격에 강하며 전력 소모가 적은 점 등 많은 장점을 가지고 있지만 아직까지 단위 공간당 가격이 높아 하드 디스크를 전면 대체하기는 어려운 실정이다. 최근 노트북 컴퓨터 동 일부 모바일 장치에서는 하드 디스크와 플래시 메모리를 함께 사용하여 두 매체의 장점을 극대화하려는 시도가 이루어지고 있다. 하지만 기존 운영체제는 이기종 저장 장치 환경이 아닌 단일 저장 장치 환경에 최적화되어 이러한 장점을 충분히 살리지 못하고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 세 가지 기법을 이용하는 새로운 버퍼 캐시 관리 기법을 제안한다. 첫째, 입출력 접근 패턴을 탐지하고 블록의 저장 위치 별 성능 특성을 분석한 후 동적 한계 효용에 근거하여 버퍼 캐시 공간을 할당한다. 둘째, 입출력 접근 패턴과 저장 장치 특성에 따라서 선택적으로 선반입 기법을 적용한다. 셋째, 버퍼 캐시에서 저장 장치로 쫓겨날 때 해당 블록의 접근 패턴에 따라 하드 디스크와 플래시 메모리 중 더 적합한 매체를 결정하고 그 매체에 블록이 저장되도록 한다. 제안하는 기법들을 트레이스 기반 시뮬레이션으로 검증한 결과 기존 기법에 비해 버퍼 캐시 적중률은 29.9%, 총 실행시간은 49.5% 향상되었다.
k-최근접 질의와 같은 거리 브라우징 질의는 지리정보시스템(GIS)과 같은 공간 데이터베이스 응용에서 아주 중요한 질의이다. 최근 GIS 응용은 웹과 같은 다중 사용자 환경으로 확장되고 있는 추세이다. 이러한 질의를 처리하기 위한 많은 기법들 중에서 Hjaltason과 Samet이 제안한 알고리즘이 가장 우수하지만, 하나의 질의 처리에 대해서만 최적화가 이루어졌다. 따라서 다중 사용자 환경에 적합하도록 이러한 기법들을 보완할 필요성이 있다. 이전에 처리된 질의 결과를 캐쉬에 저장해 두고(즉, 질의 결과 캐슁 기법) 후속 질의를 처리할 때 질의 결과를 이용하는 (즉, 질의 결과 매칭 기법) 것은 하나의 좋은 접근 방법이라 할 수 있다. 본 논문은 다중 사용자 GIS 환경에서 거리 브라우징 질의를 효율적으로 처리하기 위해서 캐쉬된 이전 질의 결과를 재사용할 수 있도록 보완된 Hjaltason & Samet의 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해 우리의 접근 방법이 효율적임을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권1호
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pp.165-182
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2014
An RFID systems employ efficient Anti-Collision Algorithms (ACAs) to enhance the performance in various applications. The EPC-Global G2 RFID system utilizes Frame Slotted Aloha (FSA) as its ACA. One of the common approaches used to maximize the system performance (tag identification efficiency) of FSA-based RFID systems involves finding the optimal value of the frame length relative to the contending population size of the RFID tags. Several analytical models for finding the optimal frame length have been developed; however, they are not perfectly optimized because they lack precise characterization for the timing details of the underlying ACA. In this paper, we investigate this promising direction by precisely characterizing the timing details of the EPC-Global G2 protocol and use it to derive a precise-optimal frame length model. The main objective of the model is to determine the optimal frame length value for the estimated number of tags that maximizes the performance of an RFID system. However, because precise estimation of the contending tags is difficult, we utilize a parametric-heuristic approach to maximize the system performance and propose two simple schemes based on the obtained optimal frame length-namely, Improved Dynamic-Frame Slotted Aloha (ID-FSA) and Exponential Random Partitioning-Frame Slotted Aloha (ERP-FSA). The ID-FSA scheme is based on the tag set estimation and frame size update mechanisms, whereas the ERP-FSA scheme adjusts the contending tag population in such a way that the applied frame size becomes optimal. The results of simulations conducted indicate that the ID-FSA scheme performs better than several well-known schemes in various conditions, while the ERP-FSA scheme performs well when the frame size is small.
광학 네트워크-온-칩(Optical Network-on-Chip, ONoC) 아키텍처는 향후 폭증하는 칩 내부 커뮤니케이션 병목 현상을 해결 할 새로운 패러다임으로 대두되고 있다. ONoC에 대한 최근의 연구들은 파장 분할 다중화(Wavelength division multiplexing, WDM) 방식을 이용하여 광 신호의 병렬 전송을 지원하고 경로 충돌을 방지하는데 초점을 두었다. 하지만 신호의 간섭 및 감쇄에 의해 하나의 도파관에서 수용할 수 있는 파장 수는 제한되어 있고, 이로 인하여 노드 수 증가에 따라 파장이 다른 광 신호 개수를 증가시키는 기존의 파장 분할 방식 연구들은 구현의 한계를 보일 것이라 전망된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 WDM에 시 분할 다중화(Time division multiplexing, TDM) 방식을 접목시켰다. 또한 채널 최적화 기법을 제안함으로써 TDM 방식의 접목으로 인한 여분채널 및 지연시간 문제를 최소화 하였다.
적설은 지표 에너지수지를 결정하는 중요한 변수중의 하나이다. 위성자료를 이용하여 지면 정보를 산출함에 있어서 적설과 구름을 구분하는 것은 매우 중요한 위성전처리 과정이다. 일반적으로 잘못된 적설과 구름의 분류는 위성자료를 이용한 지면 정보 산출에 있어서 직접적인 오차 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 원격탐사 자료를 이용하여 적설 지역을 탐지하는 알고리즘에 대해서 연구하고자 한다. 적설역을 탐하지 하기 위해서, 가장 많이 사용되는 정규화 적설 지수(NDSI: Normalized Difference Snow Index)를 사용하지 않고 가시채널과 적외 채널을 이용한 방법을 제시하였다. COMS 기상영상기 (MI: Meteorological Imager) 채널에서는 정규적설 지수 산출 시 요구되는 근적외 채널을 탑재하지 않기 때문이다. 가시 채널을 이용한 적설 탐지는 구름이 혼재되어 있지 않은 지역에서는 잘 탐지하였으나 구름과 혼재되어 있는 지역에서는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 보완하기 위해 적외채널 온도차 ($11{\mu}m\;-\;3.7{\mu}m$)를 이용하는 방법을 수행하였다. 온도차를 이용하는 방법은 가시채널만을 적용했을 때 보다는 향상된 탐지 능력을 보인다.
This study examined the energy performance according to the main design parameters of a solar water heating system for an office building using the life cycle cost (LCC) optimization simulations. The LCC optimization simulations of the system were conducted with TRNSYS and GenOpt employing the Hooke-Jeeves algorithm for cases where water temperature was $60^{\circ}C$ and $50^{\circ}C$. The results showed that for water temperature at $60^{\circ}C$ and $50^{\circ}C$ the global radiation incident on the collector could be decreased by 16.98% and 28.52%, collector useful energy gain could be decreased by 15.04% and 22.59%, energy to load from storage tank could be decreased by 10.86% and 18.06% and AH energy to load could be increased by 16.86% and 38.50% respectively compared to a non-optimized system. The annual average collection efficiency of the collector was increased by 0.88% for $60^{\circ}C$ and 2.78% for $50^{\circ}C$ because of increase of collector slope and decrease of the mass flow rate per collector area. The annual average efficiency of the system was increased by 1.74% and 3.47% compared to the basis system. However, the annual solar fraction of the system was decreased by 6.68% for $60^{\circ}C$ and 11.26% for $50^{\circ}C$ due to decrease of collector area and storage tank volume.
본 연구는 일반적인 성능의 PC와 모바일 디바이스를 사용하여 다양한 동영상 데이터, 문서 데이터, 각종 카메라 디바이스로부터 입력되는 비디오 스트리밍 데이터와 오디오 스트리밍 데이터를 실시간에 가까운 빠른 시간 안에 효율적으로 편집하고 방송하는 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 두 개의 알고리즘을 개발하였는 데, 입력되는 여러 가지 형태의 여러 개의 동영상을 실시간에 합성하기 위하여 대략적 최적화 방법과 메모리 큐를 이용한 순차적 합성 방법이다. 본 연구에서 개발한 시스템은 강사가 동영상 강의 콘텐츠를 제작할 때 모바일 기기 또는 PC를 사용할 수 있으므로 보다 비용 측면에서 효율적이며 유용하다. 본 연구에서 개발한 시스템은 교육 분야뿐 만 아니라 동영상 합성 및 편집이 필요한 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있으므로 응용 분야가 넓을 것으로 판단된다.
일반인에게 난해한 법률분야를 이해하기 쉽고 예측 가능 할 수 있도록 인공지능을 적용한 법률 서비스에 대한 연구의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 조세심판원의 결정정보를 수집하고 데이터 처리와 자체 학습을 통한 모델을 구축하여 사용자의 질의에 맞는 답변을 예측하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 모델은 웹크롤링을 통해서 조세 결정문의 정보 수집 및 자연어 처리과정을 통하여 유용한 데이터를 추출하고, 최적화된 산출물을 Word2Vec의 Fast Text 알고리즘을 적용하여 단어의 벡터를 생성하였다. 2017년부터 2019년까지 총 11,103건의 정보를 수집하고 분류하였으며 RNN 기술의 BiLSTM을 적용하여 자체학습을 통한 결과 예측 프로그램을 구축하여 70%정확도로 실증하였다. 향후 다양한 법률시스템으로 활용성을 기대할 수 있으며 보다 효율적인 적용을 위한 연구와 정확도 향상을 위한 연구가 계속되어야 한다.
인공생명체 연구는 자연 생명과 관련된 시스템이나 그 과정들, 진화 등을 평가해 다양한 응용과학 분야에 활용된다. 이러한 인공생명체의 원활한 활동을 위해 물리적 신체 설계와 행동 제어전략을 진화시키는 연구가 활발히 진행되었다. 그러나 형태와 신경망을 공진화시키는 것은 어렵기에 최적화된 움직임을 가진 인공생명체는 한 가지 형태에 한 가지 움직임만을 가지며 주변 환경 상황은 고려하지 않는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 포식자-피식자 모델을 이용하여 형태와 신경망을 공진화하는 인공생명체가 환경적응형 움직임을 갖게 한다. 그런 다음 포식자-피식자 계층 구조를 최상위 포식자-중간 포식자-최하위 피식자 3단계로 확장하여 초기 개체군 밀도에 따라 시뮬레이션의 안정성을 판별하며 형태 진화와 개체군 역학 간의 상관관계를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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