현대 사회에서는 Wibro, HSDPA 등 이동하면서 데이터 전송을 보장할 수 있는 무선 통신 기술들에 대한 관심이 증가하고 있어 Mobile IP의 중요성은 더욱 커지고 있다. 현재 MIPv6에 계층 구조를 도입하여 잦은 핸드오버를 방지하고 있지만, 기존의 거리 기반 MAP 선택 방법은 도메인의 크기가 커져 시그널링 부하가 MAP으로 집중되는 병목현상이 일어나고 있다. 또한 핸드오버에 따른 패킷 손실, 시간 지연의 문제점이 있다. 본 논문에서는 MN의 속도에 따른 2계층 MAP을 동적으로 설정함으로써 효율적인 통신을 지원할 수 있는 방법을 제안한다.
With the widespread use of smartphones and IoT (Internet of Things), data are being generated on a large scale, and there is increased for the analysis of such data. Hence, distributed processing systems have gained much attention. Hadoop, which is a distributed processing system, saves the metadata of stored files in name nodes; in this case, the main problems are as follows: the memory becomes insufficient; load occurs because of massive small files; scheduling and file processing time increases because of the increased number of small files. In this paper, we propose a solution to address the increase in processing time because of massive small files, and thus improve the processing performance, using the Reuse JVM method provided by Hadoop. Through environment setting, the Reuse JVM method modifies the JVM produced conventionally for every task, so that multiple tasks are reused sequentially in one JVM. As a final outcome, the Reuse JVM method showed the best processing performance when used together with CombineFileInputFormat.
본 연구는 l/5,000 수치지도 Ver 2.0을 이용하여 1/25,000 수치지도를 제작하기 위한 일반화처리공정을 개발하였다. 공간 및 속성정보를 포함하고 있는 수치지도 Ver 2.0은 기존의 수치지도 보다 많은 정보량을 포함하고 있기때문에 1/25,000 지청지물코드에 포함되지 않는 Layer를 삭제하고, 자료처리를 8대 지형·지물별로 분류하여 각각에 대해 처리한 후, merge 하는 과정으로 이루어지도록 적합한 작업공정을 도출하였다. 따라서, 본 연구에서 개발한 일반화 작업공정을 이용하므로서 향후 최적 자동일반화시스템을 개발할 수 있을 것이고, 소축척 수치지도 및 주제도 제작에 기여할 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.728-741
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2015
Stereo vision has become an important technical issue in the field of 3D imaging, machine vision, robotics, image analysis, and so on. The depth map extraction from stereo video is a key technology of stereoscopic 3D video requiring stereo correspondence algorithms. This is the matching process of the similarity measure for each disparity value, followed by an aggregation and optimization step. Since it requires a lot of computational power, there are significant speed-performance advantages when exploiting parallel processing available on processors. In this situation, multi-core CPU may allow many parallel programming technologies to be realized in users computing devices. This paper proposes parallel implementations for calculating disparity map using a shared memory programming and exploiting the streaming SIMD extension technology. By doing so, we can take advantage both of the hardware and software features of multi-core processor. For the performance evaluation, we implemented a parallel SAD algorithm with OpenMP and SSE2. Their processing speeds are compared with non parallel version on stereoscopic streaming video. The experimental results show that both technologies have a significant effect on the performance and achieve great improvements on processing speed.
맵리듀스(MapReduce)는 대용량 데이터를 다수의 컴퓨터로 병렬 처리하는 데 사용되는 프로그래밍 모델이다. 데이터 큐브(Data Cube)는 대용량 데이터 분석에 널리 사용되는 연산자로서, 주어진 차원 애트리뷰트들의 모든 가능한 조합에 대한 group-by들을 계산한다. 차원 애트리뷰트의 개수가 n일 때, 데이터 큐브는 총 $2^n$개의 group-by를 계산한다. 본 논문은 맵리듀스를 사용하여 데이터 큐브를 효율적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 $2^n$ 개의 group-by를 $_nC_{{\lceil}n/2{\rceil}}$개의 그룹으로 분할하고, 이 그룹들을 ${\lceil}n/2{\rceil}$개의 맵리듀스 잡(job)을 통해 단계적으로 계산한다. 제안 방법은 기존 방법에 비해 맵퍼(mapper)가 생성하는 중간결과의 크기를 크게 줄임으로써 중간결과의 전송 및 정렬에 드는 비용을 크게 줄인다. 그에 따라 데이터 큐브를 계산하는 총 수행시간이 크게 감소된다. 실험을 통해 제안 방법이 기존 방법에 비해 더 빠르게 데이터 큐브를 계산함을 보인다.
다기준 의사결정 시 활용할 수 있는 스카이라인 질의는 다수의 선택지 중에서 사용자가 '선호하지 않을 만한'(uninteresting) 선택지를 제거함으로써 사용자가 검토해야 하는 선택지의 수를 대폭 감소시키기 때문에 대용량 데이터 분석 시 매우 유용하게 활용될 수 있다. 이러한 배경에서 대용량 데이터에 대한 스카이라인 질의를 분산 병렬 처리하는 기법이 각광을 받고 있으며, 특히 맵리듀스(MapReduce) 기반의 분산 병렬 처리 기법 연구가 활발히 진행되어 왔다. 맵리듀스 기반 알고리즘의 병렬성 제고를 위해서는 부하 불균등 문제 중복 계산 문제 과다한 네트워크 비용 발생 문제를 해소해야 한다. 본 논문에서는 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하면서도 데이터 샘플링 기반 프루닝을 통해 네트워크 비용 절감 시킬 수 있는 맵리듀스 기반 병렬 스카이라인 질의 처리 기법인 MR-SEAP(MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning)을 소개한다. 또한 다양한 관점에서의 실험 평가함으로써 제안 기법의 효용성을 다방면으로 검증했다.
이동 매제를 통한 진자지도 서비스는 전송 정보의 용량이 크고 출력 장치의 자원을 많이 요구하기 때문에 기존의 지도 데이터베이스를 그대로 사용하여 서비스할 수 없는 문제점이 있다. 또한 무선 서비스 전용 지도 데이터베이스를 별도로 구축하는 것은 막대한 중복 비용이 발생하므로 받아들이기 어렵다. 본 논문에서는 기존의 지도 데이타베이스로부터 무선 서비스에 적합한 지도를 동적으로 생성하는 새로운 기법을 제시한다. 이 기법은 기존 지도의 데이타 크기를 줄이기 위한 generalization과 생성된 지도의 데이타 크기가 임계값을 넘지 않도록 제어하는 filtering을 수행한다. Generalization은 레이어를 통합하는 단계, 세부 객체를 간소화하는 단계, 그리고 사용자 인터페이스를 처리하는 단계로 나누어 처리된다. Filtering은 약도에 포함된 객체를 카운터하는 모듈과 검색 객체와 거리에 따른 중요도로 선택하는 모듈로 데이터 크기를 대역폭 임계값 이내로 처리한다.
본 연구에서는 항공사진과 지형공간정보체계를 이용하여 수치영상지도를 제작하기 위한 효율적 방안을 고찰하고, 저가의 개인용 컴퓨터시스템을 기본으로 하는 지형공간정보체계를 이용하여 수치항공사진 영상과 수치지형도를 중첩함으로써, 지형판독성과 활용성이 높은 수치영상지도를 제작하는 실험적 방안을 연구한다. 이를 위하여 지상좌표의 결정, 수치영상처리, 수치표고모형의 생성에 대하여 고찰한 다음, 수치영상지도제작에 필요한 영상자료 입출력, 수치편위미분수정, 항공사진을 이용한 정사투영상의 생성에 관련된 방법을 고찰하고, 수치영상지도를 실험제작하여 그 활용방안을 제시하였다.
핸즈프리 마이크를 이용한 원격회의나 원격 통신 시스템과 같은 몇 가지의 응용분야에서, 음성 신호는 주위 잡음뿐만 아니라 마이크와 스피커사이의 결합에 의해 발생하는 에코에 의해서 왜곡되기 쉽다. 게다가 채널 왜곡이나 부가적인 잡음을 포함한 환경 잡음들은 원래의 입력 음성신호에 영향을 미치리라 고려된다. 본 논문에서는, 이러한 핸즈프리 음성에 있어서의 음성 인식률을 향상시키기 위해 에코 제거기와 최대 사후 추정(MAP)을 이용한 새로운 접근방식을 소개한다. 이 접근방식에서, 제안된 시스템이 에코를 포함한 주위 잡음 환경에서의 핸즈프리 음성인식에 효과적이라는 것을 보여준다 또한, 실험 결과는 에코 제거기와 MAP 환경적응 기술의 결합 시스템이 에코와 잡음 환경에 잘 적응하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 실시간 모바일 클라우드 컴퓨팅(mobile cloud computing)을 위한 맵리듀스(Map Reduce) 응용 처리 기법으로써 데이터 전송 경로 관리, 노드(nod) 간 다른 처리 속도로 인한 문제점 개선을 통한 성능 향상 기법들과 맵리듀스 작업의 효과적인 반복적 및 스트리밍(streaming)실행 기법들을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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