R-tree는 공간 데이터베이스 분야에서 가장 널리 쓰이는 색인 구조이며 다양한 변형된 기법들이 제안되었다. 이 기법들 중 Hilbert R-tree는 공간 채움 곡선인 Hilbert 곡선을 이용해서 대용량의 데이터를 고비용의 분할 과정 없이 R-tree를 구성하는 기법이다. 하지만 기존의 CPU기반의 Hilbert R-tree는 대용량의 데이터를 처리할 때는 순차적인 접근으로 발생되는 고비용의 전처리 비용과 느린 구축시간으로 실제 응용에 적용되기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 GPU를 이용해서 데이터의 Hilbert 매핑을 병렬화 하고 이를 통해서 최종적으로 GPU의 메모리에 Hilbert R-tree의 벌크로딩을 고속화하는 기법을 제안한다. GPU기반의 Hilbert R-tree는 inversed-cell 기법과 트리구조 패킹의 병렬화 기법을 통해서 벌크로딩의 성능을 향상시켰다. 실험 결과에서는 기존의 CPU 기반의 벌크로딩에 비해 최대 45배의 성능향상을 보여주었다.
JVT는 ITU의 VCEG과 ISO의 MPEG이 공동으로 개발하고 있는 매우 높은 압축율을 주요 목표로 하고 있으며, 다양한 응용 환경에서 사용될 수 있는 범용 동영상 부호 표준이다. JVT는 2002년 1월 제네바회의에서부터 응용 코덱간의 호환성을 보장하기 위해 프로파일과 레벨에 대한 표준 규격을 제정해 왔다. 프로파일은 JVT를 구성하는 도구들의 부분 집합이며, 레벨은 디코더의 메모리 크기와 프로세싱 성능을 제한하는 것이다. 현재 JVT 최종위원회안 (FCD)의 프로파일은 베이스라인, 메인, 엑스(이름미정)의 3 종류의 프로파일이 있으며, 레벨은 계층적으로 구성되어 모든 프로파일에 공통으로 적용된다. JVT에 있어서 프로파일은 매우 중요한 의미를 갖는데, 그 것은 JVT의 표준 목표중의 하나가 베이스라인 프로파일을 특허 무료로 만드는 것이 때문이다. 베이스라인 프로파일의 특허료 문제는 현실적으로 상당한 난항이 예상되며, 표준의 성공에도 커다란 요인으로 작용할 것이다.
본 논문에서는 제한된 자원을 사용하는 기기에 적합한 경량화된 한국어 형태소 분석 및 품사 부착 방법을 제안한다. 관련된 초기 연구로는 규칙에 기반을 둔 방법들이 적용되었으나 최근에는 통계에 기반을 둔 방법들을 중심으로 연구되고 있다. 계산 처리 능력과 사용 가능한 메모리가 제한되는 환경에서는 규칙에 기반을 둔 방법보다 상대적으로 많은 자원을 사용하는 통계에 기반을 둔 방법을 사용하여 형태소 분석 및 품사 부착을 수행하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙에 기반을 둔 형태소 분석 방법인 좌최장일치법을 개선하여 형태소 분석을 수행하고, 통계적인 방법인 hidden Markov model을 축소하여 형태소 품사 부착을 수행한다. 제안하는 방법은 기존의 hidden Markov model을 사용한 시스템과 유사한 성능을 보여주며 소량의 메모리 사용과 월등히 빠른 속도로 형태소 분석 및 품사 부착을 수행할 수 있다.
실시간 영상회의 시스템의 한계는 네트워크 및 버퍼링의 지연과 사용자 정보의 전달이 시스템 간에 효율적으로 이루어지지 않고 있어 실시간성이 완벽하게 보장되지 않고 있는 것이다. 이를 극복하기 위해 네트워크 인프라의 확장과 지터 지연에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 버퍼링 지연에 따른 연구는 미흡한 상황이다. 본 논문에서는 버퍼링 지연으로 발생하는 문제를 해결하기 위해 프레임율 제어 버퍼(Frame-Rate Control Buffer) 관리 기법을 제안하고자 한다. FRCB는 FTH (Fist-play THreshold)와 STH (Slow-play THreshold)의 2단계 버퍼 임계값을 채택하여 버퍼의 오버플로우 및 언더플로우를 방지하는데 사용된다. 따라서, CPU 부하가 높은 상황에서도 지터 버퍼보다 우수한 성능을 보여 고품질의 실시간 영상회의에 적합함을 보였다.
고성능 카메라와 고용량 메모리가 장착된 스마트폰이 출시되어 사람들은 야외나 산에서 촬영한 아름다운 경치, 꽃 등을 SNS에 많이 올리고 있다. 본 논문에서는 이동통신이 원활하지 않은 곳에서도 꽃의 정보를 얻을 수 있는 꽃 인식 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 OpenCV를 기반으로 안드로이드 스마트폰에서 사용할 수 있으며, 기준 꽃등록부와 꽃인식부로 구성된다. 인식처리 시간을 줄이기 위하여 RGB 색채널과 k-평균 클러스터링을 이용한 새로운 색분류방법을 제안하고, 특징 추출을 위하여 ORB, 매칭을 위하여 브루트포스 해밍 알고리즘을 사용한다. 4부류의 12 종류의 꽃에 대하여 60개의 이미지를 기준 DB 설계에 사용하고, 60개의 이미지를 테스트에 사용하였다. 모의 실험 결과 성공률은 83.3%이고, 화웨이 ALEUL100 스마트폰에서 평균인식 시간은 2.58 s 이며, 제안된 시스템은 통신이 되지 않는 곳에서도 휴대용 스마트폰에 적용가능하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 이동차량 양상 안정화를 위한 효율적인 흔들림 보정 기법을 제안한다. 제안된 흔들림 보정 기법은 입력으로 받은 영상 이미지 프레임의 색상 분리를 통한 변환 및 분리정보에 대한 누적 히스토그램을 계산하였고, 흔들리는 차량용 영상 이미지를 보정한 결과에서 색상 정보를 맞추기 위해 히스토그램 매칭을 하였다. 본 논문에서 제안된 흔들림 보정 기법은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 휘도 및 컬러 레벨의 비교를 통해 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 흔들림 보정 기법은 메모리를 사용하지 않고 실시간으로 처리를 통해 다른 방법과 비교하여 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 정보검색을 위하여 영상정보의 특징추출에 적합한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 기존의 벡터 양자화의 경우 영상에 대한 특징을 추출할 경우 보통 영상을 복원한 다음 수행하므로 많은 시간과 메모리가 소요되며, DCT(discrete cosine transform)를 이용한 방법처럼 블록화 현상을 동반한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 주성분 해석을 이용한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 웨이브렛 변환은 높은 압축률에서도 블록화 없는 영상을 복원하기 위해서 도입되었으며, 주성분해석은 데이터를 여러 그룹으로 분할하기 위해 도입되었다. 신경회로만인 SOM(self-organizing map)을 이용한 벡터 양자화와 비교실험에서 비슷한 성능을 보이면서도 처리 시간을 대폭 단축시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
최근 다양한 클라우드 서비스가 데스크탑 및 서버 컴퓨터 뿐만 아니라 모바일 장치에 적용되었다. 또한 스마트폰 사용자들이 급속히 증가는 클라우드 서비스, 게임, 은행업무 및 모바일 사무실과 같은 다양한 서비스를 즐기면서 클라우드 환경에서의 IT 자원의 효율적 관리 방안이 요구되었다. 본 논문에서는 모바일 장치들 간에 상호 이용 가능한 물리 장치인 CPU, 메모리 및 저장장치들을 가상화 하고, 가상화 기반의 클라우드 환경에서 물리적 자원의 효율적 사용방법을 제시한다. 제안된 기술은 모바일 단말기의 서비스 활용시에 클라우드 접속을 통한 가상화 기반의 자원 관리가 효율적임을 증명하였고, 또한 처리과정의 실시간성을 보장하였다.
RFID 기술이 다양한 분야에 적용됨에 따라 각 분야의 특성에 맞게 RFID 리더에 요구되는 기능들도 다양해지고 있다. 그러나 현재 구현된 8051 프로세서를 기반으로 한 시스템은 프로세서의 처리 용량의 한계 및 메모리 크기의 제한 등으로 인하여 다양한 요구 조건들을 충족시키기에 부족하다. 본 논문에서는 다양한 요구 조건들을 충족시키기 위해서 임베디드 시스템에서 많이 사용되고 있는 ARM920T 기반의 프로세서를 이용하여 EPC Class-1 Generation-2 규격을 만족하는 UHF 대역의 RFID 시스템을 설계하였다.
무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 전원과 낮은 연산 능력의 초경량 마이크로프로세서, 그리고 제한된 크기의 메모리 자원 등과 같은 하드웨어 사양을 가지고 있다. 이와 같은 제약 사항에도 불구하고 무선 센서 노드는 센싱 데이터의 실시간 처리 및 데이터 송수신 작업을 동시에 병행할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 배터리 작동식의 무선 센서 노드를 위한 에너지 효율적인 실시간 태스크 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 에너지 효율적인 실시간 스케줄링 가법은 태스크의 실제 실행시간이 최악 실행시간보다 작을 경우에 발생되는 태스크의 실행 여유시간을 이용하여, 마이크로프로세서의 동작 주파수를 조절하고 무선 센서 노드의 전력 소비를 줄인다. 제안한 기법의 동작을 시험한 결과, 효율적인 전력 소비를 제공함과 동시에 실시간 태스크의 마감시한이 보장됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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