KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4795-4815
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2020
Drone detection can be considered as a specific sort of small object detection, which has always been a challenge because of its small size and few features. For improving the detection rate of drones, we design a Deeper SSD network, which uses large-scale input image and deeper convolutional network to obtain more features that benefit small object classification. At the same time, in order to improve object classification performance, we implemented the up-sampling modules to increase the number of features for the low-level feature map. In addition, in order to improve object location performance, we adopted the down-sampling modules so that the context information can be used by the high-level feature map directly. Our proposed Deeper SSD and its variants are successfully applied to the self-designed drone datasets. Our experiments demonstrate the effectiveness of the Deeper SSD and its variants, which are useful to small drone's detection and recognition. These proposed methods can also detect small and large objects simultaneously.
Through comparison and evaluation of various HDD systems for PC such as magnetic HDD, Intel turbo memory and Solid State Drive (SSD), an optimized HDD system to improve booting speed proposed. For the study, conventional magnetic HDD, magnetic HDD with Intel turbo memory, SSD and SSD with Intel turbo memory are used. The evaluation is performed based on a full notebook machine with Intel SantaRosa platform and MicroSoft Windows Vista.
고속 저장 장치로 사용되는 플래시 메모리 기반의 SSD와 전통적인 HDD에 대한 기초 연구와 개선점에 대하여 논하였다. 고속 SSD는 낮은 전력소모, 빠른 데이터 읽기속도 등의 특징으로 데스크톱 및 서버용 데이터베이스의 핵심 저장 요소가 되었다. 하지만, 빠른 읽기 연산에 비하여 상대적으로 느리거나 프리징이 있는 SSD의 쓰기 연산 특성을 고려하여 HDD와 RAID에 기반을 둔 기존의 전통적인 스토리지 관리 기법을 개선할 필요가 있다. 이를 위하여, 본 논문은 전통적인 RAID-1 미러링에 기반을 둔 복합적 미러링 기법을 제안한다. 제안 기법은 SSD에서 발생 가능한 프리징 현상을 피하기 위한 쓰기-부하 밸런싱과 쓰기 지연 연산을 통하여 RAID-1 처리 성능을 개선한다.
최근 산업체나 연구소에서 사용되는 중대형 데이터 서버에서 발생하는 가장 큰 오버헤드(bottleneck)중의 하나가 바로 저장 시스템이라 할 수 있다. 대표적인 저장 시스템으로서 전통적인 하드디스크 드라이브(HDD)와 더불어 최근 상용화된 Solid State Drive(SSD)가 주목 받기 시작하였다. 본 연구의 목표는 이러한 대용량 HDD 및 고속 SSD에 대하여, 저장 장치로서의 약점을 상호 보완하면서, 장점을 강화하여, 최종적으로 입출력 성능을 극대화할 수 있는 새로운 융합형 데이터 저장 시스템(Hybrid-RAID) 개발이다. Hybrid 저장 시스템 개발을 위한 최근의 기술 연구 및 기반 기술의 설계 및 구현에 대하여 논하며, hybrid-clustering 기술을 제안한다.
This study compares speech rate, articulatory rate, and pause between the children with mild and moderate Speech Sound Disorder (SSD) who performed Sentence Repetition Tasks and the Typically Developing children (TD) of the same chronological age. The results showed that three groups are categorized in terms of speaking rate and articulatory rate. There is no difference between the two groups with SSD children, namely between the mild and moderate groups. However, there is a significant difference in their rate of speech and the articulatory rate between the two groups, such that the two groups with SSD are significantly slower than the TD group. The results also showed that there are no significant difference in the length and frequency of pause between the moderate group and the mild group. However, there is a substantial difference between them and the TD group. This study, provided the basic data for evaluating the speech rate of the children and implies that there are limitations in speech rate among the children with SSD.
플래시 메모리의 수요가 증가하면서, 플래시 메모리를 기반으로 한 SSD는 빠른 I/O 속도를 보이며 충격에 강하고, 저전력과 비휘발성인 특징을 가지고 있다. 하지만 플레시 메모리는 지우기와 쓰기 성능이 읽기 작업에 비해 현저히 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 버퍼에서 각 논리 페이지가 hot 또는 cold 인지를 정확히 예측할 수 있는 PSO 기반의 버퍼 관리 모델을 제안한다. 이러한 모델을 통하여 기존 모델에서의 기법보다 읽기 및 쓰기 적중 횟수와 적중률이 향상되는 것을 증명하였다.
플래시 메모리는 입출력 속도가 빠르고 에너지 효율성이 좋지만, out-place update만 가능하며 쓰기 연산을 위한 IO의 지연시간이 읽기 연산보다 현저히 길다는 단점을 가진다. 이를 보완하기 위해 고안된 FlashSSD(Solid State Drive)는 최근 하드 디스크를 대체하는 저장장치로 주목받고 있다. DBMS(Database Management System)의 성능 개선을 위하여 FlashSSD를 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 그중 FD-tree를 사용한 인덱스는 좋은 갱신 성능을 보임과 동시에 검색 성능을 보인다. 하지만 FD-tree의 구성 요소 중 하나인 레벨이 하나의 자료구조로만 이루어져 있어 인덱스로서의 비효율성을 가지고 있기 때문에 이를 인덱스의 접근 빈도를 이용하여 개선하고 검색 성능을 높이고자 한다.
B-Tree 인덱스는 삭제된 레코드에 대해 삭제 표시만을 하고, 기존 레코드를 재 조정하지 않아 인덱스가 너무 커지거나 빈 공간이 많이지는 경우, 인덱스 재 생성이나 압축이 필요하다. 플래시 SSD는 하드디스크와 다른 성능 특성을 가지므로 인덱스의 재 생성하는 비용 및 효과가 서로 다르다. 직관적으로 플래시 SSD는 랜덤 읽기 성능이 우수하므로 인덱스를 조정 할 필요가 적다고 생각할 수 있다. 이 논문에서는 상용 DBMS를 이용하여 인덱스를 재 생성 및 압축하고, 전후의 인덱스 탐색 비용을 비교한다.
최근, 빅데이터 등 대용량의 데이터가 등장함에 따라 SSD 안에 추가적인 프로세서를 장착하여 데이터 처리 능력을 부여한 Intelligent SSD (ISSD)의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 먼저, ISSD의 특징을 분석하고, ISSD가 대용량 처리에 적합함을 보인다. 더 나아가, ISSD를 위한 k-means 알고리즘을 제안하고, 비용 모델을 수립을 통해 제안한 알고리즘의 우수성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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