Because of efficient space utilization and fast key search times, B-trees have been widely accepted for the use of indexes in HDD-based DBMSs. However, when the B-ree is stored in flash memory, its costly operations of node updates may impair the performance of a DBMS. This is because the random updates in B-tree's leaf nodes could tremendously enlarge I/O costs for the garbage collecting actions of flash storage. To solve the problem, we make all the parents of leaf nodes the virtual nodes, which are not stored physically. Rather than, those nodes are dynamically generated and buffered by referring to their child nodes, at their access times during key searching. By performing node updates and tree reconstruction within a single flash block, our proposed B-tree can reduce the I/O costs for garbage collection and update operations in flash. Moreover, our scheme provides the better performance of key searches, compared with earlier flash-based B-trees. Through a mathematical performance model, we verify the performance advantages of the proposed flash B-tree.
In H.264 as the newest video standard, 9 modes are used in order to predict the signal values of a block composed with several pixels by intra prediction. From these process, H.264 can bring high compression ratio in the encoded signal but the use of total 9 modes can give the inefficiency of the increase of the complexity induced by the amount of operation processing or the number of searching which is applied to compare adjacent pixels. This paper proposes a simplification method of prediction mode for the intra-picture coding by considering subjective interest region. There are certain region being interested within a picture of the video sequence. This region requires better subjective picture quality than the other regions. The proposed method increases the simplification of prediction mode by providing just essential modes of total 9 modes for less interest regions compared with the interest region. It is possible to get the additional 11%$\sim$15% simplification of the prediction mode by the proposed method, compared with the conventional method which simplifies the prediction mode for all of the picture by using the prediction characteristics only.
Bilateral filter (BF), functioning by two Gaussian filters, domain and range filter is a nonlinear filter for sharpness enhancement and noise removal. In infrared (IR) small target detection field, the BF is designed by background predictor for predicting background not including small target. For this, the standard deviations of the two Gaussian filters need to be changed adaptively in background and target region of an infrared image. In this paper, the proposed bilateral filter make the standard deviations changed adaptively, using variance feature of mean values of surrounding block neighboring local filter window. And, in case the variance of mean values for surrounding blocks is low for any processed pixel, the pixel is classified to flat background and target region for enhancing background prediction. On the other hand, any pixel with high variance for surrounding blocks is classified to edge region. Small target can be detected by subtracting predicted background from original image. In experimental results, we confirmed that the proposed bilateral filter has superior target detection rate, compared with existing methods.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.1
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pp.9-14
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2013
In this paper, we propose a low complexity bilateral search SIC for OFDM in fast time-varying channels. Due to the possibility of error propagation in SIC, symbol detection ordering within the block of symbols has a significant effect on the overall performance. In this paper, the first symbol to be detected is determined based on CSEP values, and then the next symbol to be detected is selected according to the updated CSEP while bilaterally searching from the boundary of the detected symbol group. Through computer simulations, we show that the proposed method has performance improvements with almost the same computation complexity over the conventional methods in the high SNR region. It has a performance approaching the MFB, known as the performance upper bound, within 2dB at the BER of $10^{-5}$.
In this paper, we research to secure stability of data storing/searching on NoSQL implemented on Distributed File System. When implementing NoSQL on Distributed File System, we faced that random write on Distributed File System is almost impossible. To solve this problem, a concept of Intermediate-File was employed, and then it has been achieved that our system resist any failure circumstance. Additionally, since we discovered its performance cannot be as fast as general File System, by redefining the file block unit for our NoSQL system, we have prevented a slowdown in system performance. As a result, we are able to develop highly scalable NoSQL as Distributed File System, which fulfills basic conditions of transaction: Atomicity, Consistency, Isolation, and Performance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.12C
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pp.1232-1239
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2006
In video standards such as MPEG-1/2/4 and H.264/AVC, motion estimation / compensation(ME/MC) process causes the most encoding complexity of video encoder. The full search method, which is used in general video codecs, exhausts much encoding time because it compares current macroblock with those at all positions within search window for searching a matched block. For the alleviation of this problem, the fast search methods such as TSS, NTSS, DS and HEXBS are exploited at first. Thereafter, DS based MVFAST, PMVFAST, MAS and FAME, which utilize temporal or spacial correlation characteristics of motion vectors, are developed. But there remain the problems of image quality degradation and algorithm complexity increase. In this thesis, the proposed algorithm maximizes search speed and minimizes the degradation of image quality by determining initial search point correctly and using simple one-dimension search patterns considering motion characteristics of each frame.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.2
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pp.13-19
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2001
The conventional fractal decoding was required a vast amount computational complexity, since every range blocks was implemented to IFS(iterated function system). In order to improve this, it has been suggested that each range block was classified to iterated and non-iterated regions. Non-iterated regions is called data dependency region, and if data dependency region extended, IFS regions are contractive. In this paper, a searched region of the domain is limited to the range regions that is similar with the domain blocks, and the domain region is more overlapped. As a result, data dependency region has maximum region, that is IFS regions can be minimum region. The minimizing method of domain region is defined to minimum domain(MD) which is minimum IFS region. Using the minimizing method of domain region, there is not influence PSNR(peak signal-to-noise ratio). And it can be performed a fast decoding by reducing the computational complexity for IFS in fractal image decoding.
We propose the fast full search algorithm that reduces the computational load of the block matching algorithm which is used for a motion estimation in the video coding. Since the conventional spiral search method starts searching at the center of the search window and then moves search point to estimate the motion vector pixel by pixel, it is good for the slow motion picture. However we proposed the efficient motion estimation method which is good for the fast and slow motion picture. Firstly, when finding the initial threshold value, we use the expanded predictor that can approximately calculate minimum threshold value. The proposed algorithm estimates the motion in the new search order after partitioning the search window and adapt the directional search order in the re-divided search window. At the result, we can check that the proposed algorithm reduces the computational load 94% in average compared to the conventional spiral full search algorithm without any loss of image quality.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.10C
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pp.820-828
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2008
In order to achieve high coding efficiency, H.264/AVC video coding standard adopts the techniques such as variable block size coding, motion estimation with quarter-pel precision, multiple reference frames, rate-distortion optimization, and etc. However, these coding methods have a defect to greatly increase the complexity for motion estimation. Particularly, from multiple reference frame motion estimation, the computational burden increases in proportion to the number of the searched reference frames. Therefore, we propose the method to reduce the complexity by controlling the number of the searched reference frames in motion estimation. Proposed algorithm uses the optimal reference frame information in both $P16{\times}16$ mode and the adjacent blocks, thus omits unnecessary searching process in the rest of inter modes. Experimental results show the proposed method can save an average of 57.31% of the coding time with negligible quality and bit-rate difference. This method also can be adopted with any of the existing motion estimation algorithm. Therefore, additional performance improvement can be obtained.
Flash memory has been used by many digital devices for data storage, exploiting the advantages of non-volatility, low power, stability, and so on, with the help of high integrity, large capacity, and low price. As the fast growing popularity of flash memory, the density of it increases so significantly that its entire address mapping table becomes too big to be stored in SRAM. This paper proposes the associated page address cache with an efficient table management scheme for hybrid flash translation layer mapping. For this purpose, all tables are integrated into a map block containing entire physical page tables. Simulation results show that the proposed scheme can save the extra memory areas and decrease the searching time with less 2.5% of miss ratio on PC workload and can decrease the write overhead by performing write operation 33% out of total writes requested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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