멀티미디어 응용에서 송신자는 일반적으로 다중 스트림을 생성하게 된다. 이질형 멀티미디어 멀티 캐스트에서는 송신자가 생성한 다중 스트림을 수신자가 모두 수신할 필요 없이 일부만을 수신할 수 있다. 수신자는 수신하기를 원하는 스트림에 대하여 입찰하고 연결이 성립되면 동일한 양을 송신자는 이익으로 갖게 된다. 송신자의 이익을 최대로 하는 이질형 멀티 캐스트를 위한 스트림 분배 문제는 NP-complete로 알려진 0-1 정수 문제로 유도된다. 본 논문에서는 멀티캐스트 트리상의 임의 링크의 용량이 그 자손 링크의 용량보다 작지 않다는 제약조건을 가지는 제약된 모델과 제약되지 않은 모델을 모두 고려하여, 기존에 제시된 알고리즘에 비하여 시간 복잡도와 공간 복잡도 면에서 우수한 알고리즘들을 제안한다. 이 알고리즘은 또한 분산화 되어 구현되기 쉬우며, 이는 대규모 네트워크에서 매우 중요한 장점이 된다.
정전복구 문제는 배전계통에서 고장이 발생한 겨우 사고 구간 이후의 비 고장 정전구간내의 부하를 적절한 스위칭을 통하여 인접된 건전피더로 빠른 시간 내에 절체 시키는 것이며 이때 방사상 선로구성, 전압, 전류 등의 제약조건들이 만족되어야 한다. 본 논문에서는 건전피더들이 고장 발생 직후 계통으로 공급하여야 할 부하의 총량을 규정하는 함수와 순환적 최적우선탐색을 이용하여 사고 발생 시 단지 정전의 복구뿐만 아니라 부하의 균등화까지도 함께 수행되는 효율적인 정전복구 알고리즘을 제시한다. 제시되는 알고리즘은 건전피더들이 고장 발생 직후 계통으로 공급하여야 할 부하의 총량을 규정하는 함수로부터 각 피더들이 공급하여야 할 목표치를 제안하고 또한 지수의 목적 값을 만족하는 스위칭을 찾기 위하여 순환적 최적우선 탐색법을 이용한다. 본 논문에서는 제시한 알고리즘을 실제로 서울의 K지사에서 윤용하고 있는 108모선에 적용하여 결과를 도출 했으며 그 결과 제안된 알고리즘을 이용할 경우에 적은 탐색 횟수로 정전이 복구됨과 동시에 건전 선로간의 부하가 균등화되었음을 입증하였다.
대규모 신호처리 변환을 신속하게 처리하기 위해서는 캐시 메모리를 효과적으로 이용하는 것이 중요하다. 대규모 DFT 계산에서는 stride 액세스로 인한 캐시 충돌 적중 실패로 인하여 캐시 성능이 상당히 떨어지게 되고 이로 인해 전체적인 성능이 저하하게 된다. 본 논문에서는 메모리 계층 구조를 고려한 동적 데이터 재배열(Dynamic Data Layout) 방법을 개발하였다. 제시된 방법은 stride를 가지는 계산 단계(computation stage) 사이에 데이터를 동적으로 재구성을 하여 캐시 적중 실패를 줄이는 것이다. 또한 트리 구조 FFT 계산 방법에서 FFT 크기와 데이터 stride 액세스를 기초로 하여 가능한 모든 인수분해 트리 중에서 최소 실행시간을 가지는 최적의 인수 분해트리를 찾아내는 탐색 알고리즘을 개발하였다. 성능 향상을 확인하기 위하여 제시된 방법을 기존의 FFT 알고리즘에 적용하여 Pentium 4, Alpha 21264, $Athlon^{TM}$ 64, UltraSPARC III에서 실험하였다. 실험 결과에 따르면 기존의 FFT 패키지들과 비교하여 제시된 방법을 적용한 FFT가 최대 3.37배의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
데이터 웨어하우스에서 사용자는 전형적으로 상호작용적으로 질의를 부여함으로서 추세와 패턴 또는 예외적인 데이터의 행위를 검색한다. OLAP 영역-합 질의는 데이터 웨어하우스에서 추세를 발견하거나 또는 애트리뷰트들간의 관계를 발견하는데 폭 넓게 사용되고 있다. 최근의 기업환경은 데이터 큐브의 데이터 요소들이 자주 바뀌게 된다. 문제는 프리픽스 섬 큐브를 업데이트하는 비용이 매우 크다는 것이다. 이 논문에서는Δ-트리로 불리는 인덱싱 구조를 사용하여 업데이트 비용을 상당히 줄이는 참신한 알고리즘을 제안한다. 또한, 근사 또는 정확한 해를 제공하므로 질의의 전체비용을 줄일 수 있는 하이브리드 방법을 제안한다. 이는 의사 결정 지원 시스템과 같이 시간을 많이 소비하는 정확한 해보다는 빠른 근사 해를 필요로 하는 다양한 응용들에 큰 장점이 있다. 폭 넓은 실험은 우리의 방법이 다른 방법들과 비교하여 다양한 차원에서 매우 효율적으로 수행됨을 보여준다.
일반적으로 이미지나 공간 데이터베이스와 같은 다차원의 특징을 갖는 데이터들은 대용량의 저장공간을 요구한다. 이 대량의 데이터를 하나의 워크스테이션에 저장하고 검색을 수행하는 데는 한계가 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 병렬 컴퓨팅 환경에서 이들에 대한 저장 및 검색을 수행한다면 훨씬 더 높은 성능 향상을 가져 올 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존에 존재하는 병렬 컴퓨팅 환경의 장점을 최대한 이용하는 병렬 고차원 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조는 nP(프로세서)-nD(디스크)와 lP-nD의 결합 형태인 nP-n$\times$mD의 구조라고 볼 수 있다. 노드 구조는 팬-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 줄일 수 있도록 설계되었다. 또한 I/O의 별렬성을 최대화하는 범위 탐색 알고리즘을 제안하고 이것을 K-최근접 탐색 알고리즘에 적용하여 탐색 성능향상을 꾀한다. 마지막으로, 다양한 환경에서의 실험을 통해 제안하는 색인구조의 탐색 성능을 테스트하고 기존에 제안된 병렬 다차원 색인구조와의 비교를 통해 제안한 방법의 우수함을 보인다.
현대 사회에서 빼놓을 수 없는 기기인 휴대폰 카메라를 통하여 획득한 악보를 인식함으로써 누구나 손쉽게 전문적인 악보에 대한 지식이 없어도 악보를 연주할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 실험은 휴대폰 카메라를 이용하여 촬영한 악보 영상을 전처리과정을 통하여 분리된 심볼들을 인식한 후 미디를 구성한다. 본 논문에서는 실험을 위하여 휴대폰 카메라로 촬영한 임의의 악보 영상 11종을 사용하였다. 전처리 과정을 거친 심볼을 대상으로 제안한 방법을 통하여 인식한 결과 평균 98%의 높은 인식률을 보였다. 본 시스템을 휴대폰에 포팅하여 수행시간을 측정한 결과, 영상의 입력 후 미디 생성까지 걸리는 시간이 평균 8.63초가 소요됨을 알 수 있었다.
시간에 따라 변화하는 공간 속성을 다루는 시공간 데이터베이스는 이동 통신 환경에서 위치 기반 서비스를 제공하기 위한 중요한 연구 분야이다. 이동 통신, 교통 관리 그리고 군사 목적의 지휘 통제 시스템 등의 다양한 영역에서 시공간 데이터의 효율적인 관리가 요구되고 있지만, 지속적인 위치 변화로 인한 객체들의 정확한 위치 정보를 데이터베이스에 유지하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 다중 버전 B-트리 기반의 $B^{st}$ -트리 색인 구조를 제안 한다 $B^{st}$-트리는 이동 객체들의 퀘적에 대한 효율적인 이력 및 미래 영역 질의를 지원할 수 있다. 또한 동적 버전 관리 알고리즘을 통하여 항상 일정한 질의 처리 성능이 유지될 수 있도록 객체들의 이동 형태에 따라 버전을 유지한다. 그리고 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 색인 방법의 유용성을 보인다.
최근 유무선망의 통합과 통방 융합으로 기존의 방송국 사업자들을 통한 일률적이고 획일적인 서비스 제공 및 소비에서 4A(Any-time, Any-where, Any-device, Any-contents)서비스를 위한 차세대 멀티미디어 방송 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 차세대 멀티미디어 방송 서비스에 대한 요구를 보장하기 위해서 비디오 압축부호화 기술뿐만 아니라 이동성, 다양한 디바이스의 연산능력, 사용자 네트워크의 특성 및 성능과 조건 등의 상태, 사용자 선호도 등에 대한 상황인지 기반의 기술연구에 대한 관심이 모아졌다. 본 논문에서는 현재의 인터넷 환경에서 SVC(Scalable Video Coding)부호화를 이용하여 멀티캐스트와 오버레이 멀티캐스트 전송기술을 혼합한 방송 서비스를 설계함으로써 효율적인 상황인지 기반의 SVC 멀티미디어 방송 시스템을 제안한다. 또한, ACK-Flow 최적화 오버레이 멀티캐스트 기법을 제안하여 기존의 트리기반 오버레이 멀티캐스트와 비교해 봄으로써 제안한 알고리즘의 효율성을 입증한다.
대규모 가상군의 전투 모델링 및 시뮬레이션에서 자율적으로 행동하는 이성적 전투 개체의 행동 묘사는 향후 발생할 전투의 작전을 고도화하고 효율적인 모의 훈련을 가능하게 하는 핵심 요소이다. DEVS-POMDP 계층적 프레임워크는 전투 행동 교범에 따른 상위 단계 의사결정 및 구체적 서술이 어려운 하위 단계 자율 행동계획을 각각 DEVS 및 POMDP로 모델링함으로써 대규모 가상군을 모의하였으나, POMDP 최적 행동정책 계산에 있어서 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 DEVS-POMDP로 모델링된 대화력전 모의 시나리오 및 기계화 보병여단 공격작전 모의 시나리오의 사례연구를 통해 효율적인 POMDP 트리 탐색 알고리즘을 제안하고 적군 행동 양상 모델의 학습을 통한 가상군 전투 개체의 성능 향상을 확인한다.
본 논문은 클라이언트의 익명성과 개인 정보를 보장하는 토르 네트워크에서 앙상블 학습을 이용한 웹사이트 핑거프린팅 방법을 제안한다. 토르네트워크에서 수집된 트래픽 패킷들로부터 웹사이트 핑거프린팅을 위한 훈련 문제를 구성하며, 트리 기반 앙상블 모델을 적용한 웹사이트 핑거프린팅 시스템의 성능을 비교한다. 훈련 특징 벡터는 트래픽 시퀀스에서 추출된 범용 정보, 버스트, 셀 시퀀스 길이, 그리고 셀 순서로부터 준비하며, 각 웹사이트의 특징은 고정 길이로 표현된다. 실험 평가를 위해 웹사이트 핑거프린팅의 사용에 따른 4가지 학습 문제(Wang14, BW, CWT, CWH)를 정의하고, CUMUL 특징 벡터를 사용한 지지 벡터 기계 모델과 성능을 비교한다. 실험 평가에서, BW 경우를 제외하고 제안하는 통계 기반 훈련 특징 표현이 CUMUL 특징 표현보다 우수하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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