본 논문에서는 병렬 프로그램을 구성하는 $2^n$개의 타스크 모듈들을 n-차원 하이퍼큐브 다중 컴퓨터에 전체 통신 비용이 최소가 되도록 일대일 매핑하는 문제를 다룬다. 하이퍼큐브에서 최적 매핑을 구한 것은 NP-complete문제이다. 본 논문에서는 먼저 하이퍼큐브 다중 컴퓨터에서의 매핑 문제를 그래프 상에서의 최대 컷세트 집합을 구하는 문제로 변환시키는 그래프 변형 기법을 제안한다. 이러한 그래프 변형 기법을 사용하여 기존의 그래프 이분할 방법을 변형된 그래프 상에 반복 적용함으로써 하이퍼큐브에 타스크 모듈들을 효율적으로 일대일 매핑하는 반복 매핑 알고리즘을 제안한다. 여러가지 타스크그래프 상에서의 실험을 통해, 제안된 반복 매핑 알고리즘이 기존의 greedy나 recursive 매핑 알고리즘들 보다 성능이 우수함을 보인다. 특히 제안된 알고리즘은 하이퍼큐브-isomorphic, 메쉬등과 같은 정형 그래프 상에서 성능이 우수하며 거의 모든 정형 그래프에서 최적 매핑을 찾음을 보인다.
An iterative algorithm is provided to find a common element of the set of fixed points of a nonexpansive mapping and the set of solutions of some variational inequality in a Hilbert space. Using this result, we consider a strong convergence result for finding a common fixed point of a nonexpansive mapping and a strictly pseudocontractive mapping. Our results include the previous results as special cases and can be viewed as an improvement and refinement of the previously known results.
본 논문에서는 STTC 부호의 BER 성능을 향상시키기 위하여 MHD 매핑법을 응용한 STTC 부호의 성능을 평가하였다. 유감스럽게도, STTC 부호의 트렐리스 구조는 일반적으로 TCM 부호나 MTCM 부호와 다르기 때문에 기존의 MHD 매핑을 그대로 적용할 수 없다. 따라서, STTC 부호에 MHD 매핑 개념을 응용하기 위해서는 간단한 수정작업이 필요하다. 수정작업의 핵심은 STTC 부호의 트렐리스 가지에 유클리드 거리합에 비례하는 해밍거리를 갖는 정보비트를 할당하는 것이다. 지금까지 조사한 바로는, STTC 부호에 MHD 매핑 개념을 응용하는 연구 결과가 발표된 적이 없었다. MHD 매핑을 응용한 STTC 부호의 성능을 평가하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 일반적으로 많이 알려진 natural 매핑과 Gray 매핑의 성능을 빠른 레일리 페이딩 채널과 빠른 라이시안 페이딩 채널에서 비교하였다. MHD 매핑의 성능은 빠른 라이시안 페이딩 채널에서 natural 매핑이나 Gray 매핑보다 특히 성능이 우수하였다.
본 논문에서는 OFDM 시스템에서 최대전력 대 평균전력(Peak-to -average Power Ratio : PAPR) 및 계산량(computation)을 최소화하는 PAPR-최소화하는 시퀀스 매핑 기법을 제안한다. PAPR을 줄이기 위해, 낮은 신호 전력의 블락 지수(block index)와 심벌 패턴들에 관한 정보를 이용하여 사상(mapping table)을 작성한다. 입력 데이터 시퀀스는 목(quotient)과 나머지(remainder)을 찾기위해 블락 지수로 나눈다. 낮은 신호 전력의 심벌 패턴은 사상 표에서 음에 따른 블락 지수의 항으로 찾게되고, 수신기에서 최초의 데이터 시퀀스를 구별하고 복원하기 위한 추가정보처럼 나머지와 함께 전송된다. 본 논문에서는 두가지 방식의 사상(mapping) 기법을 제안한다. 하나는 OFDM 신호를 복원하기위해 송신기와 수신기 양쪽 다 사상 표를 갖는 기법이고, 다른 하나는 이동국(mobile) 시스템에서 부하와 복잡성을 줄이기 위해 단지 송신기만 사상 표를 사용하는 기법이다. 이들 알고리즘은 다중 캐리어 시스템에서 PAPR 경감, 단순 처리, 그리고 적은 계산량을 확인할 수 있었다.
사회복지 서비스 부문에서 최근 상호조직간 네트워크의 필요성이 증가하면서 상호조직간 네트워크 사업이 활성화되고 있다. 이와 함께, 네트워크 성과에 대한 책임성의 요구도 증가하고 있다. 네트워크 성과를 성공적으로 수행하기 위해서는 성과에 관한 상호조직 간의 공통된 이해의 틀을 갖추는 것이 필요하며, 성과 개념에 관한 합의 도출이 이루어져야 한다. 따라서, 본 연구는 사회복지 실천현장에서 각기 다른 이해관계에 놓인 조직들이 네트워크 성과측정을 기획하기 위한 기초 작업으로서 성과의 개념적 틀을 개발하고 개념적 합의를 도출할 수 있도록 돕는 concept mapping(개념도 연구법)을 적용한 사례를 소개하고 실천현장에서의 활용가능성을 모색해 보았다. 개념도 연구법을 적용한 결과 협력적인 수행과 지속적인 의사결정 과정 속에 놓여 있는 네트워크 조직에서의 성과측정 기획을 위한 실천적 함의를 발견할 수 있었으며, 사회복지 실천에의 적용 유용성을 향상하기 위한 대안들을 제시하였다.
높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. 대부분의 SAM 운영 S/W들은 SAN을 보다 효과적으로 활용하기 위해서 SAN에 부착된 물리적 저장장치들을 가상적으로 하나의 커다란 볼륨으로 보이게 하는 저장장치 가상화 개념을 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소를 물리 주소로 매핑 시킴으로서 저장장치 가상화를 실현한다. 이 논문에서는 논리볼륨 관리자를 위한 효율적이고 유연한 매핑기법을 설계하고 구현한다. 더불어 매핑 테이블 기반 매핑 방법에서 유연한 매핑을 돕기 위한 자유공간 관리기법을 설계하고 구현한다. 이 논문의 매핑기법은 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 저장장치를 추가 또는 삭제할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다. 또한 이 논문에서 제안한 기법에 대한 성능 평가를 수행하여 제안하는 기법이 매핑 관리자로서 의미가 있음을 보인다.
This study examines the limitations of existing crime mapping that relies mainly on reported crime data, suggests a crime mapping method based on experts' and users' assessments of a neighborhood environment as an alternative approach, and conducts a case study on a real-world site by applying the suggested approach. According to the results of the case analysis, while the areas adjoining arterial roads with heavy pedestrian traffic were shown as high crime risk areas in the crime map based on actual reported crime data, the areas adjoining local roads with low pedestrian traffic were high-risk areas in the crime risk area map based on experts' and residents' evaluations. This study makes a contribution to the field in that it demonstrates the detailed application process of crime risk area mapping according experts' and residents' evaluations, compares the results with those of an existing crime map, and finally shows that the former can function as a complement to the latter.
This paper presents a new global intensity compensation method for extracting moving object in a visual surveillance system by compensating time variant intensity changes of background region. The method that compensates a little changes of intensity due to time variant illumination change and automatic gain control of camera is called global intensity compensation. The proposed method expresses global intensity change with a mapping table to describe complex form of intensity change while the previous method models this global intensity change with a simple function as a straight line. The proposed method builds the mapping table by calculating the cross histogram between two images and then by selecting an initial point for generating the mapping table by using Hough transform applied to the cross histogram image. Then starting from the initial point, the mapping table is generated according to the proposed algorithm based on the assumption that reflects the characteristic of global intensity change. Experimental results show that the proposed method makes the compensation error much smaller than the previous GIC method
구분선형 파라미터화의 특성 중 파라미터 평면상에서 중복되는 삼각형이 발생하지 않도록 하는 일대일 맵핑이 특히 강조된다. 일대일 맵핑은 아핀변환식의 비음수 계수 값으로 보장된다. Floater는 3차원 메쉬를 geodesic polar-mapping으로 평면화한 후 무게중심 좌표를 이용, 비음수 계수 값을 산출하였다. 그러나 평면화 된 삼각형은 이미 3차원상의 원형이 왜곡된 상태로 이 계수를 사용한 파라미터화는 원형왜곡을 심화시킨다. 본 논문에서는 기존의 Floater 방법을 개선한, 새로운 구분 선형 파라미터화 방법을 제안하고자 한다. 메쉬상의 직선형 측지선 길이를 이용하여 무게중심 좌표를 간단히 산출할 수 있는 새로운 방법으로 계산의 과부하 없이 비음수 계수 값을 3차원 메쉬상에서 직접 계산한다. 위의 비음수 계수로 구성된 선형시스템을 사용하여 삼각형의 중복이 없이 일대일 맵핑이 보장되는 구분선형 파라미터화를 제공한다. 본 방법은 기존 Floater방법의 평면화 단계를 제거함으로써, 이로 인한 원형왜곡을 감소시키고 파라미터화 전체 과정도 단순화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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