슈퍼스칼라 프로세서는 성능향상을 위해 명령어 반입폭과 이슈율을 증가시키고 있다. 데이터 종속성은 ILP(Instruction-Level Parallelism)를 향상시키는데 주요 장애요소가 되고 있으며, 최근 여러 논문에서 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과값을 예상하는 메커니즘이 연구되었다. 그러나 이러한 예측기들은 예상한 명령어의 실제 결과값으로 예상 테이블을 갱신하기 전에 그 명령어를 다시 예상할 때 부적절(stale)한 데이터를 사용함으로써 예상 실패율이 증가하여 프로세서의 성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 부적절 데이터 사용을 줄여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 제안된 하이브리드 결과값 예측기는 예상 테이블을 모험적으로 갱신할 수 있기 때문에 부적절 데이터로 인해 잘못 예상되는 명령어의 수를 효과적으로 감소시킨다. 16-이슈폭 슈퍼스칼라 프로세서에서 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 모험적 갱신을 사용함으로써 모험적 갱신을 사용하지 않은 경우의 평균 예상 정확도 59%에 비해 평균 예상 정확도가 72%에 비해 평균 예상 정확도가 72%로 크게 향상되었다.
고정밀 지도의 갱신은 정사영상 또는 점군 데이터 등을 원천 자료로 하여 기하 정보를 우선적으로 수정한 이후 지도를 구성하는 공간객체들 간의 연관관계를 재정립하는 방식으로 진행된다. 이러한 일련의 과정들은 기하 정보를 처리하는 데에 많은 시간을 소요하므로 차량의 실시간 경로 계획(Real-time route planning)에 빠르게 적용되기 어렵다. 따라서 이 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 경로 계획을 위한 도로 연결구조를 우선적으로 업데이트 하는 방식 및 도로 네트워크의 특징을 고려한 그래프 구조의 저장 유형을 제안하였다. 또한 제안된 방법을 실제 도로 자료에 적용해 봄으로써 실시간 경로 정보 전송 시의 활용 가능성에 대해 검토하였다.
수치지도의 효율적 갱신방안이 필요한 이유는 수치지도가 지자체 및 여러 지리정보시스템의 기본도로 활용되고 있어 수치지도의 수정갱신 이슈가 공간정보 활용 극대화의 열쇠가 되기 때문이다. 이에 본 연구에서는 수치지도의 건물레이어를 중심으로 그 속성정보를 효율적으로 갱신하기 위해 건축물대장과 연계하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 가장 필수적인 사항은 두 자료의 건물간 연계가 일대일로 이루어져야 한다는 점으로, 본 연구에서는 건축물대장과 수치지도의 건물도형에 새주소사업의 건물번호를 공통으로 부여하여 일대일로 연계함으로서 ID 기반의 건물레이어 속성정보의 수정갱신 모델을 수립하였다.
진정한 의미의 다운사이징을 구현하기 위해서는 필요한 분산데이타베이스의 구현은 현재 여러가지 기술적인 문제점들을 안고 있다. 따라서 동시성 제어(concurrency control)와 갱신 (update propagation), 복구(recovery), 질의어 처리(query processing), 카달로그 관리(catalog management)등과 같은 분산 환경에서의 데이타베이스에 관련된 기술적인 문제점들을 해결하기 위해서는 어떠한 최적의 방법들을 개발해야만 한다. 이러한 방법들의 개발은 관계형 데이타베이스의 데이타관리 분류체계를 통한 대안들의 선택과 운용에 의해 가능할 것이다. 분산 환경하에서 사용되어질 수 있는 관계형 데이타베이스의 데이타관리 분류체계를 availability, expression, currency의 관점에서 Basic table과 view로 구분하여 정립해 보았다. Basic table은 current update가 필수적이므로 availability와 expression의 관점에서 분류하였고, view는 physical file의 존재성 유무와 시간적 실행의 차이를 기준으로 분류하였다. 그리고 이러한 분류기준에 따른 특성들을 분산데이타베이스 구축에 이용하는 방법들에 대해 이야기 하였다. 다시 말해 non-current materialized view 뿐만 아니라 current materialized view를 동시에 지원하는 하나의 distributed view update architecture를 개발하는 것에 대해 하나의 방법으로 제시하였다. 즉 immediate update와 deferred update는 current view를 이용하고 periodical update는 non-current view를 이용하여 100%의 distributed data resources를 관리 할 수 있는 효율적인 distributed system를 개발하는 것을 제시하였다. 본 논문은 데이타베이스론의 입장에서 아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.
데이터 모델링 능력이 한정되고 뷰 갱신 모호성 문제에 기인하여, 관계형 뷰는 공학 응용에 제한적으로 사용되어 왔다. 반면에 객체지향 데이터베이스의 뷰는 관계형 뷰의 이 두 가지 단점을 극복하기 때문에, 공학 응용을 위한 맞춤 인터페이스를 정의하는데 중요한 역할을 할 것이다. 특히 공학 응용을 위한 데이터베이스 인터페이스는 갱신을 충분히 지원하여 한다. 좀더 자세히 말하면, 인터페이스에 대한 갱신이 모호성이 없이 정의되어야 하며 이 정의는 베이스 스키마에 대한 갱신 행동과 일치하여야 한다. 이를 위하여 객체지향 뷰가 베이스 데이터 모델과 같은 갱신 행동을 보이기 위한 제반 조건 - 갱신 의미 보존(update semantic preserving)-을 정의하였다. 그리고 이 갱신 의미 보존 특성의 실현 가능성을 보이기 위하여 CAD에 특화된 객체지향 뷰 시스템, 멀티 뷰(MultiView), 을 선정하여 그 시스템의 뷰 모델에 대한 갱신 의미 보존 갱신 행동을 정의하고 구체적인 구현 알고리즘을 제시하였다. 이 연구는 객체지향 데이터베이스에서 가장 클래스를 모았을 때 단순한 클래스의 모임이 아니라 isa계층을 갖는 '스키마'가 될 수 있게하기 위해서는 가상 클래스에 대한 갱신 의미가 클래스간 isa 관계를 위반해서는 안된다는 것을 발견하였다. 그리고 이의 충분조건으로 '뷰 스키마가 베이스 스키마처럼 보이도록'하는 가상 클래스의 갱신 의미와 가상 클래스간 스키마 형성 가능 조건을 발견하였다. 이는 객체 지향 데이터베이스에서 뷰를 클래스 수준에서 스키마 수준으로 정의하는 충분조건을 발견하고 구현한 최초의 논문이다.
Wi-Fi 기반 실내 측위 기법 중 핑거프린팅 측위는 높은 정밀도로 가장 보편적인 기술 중 하나이다. 그러나 초기 신호 지도 구축과 이 후 갱신 과정은 수동으로 이루어져 많은 노동력과 시간 비용을 발생시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 그래프를 기반으로 각 정점에서 초기 신호 지도를 구축 하는 것을 제안한다. 그리고 사용자로부터 획득한 신호 세기 데이터를 각 간선에 참조 위치를 생성하여 자동으로 매핑하여 신호 지도를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 초기 신호 지도를 그래프의 정점에서만 신호를 수집하여 구축하고 갱신은 자동으로 수행하므로 기존 핑거프린팅 무선 측위 기법의 단점인 노동력과 시간 비용을 크게 감소시킬 수 있다. 실험 결과, 실제 위치에서의 데이터와의 비교를 통해 신호 지도 갱신 기법을 검증할 수 있었고 자동으로 신호 지도를 갱신하는 작업으로 약 3.2m, 3.5m의 정밀도를 갖는 신호 지도를 구축할 수 있었다.
1995년부터 국가GIS사업의 일환으로 지형공간정보의 효용성이 증대되고 있으며, 수치지형도는 행정, 실생활 그리고 산업전반에 걸쳐 다양한 목적으로 사용되고 있다. 하지만 실세계정보와 수치지형도 간에 차이가 발생되고 이를 갱신하기 위해서 많은 비용과 시간이 소요되기 때문에 도시 시설물 관리에 활용하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원 정보를 직접 취득할 수 있고 정확도가 높은 LiDAR 자료와 디지털 항공영상을 연계하여 추출된 건물정보의 진위를 판단하고 기존의 수치지형도와 비교하여 건물정보를 추가 및 삭제함으로서 도시지역의 수치지형도 건물레이어를 갱신하는 방안을 제시하였다. 향 후 LiDAR 자료를 이용한 건물레이어생성 및 갱신의 자동화를 위해서 미소 및 수목폴리곤의 제거 및 건물진위판단 등에 대한 자동화기술이 추가적으로 연구되어야 할 것으로 판단된다.
모바일 클라이언트-서버 환경에서 모바일 클라이언트는 무선 통신의 높은 비용으로 인하여 서버와 단절된 상태를 가지며, 캐쉬된 지도의 효율적인 갱신을 위해 지역 복사본을 클라이언트가 갖는다. 이러한 환경에서 서버 데이타베이스의 일부가 변경된 경우 일관성 제어시에 캐쉬가 무효화될 수 있고, 이로 인해 캐쉬된 전체 데이타가 재 전송되는 것은 비효율적이다. 그러므로 서버에서 변경된 객체 정보를 로그로 기록하여, 캐쉬된 영역에 속하는 최근 변경 정보만을 전파하는 방법이 필요하다. 그러나 순차적으로 저장되는 로그의 경우 다음과 같은 문제점을 가진다. 첫째, 로그가 계속해서 누적된다. 이는 서버의 저장 공간 문제와 로그의 검색 성능 저하를 가져온다. 둘째, 순차적인 검색을 해야 한다. 로그의 양이 많을 경우 순차 검색은 비효율적이다. 셋째, 해당 클라이언트에게 불필요한 로그도 함께 전파된다. 이는 변경 정보 전파시 높은 무선 통신 비용을 발생시킨다. 이 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 불필요한 로그들을 정의하고, 이들을 생성 및 검색 단계에서 제거, 여과하기 위한 기법들을 제시한다. 또한 순차 저장된 로그에 대한 검색 시간을 단축시키기 위한 구조와 기법을 제시한다.
정부에서 추진한 1 2차 국가지리정보체계(NGIS)사업 중 1차 NGIS사업(1995~2000)은 지리정보의 구축에 편중되었고, 2차 NGIS사업(2001~2005)은 1차 사업의 결과물로 얻어진 지리정보의 유통 활용 방안에 초점이 맞추어져 있다고 할 수 있다. 현재 2차 NGIS사업의 후반기에서 1 2차 NGIS사업을 뒤돌아보면 지리정보의 갱신이라는 문제를 간과할 수 없다. 정확한 지리정보의 구축 유통 활용은 국가지리정보를 대표하는 핵심적 요소라 할 수 있듯이 지리정보의 신속한 갱신 또한 LBS(Location Based Services), Ubiquitous, Telematics와 같은 차세대 산업에 지리정보의 변경 사항을 신속 정확히 제공함으로서 2차적인 산업을 진행하도록 하는 중요한 사항이라 할 수 있다. 국토지리정보원은 1차 NGIS사업 결과 구축된 수치지도를 개선하기 위해 많은 연구를 진행하였으며, 무결점 수치지도 제작을 거쳐, NGI, NDA, NRL 3가지 파일형식으로 제공되는 기본지리정보(Framework Data)를 구축하게 되었다. 기본지리정보는 다른 지리정보에 공통적으로 포함되어 있거나, 여러 지리정보를 통합하기 위해 위치적 혹은 내용적 참조체계를 제공하는 지리정보이다. 기본지리정보는 데이터 셋, 유일식별자, 데이터 모델을 구성요소로 하고 국가적 기반자료로서의 역할을 수행하게 된다. 본 논문은 기본지리정보의 핵심 구성요소인 지형지물 유일식별자(UFID, Unique Feature Identifier)의 업무를 이용하여, 지형지물 관리기관의 현업에서 관리되는 지형지물의 생성 변경 소멸에 관한 정보를 지리정보에 실시간으로 반영하여 실용적인 기본지리정보로 갱신하는 방안에 대하여 제안하였고, 추가적으로 지형변화율을 산출하여 기본지리정보의 갱신 계획 수립에 중요한 자료를 제공하는 방안도 제안하였다.
An efficient outdoor local localization method is suggested using multi-sensor fusion with MU-EKF (Multi-Update Extended Kalman Filter) for car-like mobile robots. In outdoor environments, where mobile robots are used for explorations or military services, accurate localization with multiple sensors is indispensable. In this paper, multi-sensor fusion outdoor local localization algorithm is proposed, which fuses sensor data from LRF (Laser Range Finder), Encoder, and GPS. First, encoder data is used for the prediction stage of MU-EKF. Then the LRF data obtained by scanning the environment is used to extract objects, and estimates the robot position and orientation by mapping with map objects, as the first update stage of MU-EKF. This estimation is finally fused with GPS as the second update stage of MU-EKF. This MU-EKF algorithm can also fuse more than three sensor data efficiently even with different sensor data sampling periods, and ensures high accuracy in localization. The validity of the proposed algorithm is revealed via experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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