본 논문에서는 직교 주파수분할다중화(orthogonal frequency division multiplexing; OFDM)의 변조된 신호열에서 항상 최소화된 첨두전력 대 평균전력비(peak-to-average power ratio; PAPR)를 보장할 수 있는 블록부호가 제안된다. 제안된 최소 PAPR 부호(minimum PAPR code; MPC) 부호화 과정은 씨앗부호어(seed codeword) 검색, 레지스터 요소의 순회천이(circular shifting), 그리고 비트반전(bit inversion)으로 이루어진다. 시간영역 전송신호열의 첨두 포락선전력(peak envelope power; PEP)이 레지스터에 저장된 부호어의 순회천이와 부호의 비트반전에 대하여 변화되지 않음을 보였다. 이러한 성질에 기반하여 체계적인 MPC 부호화 규칙이 제안되었다. 제안된 부호 규칙으로 MPC 부호화를 위한 조견표(look-up table)의 크기를 대폭 감소시킬 수 있다.
디지털화 된 의료영상에서의 데이터 인증 및 변형 여부의 판별을 위해서 디지털 워터마킹을 사용한다. Fourier변환과 Log-Polar변환을 이용한 Fourier-Mellin기법은 영상의 RST변환에 불변한 특징을 가진다. 하지만 실질적인 구현을 위해서는 화소위치가 일치하지 않는 것에 따라 영상값을 보간해야 하는 것과 그에 따른 워터마크의 데이터 손실, 계산량 증가, 원영상의 화질 저하를 해결해야한다. Polar좌표 변환의 손실을 없애기 위해서 Look up table을 사용하였다. 진단이후, 의료영상의 ROI 영역을 중심으로 Polar좌표 변환과 Discrete fourier변환을 하였다. 주파수 진폭성분의 대칭성을 유지하면서, 가우시안 분포의 랜덤 벡터와 이진 영상을 워터마크로 삽입하여 다양한 조건 하에서의 결과를 관찰하였다.
버스기반 공유메모리-다중프로세서는 공유버스의 사용으로 인한 병목 현상이 시스템의 성능을 제한하며, 특히 분리형 트랜잭션 환경 하에서 각 프로세서들로부터 생성되는 메모리 접근에 대한 요청의 일부가 불필요하게 메모리 입력 버퍼에 대기함으로써 시스템의 성능을 저하시킨다. 이와 같은 불필요한 메모리 입력버퍼에서의 대기는 각 블록에 대한 상태정보를 이용함으로써 제거될 수 있지만, 메모리의 각 블록에 대하여 상태정보가 완전 사상된 비트맵테이블을 저장하기 위한 SRAM에 대한 부담이 발생되었다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 비공유부분의 배제와 참조 국부성의 원리를 적용하여 상태정보를 저장하기 위한 SRAM의 용량을 줄이기를 제안한다. 시뮬레이션 결과에 의하면 시스템의 성능에는 거의 영향을 미치지 않으면서 상태정보의 저장 용량을 줄일 수 있어 가격-대-성능의 향상을 도모할 수 있다.
최근 다중 지질정보의 통합적 해석은 GIS의 중요한 응용 분야중 하나로 인식되고 있다. 공간통합을 위하여 지구통계학적 방법들이 개발되어 있지만, 통합결과와 입력 주제도들 사이의 관계에 대한 통계적, 정량적 분석방법론의 개발은 아직까지 체계적으로 정립되어 있지 못한 상황이다. 본 연구에서는 지질도, 지화학자료, 항공지구물리자료, 지형자료 및 원격탐사 영상등 다양한 지질정보등이 보고된 옥동지역을 대상으로 하여 광물 부존 예상도 작성 사례연구를 수행하여 기존에 이용되고 있는 여러 공간 통합 방법중 확실인자 (Certainty Factor: CF) 추정방법과 다변량 통계 분석방법중 하나인 주성분분석을 시험적인 통합방법으로 우선적으로 적용한 뒤, 입력 자료와 통합결과에 대한 정량적인 통계량 정보를 추출하고자 하였다. 입력 주제도와 통합 결과사이의 관계 규명에는 통계 분할표를 이용한 통계처리를 편의 분석에는 잭나이프 방법을 적용하였다. 통합정보에 대한 통계량 분석을 통하여, 통합 결과와 입력자료 사이의 정량적 관계를 추출할 수 있었으며, 부가적으로 입력자료의 상태수준에 대한 판단정보를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 GIS 관점에서 통합결과 해석에 중요한 결정보조자료로 활용될 수 있으며, 복잡한 다중정보를 다루는데 공간 통합문제에서도 입력정보 검증을 위한 일반적일 처리과정으로도 발전할 수 있을 것으로 생각된다.
Load/store와 같은 메모리 참조 명령어는 프로세서의 고속 수행을 방해하는 주요인이다. 캐시 선인출 기법은 메모리 참조에 따른 지연시간을 줄이는 효과적인 방법이다. 그러나 너무 적극적으로 선인출 할 경우에 캐시 오염을 유발시켜 선인출에 의한 장점을 상쇄시킨다. 본 연구에서는 캐시의 오염을 줄이기 위해 동적으로 필터 테이블을 참조하여 선인출 명령을 수행할 지의 여부를 결정하는 네 가지 필터링 기법들을 비교 평가한다. 먼저 기존 연구에서의 문제점을 분석하기 위해 이진 상태 기법을 보였는데, 이 기법은 기존 연구와 같이 N:1 매핑을 사용하는 반면, 각 엔트리의 값을 1비트로 하여 두 가지 상태값을 갖도록 하였다. 비교 연구를 위해 완전 상태 기법을 제시하여 비교 기준으로 사용하였다. 마지막으로 본 논문의 주 아이디어인 정교한 필터링을 위한 블록주소 참조 기법을 제안하였다 이 기법은 이진 상태 기법과 같은 테이블 길이를 가지며, 각 엔트리의 내용은 완전 상태 기법과 같은 항목을 가지도록 하여 최근에 미 사용된 데이타의 블록주소가 필터 테이블의 하나의 엔트리와 대응되도록 1:1 매핑을 하였다. 일반적으로 많이 사용되는 일반 벤치마크 프로그램과 멀티미디어 벤치마크 프로그램들에 대하여 실험한 결과, 제안한 블록주소 참조 기법(BAL)이 기존 연구인 동적 필터 기법(2-bitSC)과 비교하여 캐시 미스율이 10.5% 감소하였다.
본 논문에서는 대용량 스토리지를 공유하는 스토리지 클러스터 시스템에서 스냅샷 생성 이후 발생하는 쓰기 연산의 성능 저하를 해결하는 매핑 테이블 기반의 스냅샷 기법을 제안한다. 대용량 공유 스토리지 클러스터 시스템의 스냅샷 기법은 몇 가지 심각한 성능상의 문제점을 갖는다. 첫째 스냅샷 생성 시 스냅샷 매핑 테이블을 복사하는 기간동안 대상 저장 장치에 대해 모든 호스트의 접근 및 서비스가 중지된다. 둘째 스냅샷 시점의 데이타의 유지를 위해 수행되는 Copy-on-Write(COW) 이후에 발생하는 데이타 블록의 변경은 COW의 수행 여부의 판단을 위해 스냅샷 매핑 블록에 대한 추가적인 디스크 I/O의 요구로 쓰기 연산의 성능이 저하된다. 셋째 스냅샷 삭제 수행 시에도 COW가 수행되었는지 판단하기 위한 매핑 블럭에 대한 추가적인 디스크 I/O가 요구되어 동시 수행되는 I/O 연산의 성능 저하를 가져온다. 제안한 스냅샷 기법에서는 최초 할당 비트(FAB: First Allocation Bit)와 스냅샷 상태 비트(SSB: Snapshot Stautus Bit)를 매핑 엔트리에 도입하여 기존 스냅샷 기법이 갖는 문제점들을 해결하였다. 스냅 샷 생성시 대상 저장 장치에 대한 I/O의 중단 없이 데이타의 일관성을 보장한다. 또한 쓰기 연산 수행 시 COW의 수행 여부 판단을 원본 매핑 엔트리의 FAB와 SSB를 이용하여 스냅샷 매핑 블록에 대한 추가적인 I/O를 없앤다. 동일한 방법으로 삭제 시의 COW 수행 여부 판단을 처리하여 성능을 향상시킨다. 원본 매핑 엔트리의 SSB를 통해 할당을 해제하는 방식으로 성능을 향상시키는 스냅샷 수행 기법에 대해 설계하고 구현한다.
D.K. Harrison [5] has shown that if R and S are fields of characteristic different from 2, then two Witt rings W(R) and W(S) are isomorphic if and only if W(R)/I(R)$^{3}$ and W(S)/I(S)$^{3}$ are isomorphic where I(R) and I(S) denote the fundamental ideals of W(R) and W(S) respectively. In [1], J.K. Arason and A. Pfister proved a corresponding result when the characteristics of R and S are 2, and, in [9], K.I. Mandelberg proved the result when R and S are commutative semi-local rings having 2 a unit. In this paper, we prove the result when R and S are 2-fold full rings. Throughout this paper, unless otherwise specified, we assume that R is a commutative ring having 2 a unit. A quadratic space (V, B, .phi.) over R is a finitely generated projective R-module V with a symmetric bilinear mapping B: V*V.rarw.R which is nondegenerate (i.e., the natural mapping V.rarw.Ho $m_{R}$ (V, R) induced by B is an isomorphism), and with a quadratic mapping .phi.:V.rarw.R such that B(x,y)=(.phi.(x+y)-.phi.(x)-.phi.(y))/2 and .phi.(rx)= $r^{2}$.phi.(x) for all x, y in V and r in R. We denote the group of multiplicative units of R by U(R). If (V, B, .phi.) is a free rank n quadratic space over R with an orthogonal basis { $x_{1}$, .., $x_{n}$}, we will write < $a_{1}$,.., $a_{n}$> for (V, B, .phi.) where the $a_{i}$=.phi.( $x_{i}$) are in U(R), and denote the space by the table [ $a_{ij}$ ] where $a_{ij}$ =B( $x_{i}$, $x_{j}$). In the case n=2 and B( $x_{1}$, $x_{2}$)=1/2, we reserve the notation [ $a_{11}$, $a_{22}$] for the space.the space.e.e.e.
응용프로그램의 기동 시간은 기기에 대한 사용자 체험에 영향을 주는 중요한 지표로 보조 기억 장치의 성능에 의해 큰 영향을 받는다. 하드디스크 대신 SSD를 사용하게 되면 기동 시간을 크게 낮출 수 있지만 비용 대비 성능을 고려하면 작은 용량의 SSD를 하드디스크의 캐시로 쓰는 것이 현실적인 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 파일시스템 수준에서 하드디스크 상의 블록을 SSD로 이주시키는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 SSD 캐싱 기법들에서 요구되던 캐시 데이터의 사상에 필요한 주 메모리, CPU, 그리고 사상 정보의 유지를 위한 SSD 공간 사용의 부가적인 오버헤드가 없다. 8개의 응용프로그램을 이용한 실험에서 메타데이터와 데이터 블록을 모두 SSD에 캐싱한 경우에 기동시간이 평균 56% 단축됨을 확인하였다.
Manddelberg [9] has shown that a Clifford algebra of a free quadratic space over an arbitrary semi-local ring R in Brawer-Wall group BW(R) is determined by its rank, determinant, and Hasse invariant. In this paper, we prove a corresponding result when R is a full ring.Throughout this paper, unless otherwise specified, we assume that R is a commutative ring having 2 a unit. A quadratic space (V, B, .phi.) over R is a finitely generated projective R-module V with a symmetric bilinear mapping B: V*V.rarw.R which is non-degenerate (i.e., the natural mapping V.rarw.Ho $m_{R}$(V,R) induced by B is an isomorphism), and with a quadratic mapping .phi.: V.rarw.R such that B(x,y)=1/2(.phi.(x+y)-.phi.(x)-.phi.(y)) and .phi.(rx) = $r^{2}$.phi.(x) for all x, y in V and r in R. We denote the group of multiplicative units of R by U9R). If (V, B, .phi.) is a free rank n quadratic space over R with an orthogonal basis { $x_{1}$,.., $x_{n}$}, we will write < $a_{1}$,.., $a_{n}$> for (V, B, .phi.) where the $a_{i}$=.phi.( $x_{i}$) are in U(R), and denote the space by the table [ $a_{ij}$ ] where $a_{ij}$ =B( $x_{i}$, $x_{j}$). In the case n=2 and B( $x_{1}$, $x_{2}$)=1/2 we reserve the notation [a $a_{11}$, $a_{22}$] for the space. A commutative ring R having 2 a unit is called full [10] if for every triple $a_{1}$, $a_{2}$, $a_{3}$ of elements in R with ( $a_{1}$, $a_{2}$, $a_{3}$)=R, there is an element w in R such that $a_{1}$+ $a_{2}$w+ $a_{3}$$w^{2}$=unit.TEX>=unit.t.t.t.
AI 기술의 성장과 함께 지식 그래프의 크기는 지속적으로 확장되고 있다. 지식 그래프는 주로 트리플이 연결된 RDF로 표현되며, 많은 RDF 저장소들이 RDF 데이터를 압축된 형태의 ID로 변환한다. 그러나 RDF 데이터의 크기가 특정 기준 이상으로 클 경우, 테이블 탐색으로 인한 높은 처리 시간과 메모리 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 해시 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환을 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스에서 처리하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RDF 데이터를 정수 기반 ID로 압축 변환하면서, 처리 시간을 단축하고 메모리 오버헤드를 개선한다. 본 논문의 실험 결과, 약 23GB의 LUBM 데이터에 제시한 방법을 적용했을 때, 크기는 약 3.8배 가량 줄어들었으며 약 106초의 변환 시간이 소모되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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