데이터 스트림은 빠르게 연속적으로 발생하는 무제한의 데이터 튜플의 집합이다. 이러한 데이터 스트림에 대한 질의 처리 또한 연속적이고 신속해야 하며 엄격한 시공간적 제약이 요구된다. 대부분의 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)에서는 시공간적 제약사항을 효과적으로 지키기 위해서 등록된 연속 질의들의 선택 조건(selection predicate)들을 그룹화하거나 색인처리 한다. 본 논문에서는 연속 질의들의 선택 조건들을 속성별로 그룹화한 새로운 구조체인 속성 선택체(Attribute Selection Construct)를 제안한다. 속성 선택체에는 해당 속성이 특정 질의조건에 사용되는지 여부, 부분적으로 미리 계산된 질의결과 정보, 그리고 해당 속성의 선택률 통계 등 효율적인 질의 처리를 위한 유용한 정보들이 포함된다. 또한, 대상 질의집합을 구현한 속성 선택체들 간의 처리 순서는 전체적인 질의성능에 많은 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 속성 선택체 처리 순서를 결정할 수 있는 전략도 함께 제안된다. 마지막으로, 기존의 방법들이 포함된 다양한 실험을 통하여 제안된 방법론의 성능을 여러 각도에서 비교 검증한다.
논문은 GPU를 이용한 무리 짓기에 대한 병렬 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 GPU의 병렬처리 구조로 CUDA를 사용하였으며, 그것의 특성 및 제한 요소들을 분석하였다. 이의 특성 및 제한 요소를 기초로 무리 짓기에서 가장 많은 비용을 요구하는 이웃 에이전트들을 찾는 것을 병렬화 함으로써 성능을 개선하였다. 제안된 알고리즘을 GTX 285상에서 구현하였고, 그것의 성능을 실험적으로 기존의 공간분할 알고리즘과 비교하였다. 비교의 결과는 제안된 알고리즘이 실행 시간 관점에서 최대 9배 정도 우수하다는 것을 보였다.
We proposed a technique to design a multimicrocomputer system for real-time parallel processing with an interconnection network which has good network latency time. In order to simplify the performance evaluation and the design procedure under the hard real-time constraints we defined network latency time which takes into account the queueing delays of the networks. We designed a dynamic interconnection network following the proposed technique, and the simulation results show that we can easily estimate the multimicrocomputer system's approximate performance using the defined network latency time before the actual design, so this definition can help the efficient design of the real-time parallel processing systems.
본 논문에서는 AAM의 영상처리기법을 통하여 학교 현장에서 아동들의 얼굴을 검출 추적하고, 얼굴 움직임의 특징점으로 구성된 입력벡터를 측정할 수 있는 측정도구를 제안한다. 제안된 측정도구를 이용하여 ADHD 아동의 행동패턴을 분류하였으며 이를 기반으로 하여 ADHD 아동을 판별하는 실험에 적용시켜보았다. 실험 결과 기존의 ADHD 아동 판별법인 교사와 부모의 주관적 관찰 및 면담을 이용한 방법에 비하여 객관적이고 정량적인 데이터 획득이 가능함을 확인하였으며, 시간적 공간적 제약없이 학교 현장의 보건실 및 상담실에서 검사가 가능한 장점을 지닌 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
It is important to compress three dimensional (3D) data efficiently, since 3D data are too large to store or transmit in general. In this paper, we propose a lossless compression algorithm of the 3D mesh connectivity, based on the vertex degree. Most techniques for the 3D mesh compression treat the connectivity and the geometric separately, but our approach attempts to exploit the geometric information for compressing the connectivity information. We use the geometric angle constraint of the vertex fanout pattern to predict the vertex degree, so the proposed algorithm yields higher compression efficiency than the conventional algorithms.
Deschambault, Olivier;Gherbi, Abdelouahed;Legare, Christian
Journal of Information Processing Systems
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제13권1호
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pp.26-39
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2017
The need for embedded devices to be able to exchange information with each other and with data centers is essential for the advent of the Internet of Things (IoT). Several existing communication protocols are designed for small devices including the message-queue telemetry transport (MQTT) protocol or the constrained application protocol (CoAP). However, most of the existing implementations are convenient for computers or smart phones but do not consider the strict constraints and limitations with regard resource usage, portability and configuration. In this paper, we report on an industrial research and development project which focuses on the design, implementation, testing and deployment of a MQTT module. The goal of this project is to develop this module for platforms having minimal RAM, flash code memory and processing power. This software module should be fully compliant with the MQTT protocol specification, portable, and inter-operable with other software stacks. In this paper, we present our approach based on abstraction layers to the design of the MQTT module and we discuss the compliance of the implementation with the requirements set including the MISRA static analysis requirements.
Many researchers have carried out studies related to programming languages since the beginning of computer science. Besides programming with traditional programming languages (i.e., procedural, object-oriented, functional programming language, etc.), a new paradigm of programming is being carried out. It is programming with natural language. By programming with natural language, we expect that it will free our expressiveness in contrast to programming languages which have strong constraints in syntax. This paper surveys the approaches that generate source code automatically from a natural language description. We also categorize the approaches by their forms of input and output. Finally, we analyze the current trend of approaches and suggest the future direction of this research domain to improve automatic code generation with natural language. From the analysis, we state that researchers should work on customizing language models in the domain of source code and explore better representations of source code such as embedding techniques and pre-trained models which have been proved to work well on natural language processing tasks.
Regular expression pattern matching is widely used in applications such as computer virus vaccine, NIDS and DNA sequencing analysis. Hardware-based pattern matching is used when high-performance processing is required due to time constraints. ReCPU, SMPU, and REMP, which are processor-based regular expression matching processors, have been proposed to solve the problem of the hardware-based method that requires resynthesis whenever a pattern is updated. However, these processor-based regular expression matching processors inefficiently handle repetitive operations of regular expressions. In this paper, we propose a new instruction set to improve the inefficient repetitive operations of ReCPU and SMPU. We propose REMPi, a regular expression matching processor that enables efficient iterative operations based on the REMP instruction set. REMPi improves the inefficient method of processing a particularly short sub-pattern as a repeat operation OR, and enables processing with a single instruction. In addition, by using a down counter and a counter stack, nested iterative operations are also efficiently processed. REMPi was described with Verilog and synthesized on Intel Stratix IV FPGA.
Researchers have recently shown an increased interest in estimating the direction-of-arrival (DOA) of wideband noncircular sources, but existing studies have been restricted to subspace-based methods. An off-grid sparse recovery-based algorithm is proposed in this paper to improve the accuracy of existing algorithms in low signal-to-noise ratio situations. The covariance and pseudo covariance matrices can be jointly represented subject to block sparsity constraints by taking advantage of the joint sparsity between signal components and bias. Furthermore, the estimation problem is transformed into a single measurement vector problem utilizing the focused operation, resulting in a significant reduction in computational complexity. The proposed algorithm's error threshold and the Cramer-Rao bound for wideband noncircular DOA estimation are deduced in detail. The proposed algorithm's effectiveness and feasibility are demonstrated by simulation results.
The overhead of processing fine-grain tasks on a grid induces the need for batch processing or task group deployment in order to minimise overall application turnaround time. When deciding the granularity of a batch, the processing requirements of each task should be considered as well as the utilisation constraints of the interconnecting network and the designated resources. However, the dynamic nature of a grid requires the batch size to be adaptable to the latest grid status. In this paper, we describe the policies and the specific techniques involved in the batch resizing process. We explain the nuts and bolts of these techniques in order to maximise the resulting benefits of batch processing. We conduct experiments to determine the nature of the policies and techniques in response to a real grid environment. The techniques are further investigated to highlight the important parameters for obtaining the appropriate task granularity for a grid resource.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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