공간 질의에 대한 선택율 추정은 가장 효율적인 실행 계획을 찾는데 이용되는 매우 중요한 과정이다. 공간 도메인이 큰 경우, 기존 연구의 요약정보는 상대적으로 적은 정보로 선택율을 추정하기 때문에 좋은 선택율을 유지하기 어렵다. 따라서, 이 논문에서는 작은 저장공간에 공간요약정보를 압축하는 새로운 기법인 MW 히스토그램을 제안한다. 이 히스토그램은 MinSkew 분할 알고리즘과 웨이블릿 변환이 결합되어 적은 저장공간에서도 타당한 선택율과 압축효과를 얻을 수 있고, 동적 갱신에 대해 효율적으로 대처할 수 있는 구조를 가진다. 실험 결과를 통하여, 버켓 수가 0.3M/6인 MW 히스토그램이 5%-20% 질의에서 평균적으로 좋은 성능을 보이고 있어, MW 히스토그램이 적은 저장공간에서 더 좋은 선택율을 얻을 수 있음을 확인시켜주었다.
무선 센서 네트워크(WSNs)에서는 수많은 센서들이 사람이 접근하기 어려운 환경에 배치된다. 이러한 환경에서, 센서들의 절대적 또는 상대적인 위치정보를 이용함으로써 무선 센서 네트워크를 다양한 응용서비스에 이용할 수 있다. 지금까지는 센서 노드의 위치를 측정하는 방법으로 신호의 도착시간차(time-of-arrival, TOA)에 기반을 둔 방법이 가장 정확도가 높게 평가되었다. 그러나 TOA방법에서는 두 노드간에 clock skew나 clock drift가 생기면 거리오차가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 주기적인 시간동기화 기법들이 제시되었는데, 이러한 방법에서는 거리오차를 줄일 수 있지만 시간동기화에 따른 overhead가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 clock skew가 발생하는 상황에서도 거리와 위치 정확도를 높일 수 있는 신호의 다중 왕복시간차(multiple round-trip times of arrival, RTOA)에 기반한 위치 측정 방법을 제안한다. 실험 결과, RTOA가 기존의 TOA방법보다 최대 93%의 위치 정확도 향상을 보였다.
무선메쉬네트워크환경을 지원하는 TDMA기반 MAC프로토콜은 기존의 패킷기반인 802.11 DCF/EDCA 프로토콜보다 많은 장점을 가지고 있다. 하지만, TDMA기반의 MAC프로토콜은 MP(Mobile Points)들의 발진기(Oscillator) 편차와 분산 환경의 특성으로 인해서 새로운 동기화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 TDMA기반의 MAC프로토콜에서 동기화 방법을 제안한다. MP들을 동기화 상태에 따라 4가지로 구분해서 MP가 동기화 상태일때 비콘을 이용해서 TDMA프레임의 시작시간을 Time Skew의 변동 범위내에서 결정하도록 한다. Clock Drift에 의해 발생하는 Time Skew는 보정계수를 통해서 자동으로 보정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이 제안된 내용을 기반으로 General Time Error값과 Clock Drift Rate가 실험을 통해 안정적이며 최소의 값이 산출되는 것을 확인하였다.
다중 조인 연산의 파이프라인 방식 처리에서 조인 어트리뷰트의 자료 불균형(data skew)이 성능에 주는 영향을 연구하고, 자료 불균형을 대비하여 적재부하를 라운드-로빈 방식으로 정적 분할하는 방법과 자료분포도를 이용하여 적응적으로 분할하는 두 가지 파이프라인 해시 조인 알고리즘을 제안한다. 해시 기반 조인을 사용하면 여러 개의 조인을 파이프라인 방식으로 처리할 수 있다. 다중 조인의 파이프라인 방식 처리는 조인 중간 결과를 디스크를 통하지 않고 다른 프로세서에게 직접 전달하므로 효율적이다. 파이프라인 해시 조인 알고리즘이 자료 불균형을 대비한 부하 균형 유지 메커니즘을 갖고 있지 않다면 자료 불균형은 성능에 매우 심각한 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 자료 불균형의 영향과 제안된 두 가지 기법을 비교하기 위하여 파이프라인 세그먼트의 실행 모형, 비용 모형, 그리고 시뮬레이터를 개발한다. 다양한 파라미터로 모의 실험을 한 결과에 의하면 자료 불균형은 조인 선택도와 릴레이션 크기에 비례하여 시스템 성능을 떨어뜨림을 보여준다. 그러나 제안된 파이프 라인 해시 조인 알고리즘은 다수의 버켓 사용과 분할의 조율을 통해 자료 불균형도가 심한 경우에도 좋은 성능을 갖게 한다.
본 논문에서는 데이터 분포가 편재된 상황하에서 부하의 불균형과 버켓 오벌플로우 문제를 해결하기 위해 히스토그램 변환 기법을 이용한 데이터 분산 방법과 이를 기초로 한 병렬 결합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 시뮬레이션과 하이퍼큐브형 병렬 컴퓨터 상에서 실험적인 방법에 의하여 분석되었다. 그 결과 제안된 알고리즘이 기본의 해쉬 결합 방법보다 우수함을 보인다.
최근 공간 데이터베이스의 선택률 추정 문제에 대한 관심이 증가하면서, 데이터분포의 편중, 중복 계산, 메모리 공간 최소화등의 문제를 고려한 다양한 기법들이 제안되고 있다. 그러나 이들 기법들 간의 성능 분석을 통한 비교평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서, 이 논문에서는 공간 영역 객체의 범위질의에 관한 선택률 추정 기법인 Min-Skew, 웨이블릿, 누적밀도, 오일러 히스토그램을 비교 분석한다. 즉, 실제 데이터셋을 기반으로 여러 형태의 질의에 대한 성능 비교를 통해 각 기법들을 비교 평가한다. 이 연구 결과는 새로운 기법 도출에 이용될 수 있다.
실내 도면 획득을 위해 실내 형상정보를 습득할 수 있는 MLS (Mobile Laser Scanning)가 건설업에서 주목받고 있다. MLS의 특성상 스캐닝 중 LiDAR (Light Detection and Ranging)의 움직임을 발생하며, 이로 인해 습득된 포인트가 왜곡되는 skew가 발생한다. 이러한 skew를 보정하고 정확한 형상정보를 획득하기 위해 관성측정장치를 활용한 de-skewing 기법에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 해당 연구들은 관성측정장치를 활용하기 어려운 환경에서 사용하기 어려운 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 MLS로 습득한 실내 2차원 PCD (Point Cloud Data)를 대상으로 관성측정장치를 사용하지 않은 de-skewing 기법을 제시하였다. 해당 알고리즘은 인접한 스캔 지점의 포인트 간의 스캔 매칭을 통해 skew를 보정하였다. TLS (Terrestrial Laser Scanning)로 습득한 기준 데이터와 본 알고리즘을 통해 de-skewing을 진행한 데이터를 비교하여 검증하였으며, 모든 조건에서 면적 오차를 평균 49.82% 감소하여 본 알고리즘을 통해 관성측정장치 없이 정확한 실내 도면 도출이 가능함을 보였다.
GPU는 범용 CPU와는 달리 수백 개의 코어로 이루어져 병렬처리에 특화된 형태로 발전되어 왔으며, 이미지 및 동영상 처리, 유체 역학 시뮬레이션, 의료, 지진 분석 등 점차 많은 영역에서 사용 되고 있다. 최근에는 GPU를 이용하여 볼륨 렌더링을 가속화하는 많은 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 볼륨 렌더링을 가속화하기 위한 GPU 기반의 쉐아-스큐 워프 기법을 제안한다. 여기서는 GPU를 이용하여 효율적인 메모리 사용, 코어의 활성화, 뱅크 충돌 감소 기법을 이용하여 기존의 CPU 기반 볼륨 렌더링 기법과 비교하여 빠른 시간에 동일한 결과물을 생성한다.
논문에서는 최근에 무선 센서 관련 연구에서 제안된 높은 정확도를 가진 센서 간의 클락 동기 기술을 멀티스태틱 레이더 시스템을 위한 무선 시간동기 알고리즘에 적용을 고려하고 특히 비가시선 상에 있는 노드들 간에 적용 될 수 없는 기존 이론의 한계를 극복하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 두 노드에서의 얻어진 타임 스탬프 관찰 결과 정보를 바탕으로 recursive robust least M-estimation (RLM) 기법을 이용하여 두 개의 센서 노드 간의 상대적인 클락 스큐(skew)와 위상 차이를 추정한다. 그 과정에서 NLOS 환경으로 인해 uplink와 downlink시에 발생하는 지연시간의 차이를 추적하여 억제시킴으로써 알고리즘의 성능 향상시킨다. 또한 mean square error (MSE)를 계산하여 알고리즘의 성능을 기존 maximum-liklihood (ML) 기법을 이용한 알고리즘과 비교 분석한다.
본 논문은 권선계자형 동기전동기(WFSM : Wound Field Synchronous Motor)의 토크리플을 저감시키기 위한 설계 기법을 제시하고자 한다. 돌극형 회전자의 극판(Pole Plate)을 좌우 비대칭으로 축방향 길이을 반으로 나누어 2가지 모델에 대한 합성 파형을 분석한다. 기존의 연구된 스큐 기법과 비슷하게 합성 파형에 의해서 토크리플이 저감된다. 그리고 비대칭 기법과 스큐 기법을 비교하는 형식으로 운전 영역 내에서의 몇 가지 운전 점에서 특성을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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