무선센서 네트워크는 센서 데이터베이스 관리 시스템을 통해 보다 효율적으로 개발 및 운용될 수 있다. 센서 데이터베이스 관리 시스템은 무선센서 입력에 대해 선언된 사용자 정의 질의를 처리하기 위해 사용자들에게 익숙한 SQL 유형의 사용자 접속을 지원한다. 무선센서 네트워크상의 전형적 질의 유형은 임의의 스냅 샷 값 검색이나 오래도록 지속되는 연속 질의 형태를 갖는다. 무선센서 네트워크상에서 질의 처리는 베이스스테이션으로부터 여러 노드들로 질의를 보내는 과정과 여러 노드에서 얻어지는 질의 결과를 베이스스테이션으로 회수하는 과정이 있는데 이러한 질의의 파급이나 베이스스테이션으로의 결과 전송은 많은 에너지 소모를 요구한다. 이 논문은 무선센서 네트워크상에서 영역 질의를 처리함에 있어 질의 및 결과를 파급시키는데 소모되는 에너지를 절약시켜 주기 위한 분산정보수집(DIG: Distributed Information Gathering)이라고 이름붙인 효율적 색인 방법을 제안한다.
KIM, JUHAN;PARK, CHANGBOM;L'HUILLIER, BENJAMIN;HONG, SUNGWOOK E.
천문학회지
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제48권4호
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pp.213-228
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2015
The Horizon Run 4 is a cosmological N-body simulation designed for the study of coupled evolution between galaxies and large-scale structures of the Universe, and for the test of galaxy formation models. Using 63003 gravitating particles in a cubic box of Lbox = 3150 h−1Mpc, we build a dense forest of halo merger trees to trace the halo merger history with a halo mass resolution scale down to Ms = 2.7 × 1011h−1M⊙. We build a set of particle and halo data, which can serve as testbeds for comparison of cosmological models and gravitational theories with observations. We find that the FoF halo mass function shows a substantial deviation from the universal form with tangible redshift evolution of amplitude and shape. At higher redshifts, the amplitude of the mass function is lower, and the functional form is shifted toward larger values of ln(1/σ). We also find that the baryonic acoustic oscillation feature in the two-point correlation function of mock galaxies becomes broader with a peak position moving to smaller scales and the peak amplitude decreasing for increasing directional cosine μ compared to the linear predictions. From the halo merger trees built from halo data at 75 redshifts, we measure the half-mass epoch of halos and find that less massive halos tend to reach half of their current mass at higher redshifts. Simulation outputs including snapshot data, past lightcone space data, and halo merger data are available at http://sdss.kias.re.kr/astro/Horizon-Run4.
높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. SAN을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 대부분의 SAN 운영체제들은 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 논리 주소를 물리 주소로 매핑시킴으로서 저장장치 가상화를 실현한다. 이 논문에서는 논리볼륨 관리자를 위한 효율적이고 유연한 매핑 기법을 설계하고 구현한다. 더불어 유연한 매핑을 돕기 위해 자유공간 관리 기법 또한 설계하고 구현한다. 이 논문의 매핑 기법은 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 디스크를 추가 또는 삭제할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다.
인구주택총조사는 국가기본통계조사로서의 중요성과 필요성에도 불구하고 여러 가지 조사실행의 현실적인 어려움에 직면하고 있다. 많은 조사비용과 수집되는 정보의 양의 감소, 그리고 긴 조사 주기 등이 현행 총조사에 제기되는 문제점들이다. 이러한 문제점을 해결하는 전통적인 총조사의 대안의 하나로 순환총조사가 대두되었다. 순환총조사에서는 국가 전체를 여러 해에 걸쳐 조사하므로 조사결과를 자주 생산하여 시의성이 개선되고 조사비용을 균등 분배할 수 있는 장점이 있다. 반면, 한 순간에 국가 전체를 조망하는 특성이 상실되고 현장조사에서 외부의 영향이 증가할 수 있는 단점이 있다. 이 논문에서는 순환총조사의 사례로 프랑스 순환총조사와 미국지역사회조사를 구체적으로 살펴보았다. 그리고 현행 총조사의 대안으로 순환총조사를 도입할 때 검토해야 하는 사항 중, 순환표본 선정, 모집단 갱신, 합성추정, 순환표본 실행에 대하여 고찰하였다.
MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 빔형성 기법은 간섭신호의 영향을 최소화하는 기법으로서 방위각 분해능은 우수하나, 높은 주파수 분해능을 얻기 위해서는 오랜 시간 동안 관측한 많은 양의 데이터가 필요하다. 짧은 빔출력 시간에 높은 주파수 분해능을 얻기 위해 기존의 SW (Steered Minimum Variance) 기법에서는 조향 공분산행렬 (steered covariance matrix)을 이용하여 전체 주파수 대역에 대하여 동일한 적응 가중벡터 (adaptive weighting vector)를 사용한다. 본 논문에서는 각 주파수별로 보다 정확한 적응 가중벡터를 얻기 위해 전체 대역을 여러 개의 부대역 (subband)으로 나누고, 각 부대역에 대한 적응 가중벡터를 얻는 SSMV(Subband Steered Minimum Variance) 기법을 제안한다. 연산량과 부대역의 크기를 줄이기 위해 전체배열을 여러 개의 부대열 (subarray)로 나누고, 각 부대역별로 적응 가중벡터를 구한다. 제안한 SSMW 기법의 성능을 확인하기 위해 실제 해상실험 데이터를 이용하여 신호처리를 하였으며, 그 결과 제안한 기법의 우수한 성능을 확인하였다.
최근 소셜 네트워크, 인용 네트워크 등 여러 분야에서 다양한 그래프 데이터가 활용되고 있다. 시간에 따라 그래프가 동적으로 변화함에 따라 변경 내용 추적 및 특정 시점 그래프 검색을 위해 그래프 이력 데이터를 관리하는 것이 필요하다. 대부분의 이력 데이터는 시간에 따라 부분적인 변화가 발생하기 때문에 시간 단위로 데이터를 저장할 경우 변경되지 않은 데이터가 중복 저장된다. 본 논문에서는 시간별 그래프의 중복 저장을 최소화하기 위한 그래프 이력 저장 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 그래프의 변화를 계속적으로 탐지하여 과거 그래프와 중복되는 서브 그래프를 하나의 중복 스냅샷에 저장한다. 중복 스냅샷에는 다수의 델타 스냅샷이 연결되어 각 시간에 따른 변화 데이터를 유지한다. 중복 스냅샷에 저장된 중복 데이터를 공통으로 관리하여 공간의 효율을 향상시킨다. 또한, 해당 시점의 그래프를 탐색하기 위해서 중복 스냅샷과 델타 스냅샷을 연결하였다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.
다시점 영상 처리 기술은 다시점 디스플레이 장치와 압축된 데이터 복원 장치를 통해 장치 사용자의 시각에 3차원의 입체 영상을 제공하는데 목적이 있다. 본 논문은 4시점의 병렬 카메라를 통해 실시간으로 입력되는 스테레오 이미지들에 대해서 효율적인 영상 합성을 통해 3차원 입체 영상을 브라우징할 수 있는 램 디스크 기반의 다시점 영상 합성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 입력 영상들을 이진화 영상으로 변환한 후, Sobel 및 Prewitt 에지 발견 알고리즘을 적용시키고 이를 토대로 4개 영상들의 시차를 구한다. 아울러 기존의 알고리즘에서 모호하게 언급되었던 동기화 문제를 해결하기 위해 하드웨어 트리거와 소프트웨어 트리거를 위한 시간 간격을 적용한다. 제안하는 기법을 분산 환경에서도 적용할 수 있도록 영상의 스냅샷에 대한 유일한 식별자를 이용한다. 성능 분석 결과, 전체 영상(왼쪽, 오른쪽) 및 시차정보를 모두 전송하여 고정밀의 3차원 입체 영상을 출력하는 데 소요되는 전체 시간은 각 이진 배열 당 약 0.67초로 실시간으로 적용하는 데 적합하다고 볼 수 있다.
OS-level의 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로, 기존의 가상화 기술인 가상 머신을 대체할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point) 와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 스냅숏 기능을 제공하는 레이어 구조의 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 애플리케이션의 특징에 따라 적절한 레이어 파일 시스템을 선택하는 것이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 레이어 파일 시스템들의 특징을 조사한 뒤, 레이어 파일 시스템의 동작 원리인 Allocate-on-Demand 및 Copy-up 방식에 따른 파일 시스템의 쓰기 성능 평가를 수행한다. 또한 각 레이어 파일 시스템 방식의 블록 입출력 사용 데이터를 학습한 인공 신경망을 통해 임의의 애플리케이션에 대해 적합한 레이어 파일 시스템 방식을 결정하는 방법을 제시하고 이에 대한 타당성을 검토한다.
재밍 환경에서의 maximum likelihood(ML) 기반의 모노펄스 기법은 공분산 행렬의 역행렬을 이용하여 재머 신호를 억제시킨다. 재머 억제를 위해서는 재머 성분에 대한 충분한 횟수의 스냅샷(snapshot)이 필요하며, 높은 PRF 환경에서는 이것이 가능하지 않아 실시간 추적에 한계가 있다. 또한, JNR(Jammer to Noise Ratio)이 낮은 경우에는 재머의 스냅샷 수가 충분하더라도 정확한 재머 억제가 이루어지지 않아, 표적 방향 추정의 정확도가 감소한다. 본 논문에서는 재밍 환경에서 스냅샷이 적은 경우에도 ML 기반의 모노펄스 성능이 우수한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공분산 행렬의 잡음 부공간을 이용하는 모노펄스 방법으로, 이의 유도 과정을 보이고, 모의실험을 통해 기존의 방법에 비해 성능이 개선된 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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