• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.105-113
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• 2019

물리 기반 유체 시뮬레이션은 고해상도 연산을 위해 많은 시간이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 저해상도 유체 시뮬레이션의 한계를 딥 러닝으로 보완하는 연구들이 있으며, 그중에서는 저해상도의 시뮬레이션 데이터를 고해상도로 변환해주는 Super-resolution 분야가 있다. 하지만 기존 기법들은 전체 데이터 공간에서 밀도 데이터가 없는 부분까지 연산하므로 전체 시뮬레이션 속도 면에서 효율성이 떨어지며, 입력 해상도가 큰 경우에는 GPU 메모리가 부족해 연산할 수 없는 경우가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 공간 분할 법 중 하나인 쿼드 트리를 활용하여 시뮬레이션 공간을 분할 및 분류하여 Super-resolution 하는 기법을 제안한다. 본 기법은 필요 공간만 Super-resolution 하므로 전체 시뮬레이션 가속화가 가능하고, 입력 데이터를 분할 연산하므로 GPU 메모리 문제를 해결할 수 있게 된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권5호
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• pp.433-441
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• 2009

대부분의 자연현상은 다학제 특성을 갖고 표현된다. 유체-구조 연계(FSI) 문제의 경우 기존에 검증된 전산유체 해석 프로그램 및 구조해석 프로그램을 그대로 사용할 수 있다는 장점 때문에 약결합 방식이 일반적으로 이용된다. 그러나 약결합을 이용하여 해석을 수행하기 위해서는 서로 다른 특성을 갖는 격자시스템으로 발생되는 자료의 교환을 위해서 보간 및 사상이 필수적이다. 본 연구에서는 전역지지 및 국부지지 방사기저함수(RBF)를 이용한 보간 및 가상일의 원리를 적용한 사상의 성능을 단순 3차원 형상에 적용하여 검토하였다. 국부지지 RBF에 공간분할 트리의 일종으로 빠른 공간 탐색을 가능하게 해주는 kd-tree를 사용하는 경우 효과적으로 거대 구조물의 FSI에도 보간 및 사상이 적용 가능함을 여객기 형상의 항공기 모형을 이용하여 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권1호
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• pp.22-37
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• 2013

Content distribution to a large number of concurrent clients stresses both server and network. While the server limitation can be circumvented by deploying server clusters, the network limitation is far less easy to cope with, due to the difficulty in measuring and balancing network load. In this paper, we use two useful network load metrics, the worst link stress (WLS) and the degree of interference (DOI), and formulate the problem as partitioning the clients into disjoint subsets subject to the server capacity constraint so that the WLS and the DOI are reduced for each session and also well balanced across the sessions. We present a network load-aware partition algorithm, which is practicable and effective in achieving the design goals. Through experiments on PlanetLab, we show that the proposed scheme has the remarkable advantages over existing schemes in reducing and balancing the network load. We expect the algorithm and performance metrics can be easily applied to various Internet applications, such as media streaming, multicast group member selection.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.115-125
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• 2018

본 논문에서는 머신러닝을 기반으로 한 조기분할 결정 방법을 통하여 High Efficiency Video Coding (HEVC) Screen Content Coding (SCC) 부호화 기기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 HEVC에서는 최적의 부호화 효율을 내기 위해 쿼드트리 블록 분할 과정을 수행한다. 이 과정은 부호화기의 높은 계산 복잡도를 요구하기 때문에 블록 구조를 조기에 결정하여 부호화 속도를 향상시키는 방법으로 고속화 연구가 이루어져 왔다. 하지만 스크린 콘텐츠 부호화는 기존의 자연영상에 맞춰진 부호화 과정과 다른 블록 분할 특성을 보이기 때문에 기존의 조기분할 결정 연구를 적용하기 어렵다. 제안하는 방법은 먼저 스크린 콘텐츠 블록을 분류해 낸 다음 다시 블록분할을 결정하는 방법으로 문제를 해결하였고 SCC 공통 실험 조건에서 3.11%의 BD-BR 증가와 평균 42%의 부호화 시간 감소를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.518-527
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• 2007

RDF 문서들은 빈번히 갱신이 발생하므로 RDF 문서간의 변경부분을 찾아내는 것은 중요한 관심사가 된다. RDF 문서 내에 공노드가 존재할 경우 변경부분을 탐지해내려면 공노드간의 매칭을 지원하는 기법이 필요하다. RDF 문서에서 공노드는 내포된 형태로 존재하며 실제 사용되는 RDF 문서 대부분이 공노드를 포함하고 있다. RDF 문서를 그래프로 모델링하면 하나의 문서는 여러 개의 트리로 나누어진다. 따라서 문서간의 변경탐지는 동일한 루트를 가지는 트리간의 최소 비용 매칭 문제로 생각할 수 있다. 본 논문에서는 공노드에 대한 레이블링 기법을 기용하여 내포된 공노드를 포함한 RDF문서의 변경탐지 기법을 제안한다. 또한 공노드가 아닌 일반 트리플들의 비교에 있어서도 효율성을 높이는 술어 그룹화와 분할 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 방법보다 더 정확하며 효율적임을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.198-206
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• 2022

본 논문에서는 초고해상도를 갖는 복소 홀로그램을 압축하기 위한 전용 코덱에서 SPIHT (set partitioning in hierarchical trees)를 사용할 경우에 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 복소 홀로그램을 위한 코덱의 개발은 크게 전용 압축 방법을 만드는 방법과 HEVC 및 JPEG2000과 같은 앵커 코덱을 이용하고 전후처리 기법을 추가하는 방법으로 구분될 수 있다. 전용 압축 방법을 만드는 경우에 복소 홀로그램의 공간적인 특성을 해석하기 위한 별도의 변환 도구가 필요하다. EZW와 SPIHT 같은 부대역 단위의 제로트리 기반의 알고리즘들은 고해상도의 영상에 대해서 코딩할 경우에 비트스트림 제어 시 온전한 부대역의 정보가 제대로 전송되지 못하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위한 웨이블릿 부대역의 분할 방법을 제안한다. 분할한 부대역을 각각 압축하는 것으로 부대역 전역의 정보가 균일하게 유지하도록 한다. 제안하는 방법은 기존 방법에 비하여, PSNR 대비 더 좋은 복원 결과를 보여주었다.