본 논문에서는 분산메모리 멀티프로세서 시스템에서 태스크와 프로세서 노드간의 매핑에 관한 최적화 문제를 메타휴리스틱스(metatheuristics)의 장점을 효과적으로 결합한 새로운 방안을 소개한다. 태스크-프로세서 할당에 있어 부하균형을 고려한 MFA-GA 하이브리드 알고리즘을 제안하고 기존의 할당 방안들과 성능실험을 통해 비교 분석한다. 우리의 합성 휴리스틱을 이용하면 각 방법을 단독으로 사용하는 것 보다 매핑 품질과 수행시간 면에서 개선된 성능결과를 얻을 수 있음을 보여주었다.
현재, 두 스키마 속성 사이의 효율적인 스키마 매핑 방법을 통해 메타데이터간의 상호운용성을 확보하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 스키마 매핑 연구의 대부분은 몇몇 유사도 값들을 단순히 계산하여 매핑을 선택하기 때문에 정확률이 비교적 낮아 문서변환이나 시스템 통합을 위한 스키마 매핑에 적합하지 않다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 빈발패턴탐사 방법을 이용하여 대화식으로 스키마 매핑을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 메타데이터 표준을 이루는 각 스키마 요소에 정의된 의미 부분을 이용하기 때문에 그 스키마 요소가 어떤 정보를 나타내는지를 알 수 있기 때문에 대화식으로 더 정교한 매핑 처리가 가능하게 된다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 메타데이터 표준들을 이용하여 정확도에 대한 성능평가를 수행한다.
본 논문에서는 COFDM(Coded Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 각 부채널이 갖는 신호대 잡음의 양을 수신단이 측정할 수 있는 특징을 이용하여 콘볼루셔널 디코더 메트릭 계산에 반영함으로서 콘볼루셔널 디코더의 성능이 향상될 수 있는 방안을 제안한다. 이를 위하여 먼저 OFDM 시스템에서 각 부채널이 갖는 신호대 잡음의 양은 부채널에서의 수신신호 전력에 비례함을 보인다. 또한, 콘볼루셔널 디코더의 메트릭 계산방법으로는 연판정 방법을 사용한다. 이때 부채널에서 수신된 신호의 신뢰도로 하여 신뢰도가 떨어지는 수신신호에 대하여는 메트릭 계산 과정에서 영향을 감쇄시키고 신뢰도가 높은 수신신호는 영향을 증대시키도록 한다. 제안된 방법을 경수로 20이고 직접파가 없는 다중경로채널에 적용하여 모의실험한 결과 coherent QPSK 매핑방법을 사용한 COFDM 시스템에서 10-4 BER을 기준으로 할 때 약 1.1dB의 SNR 성능향상을 얻었으며 16-QAM 매핑방법에서는 약 3.1dB 그리고 64-QAM 매핑방법을 사용한 경우 약 6.0dB의 성능향상을 얻었다.
본 논문에서는 극 좌표계에서의 벡터 표현 방식을 이용한 per-pixel displacement mapping 방법을 제시한다. per-pixel displacement mapping은 triangle mesh의 처리 방식에 상관없이 변위매핑을 수행할 수 있도록 한 것으로, 2차원 screen space로 projection 된 triangle의 각 pixel의 위치를 객체 표면 정보에 따라 displacement 해주는 방법이다. 이는 기 검증된 범프매칭 하드웨어에 약간의 하드웨어를 추가함으로써 변위매핑을 수행할 수 있도록 한 효과적인 구조이다. 제안 방식에 의해 생성된 영상과 기존 방식에 의해 생성된 영상을 비교해본 결과, 시각적으로 거의 차이가 없음을 알 수 있다.
최근 사용자 대화형(user-interactive) 응용들은 OS에게 많은 양의 메모리를 빈번하게 요구한다는 특징을 보인다. 응용의 메모리 할당 요청이 발생하면 OS는 할당할 페이지의 초기화 작업을 필수적으로 수행하는데, 빈번하게 발생하는 페이지 초기화 작업이 응용의 성능을 저하시키고 있다. 기존 리눅스 기반 시스템은 페이지 초기화 지연을 단축하기 위해 CPU의 캐시에 매핑되어 있어서 초기 값을 빠르게 쓸 수 있는 페이지인 캐시-핫(cache-hot) 페이지를 우선적으로 할당한다. 하지만 기존 리눅스는 각 코어별로 캐시-핫 페이지를 인식하고 관리하며, 다른 코어가 관리하는 캐시-핫 페이지에는 접근할 수 없다. 이러한 정책 때문에 다른 코어가 공유 캐시(shared cache)에 매핑된 캐시-핫 페이지를 관리하고 있더라도, 이를 할당받지 못하고 캐시-콜드(cache-cold) 페이지를 할당받는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 별도로 인식하고 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 모든 코어가 활용할 수 있게 하여, 응용이 캐시-핫 페이지를 할당받을 확률을 기존 기법보다 높이는 향상된 캐시-핫 페이지 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 페이지 할당 요청이 발생하면 먼저 각 코어의 사유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 우선적으로 할당하고, 할당에 실패하면 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 할당한다. 이를 통해 캐시-핫 페이지를 할당받을 확률을 기존 기법보다 높이고, 결과적으로 평균 페이지 초기화 지연을 단축한다. 제안된 기법을 리눅스 커널 4.18.10버전 기반 환경에서 구현하여 실험한 결과, 평균 페이지 초기화 지연이 기존 리눅스 시스템과 비교하여 약 7% 단축되었다.
본 논문에서는 위키피디아의 '틀(temp late)'을 기조로 하여 작성된 온톨로지인 OntoCloud의 신뢰도를 보장하고 공유 및 재사용을 가능하게 하기 위하여 또 다른 어휘집합체인 워드넷(WordNet)과의 매핑을 한다. 온톨로지 매핑 기술은 온톨로지 개발 기술의 한 방법으로, 서로 비슷한 도메인을 대상으로 이미 구축되어진 서로 다른 다수의 온롤로지를 연결시킴으로서 하나의 풍부한 정보를 가지고 있는 연결망을 구축하는 방법이다. 본 논문에서는 OntoCloud와 워드넷을 두개의 온톨로지로 정의하고 각 온톨로지의 개념에 대한 정의문 비교 방법을 통해서 두개의 온톨로지에 존재하는 유사한 개념을 연결한다. 이렇게 매핑된 정보들은 OntoCloud 개념을 워드넷 어휘로 연결함으로써 개념에 대한 직관적인 이해를 돕고, 워드넷에 연결된 다른 시소러스 (예: SUMO, CoreNet 등)와 간접적으로 연결할 수 있는 틀을 마련한다. 또한 온톨로지의 상하위 계층정보를 자동으로 보강하는 등의 OntoCloud 유지보수에 활용될 수 있다. 본 논문의 실험에서는 두개의 서로 다른 온톨로지의 정의문에 사용된 어휘의 겹침 정도로 두개의 개념의 유사성을 판별하는 방법을 보인다. 본 논문에서 제시한 방법으로 약 73%의 개념 매핑에 성공하였으나, 추후 매핑 프로세스의 전처리 과정(약자 처리 및 복합명사 대응 모듈)을 추가하고 온톨로지의 구조적 특성을 활용하여 유사 개념 자동 매핑 기술을 향상시키고자 한다.
본 논문은 상관관계(trade-off)에 의한 CLB구조의 CPLD 저전력 기술 매핑 알고리즘을 제안하였다. 제안한 저전력 기술 매핑 알고리즘은 주어진 불린 네트워크를 DAG로 구성하여 소모전력 계산을 위한 TD(Transition Density) 계산 단계와 매핑 가능 클러스터 생성, CLB 패킹의 단계로 구성하였다. TD 계산 단계는 DAG를 구성하고 있는 각 노드들에 대한 스위칭 동작을 계산하여 전체 소모 전력을 계산하는 단계이다. 매핑 가능 클러스터 생성 단계는 주어진 CPLD의 CLB에 대한 입출력의 수와 OR 텀수를 고려하여 매핑 가능 클러스터를 생성하는 단계이다. 매핑 가능 클러스터를 생성하기 위하여 공통 노드 클러스터 병합과 노드 분할, 노드 복제의 방법을 이용한다. 제안된 알고리즘을 SIS에서 제공되는 벤치마크에 적용하여 실험한 결과 OR 텀수를 5로 했을 경우 기존의 CPLD 기술 매핑 알고리즘인 TEMPLA에 비해 30.73$\%$의 소모전력이 감소되었으며, PLAmap에 비해 17.11$\%$감소되었다.
본 논문은 3차원 TV에 있어서, 인간의 색 순응에 근거하여 3차원 재생 방식에서도 2차원 재생 방식의 색상을 재현하기 위한 색상 톤 매핑 연산자를 제안한다. 이를 위하여 각 재생 방식에 따라 동일한 128단계의 무채색 색표를 이용한 색상 요소 입출력 관계 곡선을 측정 및 모델링하였고, 그 오차를 보정하기 위한 색상 톤 매핑 연산자를 도출하였다. 또한 도출된 색상 톤 매핑 연산자에 의한 색 포화 및 색 대비 왜곡을 완화하기 위하여 동적 영역 정규화를 실시하였다. 이를 통해 기존 3차원 영상 대비 10.13dB의 PSNR 개선 효과를 확인 할 수 있었다.
뇌 MR 영상에서 질환을 자동적으로 진단하고 판별하는 작업은 정상인의 뇌 영상과의 비교를 통해서 가능하다. 정상인과의 뇌 영상 비교를 통하여 보다 정확하게 질병에 대한 근거를 제시할 수가 있기 때문에 이러한 접근 방법들이 여러 의료영상 연구 분야에서 시도되고 있다. 정상인의 뇌 영상과의 비교를 위해서는 우선적으로 해결되어야 하는 것이 현재의 대상 영상이 정상인 뇌의 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별하는 문제이다. 따라서 본 연구는 이러한 뇌 매핑에 사용될 수 있는 특징들을 추출하기 위한 것으로, 뇌 매핑에 사용되는 특징들을 추출하기 위해서 뇌 MR 영상으로부터 대리영역, 뇌영역, 뇌척수액영역 그리고 눈영역을 분할한 후 이들의 윤곽선, 최소사각형과 각 영역들의 픽셀 정보들을 찾아낸다. 이는 추후 연구할 뇌 매핑을 위한 대분류에 사용될 수 있다.
현재 생명 정보는 웹 상에서 다양한 포맷으로 배포되고 있다. 이러한 생명 정보 분석을 위한 데이터베이스나 시스템마다 이질적인 포맷을 지원하고 있기 때문에 각 시스템에서 이용되는 포맷들간의 변환이 필요하다. 이러한 생명 정보의 포맷 변환은 1대1의 파서를 구현하여 진행하고 있으며 1:1 파서의 구현에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 따라서, 이 논문에서는 생명 정보를 XML로 표현하고 이질적인 포맷간의 매핑 정보를 데이터베이스에 저장한다. 이러한 매핑 정보를 XML의 스타일 시트로 나타내어 최종적으로 원하는 포맷으로 변환한다. 이렇게 포맷 변환에 XML기술을 이용함으로써 파서를 구현할 필요가 없이 매핑 정보를 스타일 시트로 기술하면 되기 때문에 구현이 용이하며, 원시 소스가 변경되었을 때 소스 전체를 수정할 필요가 없이 수정한 필드의 매핑 정보만 수정하고 그에 따라서 XSL을 수정하면 되기 때문에 원시 소스 변경의 영향을 많이 받지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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