현재 IP 멀티캐스트의 도입의 지연으로, 기존의 유니캐스트 망 기반 멀티캐스트의 필요성이 대두되어 오버레이(Overlay) 멀티캐스트 관련 연구가 진행 중이다. 특히, 확장성 제공과 작은 오버헤드 등으로 효율적인 CBT(Core Based Trees) 기반의 오버레이 멀티캐스트에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 기존의 거리 매트릭(Metric) 기반의 CBT로 오버레이 트리를 구성하는 경우, 특정 라우터에 패킷이 집중되는 현상으로 인하여 혼잡이 발생하여 멀티캐스트 성능 저하뿐만 아니라 네트워크 전체 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결칠기 위하여. 코어 노드를 기준으로 이웃하는 두 노드 간의 패킷 중계 방향성을 계산하는 알고리즘을 제안하고. 이 결과값을 이용하는 새로운 매트릭 기반의 CBT를 구성하고자 한다. 실험 결과, CBT 상의 자식 위치에 있는 종단 노드로 패킷을 중계하는 과정에서 중복되는 패킷 전송 경로를 최소화하여 CBT를 구성함으로써 특정 라우터에 집중되는 트래픽을 줄이거나 다른 라우터로 트래픽을 분산함으로써 혼잡 발생 가능을 낮추어 보다 안정적인 통신을 기대할 수 있다.
군집 질의는 사용자에 의해 명시된 질의 영역 내에서 큐브상의 군집 정보를 계산한다. 프리픽스-섬 기법에 기초한 기존의 방법론은 데이타의 누적된 합을 저장하기 위해 프리픽스-섬 큐브(PC)로 불리는 부가적인 큐브를 사용하므로 높은 저장공간 오버헤드를 초래한다. 이러한 저장공간 오버헤드는 기억장치의 추가적인 비용뿐만 아니라 업데이트의 부가적인 증식(propagation)과 더 많은 물리적 장치로의 접근시간을 유발시킨다. 본 논문에서는 대용량 데이타 웨어하우스에서 PC의 저장공간을 획기적으로 감소시킬 수 있는 'SPEC'으로 불리는 새로운 프리픽스-섬 큐브를 제안한다. SPEC은 PC내 셀들간의 종속에 의한 업데이트 증식을 감소시킨다. 이를 위해 대용량 데이타 큐브로부터 조밀한 서브큐브들을 발견하는 효과적인 알고리즘을 개발한다 다양한 차원의 데이타 큐브와 여러 가지 크기의 질의에 대해 폭 넓은 실험을 행하여 본 논문에서 제안한 방법의 효과와 성능을 조사한다. 실험적인 결과는 SPEC이 적절한 질의 성능을 유지하면서도 PC 저장공간을 상당히 감소시킴을 보여준다.
3차원 그래픽 렌더링은 화면상의 각 화소에 대하여 색깔뿐만 아니라 깊이 정보가지 계산해야 하기 때문에 방대한 계산량과 메모리 접근, 그리고 데이터 전송량을 필요로 하기 때문이다. 따라서 실시간 3차원 그래픽 처리를 위해서 병렬 처리 기법을 도입한다. 그러나 기존 그래픽 가속엔진은 병렬처리 기법으로 영상-병렬성을 이용한 화면 분할 방식을 사용하기 때문에 크게 두 가지 단점이 발생한다. 첫 번재는 화면 영역의 경게에 위치하는 다각형들에 대한 중복계산이고, 두 번째는 낮은 PE(Processing Element) 활용도이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 객체 기반 렌더링(OBR : Object Based Rendering)방식을 바탕으로 하는 그래픽 가속엔진을 제안하였다. OBR 시스템의 목적은 화면 분할 방식의 불필요한 오버헤드를 제거하여 수행 성능을 높이고, 자원을 효율적으로 사용하여 하드웨어 구성비용을 줄이는 것이다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 OBR 시스템이 화면 분할 방식의 대표적인 그래픽 가속기인 PixelFlow와의 성능을 상대적으로 비교하였다. 결론적으로 OBR 시스템은 화면 분할 방식보다 더 적은 하드웨어 자원으로 보다 효율적으로 렌더링을 수해하였다.
본 논문에서는 현재 IEEE 802.11i에서 암호화/메시지 인증 표준으로 제안되고 있는 AES-CCM의 효율적인 병렬처리 방법을 제안한다. 특히, 데이터 종속성이 존재하는 메시지 인증 계산을 병렬처리 하기 위해서는 프로세서간 동기화가 필요한데, 멀티코어 프로세서에서는 동기화 구현을 어떻게 하였는지에 따라 매우 다양한 동기화 성능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 AES-CCM의 계산 특성과 멀티코어 프로세서의 동기화 성능을 고려하여 전체 수행시간이 최소화될 수 있는 병렬 처리 방법을 비교 분석한다.
센서 네트워크에서는 베이스 노드와 다수의 센서 노드들간의 데이타 중심 (Data-centric) 기반의 통신 모델을 사용한다는 특징을 활용하여, 오버헤드를 최소화 하면서 최저 전력 라우팅 경로를 찾고, 또한 전체 네트워크의 수명을 최대화 시킬 수 있는 PAD (Power Aware Data-centric routing protocol)를 제안한다. PAD는 최저전력 라우팅 경로와는 상관없는 통신 링크를 제거한 최저전력특징그래프(Minimum Energy Property Graph)를 찾은 후, 오버혜드를 최소화 하고 slow convergence와 라우팅 경로의 루프 문제를 해결한 Distributed Data-centric Bellman-Ford Algorithm을 사용하여 라우팅 경로를 결정한다. 특히 PAD가 제안한 최저전력특징그래프를 찾는 알고리듬은 기존의 방식에 비해서 훨씬 빠르며, 간단하여 구현이 용이하면서도 가장 적은 수의 에지를 가지는 그래프를 구한다. 이는 기존의 방식이 사용하던 path-loss 모델만을 이용한 기하학적 계산과 복잡한 알고리듬을 path-loss 모델로부터 독립시켜 전력소모를 예측할 수 있는 어떠한 방법이든지 사용 가능하게 하고 또한 최단거리 알고리듬을 사용한 결과이다. PAD는 모든 과정을 분산된 방식으로 수행하며, 또한 최소의 오버헤드만을 가지므로, 다양한 센서 네트워크 응용에서 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
비디오 통신에서의 에러 제어와 은닉 문제는 무선 네트워크들과 인터넷 같은 불안정한 채널 상에서의 비디오 전달에 관심이 증가되면서 관심이 증대되고 있다. 훼손된 데이터들을 복구하기 위하여 공간적 또는 시간적, 두 가지의 에러 은닉 방법이 개발되고 있다. 또한 모바일 비디오 데이터 전송 환경에서 공간적 에러 은닉 알고리즘의 사용으로 인한 계산상의 오버헤드는 심각한 오버헤드로 나타난다. 본 논문에서는 에러 증식이 빈번한 무선 네트워크상의 비디오 스트리밍 시스템에서 모바일 단말 수신단의 저하된 MPEG-4 비디오의 퀄리티를 복구하는 하이브리드 에러 은닉 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 MPEG-4 디코더 단에 위치한다. 또한 제안된 방법은 임베디드 멀티미디어 모바일 단말의 높은 성능을 제공하기 위해서 인텔의 무선 MMX 기술을 이용하였고, IP 채널 상에서의 PDA와 같은 모바일 스트리밍 시스템에, 제안한 알고리즘을 채용하여 그 성능을 확인하였다. 제안된 방법은 기존의 전통적인 에러 은닉 알고리즘과의 성능 비교를 통해 낮은 복잡성의 요구와 작은 범위의 검색을 이용하여 인코딩단의 어떠한 변형 없이 비디오 플레이어에 대해 보다 빠른 처리능력과 뛰어난 비디오 품질을 제공하였다.
간섭정렬(Interference Alignment : IA)은 높은 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio : SNR)에서 다중 사용자 간섭 채널에서 도달 가능한 최대 자유도를 얻을 수 있는 데이터 전송 기법이다. 그러나 대부분의 간섭정렬에 대한 연구는 네트워크 내의 모든 채널의 정보를 송, 수신단에서 완벽하게 알아야 하는 비현실적인 가정에 기반을 둔다. 본 논문에서는 K 사용자 다중안테나 간섭채널에서 간섭정렬을 위한 채널 상태 정보 (Channel-State Information : CSI)의 궤환 량을 효율적으로 감소시킬 수 있는 CSI 궤환 구조를 제안한다. 기존의 IA기법은 K의 2차함수의 형태로 궤환 오버헤드가 증가하는 반면, 제안된 궤환 구조는 송, 수신 단 사이에서 계산된 IA 송신기의 순차적인 교환을 통하여 K에 선형적으로 증가하는 오버헤드를 갖는다. 또한, 주어진 궤환 구조 하에서 제한된 궤환 채널에 의한 잔여 간섭의 세기를 분석하였으며, 이 때 발생하는 잔여 간섭을 최소화 할 수 있는 IA 조건, 즉, 주어진 채널환경에 따라 각 수신단에서 잔여 간섭을 최소화할 수 있는 최적의 IA 쌍을 순차적으로 결정하는 알고리즘을 제안한다.
DNN을 사용하여 객체 인식 과정에서 객체를 잘 분류하기 위해서는 시각적 설명성이 요구된다. 시각적 설명성은 object class에 대한 예측을 pixel-wise attribution으로 표현해 예측 근거를 해석하기 위해 제안되었다, Scale-invariant한 특징을 제공하도록 설계된 pyramidal features 기반 backbone 구조는 object detection 및 classification 등에서 널리 쓰이고 있으며, 이러한 특징을 갖는 feature pyramid를 trainable attention mechanism에 적용하고자 할 때 계산량 및 메모리의 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 일반적인 FPN에서 객체 인식 성능과 설명성을 높이기 위한 피라미드-주의집중 계층네트워크 (FPN-Attention Layered Network) 방식을 제안하고, 실험적으로 그 특성을 평가하고자 한다. 기존의 FPN만을 사용하였을 때 객체 인식 과정에서 설명성을 향상시키는 방식이 객체 인식에 미치는 정도를 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 적용을 통해 낮은 computing 오버헤드 수준에서 multi-level feature를 고려한 시각적 설명성을 개선시켜, 결괴적으로 객체 인식 성능을 향상 시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 H.263과 같은 MC-DCT방법을 사용하는 코덱에서 IDCT와 MC(Motion Compensation, 움직임보상)방법을 부분적으로 수정하여 제한된 비율의 축소영상을 디코딩 과정에서 직접 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 8$\times$8 DCT 블록에 대하여 약간의 연산을 가하여 k$\times$k IDCT를 수행하고, 시간적 중복성을 제거하는 과정에서 근사적 움직임벡터를 이용한 2k$\times$2k MC 를 수행하였다. 기존의 코덱을 사용하고 후처리로 축소를 하는 경우와 비교하였을 때에 추가적인 오버헤드가 매우 경미하고 디코딩 과정이 많이 축소되어 계산효율에 있어서 대략 32%의 개선된 실험결과를 얻었고, 화질저하 현상이 개선됨을 실험적으로 보였다.
모바일 애드혹 네트워크에서의 멀티패스 라우팅 프로토콜은 기존의 단일패스 라우팅 프로토콜에 비하여 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있고 혼잡을 완화시킬 수 있으며, 데이터 전달의 신뢰성을 제공할 수 있다. 하지만 멀티패스 라우팅 프로토콜에서의 경로 탐색 과정은 오버헤드가 크고 계산의 복잡도 또한 높다. 본 논문에서는 무선 애드혹 네트워크에서의 멀티패스 라우팅을 위한 효율적인 노드디스조인트 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 지연된 RREP(Route Reply) 패킷을 사용하여 최적의 노드 디스조인트 경로를 탐색하고 그중 간섭 및 충돌의 영향이 적은 경로 집합을 선택한다. 이를 통해 빠르게 트래픽을 분산시킬 수 있고 충돌로 인한 오류의 발생을 낮추어 신뢰성을 높일 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 경로 탐색 알고리즘이 최적의 멀티패스를 선택함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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