전형적인 멀티미디어 시스템은 클라이언트-서버 구조로 이루어지고 있다. 사용자의 요청에 따라 요청된 데이터를 갖고 있는 적절한 서버를 찾는 방법을 확장성 있게 지원하기 위해 계층적 관리 구조가 제시되었다. 이 접근방법에서는 중간 계층에서 영역 관리자가 사용자의 요청을 전달해 줌으로 인해서, 사용자 요청에 대한 거부 확률을 효과적으로 줄일 수 있다. 그러나 load balancing 을 이루기 위한 계층적 관리 구조에서는 정적 복제 방식을 사용함으로 인해서 사용자 요청에 대한 거부 확률이 최소화되지 못하였다. 따라서, 본 연구에서는 계층적 관리구조에 멀티미디어 데이터가 요청되는 패턴에 따라 동적으로 변화하는 동적 복제 방식을 도입할 것을 제안하고, 실험을 통하여 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하였다.
데이터 그리드를 위한 기존의 복제 정책은 계층적 구조를 기반으로 하고 있기 때문에 상위계승에서 하위계층으로만 데이터를 복제할 수 있어 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 기존 데이터 그리드의 계층적 구조에 P2P(Peer-to-Peer)시스템을 적용하여 효율적으로 복제본을 유지할 수 있는 새로운 복제 정책을 제안한다. 이 정책의 특징은 클라이언트 노드의 저장 공간 일정 부분을 임계 구역(critical section)으로 지정하여 데이터 조작을 방지함으로써 클라이언트 노드도 데이터 복제본을 저장할 수 있는 기능을 가지도록 한 것이다. 따라서 계층적 구조에서 상위 계층뿐만 아니라 동일 계층 또는 클라이언트 노드들 간의 데이터 전송이 가능하기 때문에 데이터 그리드의 성능을 향상시킬 수 있다.
계층적 부호화 구조는 H.264/AVC의 부호화 효율을 최대화하고 시간적 스케일러빌리티를 지원하는 등 다양한 장점을 제공한다. 이러한 구조에서 비트 할당 및 비트율 제어 기술은 비디오 코덱의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 요소들이다. 기존의 비트율 제어 기술에서는 계층적 구조의 특성을 고려하지 못한 비트율-양자화 모델을 사용하여 비디오 코덱의 성능을 최적화하기에 어려움이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 계층적 구조에서도 효율적으로 비트 할당 및 비트율 제어를 할 수 있도록, 기존보다 향상된 비트율-양자화 모델을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안하는 비트율-양자화 모델이 기존 기술에 비해 정확함을 보인다.
최근 영상기반 렌더링 기법 중에서 계층적 깊이영상(layered depth image)에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 계층적 깊이영상은 여러 시점에서 생성된 깊이영상을 합하여 하나의 데이터 구조로 만든 것으로, 임의 시점의 영상을 간단한 변형 (warping) 함수를 사용하여 쉽게 생성할 수 있다. 반면, 한 장의 영상이 다시점 깊이 데이터를 포함하므로 용량이 매우 큰 단점이 있다. 본 논문에서는 계층적 깊이영상의 압축 부호화를 위한 새로운 전처리 방법을 제안한다. 계층적 깊이영상은 계층의 수가 늘어나 계층의 후미로 갈수록 화소의 밀도가 낮아지는 현상이 두드러진다. 기존의 방법은 이러한 특성을 이용하기 위해 변환을 수행하기 전에 데이터 모으기 기법을 사용하였지만, 깊이정보 사이의 상관관계를 전혀 고려하지 않았다. 본 논문에서는 이전의 두 값을 연결하는 직선과 현재 값사이의 최단거리를 계산한 후, 이 값으로 현재의 깊이 값을 대체하여 변환 효율을 향상시킨다.
계층적 개념구조는 대상 도메인으로부터 지식을 표현하는데 있어서 간결하면서도 효과적으로 개념간의 구조를 설명하기 위해 사용되고, 데이터의 구조화와 요약을 제공하며 필요한 정보의 수월한 접근을 제공하기 위해 널리 적용되고 있다. 그러나, 대상도메인으로부터 계층적 개념구조를 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 계층적 개념구조를 효율적으로 구축하기 위한 체계가 필요하다. 본 논문에서는 계층적 개념구조를 체계적으로 구축하기 위한 형식개념분석기법(FCA, Formal Concept Analysis)을 토대로, Many-valued context와 Scaling을 자동화하기 위한 도구로써 본 연구에서 개발된 FCA Wizard를 소개한다.
본 논문에서는 보다 효율적이고 정확한 움직임 벡터를 추정하기 위하여 계층적 평활화 방법(hierachical regularization technique)을 이용한 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 계층적 평활화 기법을 이용하여 움직임 벡터들의 신뢰도를 증가시켰고, 주위 벡터와의 평활화를 통해 움직임 벡터들의 비트량을 감소시켰다. 또한 적은 후보 벡터를 이용하여 움직임 벡터를 예측하는 고속 움직임 추정 알고리듬을 적용하여 평활화 과정의 추가로 인해 생기는 많은 연산량을 감소시켰다. 실험 결과 제안한 계층적 평활화 방법을 이용한 고속 움직인 추정 알고리듬은 전방향 탐색(full search) 알고리듬과 비교하여 비슷한 영상 화질에서 많은 연산량 감소를 얻을 수 있었으며 잘못된 벡터의 추정 및 확산을 줄일 수 있음을 확인하였다.
IPTV 환경에서는 콘텐츠를 수신하는 디바이스가 여러 종류가 있더라도 한번의 인코딩으로 콘텐츠 제공을 할 수 있는 Video Coding 기술인 SVC(Scalable Video Coding) 기술이 제공된다. SVC의 특징으로는 콘텐츠를 여러 계층으로 나뉘어 하나의 Base 계층과 여러 개의 Enhancement 계층을 가지게 되는데 상위계층은 하위 계층에 대해 더 추가적인 정보를 담고 있기 때문에 더 많은 계층이 전송될수록 데이터의 품질이 좋아지게 된다. 이러한 IPTV SVC환경의 그룹관리에 대해서 SVC의 특징인 계층간 순차적 관계를 적용한 안전한 사용자 그룹의 구성과 빈번한 가입과 탈퇴에 대해서 효율적인 그룹키 갱신에 대한 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 SVC의 특징인 계층간 순차적 관계를 지키는 사용자 그룹을 구성하고, 빈번한 가입/ 탈퇴에 대해서 효율적으로 처리하기 위한 일괄적인 그룹 키 갱신방법을 제안한다.
자연 언어의 각 어휘는 서로 관계를 가지고 계층적 입체적 모델로 존재한다. 이러한 전제에서 출발한 연구 가운데 대표적인 것이 의미 계층이다. 본고에서는 한국어 형용사의 의미 계층을 추출하는 것을 목표로 하여, 형식적 객관적 방법론을 정립하고, 결과를 비교적 신속하고 정확하게 이끌어 낼 수 있는 전산적 처리 도입하였다. 우선 전체 구축에 필요한 절차를 세우고 각 단계에서 필요한 방법과 휴리스틱을 정리하였다. 이를 바탕으로 사전 뜻풀이말을 이용하여 반자동으로 작업하였으며, 일부 코퍼스를 활용하였다 최종 알고리즘으로는 Top-Down 방식을 택하였다. 이렇게 추출된 한국어 형용사 의미 계층은 226개의 최상위어에서 시작하여 총 3,792개의 표제어를 망라한다. 또한 수직적 계열 관계만을 명시했을 경우 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위해, 동의어 반의어와 같은 수평적 의미 관계와 공기 명사와 같은 결합 관계 등을 함께 기술하였다. 한편 표제항을 뜻풀이말의 공기 명사를 이용하여 의미별로 분류하고 각 분류마다 별도의 의미 계층을 수립하였다.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.43-49
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1998
본 논문에서는 이산사건 시스템의 무시간 DEVS/DEVS 명세에 대한 계층적인 설계/검증 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법의 가장 큰 장점은 DEVS 상위모델과 DEVS 하위 모델간의 반복적인 설계/검증 시 계층적 인 방식을 채택하여 검증 시 일반적으로 문제가 되는 상태폭발 문제를 크게 완화시켰다는 점이다. 간단한 예제를 통하여 제안된 방법론을 자세히 보여주고자 한다.
본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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