본 논문은 3차원 텍스쳐 기반의 볼륨 가시화를 위한 GPU 대역폭에 효과적인 렌더링 기법을 제안한다. 전처리 과정에서 옥트리를 이용하여 원본 볼륨 데이터를 계층적으로 균일한 크기로 분할하여 실제 영역만을 효과적으로 검출하게 되고, 렌더링 시에는 가시순서에 따라 옥트리를 탐색하며 리프 노드의 각 부볼륨을 텍스쳐 매핑 유닛에서 처리하고 블렌딩 유닛에서 이를 합성한다. 작은 크기($16^3$ 또는 $32^3$)의 부볼륨 처리는 텍스쳐와 픽셀 캐시의 이용율을 높이고 공백 공간 생략을 가용하게 하여 GPU의 메모리 대역폭을 크게 줄여 렌더링을 가속할 수 있다. 제안하는 기법의 캐시 효율, 메모리 트래픽, 렌더링 시간 등 다양한 실험 결과와 성능분석이 제공된다. 실험 결과는 제안하는 기 법이 전통적인 렌더링 방법에 비해 평균 11배의 대역폭 감소와 3배 빠른 렌더링을 가능하게 하여 GPU를 이용한 볼륨 렌더링에 효과적인 방법임을 보여주었다.
최근 무선방송 환경을 기반으로 하는 k-최근접(k-Nearest Neighbor) 질의처리가 활발히 연구되고 있다. 무선방송환경의 장점은 서버 내에 존재하는 불특정 다수에게 일괄적으로 질의처리를 할 수 있는 확장성을 가진다는 것이다. 그러나 기존의 k-NN 질의는 무선방송환경에 적용할 경우 탐색과정에서 백트래킹이 발생하여 질의처리시간이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문은 무선방송환경에서 k-NN 질의를 효과적으로 처리하기 위하여 계층적 비트맵 기반 공간색인(Hierarchical Bitmap-based Spatial Index: HBI)을 제안한다. HBI는 비트맵 정보와 트리 구조를 이용하여 비트맵의 크기를 줄인다. 결과적으로 방송주기를 줄임으로써 클라이언트의 청취시간과 질의처리 시간을 줄일 수 있다. 또한 비트맵 정보를 활용하여 객체의 위치를 모두 파악할 수 있기 때문에 필요한 데이터를 선택적으로 청취할 수 있다. 본 논문에서는 HBI를 k-NN 질의에 적용하여 실험을 실시하고 성능평가에서 제안 기법이 우수함을 증명한다.
본 논문에서는 비즈니스 인텔리전트 시스템의 구축 후 활용 효과에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 이를 위하여 우선 비즈니스 인텔리전트 시스템에 영향을 미칠 수 있는 여러 요인들을 문헌 연구를 통해서 정리 하였고, 이를 검증하기 위하여 비즈니스 인텔리전트 시스템을 구축하여 활용하고 있는 기업을 대상으로 인터넷 설문을 실시하여 필요한 데이터를 수집하였다. 본 논문의 목적을 달성하기 위하여 요인분석(FA)과 계층분석기법(AHP)분석을 실시하였다. 요인분석을 통해서 성과측정지표들의 차원이 감소된 요인을 도출하였고, 이들 요인들 사이의 중요도를 계층분석기법(AHP)으로 분석하였다. 본 연구의 결과로 본 연구를 통해서 생성된 요인은 모두 6가지이다. 비즈니스 인텔리전트 시스템의 성과에 영향을 미치는 요인들은 정보시스템의 성숙도가 제일 중요한 요인으로 나타났으며, 경영전략의 수립 필요성, 정보조직, 그리고 사용자 교육의 순서로 나타났다. 본 연구는 기업에서 비즈니스 인텔리전트 시스템을 구축하여 사용하고 있거나, 미래에 비즈니스 인텔리전트 시스템을 구축하려는 계획을 가지고 있는 기업에게 비즈니스 인텔리전트 시스템의 활용에 대한 방향을 제시해 줄 것으로 기대된다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경과 광대역 접속 환경을 필요로 하는 멀티미디어 어플리케이션 사용자가 급속히 증가하고 있으며, 이들에게 효율적인 네트워크 서비스를 제공할 수 있는 차세대 무선 네트워킹을 위한 핵심기술로서 무선 메쉬 네트워크가 주목받고 있다. 다수의 네트워크의 플로우들이 동시에 전송되는 경우, 각 플로우들의 경로 설정을 위한 경로 탐색과 각 플로우들의 전송을 위한 링크의 자원 할당은 네트워크의 효율성에 직접적으로 영향을 주는 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 STDMA 기반의 무선 메쉬 네트워크에서 수리적 모델링을 사용하여 경로 탐색과 링크의 자원할당 문제를 동시에 고려하여 주어진 각 플로우들의 전송률을 최대로 수용할 수 있는 계층간 최적화 설계 기법을 이용한 알고리즘을 제안한다. 그리고, 성능 분석을 통하여 제안한 알고리즘이 다중 홉 무선 메쉬 네트워크를 경유하는 플로우들의 수가 늘어날 때 주어진 대역폭 자원을 최대로 활용하여 전송 성능을 향상 시킬 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 객체관계성 테이블을 이용하여 객체지향 데이타베이스의 집단화 및 상속 계층을 접근하는데 효율적인 색인 기법을 제안하였다. 이 색인 기법은 클래스 간의 집단화와 상속 관계성에 관한 정보와 인스턴스간의 참조 정보를 메타 데이타로서 사용하였으며, 그결과 테이블 간의 탐색향해를 통해 다양한 질의들을 효과적으로 평가 할 수 있도록 하였다.본 연구에서는 제안된 기법을 기존의 痔涇기법들과 비교하고 그 효용성에 관해 논의하였으며, 또한 저장비용과 검색비용 측면에서 그 성능을 시뮬레 이션한 결과를 제시하였다.
모자이크 영상은 연관성 있는 비디오 프레임이나 정지 영상들을 합성하여 하나의 새로운 영상을 생성하는 것으로서 영상의 정렬, 통합 그리고 중복성에 대한 분석으로 수행된다. 본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터 베이스 구축을 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 모자이크 영상 생성의 빠른 계산 시간과 정적 및 동적 영상 모자이크 구축을 위하여 트리 기반 영상 모자이크 시스템을 구축한다. 카메라 파라미터를 측정하기 위하여 최소사각형 오류기법과 어파인 모델을 이용하였다. 객체의 추출을 위하여 차영상, 매크로 블록, 영역 분할과 4분할 탐색 기법들을 제시하여 사용하였다. 또한, 동적 객체 표현을 위하여 동적 궤도 표현 방법을 제시하였고, 완만한 모자이크 영상 생성을 위하여 블러링을 이용하였다.
최근 교통약자의 이동권에 대한 관심이 증가하고 있으나 대부분 제도적 시설 공급측면에 치중되어 일시적 이동상의 불편함만을 해소할 뿐이며 실제 교통약자에게 향상된 이동편의를 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 교통약자의 보행에 영향을 미치는 경사로, 계단과 같은 물리적 장애 요소들을 고려하여 교통약자 유형별 최적경로를 탐색하는 기법을 제안함으로써 교통약자의 이동편의를 직접적으로 향상시키고자 한다. 선행연구 및 관련 제도를 분석하여 교통약자의 보행에 방해가 되는 보행장애요소를 선정하고 계층적의사결정법(Analytic Hierarchy Process; AHP)을 이용하여 각 보행장애요소의 상대적 중요도를 산정하였으며 마지막으로 퍼지 시스템을 통하여 교통약자의 보행에 방해되는 정도를 나타내는 링크별 보행방해도를 도출한다. 보행방해도를 바탕으로 거리 요소를 포함한 보행 경로비용을 계산하고 이 값이 최소가 되는 경로를 다익스트라 알고리듬을 통해 탐색함으로써 교통약자 유형별 최적 경로를 제공한다. 본 연구에서 제안한 기법을 적용하여 도출된 19개 경로를 대상으로 실제 현장 실험을 통하여 각 경로에 대한 만족도 설문조사를 수행하였고 이를 통해 실제 교통약자의 이동에 편의를 향상하는 유의미한 경로가 도출되었음을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 최적경로 탐색 기법이 내비게이션 서비스에 적용된다면 교통약자의 이동복지향상을 도모할 수 있을 것으로 보인다.
대규모 환경의 고성능 그리드 구현을 위해서는 기존 그리드 자원 스케줄링 파라다임이 갖 성능 확장성 측면의 제한성을 극복할 수 있는 새로운 자원 스케줄링 프레임워크가 요구된다. 본 연구에서는 자원 스케줄링 성능 최적화를 목표로 자원인자 그래프(Resource Parameter Graph), 자원인자 인덱스 트리(Resource Parameter Index Tree), 그리고 정적 자원 정보 리포지터리로 구성되는 자원인자 스케줄링 프레임워크를 제안한다. 자원인자 그래프는 자원간의 관계 및 자원의 계층적 구성을 나타낼 수 있는 자원표현기법이며 이러한 표현을 기술하기 위한 XML 기반 자원정보 및 자원요청 기술 스키마를 설계하였다. 또한 자원인자 인덱스 트리는 자원 스케줄링의 자원탐색 및 자원할당, 상태정보 공지 등의 알고리즘의 효율적인 지원을 위한 메모리 기반 인덱스의 데이터 구조이다. 본 논문에서는 이러한 자원인자 스케줄링 프레임워크의 구성 내용에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop 알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 또한 노드들의 이동성에 따라 에너지 소모율이 다르며, 에너지 소모율을 최소화하는 라우팅 기법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 시간에 따른 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop알고리즘을 제안한다. 또한 주어진 노드의 위치정보를 이용하여 토폴로지를 형성함에 있어 보다 에너지 효율적인 경로를 탐색하여 최적화된 경로를 제공함에 연구의 목적이 있다. 주어진 모의 실험환경에서 노드의 방향성 및 시간에 따른 이동성을 반영함으로써 에너지 효율적인 클러스터링 및 라우팅 경로 알고리즘이 제공되어 네트워크의 최적화된 에너지 소모 결과를 보여주었다.
본 연구에서는 쓰기 데이터양 감소를 통해 낸드 플래시 기반 저장장치의 수명향상을 도모할 수 있는 MADE(Min-hash Assisted Delta-compression Engine) 모듈을 제안한다. MADE 모듈은 델타압축기법(delta compression)을 통해 중복되는 데이터 패턴을 최소화하여 실제 낸드 플래시에 인가되는 쓰기 명령 횟수를 획기적으로 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 중복제거기법(deduplication) 및 무손실압축기법(lossless compression)의 통합적용과 유사한 효과를 볼 수 있도록 설계되었다. 또한 델타압축기법 과정 중 필요한 참조 페이지 탐색 및 압축 기법을 최적화하여, 저장되는 데이터양을 최대한 줄이는 동시에 부가적인 오버헤드를 최소화 하였다. 시뮬레이션 결과, MADE가 적용된 플래시 변환계층(Flash Transition Layer, FTL)은 실제 낸드 플래시 칩에 저장되는 데이터를 최소 50% 줄일 수 있었으며, 순차적인 중복제거기법과 무손실압축 기법을 단순 통합하여 적용한 경우에 비해 추가적으로 12%의 쓰기 데이터양을 감소시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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