• Title/Summary/Keyword: 공간 분할 기법

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Virtual Directory Extendible Hash index: An Economic Hash Index Using New Directory Structure (가상 디렉토리 확장 해시 색인: 확장 해싱에서의 새로운 디렉토리 구조를 이용한 저비용 해시 색인)

  • Park, Sang-Keun;Park, Soon-Young;Kim, Myung-Keun;Bae, Hae-Young
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2003.11c
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    • pp.1493-1496
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    • 2003
  • 데이터베이스 관계 연산자 중 프로젝션(projection)과 집단 연산(aggregate function)시 사용되는 GROUP BY절, 그리고 동등 조인(equi join)에 대한 질의 처리는 중복된 튜플 중복된 GROUP BY 필드, 조인 중 발생하는 임시결과에 대한 제거나 집단 연산, 임시 결과의 저장을 위해 정렬이나 해싱 기반 알고리즘을 적용하고 있다. 이 중 해싱 기반 알고리즘은 데이터에 대한 직접적인 접근 방법과 정렬비용이 없다는 장점으로 인해 자주 사용하게 된다. 그러나 이러한 해싱(extendible hashing)[1] 기반 알고리즘은 키 값이 저장되는 버켓(bucket) 페이지의 넘침(overflow)으로 인해 분할(split)이 발생하는 경우, 분할을 야기시킨 버켓 페이지에 대한 정보를 제외한 동일한 내용의 기존 디렉토리 구조를 배로 확장해야 하는 공간 확장과, 확장된 디렉토리 구조의 유지를 위해 많은 비용을 소모하게 된다. 본 논문에서는 다량의 데이터에 대한 접근 기법과 디렉토리 구조의 저장공간, 유지 비용 절감 및 중복 해시 값을 지니는 데이터를 처리하기위한 해시 색인인 가상 디렉토리 확장 해시 색인을 제안한다. 가상 디렉토리 확장 해시 색인은 디렉토리 구조를 다단계 구조로 유지함으로써, 넓은 저장 공간을 필요로 하는 다량의 데이터에 대한 접근경로 문제를 해결하였고, 가상 디렉토리 레벨이라는 새로운 구조를 통해, 기존 디렉토리 구조의 공간 낭비 및 유지 비용을 최소화 시켰으며, 버켓 페이지를 리스트(list) 구조로 유지함으로써 중복 해시 값에 의한 디렉토리 구조의 연쇄적 분할 문제를 해결하였다.

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Monaural Ambient Sound Extraction for On-line Audio Upmixing System based on Nonnegative Matrix Factorization (실시간 오디오 업믹싱 시스템을 위한 비음수 행렬 분해 기반의 단일채널 배경 잡음 추출 기법)

  • Lee, Seokjin
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2014.06a
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    • pp.5-8
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    • 2014
  • 본 논문에서는 비음수 행렬 분해 (NMF) 기법을 이용하여 단일 채널에서 배경음 성분을 추출하는 알고리즘에 대해 서술한다. 이러한 배경음 성분 추출은 오디오 업믹싱 시스템을 고려하여 개발되었으며, 기존의 연구를 통하여 분리된 배경음 신호가 서라운드 채널 혹은 상방향 채널에 적용될 경우 청취자의 공간감을 향상시킬 수 있다는 사실이 이미 확인된 바 있다. 다만 기존의 기법은 음향 신호를 모두 축적하여 일괄적으로 처리해야 한다는 단점이 있어, 스트리밍 시스템이나 디지털 신호 프로세서 등을 이용한 시스템에서 사용될 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위하여 실시간 비음수 행렬 분해 기법을 이용한 배경음 추출 시스템을 고안하여 실험하였다. 실험 결과 실시간 배경음 추출 기법이 신호의 후반부에서는 원하는 대로 동작하나, 초중반에 기저가 과도하게 설정되는 문제점이 있음을 확인할 수 있었으며, 이에 대한 해결이 향후 연구 과제가 될 것이다.

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An Efficient Index Transfer Method for Reducing Index Organization Cost In Distributed Database Systems (분산 데이터베이스 시스템에서의 색인 구성비용 절감을 위한 효율적인 색인 전송기법)

  • 박상근;김호석;이재동;배해영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.223-225
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    • 2003
  • 분산 데이터베이스 시스템 환경에서는 특정 노드로 집중되는 부하의 분산이나 가용성 및 안정성 제공을 위해 데이터 분할기법 (fragmentation)과 복제기법(replication)을 사용한다. 이때 전송된 데이터에 대한 기존의 색인 재활용 기법과 벌크 로딩(bulk loading) 기법은 효율적인 색인 구성을 위해 논리적인 페이지 포인터를 물리적 주소로 변환하는 물리적 사상구조를 필요로 하거나, 색인 구성시간과 검색성능 모두를 향상시키지 못하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 색인 전송기법을 제안한다. 본 기법은 색인 재활용을 위해 물리적 사상구조를 추가로 유지하거나, 검색 성능을 향상시키기 위해 전체 데이터 집합을 정렬하는 것이 아니라, 데이터가 전송될 사이트에 색인구조물 저장하기 위한 물리적 공간은 예약하고 예약된 공간에 색인구조를 전송, 기록함으로써 색인 구성비용을 줄이게 된다. 또한 예약된 공간을 연속적인 페이지구조로 구성함으로써 색인 구성 시 자식노드에 대한 위치정보를 예상하여 부모노드가 지니는 자식노드에 대한 위치정보 기록 비용을 줄일 수 있다.

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플라즈마 공간분포 측정을 위한 디지털카메라를 이용한 토모그래피 진단법 개발 및 부유탐침 진단 결과와의 비교 분석

  • Jang, Si-Won;Lee, Seung-Heon;Choe, Won-Ho
    • Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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    • 2010.08a
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    • pp.100-100
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    • 2010
  • 토모그래피는 플라즈마 물리학뿐만 아니라 의료영상이나 천문학 등의 분야에서 오랫동안 이용되어 온 기법으로 직접 들여다 볼 수 없는 단면을 선적분된 데이터를 이용하여 국지적인 데이터를 재구성해내는 영상진단 방법이다. 플라즈마 물리학의 경우 공간적으로 검출기 배열을 균일하게 배치할 수 없으므로 토모그래피 기법에 균일화는 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 Phillips-Tikhonov 균일화 방법을 사용하였다. Phillip-Tikhonov 균일화 방법은 인접한 픽셀 사이의 구배(gradient)를 최소화하는 방향으로 단면영상을 재구성하는 방식으로, 다른 토모그래피 알고리듬에 비해 훨씬 더 정확한 결과를 보여준다. 본 연구에서는 플라즈마의 공간분포 진단을 위하여 토모그래피 진단법과 부유탐침 진단법을 사용하였다. 플라즈마의 선적분된 방출광을 디지털카메라로 측정한 후 Phillips-Tikhonov 토모그래피 방법으로 재구성하여 플라즈마의 국지적인 공간분포를 알아내었다. 결과의 타당성을 확보하기 위해 부유탐침 진단결과와 비교 분석하여, 전자온도가 위치에 따라 일정한 상태에서 부유탐침을 통한 밀도분포와 토모그래피 진단법에 의한 플라즈마 방출광 세기의 공간분포가 거의 일치함을 확인할 수 있었다. 이를 통해 플라즈마의 국지적인 공간분포 진단을 위한 디지털카메라를 이용한 토모그래피 진단법의 타당성을 검증하였다.

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Video Data Scene Segmentation Method Using Region Segmentation (영역분할을 사용한 동영상 데이터 장면 분할 기법)

  • Yeom, Seong-Ju;Kim, U-Saeng
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.8B no.5
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    • pp.493-500
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    • 2001
  • Video scene segmentation is fundamental role for content based video analysis. In this paper, we propose a new region based video scene segmentation method using continuity test for each object region which is segmented by the watershed algorithm for all frames in video data. For this purpose, we first classify video data segments into classes that are the dynamic and static sections according to the object movement rate by comparing the spatial and shape similarity of each region. And then, try to segment each sections by grouping each sections by comparing the neighbor section sections by comparing the neighbor section similarity. Because, this method uses the region which represented on object as a similarity measure, it can segment video scenes efficiently without undesirable fault alarms by illumination and partial changes.

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Auto Tuning PAST Algorithm for Time-Varying Signals (시변 환경에 적합한 PAST알고리즘)

  • Lim Jun-Seok
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.325-328
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    • 2004
  • 본 논문에서는 PAST(Projection Approximation Subspace Tracking)에 기반 한 새로운 부공간(subspace) 추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 빠른 시분할 대상의 목표물의 방위각을 추정하는 것이 필요하다. 그러나 PAST 기법은 고속의 시분할 환경에서는 잘 동작하지 않는다 따라서 가변망각 인자를 도입하여 빠르게 변화하는 부공간의 비정재 (Nonstationary) 상태에 잘 적응시켜 PAST 성능 향상을 보고자 한다.

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A Page Swap Technique using Memory Compression of Virtual Machines for Embedded System: Proposal and Design (임베디드 시스템 가상화에서의 메모리 압축을 통한 페이지 스왑 기법 디자인)

  • Lee, Chiyoung;Yoo, Chuck
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2010.11a
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    • pp.1599-1602
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    • 2010
  • 가상화 기법은 PDA, 스마트 폰과 같은 임베디드 시스템에서 다양한 운영체제와 응용 프로그램들을 제공할 수 있게 한다. 그러나 임베디드 시스템은 매우 제한된 컴퓨팅 자원을 갖고 있기 때문에 많은 수의 가상 머신을 동작하기 어렵다. 특히, 프로세스 동작에 필수적인 메모리 공간의 부족은 반드시 해결되어야 하는 문제이다. 데스크탑과 같은 시스템은 페이지 스왑을 통해 이를 해결하지만, 디스크가 없는 임베디드 시스템은 해결이 쉽지 않다. 본 논문은 메모리 공간 부족 문제를 해결하기 위해 불필요한 메모리 공간의 압축을 이용한 여유 공간의 추가 확보 기법을 제안한다. 페이지 압축을 통해 페이지 스왑하는 것과 유사한 효과를 얻을 수 있게 한다. 이는 가상화로 인한 메모리 분할과 불필요한 프로세스의 메모리 상주 등의 이유로 인한 임베디드 시스템 가상화 환경에서의 메모리 부족 문제를 해결할 수 있다. 본 논문은 기능 구현에 앞서 임베디드 시스템과 가상화 환경에 맞춘 메모리 압축 스왑 기법을 디자인한다.

An Improved Memory Based Reasoning using the Fixed Partition Averaging Algorithm (고정 분할 평균 알고리즘을 사용하는 향상된 메모리 기반 추론)

  • Jeong, Tae-Seon;Lee, Hyeong-Il;Yun, Chung-Hwa
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.6 no.6
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    • pp.1563-1570
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    • 1999
  • In this paper, we proposed the FPA(Fixed Partition Averaging) algorithm in order to improve the storage requirement and classification time of Memory Based Reasoning method. The proposed method enables us to use the storage more efficiently by extracting representatives out of training patterns. After partitioning the pattern space into a fixed number of equally-sized hyperrectangles, it averages patterns in each hyperrectangle to extract a representative. Also we have used the mutual information between the features and classes as weights for features to improve the classification performance.

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