일반적인 동영상 처리에서 효과적으로 잡음을 제거하기 위해서는, 입력 동영상의 잡음 세기나 잡음 분산을 정확하게 찾아낼 필요가 있다. 그러나, 일반적으로 잡음 정보를 정확히 파악하기는 힘들다. 본 논문은 인접 잡음 영상간 움직일 보상에 기반한 정확한 잡음 분산 예측기법을 제안한다. 먼저, 입력 잡음 영상 내 각 블록에 대해 움직임 추정을 수행하고 최적의 움직임 보상 블록의 잔여 분산을 계산한다. 그리고, 구해진 최적 분산값과 근사한 분산값들을 적응적으로 평균화하고 적당히 스케일링함으로써, 그 영상에 대한 잡음 분산 예측치가 얻어진다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 매우 정확하게 잡음 세기를 예측하고 안정적임을 보인다.
최근, 멀티미디어 정보처리와 같은 대규모 데이터 처리에 필수적인 입출력 시스템의 성능을 높이기 위하여 많은 관심이 집중되고 있으며, 고성능 병렬화일 시스템에 관한 연구도 이런 노력에 속한다. 본 연구에서는 고성능 병렬화일 시스템을 위한 효율적인 디스크 할당 방법을 제안한다. 즉, 병렬화일의 자료 분산(data declustering)특성을 이용하여 병렬화일에 대한 병렬도 개념을 정의하고, 이를 기반으로 여러 병렬화일들이 동시에 처리되는 경우에, 최대의 작업처리량(throughput)을 얻기 위한 각 병렬화일에 적합한 디스크상의 자료 분산 정도를 계산하는 방법을 제안한다. 또한 동시에 처리되는 병렬화일들이 많이 늘어날수록, 최대의 작업처리량을 얻기 위한 계산이 너무 복잡해지므로, 효율적인 근사 디스크 할당 알고리즘도 아울러 제안한다. 제안된 근사 알고리즘은 계산이 간단하고, 특히 입출력 작업부하(workload)가 높은 환경에서는 매우 효율적임을 보여준다. 또한 입출력 요구들의 도착 비율이 무한대일 경우, 근사 알고리즘만을 이용하여도 최대 작업처리량을 위한 최적 디스크 할당을 얻을 수 있음을 증명하였다.
실시간 분산처리 시스템 개발을 위한 설계 동향을 분석한 바, 기존의 실시간 분산처리 시스템은 통신, 근사치 계산, 객체지향 패러다임, 멀티프로세서 하드웨어, 동적 시간 처리 및 에러 용인 등의 특성을 반영하여 설계되고 있다. 이러한 주요 설계 요소들의 장점, 단점을 분석하여 차세대 실시간 시스템 개발을 위한 방안을 논의하였다.
외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들간의 거리 비용이 주어졌을 매, 처음 출발도시에서부터 정확히 한 도시는 한 번씩만 방문하여 다시 출발도시로 돌아오면서 방문한 도시들을 연결하는 최소의 비용이 드는 경로를 찾는 문제로 최적해(optimal value)를 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제중의 하나이다[2,4,5, 8]. 따라서 이들의 수행시간을 줄이고자 하는 연구가 많이 진행된다. 본 논문에서는 외판원 문제의 최적의 해를 구하는데. 휴리스틱 알고리즘인 최근접 휴리스틱을 이용한다. 물론 수행 시간을 줄이고자 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)으로 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용하고, 근거리 통신망(Local Area Network)에 기반한 분산 처리 환경에서 여러 프로세서에 분산시켜 병렬성을 살린다.
본 논문에서는 시간 영역 유한 차분법에 있어 비등방성 분산 특성을 보이는, 기존의 Yee 기법을 개선하기 위해 2차원의 새로운 유한 차분식을 제안하였다. 이 기법은 6개 지점의 샘플링을 통해 공간에 대한 편미분식을 근사화하게 된다. 제안하는 기법의 분산 특성을 보기 위해 분산 관계식을 구하였고 그 관계식에서 수치적 전파 상수를 계산하여 제안하는 기법의 분산 특성이 등방성임을 확인하였다. 또한 기존 기법들에 비해 보다 큰 시간 증분의 모의 실험환경에서 안정함을 수학적으로 확인할 수 있었다.
분산 파일시스템 환경에서는 디스크 접근 비용을 줄이기 위해 각 노드에 캐쉬된 데이터를 서로 공유하는 협력캐쉬 기법이 사용된다. 협력캐쉬 기법은 분산되어있는 시스템들의 캐쉬정보를 서로 공유하여 가상으로 더 큰 캐쉬를 형성함으로써 캐쉬 히트율을 높이고 디스크 접근을 줄이는 방법이다. 기존에 제안된 협력캐쉬 기법들은 캐쉬에 대한 근사정보를 이용하여 메시지 비용을 줄이고, 로컬캐쉬영역과 글로벌 캐쉬영역을 가변적으로 사용하여 캐쉬히트율을 높이고 있다. 또한 캐시교체시 교체된 블록을 비활동적인 노드로 보내어 계속 캐쉬에 유지하도록 하여 글로벌 캐시히트율을 높이는 장점을 갖는다. 그러나 잘못된 근사정보가 성능을 저하시킬 수 있으며 일관성 유지를 위한 메시지교환 비용이 많이 든다는 단점을 갖고 있다. 또한 비활동적인 노드를 선정하기 위해 사용되는 각 노드의 에이지정보 관리비용이 많이드는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 정확한 캐쉬정보를 유지하며 일관성 유지비용과 캐시에이지정보 관리비용을 최소화시키는 협력캐쉬 알고리즘을 제안한다. 그리고 성능평가를 통해 기존의 협력캐쉬 기법과 비교하여 제안하는 알고리즘의 우수성을 보인다.
분산파일시스템 환경에서는 디스크 접근 비용을 줄이기 위해 각 노드에 캐시된 데이터를 서로 공유하는 협력캐시 알고리즘이 사용된다. 협력캐시 알고리즘은 분산되어있는 시스템들의 캐시정보를 서로 공유하여 가상으로 더 큰 캐시를 형성함으로써 캐시 히트율을 높이고 디스크 접근을 줄이는 방법이다. 기존에 제안된 협력캐시 알고리즘들은 캐시에 대한 근사정보를 이용하여 메시지 비용을 줄이고, 로컬캐시영역과 글로벌캐시 영역을 가변적으로 사용하여 캐시 히트율을 높이고 있다. 또한 버퍼 교체 시 교체된 버퍼를 비활동적인 노드로 보내어 계속 캐시에 유지하도록 하여 전역 버퍼 히트율을 높이는 장점을 갖는다. 그러나 잘못된 근사정보가 성능을 저하시킬 수 있으며 일관성 유지를 위한 메시지교환 비용이 많이 든다는 단점을 갖고 있다. 또한 비활동적인 노드를 선정하기 위해 사용되는 각 노드의 에이지 정보 관리비용이 많이 드는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 정확한 캐시정보를 유지하며 일관성 유지비용과 버퍼 에이지 정보 관리비용을 최소화시키는 협력캐시 알고리즘을 제안한다. 그리고 성능평가를 통해 기존의 협력캐시 알고리즘과 비교하여 제안하는 알고리즘의 우수성을 보인다.
본 논문은 혼합효과의 선형모형에서 분산성분들의 추정방법으로 사영을 다루고 있다. 상수적합법에서 이용되는 제곱합에서의 감소(reductions in sums of squares) 대신에 사영을 이용하여 구하는 방법을 제시하고 있다. 단계별 방법에 의한 잔차모형으로부터 각 분산성분의 추정과 관련된 사영행렬을 구성하는 방법을 제공하고 있다. 사영행렬로 표현되는 이차형식의 기댓값을 이용하여 선형방정식계를 구성하고 적률법으로 분산성분을 추정하게 된다. 고정효과는 가중최소제곱법으로 추정되고 분산성분의 신뢰구간추정에 Satterthwaite의 근사과정으로 자유도를 계산하는 방법을 설명하고 있다.
대류 분산 모형의 유한 차분 방법으로 양해법, Bresler방법, 음해법, upstream차분법과 Chaudhari방법등을 선택하여 각 차분법들의 특성을 규명하고 수치실험을 통하여 이들의 효율적인 사용 방안을 제시하였다. 비교 분석 결과 Chaudhari방법은 수치 분산 현상에 가장 둔감한 반면 조건부 안정이고, Bresler방법은 overshooting에 민감한 반면 무조건 안정이라는 특성이 있다. 분산이 지배적인 흐름에서는 양해법이 가장 정확하고, 대류가 지배적인 흐름에서는 Chaudhari방법이 가장 정확하다. 계산 시간(CPU)은 양해법 또는 Chaudhari방법이 비슷하게 가장 작고 Bresler방법이 항상 가장 크다.
위성영상의 통계적 분석에서는 트레이닝을 통하여 추정된 각 클래스의 평균과 분산을 통계적 유사성 결정의 근거로 사용한다. 따라서, 트레이닝 작업의 결과는 전체적인 분류정확도에 큰 영향을 주게 된다. 이상적인 위성영상 데이터의 분포는 정규분포에 근사한 것으로 가정되고 있으나, 실제로는 약간의 밀집도와 편의를 보이며 이러한 분포의 이상이 트레이닝 결과 추정되는 분산뿐만 아니라 분류 결과 자체에도 많은 영향을 준다. 본 연구에서는 트레이닝을 통해 추정된 분산의 특성과 이러한 특성이 화소값의 분포와 어떤 관련이 있는지를 규명하고, 그에 따른 분류결과의 변화에 대해 검토하였고, 분산 과소추정의 영향을 최소화할 수 있는 트레이닝 기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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