본 논문에서는 대역폭과 지연 파라미터를 참조하여 PG내의 토폴로지 정보를 하는 기법으로 라인 세그먼트를 이용하여 경계노드 사이의 다중 경로 정보를 하였다. 제안된 star 토폴로지 기법에서는 모든 경로를 찾는 대신 홉 카운트 기반의 깊이 우선 방식을 사용하여 효율적으로 다중 경로를 탐색할 수 있도록 하였다. 이를 위해 토폴로지 정보를 줄이고 다중링크 에 유연성을 부여하기 위하여 대역폭과 지연의 한 쌍으로 구성된 두 개의 라인 세그먼트를 이용하는 수정된 라인 세그먼트 기법을 제안하였다. 그리고, 이를 기존의 star 토폴로지에 적용한 효율적인 토폴로지 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 기존의 star 기법과 호 성공율, 접근시간 및 크랭크 백율에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 시뮬레이션 분석결과 제안된 star TA 기법이 기존의 기법보다 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱 기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 $300%{\sim}1000%$까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 대역폭과 지연 파라미터를 참조하여 PG내의 토폴로지 정보를 요약하는 기법으로 라인 세그먼트를 이용하여 경계노드 사이의 다중 경로 정보를 요약하였다. 이를 위해 토폴로지 요약 정보를 줄이고 다중링크 요약에 유연성을 부여하기 위하여 대역폭과 지연의 한 쌍으로 구성된 두 개의 라인 세그먼트를 이용하는 수정된 라인 세그먼트 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 분석결과 제안된 star TA 기법이 기존의 기법보다 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식과 오프라인 필기체 문자 인식으로 나누어진다. 온라인 필기체 문자 인식은 타블렛과 같은 펜 기반의 전자식 입력 장치를 이용하여 필기의 순서와 획의 위치와 같은 동적인 필기 정보를 문자의 입력 시 획득할 수 있어 오프라인 필기체 문자 인식에 비해 큰 연구 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식에서와 같이 동적인 정보를 입력받을 수 없고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 인식의 전처리 결과에 따라 인식 성능이 크게 달라진다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식을 위해 문자의 동적인 정보를 포함하는 획을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전처리 과정으로 먼저 Watershed 알고리즘을 이용하여 입력된 필기체 문자 영상의 향상 및 이진화를 수행한다. 이진화된 문자부를 변형된 Lu와 Wang의 세선화 알고리즘을 사용하여 세선화를 수행한 후 문자에서의 특징점을 추출하여 세그먼트 화소열을 추출하고, 최대 허용 오차법을 이용하여 벡터화한다. 벡터화의 수행으로 몇 개의 획이 하나의 세그먼트로 묶인 경우, 하나의 세그먼트 화소열은 2 또는 그 이상의 세그먼트 벡터로 분리된다. 추출된 세그먼트 벡터들을 완전한 획으로 재구성하기 위해서 오른손 필기 좌표계 시스템을 이용하여 벡터의 방향적인 성분을 인간의 필기 획의 방향에 알맞게 수정하고, 수정된 세그먼트 벡터의 방향성과 분기 정보를 이용하여 인접한 결합 가능한 세그먼트 벡터를 결합함으로써 문자 인식에 적합한 완전한 획으로 재구성한다. 실험 결과 제안된 방법이 필기체 한글 문자 인식에 적합함을 알 수 있었다.
본 논문은 OCP(Open Core Protocol)에 호환되는 파이프라인 구조를 가진 시스템 버스와 MPEG 시스템에 적합한 메모리 버스를 갖는 계층 구조를 가지는 새로운 동기 세그먼트 버스를 제안한다. 이 구조는 MPEG 시스템의 모바일 제품에 사용되는 영상 데이터 처리를 위한 메모리 인터페이스에 기반을 둔 버스 구조와 Multi-master와 Multi-slave를 사용하여 고성능의 다중 처리를 위한 양방향 다중 버스 구조(bi-direction multiple bus architecture)를 가진다. 효율적인 데이터 처리를 위하여 파이프라인 stage와 결합된 Master와 Slave의 주소번지가 latency를 결정하며, 시스템의 특성에 따라서 IP 코어를 배치하였다. 제안된 버스는 저 전력 구현을 위하여 세그먼트 버스 구조를 가지고, 멀티미디어 SoC 시스템의 성능 저하 없이 다중 작업이 가능한 구조를 갖는다. Wirability를 고려하여 양방향 구조를 채택하였고, Testablility를 위하여 단방향(uni-direction) 구조와 대체 가능하다. 또한, Local arbiter의 수정만으로 Master의 추가가 가능한 확장 구조를 가진다. Latency를 줄이기 위하여 직접 제어 방식과 단순한 구조의 Central arbiter로 구현되었다.
지능 링크는 "전송과 처리"라는 두 가지 개념을 융합한 그림이며, 종래의 통신 회선에다 정보 전송뿐만 아니라 처리를 실시할 수 있는 기능을 가진 새로운 전송처리 시스템이다. 이 지능 링크는 각 세그먼트의 기능을 소프트웨어에 의하여 주어지는 범용 파이프라인 프로세싱 시스템이라고 간주할 수 있으며, 각 세그먼트에 대한 처리시간이 다르므로 비동기적 파이프라인으로 동작한다. 본 논문은 도형 표현에 의한 시각적 이해가 용이하고 실행 규칙이 단순한 페트리 네트를 이용하여 지능링크와 파이프라인을 모델화하였으며, 계산기상에서 시뮬레이션하는 것으로 그 성능을 평가하였다.성능을 평가하였다.
본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 이와 같은 다양한 전략을 이용함으로써 기존 기법의 문제점들을 해결 할 수 있다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 3$\sim$10배까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 프랙탈 영상압축의 고속수행을 위한 최적의 파이프라인 주기를 갖는 일차원 VLSI 어레이를 설계했다. 고정분할 알고리즘을 변형하여 VLSI 어레이 설계에 적합하며 화질의 손상을 최소화하면서 압축율이 높은 알고리즘을 유도했다. 파이프라인의 각 세그먼트를 구성하는 PE의 연산시간을 가능한 균등하게 분포시켜 최적의 파이프라인의 주기를 얻었다. 이러한 결과로써 약 4배의 속도 향상을 얻을 수 있다. 정의역과 치역블럭의 입출력과 연산장치를 공유하여 입출력 핀의 수를 줄였다.
광학 현미경을 통해 일정한 시간 간격으로 얻은 세포 이미지들로부터 세포의 변화 과정을 관찰하여 어떻게 변화되어 가는지 자동적으로 추적하고 분석하는 것을 자동화된 세포 트래킹이라고 한다. 본 연구에서는 수 천 개 혹은 수 만개의 세포를 하나의 이미지에 포함함으로 크기가 매우 작아진 세포 클러스터를 분리하기 위한 타원 근사 기반의 알고리즘을 제안하고 개발하였다. 제안된 방법은 클러스터의 경계선을 추출하여 라인 세그먼트들로 분리한 다음 휴리스틱을 이용하여 라인 세그먼트들을 결합해 가며 근사 타원을 생성한다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 두 개의 세포가 겹쳐진 클러스터의 경우 평균적으로 91%의 정확도로, 세개의 세포가 겹쳐진 클러스터의 경우 평균적으로 84%의 정확도를 가지도 클러스터를 분리해 주었다.
본 논문에서 제안된 스패닝 트리 토폴로지 요약기법은 모든 경로를 찾는 대신 홉 카운트 기반의 깊이 우선 방식을 사용하여 효율적으로 다중 경로를 탐색할 수 있도록 하였다. 이를 위해 토폴로지 요약 정보를 줄이고 다중링크 요약에 유연성을 부여하기 위하여 대역폭과 지연의 한 쌍으로 구성된 두 개의 라인 세그먼트를 이용하는 수정된 라인 세그먼트 기법을 제안하였다. 그리고, 이를 기존의 스패닝 트리 토폴로지 요약에 적용한 효율적인 토폴로지 요약기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 기존의 스패닝 트리 기법과 호 성공율, 접근시간 및 크랭크 백 율에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 시뮬레이션 분석결과 제안된 스패닝 트리 토폴로지 요약 기법이 기존의 기법보다 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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