캐쉬의 성능을 향상시키는 가장 효과적인 방법은 프로그램 수행 특성에 내재되어 있는 시간적 (temporal locality) -공간적 지역성 (spatial locality)을 활용하는 것이다. 본 논문에서는 추가적인 장치나 컴파일러의 도움 없이 단지 캐쉬의 구조적인 특징과 간단한 메커니즘만을 이용하여 두 가지 타입의 지역성을 효과적으로 반영할 수 있는 새로운 캐쉬 시스템이 제안된다. 제안하는 새로운 캐쉬 시스템은 다른 블록 크기와 다른 연관도를 가지는 두 개의 캐쉬로써 구성되어 진다. 즉 작은 블록 크기를 지원하는 직접사상 캐쉬 (direct-mapped cache)와 큰 블록을 지원하는 완전 연관 버퍼 (fully-associative buffer)로 구성되어 진다. 큰 블록은 여러 개의 작은 블록으로 구성되어지며 두 캐쉬에서 접근 실패가 발생할 경우 직접사상 캐쉬의 접근 실패가 발생한 작은 블록과 그 이웃 작은 블록을 완전 연관 버퍼에 저장시킴으로써 한번 참조가 일어난 블록의 이웃 블록이 참조될 확률이 높다는 공간적 지역성의 특성을 효과적으로 반영할 수 있다. 또한 참조가 일어난 블록은 제어 비트를 사용하여 선택적으로 작은 블록을 직접사상 캐쉬에 저장함으로써 시간적 지역성을 보다 효과적으로 사용할 수 있다 시뮬레이션 결과에 따르면 기존의 직접사상 캐쉬의 4배 크기보다도 좋은 성능 향상을 보이고 있으며, 동일한 크기의 victim 캐쉬보다 우수한 성능을 보이고 소비 전력 면에서는 5% 정도의 전력 감소를 보이고 있다.
With the appearance of Bitcoin that builds peer-to-peer networks for transaction of digital content and issuance of cryptocurrency, lots of blockchain networks have been developed to improve transaction performance. Recently, Joseph Lubin discussed Decentralization Transaction per Second (DTPS) against alleviating the value of biased TPS. However, this Lubin's trust model did not enough consider a security issue in scalability trilemma. Accordingly, we proposed a trust metric based on blockchain size, stale block rate, and average block size, using a sigmoid function and convex optimization. Via numerical analysis, we presented the optimal blockchain size of popular blockchain networks and then compared the proposed trust metric with the Lubin's trust model. Besides, Bitcoin based blockchain networks such as Litecoin were superior to Ethereum for trust satisfaction and data volume.
In this paper, we propose the improved method for retrieving images with DC element of DCT that is used in image compression such as JPEG/MPEG. The existing method retrieves images with DC of fixed block size DCT. In this method, the increase in the block size results in faster retrieving speed, but it lessens the accuracy. The decrease in the block size improves the accuracy, however, it degrades the retrieving speed. In order to solve this problem, the proposed method utilizes the variable block size DCT. This method first determines the existence of object regions within each block, and then creates an image region table. Based on this table, it determines the size of each block, following a simple rule; decrease the block size in the object regions, and increase the block size in the background regions. The proposed method using variable block size DCT improves about 15% in terms of the accuracy. Additionally, when there rarely exist images of same pattern, it is able to retrieve faster only by comparing the image region patterns.
블록공중합체를 한 블록에 대해서만 선택적인 용매에 용해시키면 자발적인 상분리에 의하여 크기가 50 nm에서 200 nm 정도인 마이셀 구조로 자기 조립되며, 그 크기와 형태는 벌크상에서와 마찬가지로 블록공중합체의 분자량, 각 블록의 부피비, 각 블록간과 블록과 용매간의 Flory-Huggins 상호작용계수 ($\chi$)등에 의해서 결정된다. (중략)
The productivity of automated container terminals is significantly affected by not only the speed related performances of automated transfer cranes(ATCs) but also the sizes of container blocks. In this paper, it is discussed how to determine the size of import container blocks considering both the container handling times of an ATC and their storage space. Firstly, evaluation models are suggested for the container handling times of an ATC in a typical import container blocks. Secondly, three mathematical formulations are suggested to determine the size of import container blocks. Numerical experiments for the suggested models to determine the size of import container block are provided.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.4
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pp.123-128
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2020
As the use of digital devices is becoming more commonplace, digital forensics techniques recover data to collect physical evidence during the investigation. Among them, the file forensics technique recovers deleted files, therefore, it can recover the database by recovering all files which compose the database itself. However, if the record is deleted from the database, the modified record contents will not be restored even if the file is recovered. For this reason, the database forensics technique is required to recover deleted records. Database forensics obtains metadata from database configuration files and recovers deleted records from data files. However, record recovery is difficult if database metadata such as block size cannot be obtained from the database. In this paper, we propose three methods for obtaining block size, which is database metadata. The first method uses the maximum size of free space in the block, and the second method uses the location where the block appears. The third method improves the second method to find the block size faster. The experimental results show that three methods can correctly find the block size of three DBMSes.
ASTC is one of the standard texture formats supported in OpenGL ES 3.2 and Vulkan 1.0 (and later versions), and it has been increasingly used on mobile platforms (Android and iOS). ASTC's most important feature is the block size configuration, thereby providing a trade-off between compression quality and rates. With the higher number of textures, however, it is difficult to manually determine the optimal block sizes of each texture. To solve the problem, we present a new approach based on PSNR values to automatically determine the ASTC block size. A brute-force approach, which compresses a texture on all block sizes and compares the PSNR values of the compressed textures, can increase the compression time by up to 14 times. In contrast, our three-step approach minimizes the compression-time overhead. According to our experiments on a texture set including 64 various textures, our method determined the block sizes from 4×4 to 12×12 and reduced the size of compressed files by 68%.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.339-342
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2002
동화상 압축에서 사용되는 움직임 벡터는 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 이전 영상과 가장 예측 오류가 적은 곳을 지정하여 예측한다. 블록의 이동 정도는 수직. 수평의 선형적인 움직임(translational displacements)을 가정하여 사용하기 때문에 실제 화상에서 자주 나타나는 물체의 확대 또는 축소에 의한 크기 변화. 회전. 일그러짐 등의 변화에 올바르게 예측하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 블록의 선형적인 이동은 물론이고 4개 노드를 자유롭게 움직임일 수 있는 왜곡된 블록 정합 방식의 움직임 예측 기법에 대하여 소개하고 왜곡 블록 정합 방식에서 나타날 수 있는 기하학적인 오류를 수정하는 보정 방법에 관해 논의한다.
최근 차세대 비디오 코덱 표준화를 위해서 결성된 JCT-VC에서는부호화 효율을 향상시키기 위하여 계층적 부호화 구조와 계층적 변환 블록 구조를 고려해왔다. 계층적 부호화 구조와 변환 블록 구조는 부호화 효율을 향상시킬 수 있는 장점이 있지만, 다양한 형태의 복수 계층 구조를 고려하기 때문에 부호화기의 복잡도를 증가시킨다. 따라서 복잡도 증가를 최소화하면서 부호화 효율을 최대화하기 위하여, 최대 부호화 블록 크기 및 최대 변환 블록 크기를 최적의 값으로 제한할 필요가 있다. 본 문서에서는 다양한 실험 결과들에 대한 분석을 통해서 부호화 효율과 복잡도를 동시에 고려한 최적의 최대 부호화 블록 크기와 계층적 변환 블록 구조를 위한 최적의 깊이 제한에 대하여 설명한다.
Most existing facial expression recognition methods use a uniform grid method that divides the entire facial image into uniform blocks when describing facial features. The problem of this method may include non-face backgrounds, which interferes with discrimination of facial expressions, and the feature of a face included in each block may vary depending on the position, size, and orientation of the face in the input image. In this paper, we propose a variable-size block method which determines the size and position of a block that best represents meaningful facial expression change. As a part of the effort, we propose the way to determine the optimal number, position and size of each block based on the facial feature points. For the evaluation of the proposed method, we generate the facial feature vectors using LDTP and construct a facial expression recognition system based on SVM. Experimental results show that the proposed method is superior to conventional uniform grid based method. Especially, it shows that the proposed method can adapt to the change of the input environment more effectively by showing relatively better performance than exiting methods in the images with large shape and orientation changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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