조인 연산은 데이터베이스 시스템의 가장 기본적이고 중요한 연산이며, 큰 수행 비용을 필요로 하는 연산이다. 지금까지 효율적인 조인 연산의 구현과 평가를 위한 다양한 연구가 진행되었다. 기존의 조인 연산 평가는 구현자 관점에서 우수한 알고리즘을 규명하기 위해 개발되었다. 본 논문은 사용자 관점에서 조인 연산 성능을 평가하는 조인 연산 평가 방법론을 기술한다. 본 성능 평가는 사용자가 자신의 업무에 적합한 조인 연산을 수행하는 데이터베이스 시스템을 선택하는데 도움을 준다. 본 논문에서는 두 가지 조인 범주와 여섯 가지의 조인 성능 영향 요소를 고려하여 42개의 평가 질의를 제안한다. 마지막으로 제안된 방법론에 따라 두 개의 상용 데이터베이스 시스템을 대상으로 구현하고 성능 평가 결과를 기술하였다.
속성선택(Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 부분으로 다양한 기법들이 연구되어지고 있다. 특히, 많은 변수와 속성들을 가지는 데이터를 패턴분류 하는 과정에서 주요 속성부분집합을 추출하여 이용함으로써 분류기의 연산속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 패턴분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서 다루는 내용은 멀티미디어 정보처리시 이용되는 여러 신호 처리용 하드웨어에서 필요로 하는 벡터 트랜스퍼메이션(Vector Transformation)및 오소그날 트랜스퍼메이션(Orthogonal Transformation)에 유용할 뿐만 아니라 여러 형태의 다양한 연산(elementary function including trigonometric functions)을 하나의 단일화된 알고리즘으로 구현할 수 있게 한 CORDIC(Coordinate Rotation Digit Computer)연산[1][2]에 관한 연구이다. CORDIC 연산기를 실현함에 있어서 고속 연산을 위해 고속 가산기(fast adder)로서 CSA(Carry Save Adder)를 선택하는데, 본 논문의 연구 초점은 CORDIC연산기를 하드웨어로 실현하기 전에 Bit-Level의 시뮬레이터를 통하여, CSA의 특징상 발생할 수 있는 문제점어 대해 설명하고, 해결 방법[3]을 이용하여 원하는 값에 접근하는가를 확인하여 다양한 Bit의 조작으로 오차의 정도에 따라 유효한 CORDIC연산기를 실현하는데 도움이 되고자 한다.
스트림 데이터는 고속으로 생성되고 용량이 방대하여 저장하기 힘들며 데이터가 흘러가는 가운데 분석해야 하므로 기존 데이터 분석 방식을 그대로 사용하기는 어렵다. 본 연구에서는 스트림 데이터 분석 연산중의 하나인 다차원 집계 연산을 고속으로 처리하는 방법을 제안한다. 기존 연구들과 마찬가지로 스트림 데이터를 시간 차원 기준으로 윈도우 단위로 나누고, 각 윈도우마다 독립적인 집계 연산을 하도록 하였으며, 생성하고자 하는 집계 테이블들은 스트림 데이터가 입력되기 전에 미리 결정된다고 가정하였다. 정렬되지 않은 스트림 데이터를 고속으로 집계하기 위해 본 연구에서는 배열과 AVL 트리 구조를 혼합하여 사용하였다. 이 방법은 생성할 집계 테이블들 선택이 자유롭고, 집계 테이블들 전체가 메모리에 상주할 수 없을 정도로 큰 경우도 집계 연산을 실행할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안한 방법의 효율성은 실험을 통해 입증하였다.
분산환경에 XML 데이타들을 통합하기 위한 한가지 방법은 XML 뷰를 사용하는 것이다. 사용자는 XML을 위한 표준 질의어인 XQuery를 사용하여 분산된 XML 뷰들을 대상으로 전역 XQuery질의를 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 전역 XQuery 질의는 분산된 이종 데이타들을 통합하고 검색하기 위하여 자연스럽게 지역 시스템들 사이의 조인 연산들을 포함한다. 그러나 조인은 비용이 많이 드는 연산자이므로 조인 연산을 효율적으로 처리하는 것은 전역 질의의 처리 성능과 직결된다. 그러므로 조인 연산을 처리하기 위한 다양한 연구들이 존재하며, 그 가운데 하나는 조인의 선택치를 추정하여 최소의 비용을 갖는 조인 순서를 선택하는 것이다. SQL 질의의 경우, 이미 전역 질의의 조인 선택치를 추정하고 이를 기반으로 그 처리 순서를 결정하기 위한 연구가 존재한다. 그러나, 테이블 구조의 데이타를 검색하기 위한 SQL 질의의 조인 선택치 추정 방법을 구조적인 XML 데이타를 검색하기 위한 XQuery질의를 위해서 그대로 사용하기에는 데이타의 구조적인 차이로 인해 문제가 있다. 그러므로 본 논문에서는 질의의 대상이 되는 XML 뷰들의 정보를 이용하여 XQuery 질의의 특성을 고려한 조인 선택치 추정 방법을 제안한다. 본 논문의 기여는 다음과 같다. 첫째, SQL 질의의 조인 선택치 추정 방법과 XQuery 질의의 방법 사이에 차이점을 분석한다. 둘째, XML 뷰를 참조하여 XQuery 질의의 처리를 위한 조인 선택치 추정 방법을 제안한다. 마지막으로, 성능 평가를 수행하여 제안하는 조인 선택치 추정 방법의 효율성을 입증한다.
이동기기의 저장 장치로 사용되는 플래시 메모리는 이제 SSD(Solid State Disk) 형태로 노트북 컴퓨터까지 그 적용 범위가 확대되고 있다. 이러한 플래시 메모리는 무게, 내충격성, 전력 소비량 면에서 장점을 가지고 있지만, erase-before-write 속성과 같은 단점도 가진다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 플래시 메모리 기반 저장 장치는 FTL(Flash-memory Translation Layer)이라는 특별한 주소 사상 소프트웨어를 필요로 하며, FTL은 종종 블록을 재활용하기 위하여 병합 연산을 수행해야 한다. NAND 플래시 메모리 기반 저장 장치에서 블록 재활용 비용을 줄이기 위해 본 논문에서는 이주 연산이라는 또 다른 블록 재활용 기법을 도입하였으며, FTL은 블록 재활용시 이주와 병합 연산 중에서 비용이 적게 드는 연산을 선택하도록 하였다. Postmark 벤치마크와 임베디드 시스템 워크로드를 사용한 실험 결과는 이러한 비용 기반 선택이 플래시 메모리 기반 저장 장치의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 아울러 이주/병합 연산이 조합된 각 주기마다 블록 재활용 비용을 최소화하는 이주/병합 순서의 거시적 최적화의 해를 발견하였으며, 실험 결과는 거시적 최적화가 단순 비용 기반 선택보다 플래시 메모리 기반 저장 장치의 성능을 더욱 향상시킬 수 있음을 보여준다.
DCT 알고리즘은 내적을 효율적으로 처리할 수 있는 하드웨어 구조가 필수적이다. 내적 연산을 위한 기존의 방법들은 하드웨어 복잡도가 높기 때문에, 이론 줄이기 위한 방법으로 연산 공유 승산기가 제안되었다. 하지만 기존의 연산 공유 승산기는 전처리기 및 선택기의 비효율적 구조로 인한 성능저하의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 새로운 연산 공유 승산기를 제안하고 이를 1차원 DCT 프로세서에 적용하여 구현하였다. 연산 공유 승산기의 구조 및 논리 합성 비교 시 새로운 승산기는 기존에 비해 효율적인 하드웨어 구성이 가능함을 확인하였고, 1차원 DCT 프로세서 설계 시 기존 구현 방식들에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
시간지원 데이타베이스 시스템에서의 시간 집계 연산은 일반적인 집계 연산의 확장으로써, 집계의 범위 조건에 '시간'을 포함한다. 시간 집계 연산은 이력 데이타 웨어하우스, 전화 기록 관리(CDR) 등에 유용하다. 본 논문에서는 질의 조건에 여러 개의 선택 프레디키트들을 포함하는 시간 집계 연산을 효율적으로 처리하기 위한 자료 구조인 ITA-tree를 제안하고, 이를 이용한 시간 집계 처리 기법을 제안한다. ITA-tree에서는 레코드의 시간 구간을 T-value라는 하나의 값으로 변환한 후, $B^+$-tree와 비슷하게 이 값을 이용하여 색인을 생성한다. 또한, 많은 레코드가 동일한 T-value 값을 가지게 되는 핫-스팟 문제를 위해 개선된 ITA-tree인 eITA-tree를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 기법들의 성능을 분석과 실험을 통해 비교한다.
본 논문에서 지능형 안전 자동차 시스템을 위해 연산량를 줄인 속도 제한 표지판 실시간 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 관심영역의 전체 픽셀 정보를 특징으로 사용한 기존 방법의 큰 연산량을 줄이기 위해 적은 수의 DCT 계수를 선택하고, 격자구조로 분할된 영상에 대해 Block-DCT를 이용하여 산술 연산을 효과적으로 줄였다. 제안된 알고리듬은 연산량을 줄이기 위해 제안된 상관계수와 분산을 이용한 판별식에 따라 DCT 계수를 선택하고 이를 선형 판별법과 Mahalanobis Distance를 이용하여 속도 제한 표지판을 인식한다. 인식 성능을 높이기 위해 연속 프레임의 누적 분류 결과를 사용한다. 실험 결과 연속된 프레임에 대하여 100.0 %의 인식률을 보이며 기존 방식 대비 곱셈 연산량은 69.3 %, 덧셈은 67.9 % 감소를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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