최근에 무선 모바일 네트워크상에서 모바일 클라이언트 요청증가로 인하여 스트리밍 미디어 객체를 관리하고 서비스하기 위한 새로운 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 무선 모바일 네트워크상에서 스트리밍 미디어 서비스의 성능을 향상시키기 위한 새로운 객체 세그먼트 그룹화 방법을 제안한다. 제안된 기법은 분할된 객체 세그먼트들에 대해서 유사성 척도를 수행하며, 유사성 척도를 위해 disjunction, conjunction, 그리고 filtering연산을 수행한다. 이들 연산 척도에 따라 분할된 세그먼트들의 그룹화가 결정되며, 스트리밍 미디어 서비스 성능이 결정된다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 처리율, 평균 시작지연, 그리고 캐시 히트율의 성능이 우수함을 보였다.
XML의 대표적인 특징은 기존의 다른 컨텐츠와는 달리 문서의 구조를 기술할 수 있다는 것이다. 구조적 정보는 활용 방법에 파라 XML문서의 다양한 처리에 있어 성능을 향상시키는 핵심적인 요소가 될 수 있다. 그러나 XML 태그의 자기 서술적인 특성에서 비롯되는 구조적 표현의 차이는 오히려 문서의 식별을 어렵게 하는 원인이 된다. 본 논문에서는 기존의 비트맵 인덱스(Bitmap Index)를 이용한 XML 문서 검색 시스템이 다양한 구조적 유사성을 판별할 수 없는 단점을 보완 가능하도록 경로 중심의 유사 문서 인식 기법을 제안한다. 이 기법은 '경로 구성 유사도'와 '유사 경로 테이블'을 통해 기존의 비트맵 인덱스가 갖는 유사 경로를 인식하지 못하는 단점을 해결하고 검색의 유연성을 부여함으로써 보다 양질의 검색 결과를 도출할 수 있다. 또 이것은 기존 시스템의 Bit-wise 연산에 완전히 이식됨으로써 비트맵 인덱스의 장점인 빠른 성능을 그대로 유지할 수 있게 된다.
유사 멜로디 검색은 질의 멜로디와 유사한 멜로디들을 음악 데이터베이스로부터 찾는 연산이다. 본 논문에서는 유사 멜로디 검색을 기반으로 하는 표절 감지 시스템 개발에 관하여 논의한다. 먼저, 정합 및 이동 변환을 지원하는 새로운 유사 모델을 제안한다. 또한, 각 멜로디의 특징들을 인덱싱 하는 방법과 인덱스를 기반으로 표절 감지를 처리하는 방법을 제시한다. 제안된 표절 감지 시스템을 이용하여 작곡가는 자신의 멜로디와 유사한 멜로디를 가지는 곡들을 음악 데이터베이스에서 효과적으로 검색할 수 있다. 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 순차 검색을 기반으로 하는 방법과 비교하여 약 31배까지의 성능 개선 효과를 보였다.
유사도 평가는 유사 파일 탐색이나 파일의 중복제거에서 필수적으로 수행되어야 하는 모듈이다. 이와 같은 유사도 평가는 파일의 크기가 커지거나 비교할 파일의 수가 많을수록 더 많은 시간이 소요되므로 이 때 발생하는 오버헤드는 시스템 전체의 성능에 영향을 미칠 만큼 중요하다. 특히 사용자의 요구사항에 실시간으로 반응해야 하는 시스템에서는 응답시간을 지연시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 파일의 해시 연산과정의 시간을 줄이기 위한 방법으로 대표 해시 FLC를 이용한 유사도 평가 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 본 연구에서 제안하는 방식이 기존의 방식에 비해서 빠른 시간 내에 유사 파일을 탐지할 수 있음을 보이고 있다. 또한 해시 리스트의 크기가 줄어들어서 메모리 자원을 효율적으로 사용할 수 있다.
본 논문에서 제안한 적응형 탐색 채널추정 알고리듬은 간섭신호와 유사한 기준신호를 정하기 위해 LMS 알고리듬을 수행하기 전에 병렬의 컨볼루션 연산을 수행한다. 컨볼루션 연산을 통해 출력된 신호는 채널의 지연시간과 진폭특성을 가지고 있어 간섭신호와 유사한 특성을 가진다. 또한 LMS 알고리듬 수행에 있어서 탭 계수를 갱신할 때 사용하는 추정간격 값을 고정된 값이 아닌 기울기의 부호에 따라 가변적인 값을 갖도록 하였다. 제안된 알고리듬의 성능평가는 이동통신환경과 유사한 Jake's 모델의 Rayliegh 다중경로 채널환경에서 실험하였다. 모의실험결과 기존 LMS 알고리듬은 데이터 110개를 반복 수행함으로써 약 -40 dB의 제곱오차수렴을 보였고 제안한 적응형 탐색 채널추정 알고리듬은 데이터 120개를 반복 수행함으로써 약 -80 dB의 제곱오차수렴을 보였다. 데이터의 반복연산에 따른 수렴속도는 다소 증가하였으나 오차정확도는 약 40 dB의 우수한 개선특성을 보였다.
본 논문은 개량된 분기한정법(branch-and bound method)을 이용하여 고속연산이 가능한 2차원 상태공간 디지털 필터의 설계방법을 제안하였다. 설계된 디지털 필터가 갖는 계수행렬의 모든 요소 값들은 오직 2개의 2의 멱수 (powers-of-two) 의 합으로만 표현되어진다. 따라서 제안된 방법으로 설계한 2 차원 상태공간 디지털필터는 간단한 가산연산만으로 수행이 이루어지므로 고속연산이 가능하고, 또한 구조가 간단하며 저가격으로 실현이 가능하다는 장점을 가진다 . 본 논문에서 제안된 방법의 타당성을 설계예시를 통해 고찰한 결과, 설계된 디지털 필터의 근사오차와 군지연특성이 동일한 설계사양으로 연속계수공간에서 설계되어진 디지털필터와 비교하여 유사한 결과를 얻을 수 있었다.
문자열 연산이 계산 생물학 분야에 응용되면서 효율적인 문자열 연산을 위한 다양한 자료구조와 알고리즘이 연구되고 있다. 최장 공통 부분 문자열 문제는 두 개 이상의 문자열에서 가장 길게 일치하는 부분문자열을 찾는 연산이며, 최대 반복자 문제는 하나의 문자열에서 두 번 이상 반복되는 부분문자열을 찾는 연산이다. 이 연산은 패턴 매칭, 유사도 측정 등의 문자열 처리 분야에서 중요하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 $n{\times}n{\times}n$ 프로세서를 사용하여 두 문자열의 최장 공통 부분문자열을 구하는 알고리즘과 주어진 문자열의 최대 반복자를 찾는 알고리즘을 제안하며, 이 알고리즘들은 모두 O(1) 시간 복잡도를 갖는다.
그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 본 연구는 GPU 가속 운동파모형을 실제 유역에 적용하여, GPU 가속 운동파 강우유출모형 결과에 대한 정확성과 연산 소요 시간에 대한 효율성을 확인하였다. GPU 가속 운동파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시키기 위해 CUDA 포트란을 이용하여 개발되었다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 운동파모형을 이용하여 금강의 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상을 모의 하였고, 동일한 유한체적법을 이용한 CPU(Central Processing Unit) 기반의 강우유출모형과 비교하였다. 그 결과 GPU 가속모형의 결과는 미호천 유역 하류단에서 관측한 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반의 강우유출모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
오늘날 데이터 감축을 위한 디지털 영상처리에 KLT와 매우 유사한 성능을 갖는 DCT에 관한 관심도가 점점 늘고 있다. 지금까지 계산량을 줄이기 위해 발표된 많은 알고리즘 중에서 Chen의 알고리즘이 가장 많이 알려져 있다. 최근데 발표된 Lee 알고리즘은 Chen의 알고리즘에 비해 복잡한 계산량을 줄였지만 고정 소수점 연산시 FWL에 의한 성능감소가 발생한다. 본 논문에서는 FWL 영향에 따른 오차 분석을 행하여 두 알고리즘들의 성능비교를 하였다. 또한 고정 소수점 연산에 따른 성능감소를 줄이기 위해 up&down-scaling기법을 제안하였다. 16비트 고정 소수점 연산으로 16x16 2차원 DCT를 구현하여 영상 데이타에 적용할 경우 이론적인 고찰과 시뮬레이션 결과 Lee 알고리즘이 Chen 알고리즘과 유사한 성능을 갖는다는 것을 입증하였다.
무선통신 채널에서 높은 전송 속도를 가능하게 하는 공간다중화 MIMO 시스템 수신부에서 다중화된 신호를 검출하는 것은 어려운 작업이며, 최근 다양한 신호검출 기법들이 개발되어졌다. 다양한 신호검출 기법 중 maximum likelihood detection with QR decomposition and M-algorithm (QRM-MLD), sphere decoding (SD)과 같은 기존 기법들은 maximum likelihood (ML)기법과 유사한 성능을 가진 것으로 보고되었다. 본 논문에서는 ML 기법과 거의 동일한 성능을 가지면서 낮은 연산복잡도를 보이는 새로운 신호검출 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 기법은 ML 기법과 거의 동일한 성능을 보이면서 MMSE-OSIC와 유사한 연산복잡도를 가지는 것을 보인다. 또한 기존의 QRM-MLD, SD 기법들의 경우 hard decision 후 추가적인 연산을 통해 soft decision을 위한 log likelihood ratio(LLR) 값을 생성하는 반면, 제안된 기법에서는 추가적인 연산 없이 LLR 값을 성공적으로 생성할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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