시간제약 조건하에서 순차회로를 위한 새로운 CPLD(Complexity Programmable Logic Device) 기술 매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 순차회로의 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리한 후 조합논리 부분을 DAG(Directed Acyclic Graph)로 표현한다. DAG의 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 최소의 면적을 가질 수 있으며 처리 시간을 고려하기 위한 것이다. 기존의 CPLD 기술 매핑 알고리즘인 TEMPLA의 경우 팬 아웃 프리 트리를 구성할 때 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 서브 그래프로 분할함으로서 매핑 결과 시간 제약 조건을 초과할 수 있다. 또한, TMCPLD(Technology Mapping for CPLD)의 경우는 출력 에지의 수가 2 이상인 노드를 포함한 트리를 복제하여 전체의 노드수가 증가되어 전체 수행시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 노드만을 복제한 팬 아웃 프리 트리의 구성방법을 제안한다. 시간제약 조건과 조사의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 OR 텀수를 비용으로 하는 초기비용과 노드 병합 후 생성될 OR 텀수인 전체비용을 계산하여 CPLD를 구성하고 있는 CLB(Configurable Logic Block)의 OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들을 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 수가 15.58% 감소되었다.
최근 실시간 서비스의 요구 사항을 갖는 위치 기반 서비스와 텔레매틱스 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서 공간 메인메모리 DBMS에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 공간 메인 메모리 DBMS에서 기존의 디스크 기반 공간 인데스들을 메인 메모리에 최적화하기 위해 엔트리 크기를 줄여 캐시 접근 실패를 최소화한 공간 인덱스 구조들이 제안되고 있다. 그러나 엔트리 크기를 줄이기 위하여 부모 노드의 MBR을 기준으로 압축하거나 중복된 MBR을 제거하기 때문에 인덱스 갱신 시 MBR 재구성 비용이 증가하고 인덱스 검색 시 효율이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MBR 재구성 비용을 줄이기 위하여 넓은 분포의 경우와 좁은 분포의 경우로 나누어 압축 기준점을 다르게 적용하는 RSMBR(Relative-Sized MBR)압축 기법을 제시하였다. RSMBR 압축 기법은 넓은 분포일 경우 부모 노드 확장 MBR의 좌하점을 기준으로 압축하고, 좁은 분포일 경우 전체 MBR을 일정 크기의 셀로 나누고 각 셀의 좌하점을 기준으로 압축한다. 또한 인덱스 검색 시 검색 비용을 줄이기 위하여 상대 좌표와 크기를 이용하여 MBR을 압축한다. 마지막으로, 본 논문에서는 실제 데이타를 통한 성능 평가를 수행하여 RSMBR 압축 기법의 우수성도 입증하였다.
최근 실시간 서비스의 요구 사항을 갖는 위치 기반 서비스와 텔레매틱스 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서 공간 메인 메모리 DBMS에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 공간 메인 메모리 DBMS에서 기존의 디스크 기반 다차원 인덱스들을 메인 메모리에 최적화하기 위해 엔트리 크기를 줄여 캐시 접근 실패를 최소화한 다차원 인덱스 구조들이 제안되고 있다. 그러나 엔트리 크기를 줄이기 위하여 부모 노드의 MBR을 기준으로 압축하거나 중복된 MBR을 제거하기 때문에 인덱스 갱신 시 MBR 재구성 비용이 증가하고 인덱스 검색 시 효율이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MBR 재구성 비용을 줄이기 위하여 넓은 분포의 경우와 좁은 분포의 경우로 나누어 압축 기준점을 다르게 적용하는 RSMBR(Relative-Sized MBR) 압축 기법을 제시하였다. RSMBR 압축 기법은 넓은 분포일 경우 부모 노드 확장 MBR의 좌하점을 기준으로 압축하고, 좁은 분포일 경우 전체 MBR을 일정 크기의 셀로 나누고 각 셀의 좌하점을 기준으로 압축한다. 또한 인덱스 검색 시 검색 비용을 줄이기 위하여 상대 좌표와 크기를 이용하여 MBR을 압축한다. 마지막으로, 본 논문에서는 실제 데이타를 통한 성능 평가를 수행하여 RSMBR 압축 기법의 우수성도 입증하였다.
차세대 인터넷 표준 언어인 XML(eXtensible Markup Language)은 데이터(data)와 표현(presentation) 그리고 구조(structure)가 구분되기 때문에 어느 환경에서나 재사용성이나 재구성이 용이한 장점을 보이고 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 가상교육 시스템(Virtual Education System)의 멀티미디어 컨텐츠로 범위를 제한하여 사용자 위주의 효율적인 검색 시스템을 구현한다. 본 시스템에서는 가상교육 표준안으로 제안되고 있는 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)에서 정의한 SCO(Sharable Content Object)단위의 메타데이터를 기반으로 컨테츠를 설계하고 각 문서를 키워드, 엘리먼트, 애트리뷰트 단위로 색인한다. 또한 사용자 인터페이스에서 엘리먼트 검색화면을 구조적으로 구성해줌으로써 사용자가 DTD(Document Type Definition)에 대한 사전지식 없이도 검색이 가능하며, XML-QL로 재구성된 XML 문서의 형태와 XSL(eXtensible markup language Stylesheet Language)을 이용한 HTML 형태의 두 가지 결과화면을 제시함으로써 사용자 선택의 폭을 넓혀준다.
환자의 진단 및 치료를 결정할 때 전산화단층촬영 (computed tomography; CT)은 우수한 해부학 정보를 제공하기 때문에 진단에 큰 도움이 되어 있다. 그에 따른 사용빈도가 증가하고 있으며, 활용 및 응용범위도 확대되어가는 추세이다. 저관전압을 사용해서 CT 검사를 하면 노이즈가 증가한다. 기존의 여러 연구에서는 영상재구성법에 대한 노출조건을 조절하는 방법 등을 시도해서 최적의 화질을 찾는 방법을 찾고 있으나 근본적 문제해결은 되지 못한다. 입력 영상의 신호를 유지하고 노이즈만을 최대한 제거하기 위해서 이중 트리웨이블릿 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 100kVp, 회전시간 0.5sec의 영상에서 complex oriented 2d 방을 사용 할 경우 노이즈는 8.53에서 4.51로 줄어들었다. 본 연구를 통해서 저관전압 두부 CT에서 발생하는 높은 수준의 노이즈를 최적의 노이즈제거 알고리즘으로 노이즈를 제거하고 환자선 량을 낮출 수 있었다. 본 연구결과를 임상에서 사용 시 저선량의 CT 사용이 가능하고 환자 피폭을 줄일 것으로 판단한다.
이동 인터넷 환경에서 이동 멀티캐스트를 제공하기 위해서 기존의 Mobile IP 프로토콜과 멀티캐스트 프로토콜을 그대로 조합하여 사용할 경우, 멀티캐스트 데이터그램은 특정 노드의 IP 주소가 아닌 그룹 주소를 사용하고 있기 때문에 Mobile IP에서 처리할 수 없는 라우팅 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 IETF에서는 원격지 등록(remote subscription) 방식과 양방향 터널링(hi-directional tunneling) 방식을 제안하였다. 그러나 원격지 등록 방식은 멀티캐스트 트리를 재구성하는데 발생하는 시간지연이 크기 때문에 심각한 멀티캐스트 데이터그램의 손실이 발생할 수 있으며, 양방항 터널링 방식에서는 멀티캐스트 경로가 최적화되지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이동 노드가 외부 네트워크로 이동시 빠르게 멀티캐스트 데이터그램을 수신할 수 있고 멀티캐스트 경로를 최적화할 수 있는 Mobile If Multicast using Local Broadcast(MIMLB) 프로토콜을 제안하였다. 제안한 MIMLB 프로토콜은 터널링을 이용하여 신속하게 멀티캐스트 데이터그램을 수신하도록 하였고, 멀티캐스트 데이터그램의 중복 문제를 해결하였으며, 멀티캐스트 트리 경로의 최적화를 위하여 로컬 브로드캐스트 기법을 도입하였다. 제안된 프로토콜의 성능을 시뮬레이션을 통해 확하였으며, 기존 프로토콜에 비해 이동 노드가 외부 네트워크로 이동시 부가되는 경로의 길이가 줄었고, 라우팅 경로가 최적화되었음을 확인하였다.
이동호스트를 지원하는 네트워크에서의 멀티캐스트 라우팅은 그룹 멤버의 빈번한 위치 변화를 가져와서 기존의 고정 호스트를 기본으로 설계된 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 적용할 경우 많은 문제점을 발생시킨다. 이런점에서 Mobile-IP를 유니캐스트 라우팅 방식으로 사용하는 이동환경에서의 이동호스트를 위한 몇가지 멀티캐스팅 방법이 제시되었으나 이 방법들 또한 비최적 경로로의 데이터 전송, 비효율적인 데이터 중복 전송, 그리고 빈번한 멀티캐스트 트리의 재구성으로 인한 오버헤드 등의 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 문제점들을 구찰하고 이 문제점들을 보와하는 효과적인 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 제안하고자 한다. 제시하는 프로토콜은 Mobile-IP를 사용하는 이동호스트에게 멀티캐스트 서비스를 지원하는 멀티캐스트 에이전트와 이들 멀티캐스트 에이전트들 중에서 선택된 멀티캐스트 포워더를 이용하여 동작한다 이동호스트는 이웃한 멀티캐스트 포워더로부터 데이터를 터널링받거나 또는 로컬네트워크에 위치한 멀티캐스트 라우터로부터 멀티캐스트 데이터를 직접전송받게 된다. 따라서 멀티캐스트 데이터의 전송 경로를 단축시키고 중복되는 데이터 및 터널링으로 전송되는 데이터를 감소시킴으로써 전체 네트워크 트래픽량을 줄이는 효과를 얻을 수 있다. 제시하는 프로토콜의 성능은 다양한 환경의 시뮬레이션을 통하여 확인해 본다.
이 논문에서 겹쳐지고 잘린 이미지내의 타원형 객체들 가운데 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 외형과 객체 내 영역을 재구성하고 계산하기 위한 방법을 제안한다. 대칭 속성을 이용하여 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 객체를 인식하기 위해서 객체내의 부분인식에 기반을 둔 방법이다. 이 방법은 객체 내에서 대칭축을 이용하여 영역 복사를 통한 보이지 않는 영역을 복원하는 간결한 방법을 제시한다. 이 방법은 통계적 예측보다 대칭 기반의 객체 복원에 의존하기 때문에 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 부분에 대해서 측정된 변수를 가지고 분류 트리를 이용하여 객체 인식를 수행한다. 이는 비록 객체의 자세에는 한계를 가지고 있지만 크기 변경이나 회전, 시각의 변화에서 부분적으로 가려진 객체를 인식하는데 뛰어난 것으로 나타났다.
지금까지의 이동체 인덱스에 대한 연구는 주로 인덱스 구성 후에 발생하는 질의 처리 효율성에 두고 있다. 다수의 이동체 인덱스에서 이동체 데이터의 갱신 연산에 의한 인덱스 재구성에 대한 디스크 접근 오버헤드를 고려하지 않았다. 이동체 데이터 처리를 위한 대표적 인덱스 구조인 R-tree는 이동체에 대한 갱신 연산 비용이 많이 든다. 이런 R-tree의 단점을 보완하기 위해 이동체가 가지는 MBR값이 동적으로 변화하는 환경에 맞추어 R트리의 갱신 비용을 절감하여 처리하는 LUR-tree가 제안되었다. 본 논문에서는 마른 데이터 생성 속도에 적합하도록 디스크 접근 오버헤드를 고려해서 LUR-tree를 관리할 수 있는 현재 인덱스에 대한 다량 삽입 기법을 제안한다. 이 기법에서는 다차원 인덱스 구조에서의 다량 삽입 기법을 위한 간단한 버퍼링 기법을 사용한다. LUR-tree의 단말 노드 정보를 관리하는 보조 인덱스를 추가하여 갱신 연산에 따른 노드의 분할과 합병을 예측한다. 예측된 결과를 바탕으로 노드의 변화를 최소화하는 방향으로 데이터의 갱신 순서를 정하여 데이터 갱신에 따른 노드의 분할과 합병을 최소화한다. 실험을 통해 제안한 기법을 이용한 다량 삽입이 기존의 다량 삽입 기법들과 비교해 인덱스의 갱신 비용을 감소시키는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 수행시간을 개선한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 논리식을 DAG로 구성하여 각 노드를 검색한 후. 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 최상위 노드만을 복제(replication)하여 DAG를 팬 아웃 프리 트리로 재구성함으로써 지연시간과 CLB의 개수가 최소화되며 수행 시간도 개선하였다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 초기비용과 전체비용을 계산하여 CLB의 k-OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들를 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 k-OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TMCPLD에 비해 수행 시간이 20.3% 감소되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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