본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징 점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징 점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보 점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징 점 검출을 위해 LoG 방법을 비트단위로 분할 후 결합하는 BLoG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.
Hadoop is a framework to process large data sets in a distributed way across clusters of nodes. It has been a popular platform to process big data, but in recent years, other platforms became competitive ones depending on the characteristics of the application. Spark is one of distributed platforms to enable real-time data processing and improve overall processing performance over Hadoop by introducing in-memory processing instead of disk I/O. Whereas Hadoop is designed to work on Java and data analysis is processed using Java API, Spark provides a variety of APIs with Scala, Python, Java and R. In this paper, the goal is to find out whether the APIs of different programming languages af ect the performances in Spark. We chose two popular APIs: Python and Scala. Python is easy to learn and is used in AI domain in a wide range. Scala is a programming language with advantages of parallelism. Our experiment shows much faster processing with Scala API than Python API. For the performance issues on AI-based analysis, further study is needed.
As part of a Department of Defense Grand Challenge Project, advanced high performance computing (HPC) time-accurate computational fluid dynamics (CFD) techniques have been developed and applied to a new area of aerodynamic research on microjets for control of small and medium caliber projectiles. This paper describes a computational study undertaken to determine the aerodynamic effect of flow control in the afterbody regions of spin-stabilyzed projectiles at subsonic and low transonic speeds using an advanced scalable unstructured flow solver in various parallel computers such as the IBM SP4 and Linux Cluster. High efficiency is achieved for both steady and time-accurate unsteady flow field simulations using advanced scalable Navier-Stokes computational techniques. Results relating to the code's portability and its performance on the Linux clusters are also addressed. Numerical simulations with the unsteady microjets show the jets to substantially alter the flow field both near the jet and the base region of the projectile that in turn affects the forces and moments even at zero degree angle of attack. The results have shown the potential of HPC CFD simulations on parallel machines to provide to provide insight into the jet interaction flow fields leading to improve designs.
센서 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 종류의 센서 노드로 구성된 유비쿼터스 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 센서 네트워크에서는 각 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하여 에너지 소모를 줄임으로써 네트워크의 지속시간을 늘이는 것이 무엇 보다도 중요하다. 기존의 MAC(Medium Access Control) 프로토콜은 채널 폴링 기법을 이용하여 효율적인 에너지 관리에 대한 해결책을 제시 하였으나 각 노드의 Duty Cycle이 길어짐으로써 발생하는 에너지 소모에 대한 해결책은 제시하지 못하였다. 센서 네트워크에서 센서 노드를 디자인할 때 중요한 고려사항 중 하나가 제한된 자원을 가진 센서 네트워크에서 주어진 에너지 소모를 최소화 하여서 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 본 논문에서는 센서 노드의 에너지 소모를 줄이기 위해 제안된 라우팅 프로토콜을 비교 에너지 소모를 줄이는 방안을 제시 한다.
무선센서네트워크 시스템들은 응용 어플리케이션에서 많은 노드들이 처리하고 분석하기 위해 요청한 실시간 센서 데이터를 수집하고 분석한다. 본 논문에서는 전라북도 군산시 지역에 여러 요소의 무선센서네트워크 클러스터를 구축하였다. 구축된 시스템을 이용하여 측정된 실시간 데이터를 도형화하고 분석하여 변화의 결과를 도출하고자 한다. 결과로 나온 분석 내용은 데이터의 시간적인 변화량과 공간적인 변화량 그리고 진행 방향성에 대해 시각적으로 나타내어 해석하기 쉬운 형태의 데이터를 생성한다. 이러한 분석 방법은 무선센서네트워크를 사용하여 분석하는 많은 사람들에게 보다 편리하게 해 줄 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.237-252
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2017
In recent years, data centers have become the core infrastructure to deal with big data processing. For these big data applications, network transmission has become one of the most important factors affecting the performance. In order to improve network utilization and reduce job completion time, in this paper, by real-time monitoring from the application layer, we propose job-aware priority scheduling. Our approach takes the correlations of flows in the same job into account, and flows in the same job are assigned the same priority. Therefore, we expect that flows in the same job finish their transmissions at about the same time, avoiding lagging flows. To achieve load balancing, two approaches (Flow-based and Spray) using ECMP (Equal-Cost multi-path routing) are presented. We implemented our scheme using NS-2 simulator. In our evaluations, we emulate real network environment by setting background traffic, scheduling delay and link failures. The experimental results show that our approach can enhance the Hadoop job execution efficiency of the shuffle stage, significantly reduce the network transmission time of the highest priority job.
모바일 장치의 사용이 대중화되면서 무선 통신을 이용한 화상회의, 다중 사용자 게임, 인터랙티브 채팅 등의 그룹 기반의 어플리케이션에 대한 관심이 증가되고 있다. 이러한 그룹 기반의 어플리케이션이 안전하게 수행되기 위해서는 그룹 구성원간 안전한 통신을 위한 키 동의가 선행되어야 한다. 기존에 제안된 모바일 환경에서의 그룹키 동의 프로토콜에서는 하나의 셀 내의 모바일 장치들이 그룹키를 공유하는 것을 고려하였다. 본 논문에서는 기존 모델을 확장하여 최초로 서로 다른 셀에 속한 모바일 장치들 간의 그룹키 동의 프로토콜을 제안하고 안전성을 분석하도록 한다. 또한 모바일 장치의 계산 부담을 줄이기 위해 패스워드 인증 방식을 제안한 프로토콜에 적용해 보도록 한다.
This paper proposes a novel method for visualizing the thickness and clearance of 3D objects in a polyhedral representation. The proposed method uses the distance field of the objects in the visualization. A parallel algorithm is developed for constructing the distance field of polyhedral objects using the GPU. The distance between a voxel and the surface polygons of the model is computed many times in the distance field construction. Similar sets of polygons are usually selected as close polygons for close voxels. By using this spatial coherence, a parallel algorithm is designed to compute the distances between a cluster of close voxels and the polygons selected by the culling operation so that the fast shared memory mechanism of the GPU can be fully utilized. The thickness/clearance of the objects is visualized by distributing points on the visible surfaces of the objects and painting them with a unique color corresponding to the thickness/clearance values at those points. A modified ray casting method is developed for computing the thickness/clearance using the distance field of the objects. A system based on these algorithms can compute the distance field of complex objects within a few minutes for most cases. After the distance field construction, thickness/clearance visualization at a near interactive rate is achieved.
유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 종류의 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크 어플리케이션들의 주요 트래픽 패턴은 몇몇의 센서 노드들로부터 싱크 노드로 패킷을 전송하는 타입의 단일 방향성 데이터 수집형태로 구성되어있으며 소스 노드, 중간 노드, 싱크 노드에 이르기 까지 각각 자신의 상위 노드를 곧 바로 깨움으로써 지연의 감소와 에너지 효율성을 이끌어냈다. 본 논문에서는 센서 노드의 지연 감소를 위해 2계층 클러스터 구조를 제시하고 이에 기존에 사용한 라우팅 프로토콜을 네트워크 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 종류의 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크 어플리케이션들의 주요 트래픽 패턴은 몇몇의 센서 노드들로부터 싱크 노드로 패킷을 전송하는 타입의 단일 방향성 데이터 수집형태로 구성되어있으며 소스 노드, 중간 노드, 싱크 노드에 이르기 까지 각각 자신의 상위 노드를 곧 바로 깨움으로써 지연의 감소와 에너지 효율성을 이끌어냈다. 본 논문에서는 센서 노드의 지연 감소를 위해 2계층 클러스터 구조를 제시하고 이에 기존에 사용한 라우팅 프로토콜을 네트워크 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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