본 논문은 위성방송 전송 규격인 DVB-S2의 기반 채널 부호로 사용되는 LDPC를 고속 복호를 위해 HSS(Horizontal Shuffle Scheduling) 방식을 기반으로 고속 복호기 구조를 연구하였다. 첫째로 HSS방식에서 발생하는 메모리 충돌을 극복하는 방식을 제시한다. 둘째로 고속 복호를 위해 LUT(Look Up Table)을 이용하는 Sum-Product 알로리즘 대신 min값에서 scaling factor를 곱하는 Normalized Min-Sum 알고리즘을 사용하였으며, 성능 향상을 위해 check node에서 bit node로 입력되는 값의 부호를 확인하여 신뢰성 없는 값을 삭제하는 Self-Correct 방식을 제시하여 sum-product 방식에서 발생하는 bottle neck 현상을 하였다. 마지막으로 고속화를 위한 효율적인 메모리 구조를 제안한다.
LDPC(low density parity check)부호는 합-곱 알고리즘 기반의 반복복호를 통해 Shannon 한계에 근접하는 성능을 보인다. 합곱 알고리즘에서 체크노드와 비트노드의 확률 및 부가정보의 갱신 순서는 스케쥴링 방법에 따라 달라지며 그에 따라 오류정정능력이나 반복복호의 횟수가 달라진다. 기존에 제안된 순차 BP 알고리즘을 사용한 LDPC의 복호는 표준 BP 알고리즘을 바탕으로 복호를 수행했을 경우에 비해 적은 평균반복복호 횟수에도 불구하고 좋은 성능을 가진다고 알려져 있다. 하지만 기존의 연구들에서는 이러한 성능 차이의 원인에 대한 연구는 미비하다. 따라서 본 논문에서는 두 알고리즘의 적용에 따른 LDPC 복호의 성공 여부에 따라 4가지 경우로 분류하고 각 경우를 비교한다. 이를 통해 두 알고리즘의 성능 차이의 원인을 분석하고 그 결과로 성능 차이의 원인이 패리티 검사행렬 내부의 사이클을 구성하는 비트노드들의 확률 값을 갱신할 때 알고리즘에 따른 갱신 과정의 차이에 있음을 보인다.
교통정보 시스템에 있어서 가장 중요한 것은 각 도로의 교통상황이나 유고정보 등 Event를 얼마나 빨리 전달하느냐에 달려있다. Event 정보를 TPEG 시스템에서 보다 효과적으로 운영하기 위해서는 효과적인 전달 시스템이 필요하기 때문에, 본 논문에서 개선된 전달 시스템을 제안하려고 한다. 개선된 전달 시스템은 교통정보 데이터를 TPEG 데이터로 변환한 후에 단순하게 FIFO 방식을 이용하여 전달하는 기존의 방식과는 달리 교통정보의 우선순위를 고려한다. 제안하는 우선순위 기반의 방식은 어떤 정보가 중요한 교통정보인가 판별한 후에 우선순위에 따라 스케줄링 하여, 중요한 정보는 보다 빨리 전달이 되도록 하고 또한 우선순위에 따라 전송 주기를 앞당긴다. 한편, 중요도가 낮은 교통정보는 늦게 전달이 이루어지며 우선순위가 낮으므로 전송주기도 늦어지게 된다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 방식이 갑작스런 교통상황의 변화와 중요한 교통정보를 보다 빨리 전달할 수 있다는 것을 보여주고 있다.
분산 시스템에 결함 내성 기능을 제공하는 기법의 하나인, 검사점을 이용한 회복 기법을 효율 적으로 구현하기 위해서는 최적화된 검사점 설정 구간의 선택이 매우 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문은 분산 시스템내의 각 프로세스 적절한 검사점 설정 구간을 프로세스의 연산 중에서 동적으로 스케 쥴링 하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 시스템내에의 각 프로세스가 현 검사점 구간 동안으 검사점 설정 비용과 가능한 롤백 회복 비용을 비교 평가하고, 다음 검사점 설정을 위한 적절한 구간을 계산한다. 대부분의 기존 기법들과는 달리 제안된 기법은 검사점과 롤백 두 가지 비용 모두를 최소화는 구간 값 을 선택하여 , 현 검사점 구간 동안의 통신 형태를 고려한 구간 값을 선택한다. 또한 검사점 설정 구간 선 택을 위한 별도의 통신비용의 요구되지 않으며, 제안된 기법의 기존의 검사점 조정 기법들과 쉽게 통합되어 사용될수 있다.
본 논문에서는 GIS 관련 연산을 실시간에 효율적으로 처리하기 위한 분산공유메모리 기반 병렬처리 시스템을 제안한다. 본 논문의 분산공유메모리 시스템은 메시지전달 방식의 분산메모리 MIMD 컴퓨터 상에 소프트웨어 기반 분산공유메모리 모듈을 탑재함으로써 구현되었다. 또한 GIS 연산의 기본이 되는 공간 객체를 공유의 기본 단위로 설정하고, GIS 데이타의 특성을 반영하여 읽기전용 공유데이타 타입을 추가하였으며, 네트워크 오버헤드를 줄이기 위하여 복수의 객체를 한번에 읽어오는 bulk access가 가능하도록 하였다. 본 시스템에서는 GIS 데이타의 효율적인 분배를 위하여 부하균등화 기법으로 guided self scheduling을 사용하였다. 실험결과 본 시스템은 네트워크 캐쉬의 효율적인 활용을 통하여 소프트웨어 기반 분산메모리 시스템의 오버헤드에도 불구하고 MPI 기반 메시지전달 방식에 비하여 향상된 성능을 얻을 수 있었다.Abstract In this paper, we propose a distributed shared memory(DSM) based parallel processing system to process GIS related computations efficiently in real time. The system is based on a software DSM module implemented on top of a distributed MIMD computer. In the DSM system, spatial object, which is a fundamental structure to represent GIS data, is used as a basic unit for sharing, and a read-only shared data type is added to reflect the characteristics of GIS data. In addition, a bulk access to multiple shared data is made possible to reduce the network overhead. A guided self scheduling method is devised for efficient load balancing in distributing GIS data to parallel processors. The experimental results show that the DSM system performs better than an MPI based message-passing system through the efficient utilization of network cache in spite of the system's software overhead.
네트워크중심전(NCW)은 현재 효율적인 전쟁수행을 위한 중요한 개념으로 자리잡아가고 있다. 이러한 네트워크중심전 개념에서 여러 전술, 전략 단위의 신뢰성 있는 고속 통신을 지원하기 위하여 지향성 안테나를 사용하는 공중전술네트워크가 형성될 전망이다. 이는 매우 동적인 이동성을 가지는 환경으로써 이러한 환경에 맞는 효율적이고 신뢰성있는 이웃노드 탐색 기법이 필요하다. 본 연구에서는 지향성 안테나를 사용하는 공중전술네트워크를 위한 적응적인 이웃노드 탐색기법을 제안한다. 이 기법은 모든 노드가 주기적으로 전송하는 HELLO 메시지의 오버헤드를 감소시키면서 고 신뢰성을 가지는 새로운 방식의 이웃노드 탐색을 수행하며 성공적인 데이터 전송에 기여한다. 본 제안 기법의 성능과 효율성 검증을 위하여 수학적 분석 및 Qualnet 4.5를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구에서는 대용량 항공 레이저 스캐닝 자료로부터 DSM(Digital Surface Model) 및 DTM(Digital Terrain Model)을 효율적으로 생성하기 위하여 다중 코어 피씨클러스터(PC-Cluster)에 기반한 병렬처리방식을 제안하였다. 이를 위하여 MPI(message passing interface)만을 사용하는 기존 MPI 모델을 변형하여 MPI와 OpenMP를 병용한 하이브리드(hybrid) 모델을 제작하였으며 다중 코어 피씨클러스터에서 그 성능을 평가하였다. 결과적으로, 하이브리드 모델과 기존 모델을 비교하였을 때 DSM을 생성하기 위한 보간에서는 다소 불리하지만 MPI 호출을 줄임으로써 전반적인 성능을 향상시킬 수 있었다. 아울러, 불규칙한 항공 레이저 스캐닝 자료의 분포로부터 발생하는 코어간 부하 불일치를 OpenMP의scheduling 기능을 통해 조절함으로써 하이브리드 모델의 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 분산 객체 컴퓨팅 환경에서 보장된 실시간 서비스를 지원하는 TMO 객체그룹(TMO Object Group) 모델을 설계ㆍ구축하고, 우리 모델의 정확한 분산 실시간 서비스 수행능력을 검증 한다. 우리가 제안한 TMO 객체그룹은 TINA(Telecommunications Information Networking Architecture) 의 객체그룹 개념을 기반으로, 실시간 특성을 가지는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 객체들과 객체그룹 내의 객체 관리 서비스(Object Management Service), 실시간 스케줄링 서비스(Real-Time Scheduling Service)를 지원하는 컴포넌트들로 구성된다. 또한, TMO 객체는 분산 시스템에 비중복 또는 중복으로 존재할 수 있다. 본 모델은 특정 ORB나 운영체제들의 제약 없이 COTS(Commercial Off-The-Shelf) 미들웨어 상에서 보장된 분산 실시간 서비스를 수행한다. TMO 객체그룹을 구축하기 위해 TMO 객체의 개념과 TMO 객체그룹의 구조를 정의하였고, 객체그룹 내의 컴포넌트들의 기능과 그들간의 상호작용을 설계 구현하였다. TMO 객체그룹은 객체 관리 서비스와 실시간 스케줄링 서비스 지원을 위해 동적바인더객체(Dynamic Binder Object)와 스케줄러객체(Scheduler Object)를 각각 가진다. 동적바인더객체는 클라이언트들의 요청에 대해 중복 TMO 객체 중 적정 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스를 지원하고, 스케쥴러객체는 클라이언트들의 서비스 요청에 대해 TMO 객체가 수행해야 할 작업들의 우선순위를 정하는 실시간 스케줄링 서비스를 지원한다. TMO 객체그룹의 수행 검증을 위해 이미 연구된 알고리즘을 확장한 동적 바인딩 서비스를 위한 바인딩 우선순위(Binding Priority) 알고리즘과 실시간 스케줄링 서비스를 위한 EDF(Earliest Deadline First) 알고리즘을 적용하여 동적바인더객체와 스케쥴러객체를 구현했다. 마지막으로 수치 분석을 통해 TMO 객체그룹이 비중복/중복 TMO 객체의 동적 바인딩 서비스와 클라이언트들의 요청을 받는 임의의 TMO 객체에서 실시간 스케줄링 서비스를 지원하는지 검증했다.
Xiao, Mang;Li, Guangyao;Jiang, Yinyu;Xie, Li;He, Ye
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4405-4418
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2016
Automatic image completion techniques have difficulty processing images in which the target region has multiple planes or is non-facade. Here, we propose a new image completion method that uses belief propagation based on planar priorities. We first calculate planar information, which includes planar projection parameters, plane segments, and repetitive regularity extractions within the plane. Next, we convert this planar information into planar guide knowledge using the prior probabilities of patch transforms and offsets. Using the energy of the discrete Markov Random Field (MRF), we then define an objective function for image completion that uses the planar guide knowledge. Finally, in order to effectively optimize the MRF, we propose a new optimization scheme, termed Planar Priority-belief propagation that includes message-scheduling-based planar priority and dynamic label cropping. The results of experiment show that our approach exhibits advanced performance compared with existing approaches.
GNSS has been evolving dramatically in recent years. There are currently 6 GNSS (4 GNSS, AND 2 RNSS) constellations, which are GPS (USA), GLONASS (Russia), BeiDou (China), Galileo (EU), QZSS (Japan), and IRNSS (India). The Number of navigation satellites is expected to be over 150 by 2020. As the number of both constellations and satellites used for the improvement of positioning performance, high accuracy, and robustness of precise positioning is more promising. However, a large amount of the correction messages is required to support the augmentation system for the available satellites of all the constellations. Since bandwidth for the correction messages is generally limited, sending or scheduling the correction messages might be a critical issue in the near future. In this study, we analyze the relationship between the size of the bandwidth and Real-Time Kinematics (RTK) performance. Multiple Signal Messages (MSM), the only Radio Technical Commission for Maritimes (RTCM) message that supports multi-constellation GNSS, has been used for this assessment. Instead of the conventional method that broadcasts all the messages at the same time, we assign the MSM broadcasting interval for each constellation in 5 seconds. An open sky static and dynamic test for this study was conducted on the roof of Sejong University. Our results show that the RTK fixed position accuracy is not affected by the 5-second interval corrections, but the ambiguity fixing rate is degraded for poor DOP cases when RTK correction are transmitted intermittently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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