Tile Map Service는 정적인 이미지들을 모아둔 저장소를 이용하여 매우 빠르게 지도 서비스를 수행하는 서비스이다. 지도 이미지 저장소는 특정 축척별로 지도 영역을 Tile 이미지로 저장한 디렉토리 구조이다. 따라서 디렉토리 구조로부터 이미지를 불러오는 것은 사용자의 요구에 따라서 지도를 데이터베이스로부터 직접 생성하는 것보다 훨씬 시간 단축이 이루어진다. 이와 같은 Tile Map Service를 이용하면 사용자가 복잡한 지도를 생성할 때 획기적으로 지도 생성 시간을 단축시키는 효과와 성능 향상을 위한 제반 노력을 제거할 수 있다. 본 논문은 Open Source GIS를 사용하여 고해상도 영상의 Tile Map Service 시스템을 구축하는 방안을 제시하는 것이다. Open Source GIS중 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)을 사용하여 Tile Map Image를 생성하였으며, OpenLayers를 이용하여 웹브라우저를 통한 서비스를 구축하였다. 또한 Tile Map Service 시스템을 구축 한 후 전통적인 방식으로 지도 렌더링을 수행하는 시스템과 성능테스트를 수행하여 결과를 비교 분석하였다. 수행 결과 본 연구를 통하여 제안된 방법으로 고해상도의 영상 데이터를 상용소프트웨어의 도입 없이 고가용성의 Tile Map Service 시스템을 구축할 수 있었다.
Map/Reduce 는 최근에 많은 주목을 받고 있는 클라우드 컴퓨팅을 구현하는 프로그래밍 모델이다. 이 모델은 여러 대의 컴퓨터를 이용해서 규모가 큰 데이터를 처리하는 어플리케이션에서 사용된다. 따라서 구성된 컴퓨터들을 효율적으로 사용하기 위해서 데이터를 적당한 크기로 나눈 다음 각각의 컴퓨터에 효율적으로 분배시키는 과정을 결정하는 것이 중요하다. 또한 모델을 구성하고 있는 Map 단계와 Reduce 단계를 실행하는 계획도 성능에 많은 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 대용량의 데이터를 분리해서 Map 태스크를 실행하는 클라우드 컴퓨팅 노드의 성능과 네트워크의 상태를 고려한 후 각각의 컴퓨팅 노드에게 효율적으로 분배하는 방법을 제안한다. 그리고 Map 단계와 Reduce 단계에서 진행하는 방식을 튜닝하여 Reduce 작업의 처리속도를 향상시켰다. 제안된 방법은 대표적인 두 개의 Map/Reduce 어플리케이션을 이용하여 실험하고 조건에 따라 성능에 어떠한 결과를 미치는지 평가했다.
가스터빈 엔진의 성능을 예측하기 위해서는 자신의 성능 특성을 포함한 구성품 성능도가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 압축기 성능도를 제작사에서 제공한 성능덱으로부터 역으로 식별하는 방법을 제안하였다. 알고리즘은 틸트 로터 방식 스마트 UAV를 위한 PW206C 터보축 엔진에 적용하였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 새롭게 만들어진 압축기 성능도를 이용한 해석 결과와 제작사에서 제공한 EEPP(Estimated Engine Performance Program) 덱을 이용한 해석 결과를 비교하였다. 또한 기존의 스케일링 방법을 이용하여 얻어진 구성품 성능도를 이용한 해석결과와도 비교하였다. 본 연구에서 새롭게 제안된 성능도 생성 방법이 기존의 스케일링 방법보다 더 효과적임을 확인하였다.
DOCSIS와 IEEE 802.16 MAC 프로토콜의 MAP 메시지는 CM의 상향 채널 데이터 전송 영역을 할당하므로 프로토콜 성능에 영향을 미치게 된다. 하지만 MAP의 구성요소와 용도에 대한 정의만 표준안에 언급이 되어있고, MAP 메시지의 크기나 MAP 메시지 내의 경쟁슬롯의 수에 대한 정의는 언급되어 있지 않다. 본 논문에서는 MAP의 크기와 경쟁슬롯의 수에 따른 프로토콜의 성능을 분석하곤 분석 결과를 바탕으로 최적의 MAP 크기와 경쟁슬롯의 수를 구하였다. 실험 결과로 MAP의 크기는 2msec이고 경쟁슬롯의 수는 8개일 때 최적의 프로토콜 성능을 보임을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 네트워크 시스템 파라미터로 사용할 수 있으며 실험에 사용하였던 시뮬레이터는 케이블 네트워크, BWA 및 WiBro 시스템 파라미터의 최적화에 사용할 수 있다.
To meet the scalability and performance requirements of data analyses, which often involve voluminous data, efficient parallel or concurrent algorithms and frameworks are essential. We present a high-performance Korean morphological analyzer which employs the MapReduce framework on the graphics processing unit (GPU). MapReduce is a programming framework introduced by Google to aid the development of web search applications on a large number of central processing units (CPUs). GPUs are designed as a special-purpose co-processor. Their programming interfaces are typically formulated for graphics applications. Compared to CPUs, GPUs have greater computation power and memory bandwidth; however, GPUs are more difficult to program because of the design of their architectures. The performance of the Korean morphological analyzer using the MapReduce framework on the GPU is evaluated in comparison with the CPU-based model. The proposed Korean Morphological analyzer shows promising scalable performance on distributed computing with the GPU.
3GPP 표준의 오류 정정 부호 기법 중의 하나로 채택된 turbo 부호는 그 성능이 Shannon이 제시하는 이론적 한계 값에 근사하기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 그러나 계산상의 복잡함과 많은 메모리를 요구한다는 단점이 있고 이를 보완할 수 있는 Log-MAP, Max-Log-MAP, SOVA, sliding window 알고리즘 등이 제안되었다. 본 논문에서는 turbo복호 알고리즘을 부동 소수점 연산과 고정 소수점 연산을 이용하여 구현하였을 때 성능을 해석하였다. 그리고 Log-MAP 알고리즘의 성능에 근사하는 효율적인 고정 소수점 구현 방법을 제안하였다. 이 방법을 Log-MAP과 sliding window 알고리즘에 적용하여 성능을 분석하였다.
Due to the increased use of digital maps in the construction industry, there is a growing demand for high-quality digital map analysis. With the large amounts of data found in digital maps at earthwork sites, there is a particular need to enhance the accuracy and speed of digital map analysis. To address this issue, our study aims to develop new technology and verify its performance to address non-ground and range mismatch issues that commonly arise. Additionally, our study presents a new digital map analysis framework for earthwork sites that utilizes three newly developed technologies to improve the performance of digital map analysis. Through this, it achieved about 95% improvement in analysis performance compared to the existing framework. This study is expected to contribute to the improvement of the quality of digital map analysis data of earthworks.
HMIPv6(Hierarchical MIPv6)는 MAP(Mobility Anchor Point)이라는 에이전트를 사용하여 MIPv6의 핸드오버 처리 성능을 향상시켰다. 이 프로토콜은 모바일 노드 대신에 모든 패킷을 받으며, 모바일 노드를 대신하여 모바일 노드를 목적지로 하는 모든 패킷을 받아서 모바일 노드의 CoA(Care-of Address)로 패킷을 재전송한다. 그러나, 계층적 MAP 구조에서 발생되는 등록의 집중화 현상 때문에 전체 네트워크에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 모바일 노드가 MAP 선택 시 트래픽 특성에 의하여 MAP을 선택하는 방법과, 흠 에이전트나 상대 노드에서 바인딩 업 데이트를 처리할 때 실시간 트래픽을 위한 멀티 레벨 큐에 의한 차등화 처리방법을 제안하였다. 성능 평가는 겔 거주 시간에 따른 전체 핸드오버 비용의 변화를 분석하였다 성능 분석을 통해 제안방법이 위치 등록 비용과 모바일 노드의 전체 비용에서 향상됨을 보았다.
가스터빈 엔진의 성능은 그 구성품 성능 특성에 큰 영향을 받는다. 보통 이러한 구성품 성능 특성은 여러 조건에서의 수많은 실험을 통해 얻을 수 있지만 그것은 제작사의 고유 재산이기 때문에 쉽게 제공되지 않는다. 그렇기 때문에 보통 성능 덱을 이용하거나 소유하고 있는 엔진 성능 맵을 스케일링 하여 사용한다. 하지만 이러한 방법은 탈설계점에서 오차를 보인다. 이에 본 연구에서는 소형 가스터빈 엔진 실험 장치를 구성하여 몇 구간에서의 실험을 통해 데이터를 축적하고 이를 이용하여 구성품 성능 맵을 축척하는 방법을 제시하였다. 그리고 프로그램을 이용하여 대상 엔진의 정상상태 성능 모델을 구성하여 실제 측정 데이터와 새롭게 생성된 구성품 맵을 사용했을 경우, 그리고 기존의 방법을 이용한 경우를 비교하였다.
카오스 통신 시스템은 카오스 신호를 이용하여 시스템의 보안성을 향상시킨다. 또한, 도청 확률을 줄일 수 있으며, 간섭 신호나 재밍 신호에 강한 특징을 가진다. 하지만 디지털 통신 시스템보다 BER(Bit Error Rate) 성능이 좋지 않은 단점을 가진다. 이런 이유로 인해 카오스 통신 시스템의 BER 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발이 이루어지고 있다. 우리는 이전 연구에서 BER 성능을 향상시키기 위해 새로운 카오스 맵을 제안하고 이 카오스 맵을 'Boss map'이라 불렀다. 또한, 새로운 카오스 송수신기 구조를 제안하여 BER 성능을 향상시켰다. 하지만 BER 성능은 송수신기에서 사용하는 지연 시간에 따라 다르게 평가된다. 따라서 Boss map을 효과적으로 사용하기 위해서는 CDSK(Correlation Delay Shift Keying) 방식과 제안된 카오스 송수신기의 최적의 지연시간을 찾아야 한다. 본 논문에서는 Boss map을 사용했을 때, CDSK 방식과 새로운 송수신기 구조의 지연시간에 따른 BER 성능을 평가한다. 지연 시간에 따른 BER 성능을 평가한 후, CDSK 방식과 새로운 송수신기 구조에서 최적의 BER 성능을 가질 수 있는 지연 시간을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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