본 논문에서는 인간 인지 기반 비디오 코딩을 위한 비디오 처리 방법을 개발한다. 제안하는 방법은 율-왜곡(rate-distortion) 최적화의 영향뿐만 아니라 제한적인 시, 공간 해상도, 지역적인 움직임 이력(history), visual saliency에 의한 인간 시각 인지를 고려한다. 이러한 인간의 인지적인 효과들을 고려하기 위하여 본 논문에서는 움직임 패턴을 모델링하고 Hedge 알고리듬을 사용하여 움직임 패턴을 결정하는 기법을 개발한다. 그 다음, 제안한 움직임 패턴과 기존의 visual saliency와의 결합을 통하여 인간 시각 인지 모델을 수립한다. 제안된 인간 시각 인지 모델을 구현하기 위하여 기존의 foveation filtering 방법을 확장한다. 시각적 자극이 덜한 지역만을 부드럽게(smoothing)하는 기존의 foveation filtering 기법과 비교하여 제안하는 foveation filtering 기법은 인간 시각 인지 모델에 따라 지역적으로 부드럽게 또는 지역적 특성을 향상시킴으로써, 시각적 자극이 덜한 지역에서 줄여진 대역폭을 효과적으로 시각적 자극이 큰 지역에서 사용하도록 이동 시킬 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 전반적인 비디오 화질을 만족할 뿐만 아니라 인간이 인지하는 화질의 품질을 12%~44% 향상시킨다.
멀티 코어 프로세서는 현재 많은 고성능 서버에 적용되어 사용되고 있다. 최근 이들 서버는 점차 높은 네트워크 대역폭 활용을 요구하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서는 멀티 코어를 효율적으로 활용하여 네트워크 처리율을 향상시키는 방안이 필요하다. 그러나 현재 운영체제들은 멀티 코어 시스템을 멀티 프로세서 환경과 거의 동일하게 다루고 있으며 아직 멀티 코어의 고유 특성을 고려한 성능 최적화 시도는 미흡한 상태이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 멀티 코어의 특성을 최대한으로 고려하여 프로세스 스케줄링을 결정함으로써 통신 성능을 향상시키는 방안에 대해서 연구한다. 제안되는 프로세스 스케줄링은 멀티 코어 프로세서의 캐쉬 구조, 프로세스의 통신 집중도, 그리고 각 코어의 부하를 기반으로 해당 프로세스에게 최적의 코어를 결정하고 스케줄링한다. 제안된 기법은 리눅스 커널에 구현되었으며 측정 결과는 최신 리눅스 커널의 네트워크 처리율을 20%까지 향상시켰으며 프로세서 자원은 55% 더 절약할 수 있음을 보인다.
기지국(Base Station)에서 인기있는 콘텐츠(비디오)를 캐싱하는 것은 전송 대기 시간을 줄일 수 있는 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 콘텐츠 제공자(CP)가 캐싱 절차에 참여하도록 동기를 부여하기 위해 무선 네트워크에서의 사전 인센티브 캐시 메커니즘을 제안한다. 하나 이상의 Infrastructure Provider(InP)와 많은 CP로 구성되어 있는 시스템에서, InP는 InP의 기지국에서 캐시하는 파일 수를 결정하기 위해 CP가 경쟁하는 동안 수익을 극대화할 수 있도록 CP에 청구되는 가격을 정의하는 것을 목표로 한다. 또한 InP와 CP는 Stackelberg 게임이론 내에서 각각 선도자와 추종자로 정의된다. Backward Induction을 기반으로, 각 CP가 각 기지국에서 임대한 캐시 공간의 양을 정확하게 측정한 후, 최적화 문제를 해결함으로써 InP가 각 CP를 임대하는 가격을 계산한다. 이것은 비 균일 가격 체계를 고려한 점에서 기존 연구와 차이가 있다. 수치 결과는 제안 된 방법을 통해 InP의 이익이 균일 가격 책정보다 높다는 것을 보여준다.
Linux와 같은 발전된 운영 체제의 가상 메모리 관리 기술은 메인 메모리와 하드디스크와 같은 저장 장치를 이용하여 응용 프로그램에게 가상의 큰 주소 공간을 제공해준다. 최근 저장 장치는 속도의 측면에서 비약적인 발전을 보이고 있기 때문에 고속의 차세대 저장 장치를 메모리 확장에 이용하면 메모리를 많이 사용하는 응용의 성능이 좋아질 것이다. 그러나 기존 운영체제의 가상 메모리 관리 오버헤드 때문에 응용의 성능을 극대화시킬 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 차세대 저장 장치를 메모리 확장에 사용했을 때 쓰기 연산을 위한 블록 주소를 할당하는 향상된 알고리즘 및 시스템 튜닝 기법들에 대해 제안하였고, 제안된 기법들을 Linux 3.14.3의 가상 메모리 관리 시스템에 구현하였다. 그리고 구현된 시스템을 벤치마크를 이용하여 실험을 하였고, 마이크로 벤치마크의 경우에 평균 3배, 과학 계산 벤치마크 응용의 경우에 24%의 성능 향상이 있음을 보였다.
Membrane bioreactor (MBR) technology has previously been used by water industry to treat high salinity wastewater. In this study, an anoxic-oxic biofilm-membrane bioreactor (AOB-MBR) system has been developed to treat mustard tuber wastewater of 10% salinity (calculated as NaCl). To figure out the effects of operating conditions of the AOB-MBR on membrane fouling rate ($K_V$), response surface methodology was used to evaluate the interaction effect of the three key operational parameters, namely time interval for pump (t), aeration intensity ($U_{Gr}$) and transmembrane pressure (TMP). The optimal condition for lowest membrane fouling rate ($K_V$) was obtained: time interval was 4.0 min, aeration intensity was $14.6 m^3/(m^2{\cdot}h)$ and transmembrane pressure was 19.0 kPa. And under this condition, the treatment efficiency with different influent loads, i.e. 1.0, 1.9 and $3.3kgCODm^{-3}d^{-1}$ was researched. When the reactor influent load was less than $1.9kgCODm^{-3}d^{-1}$, the effluent could meet the third discharge standard of "Integrated Wastewater Discharge Standard". This study suggests that the model fitted by response surface methodology can predict accurately membrane fouling rate within the specified design space. And it is feasible to apply the AOB-MBR in the pickled mustard tuber factory, achieving satisfying effluent quality.
이 연구개발의 결과 인터페이스 사용자 플랫폼은 최근 고도화된 인터페이스 기술의 특성을 반영하고 소셜 미디어에 의해 발생되는 정보를 활용하여 미래 도시에서 최적의 인터페이스 환경을 지원한다. 이는 미래 지능형 도시의 스마트 공간을 공간 사용자가 보다 쉽고 효율적인 인터페이스 환경에서 정보에 접근할 수 있도록 인터페이스 사용자 플랫폼 구성을 목적으로 하며, 플랫폼 구성을 위한 주요 모듈을 구성한다. 인터페이스 사용자 플랫폼 모듈은 시각화 서비스를 기본으로 하며, 시각화 에이전트, 시각화 소셜 네트워크, 시각 데이터, 시각 클래스, 시각화 아이콘, 시각지도, 시각화 서비스 등의 모듈로 구성된다. 본 연구에서는 전달하고자하는 정보를 포함하는 서비스 종류에 따라 적절한 인터페이스 기술을 적용할 수 있는 인터페이스 환경을 찾고자 본 연구의 최종 결과물인 "인터페이스 사용자 플랫폼"을 제시하였다.
디렉터리 기반의 캐시 일관성 유지 프로토콜을 사용하는 멀티 코어 시스템은 성능 향상을 위해 더 많은 코어를 집적하려 하지만 캐시 일관성 유지를 위한 오버헤드가 커져 코어 수를 늘리는 데에 제한이 생긴다. 기존의 연구들은 주로 디렉터리 엔트리의 크기를 줄이는 데에 집중하고 있다. 이 논문에서는 캐시 블록이 두 개 이상의 코어에 의해 공유될 때에 디렉터리 엔트리를 동적으로 할당하는 디렉터리 구조를 제안한다. 이에 따라 하나의 코어에 의해서만 접근되는 블록들에 대해 디렉터리 정보를 관리하지 않음으로써 디렉터리 엔트리의 수를 줄일 수 있다. 우리는 PARSEC 벤치마크에서의 시뮬레이션을 통해 풀맵에 비해 훨씬 적은 수의 디렉터리 엔트리에서 높은 DDT hit rate을 가져 shared cache의 디렉터리 정보를 충분히 관리할 수 있음을 확인함과 동시에 풀맵과 비슷한 성능으로 디렉터리의 크기를 풀맵 대비 17.84%까지 줄일 수 있음을 확인했다.
본 연구에서는 도로터널 환기시설 설계기준에 의한 소요환기량 산정 시 오염물질의 기준배출량을 환경부 고시기준에 대해 산정하여 차종별, 속도별로 산정된 기준배출량을 모델터널에 적용하여 시뮬레이션 한 결과 기존의 배출량 기준 적용에 대해 소요환기량은 약 49%로 감소되었다. 또한 터널 내 유동손실로서 작용하는 변수 중 터널마찰계수와 입구저항계수 및 등가저항면적을 통계적 분석기법을 이용하여 이들 계수 중 터널의 환기량 산정에 가장 민감하게 영향을 미치는 인자가 마찰계수이며 시뮬레이션을 통해 실제 적용 가능한 계수 범위가 0.018에서 0.021의 값으로 보정될 수 있을 것으로 예상된다. 검증사례로서 4개소의 터널에 적용하였을 때, 최대 약 19.2%의 소요환기량 감소가 예상되며 이에 대해 기존의 설계운용 중인 Jet Fan 설치 대수의 산정에 있어 감소될 수 있으며, 약 연간 운용비용의 저감에 적용 가능할 것으로 사료된다.
암반의 수리적 특성 및 지하수 유동 양상을 파악하는데 요구되는 수리전도도맵 작성시, 투수시험 자료의 자료수 한계를 극복하고 수리전도도맵의 신뢰도 향상을 목적으로 물리탐사 결과 자료와의 병합툴을 개발하고 현장 적용해 보았다. 개발된 병합툴은 지구통계학적 최적화 시뮬레이션 기법 중의 하나인 모의 담금질 기법(Simulated Annealing)을 활용하였으며, 시뮬레이션에 필요한 전처리 과정과 후처리 과정을 포함한 4개의 모듈로 구성되었다. 파쇄대 수리특성의 파악 및 가시화를 위한 현장 적용 결과, 시추공 사이의 비조사 영역에서의 투수특성의 변화를 파악하는데 유용하게 적용될 수 있음을 확인하였다.
기계학습은 패턴분류의 한 도구로써 광범위하게 연구되고 있다. 기계학습 방법들 중에서 서포트 벡터 기계(Support Vector Machines)는 많은 분야에서 연구되어지는 것으로 이진 패턴 분류문제에서 고차원의 특징공간에서 두 집합들 사이에 가장 큰 분리를 제공하는 최대 여유도(margin)를 가지는 분리 초평면을 찾는 것이다. 최대 여유도의 분리의 개념에 기초하여 Mangasarian(1968)은 다중-표면 방법(multi-surface method)을 제안하였고, 1980년대에 목적 계획법을 이용한 방법들이 광범위하게 개발되었다. 본 논문에서는 다목적 계획법과 목적 계획법을 이용한 수리계획법인 서포트 벡터 기계의 두가지 방법들을 제안하고 수치 예제들을 통하여 효용성에 대하여 논의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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