본 연구에서는 쓰기 데이터양 감소를 통해 낸드 플래시 기반 저장장치의 수명향상을 도모할 수 있는 MADE(Min-hash Assisted Delta-compression Engine) 모듈을 제안한다. MADE 모듈은 델타압축기법(delta compression)을 통해 중복되는 데이터 패턴을 최소화하여 실제 낸드 플래시에 인가되는 쓰기 명령 횟수를 획기적으로 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 중복제거기법(deduplication) 및 무손실압축기법(lossless compression)의 통합적용과 유사한 효과를 볼 수 있도록 설계되었다. 또한 델타압축기법 과정 중 필요한 참조 페이지 탐색 및 압축 기법을 최적화하여, 저장되는 데이터양을 최대한 줄이는 동시에 부가적인 오버헤드를 최소화 하였다. 시뮬레이션 결과, MADE가 적용된 플래시 변환계층(Flash Transition Layer, FTL)은 실제 낸드 플래시 칩에 저장되는 데이터를 최소 50% 줄일 수 있었으며, 순차적인 중복제거기법과 무손실압축 기법을 단순 통합하여 적용한 경우에 비해 추가적으로 12%의 쓰기 데이터양을 감소시킬 수 있었다.
In this paper, we implement a lossless compression technique for time-series data generated by IoT (Internet of Things) devices to reduce the disk spaces. The proposed compression technique reduces the size of the encoded data by selectively applying CNN (Convolutional Neural Networks) or Delta encoding depending on the situation in the Forecasting algorithm that performs prediction on time series data. In addition, the proposed technique sequentially performs zigzag encoding, splitting, and bit packing to increase the compression ratio. We showed that the proposed compression method has a compression ratio of up to 1.60 for the original data.
공중투하법으로 만든 등방압밀 모래공시체를 평면변형률 압축시험을 실시하여 강도.변형특성의 이방성을 연구하였다. 세계 각국의 주요 연구기관에서 사용되고 있는 7종류의 연구용 표준시공시체를 최대주응력방향(e,)의 변형률과 최소주응력방향(e3)의 변형률을 각각 $10^{-60}에서\; 10^{-2}$ 까지 상세히 측정하였다. 그 결과,실험한 모든 모래에 대하여 변형률 0. 001%이하까지의 변형률에 있어서는 최대주응력이 퇴적면과 이루는 각도 5에 관계없이 탄성적.등방적인 거동을 나타내었다. 그러나, 변형률이 증가하여 탄성한계를 넘어면 점차퍽으로 이방적인 성질을 띄게 되고 마침내 피크에 도달하면 최대내부마찰각 $\phi_{max}은 \delta가\; 90^{\circ}에서 0^{\circ}$로 감소함에 따라 감소하고 그 최소치와 최대치의 비는 0.82-0.90 사이에 있었다. 또, $\phi_{max}$값의 최소치는 모래의 종류에 따라 $ \delta=0^{\circ}-30^{\circ}$ 사이에 있었다. 그러나, 잔류상태에 도달하면 모래는 다시 등방적인 거동을 하여 $\pji는\delta$에 크게 의존하지 않고 거의 일정한 값을 나타내었다.
압축지수는 점토의 압축특성을 나타내는 대표적인 물성치로, 압밀시험을 통해 직접 결정하거나 기본 물성으로부터 경험적으로 추정한다. 본 연구에서는 부산 및 인천점토의 퇴적상태를 파악하고 이것이 압축지수 추정식에 미치는 영향에 분석하였다. 이를 위해 부산 및 인천 점토의 재성형점토 압밀시험을 수행하고 자연점토 압밀시험 결과를 분석하였다. 분석결과 부산점토는 SCL보다 높은 간극지수를, 인천점토는 SCL보다 낮은 간극지수를 나타냈다. 퇴적상태를 나타내는 ${\Delta}e_r$을 압축지수 추정오차와 비교한 결과 액성한계 및 소성지수로 추정한 압축지수의 추정오차는 ${\Delta}e_r$이 증가함에 따라 감소하는 경향이 나타났다. 본 연구에서는 이러한 관계를 이용하여 부산 및 인천점토의 압축지수를 보다 정확히 추정할 수 있는 방법을 제안하였다.
2-Methyl-5,5'-gem-disubstituted-$\Delta^2$-thiazoline系 化合物의 合成을 1,1'-gem-dusubstituted thiiranes의 三員環을 ammonis로 開環하여 骸當하는 N-또는 S-acetyl-amino mercaptan을 얻고 그것을 다시 閉環하는 方法과 또 하나는 같은 三員環인 gem-disubstitutes imines을 thiolacetic acid 로 開環하고 그것을 直接 다시 閉環하여 얻은 두가지 方法에 의하여 硏究하엿다. 前者는 thiirane ring은 gem-disubtitution의 compression 效果에 의하여 極히 安定化되어 여러가지 强力한 反應條件下에서의 sodium amide를 利用한 ammonia nuclephile에 頑强한 抵抗을 나타냈으며 反對로 後者의 三員環 imine은 같은 gem-disubstitution 效果를 받음에도 不拘하고 容易하게 開環하였다. 이 gem-disubstitution 效果에 의한 環狀化合物의 開環阻止性과 閉環促進性을 立體化學的인 見地에서 考察하였으며 本硏究로서 環狀化合物의 安定性에 미치는 gem-disubstitution의 compression 效果는 所謂 Thorpe-Ingold bond angle deformation에 緣由하는 것이 아니고 오히려 gem-dusubstituents와 異節環狀化物內의 hetero atom(s)이 미치는 bond interaction에 起因하다는 結論을 얻었다.
In this paper, we proposes Moving Picture Compression reducing bit numbers within the block by probability in 3D-DCT considered of temporal axis. From Delta Modification theory for frequency components, bit numbers within the block(4$\times$4) were properly compressed by using the Probability Entropy. At the result for the proposed algorithm, we could find that the values of PSNR for resolution and the compression rate were better than existing methods.
전통적인 비디오 압축은 움직임 예측, 잔차 신호 변환 및 양자화를 통한 하이브리드 압축 방식을 기반으로 지금까지 발전해왔다. 최근 인공 신경망을 통한 기술이 빠르게 발전함에 따라, 인공 신경망 기반의 이미지 압축, 비디오 압축 연구 또한 빠르게 진행되고 있으며, 전통적인 비디오 압축 코덱의 성능과 비교해 높은 경쟁력을 보여주고 있다. 본 논문에서는 이러한 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 기본적으로는 기존 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델들이 채택하고 있는 변환 및 복원 신경망과 엔트로피 모델(Entropy model)을 이용한 율-왜곡 최적화(Rate-distortion optimization) 방법을 사용하며, 인코더 측에서 디코더 측으로 압축된 레이턴트 정보(Latent information)를 전송할 때 엔트로피 모델이 추정하기 어려운 정보의 값을 이동시켜 전송할 비트량을 감소시키고, 손실된 정보를 추가로 전송함으로써 손실된 정보에 대한 왜곡을 보정한다. 이러한 방법을 통해 기존의 인공 신경망 기반 비디오 압축 기술인 MFVC(Motion Free Video Compression) 방법을 개선하였으며, 실험 결과를 통해 H.264를 기준으로 계산한 BDBR (Bjøntegaard Delta-Bitrate) 수치(%)로 MFVC(-14%) 보다 두 배 가까운 비트량 감축(-27%)이 가능함을 입증하였다. 제안된 방법은 MFVC 뿐 아니라, 레이턴트 정보와 엔트로피 모델을 사용하는 신경망 기반 이미지 또는 비디오 압축 기술에 광범위하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.
Mechanical mixing법으로 ethylene propylene diene terpolymer (EPDM)과 ethylene propylene diene terpolymer (EPDM)과 acrylonitrile butadiene rubber (NBR) 블렌드 혼련물을 제조하여, 이들의 무늬 점도, 가교 거동, 영구 압축 줄음율 및 동적 기계적 성질 등을 검토하였다. Rheovibron에 의한 동적 특성 측정의 결과로부터 EPDM/NBR 블렌드는 -43$^{\circ}C$ 및 -4$^{\circ}C$ 부근에서 두 개의 전이를 보였으며 이를 각각 NBR 고무 및 EPDM 고무의 T$_{g}$로 해석하였다. tan${\delta}$ 피크의 위치는 NBR 고무의 함량이 증가함에 따라 고온 쪽으로 이동함을 확인할 수 있었다. 또한 NBR 고무량이 증가할수록 최적 가황시간이 단축되는 경향을 보였다.
本 論文에서는 음성신호의 디지털化와 대역폭축소의 한 방법으로 예측부호化 원리를 사용하는 adaptive differential pulse code modulation(ADPCM)과 adaptive delta modulation(ADM)에 관하여 고찰하였다. ADPCM에서 사용되는 대표적인 적응양자기의 원리를 설명하고 적응예측기의 계수를 얻는 두 방법, 즉 브록해석과 연차해석 방법을 검토하였다. 또한 ADM에서 사용되는 세가지 壓伸方法(instantaneous, syllabic, hybrid companding)을 구체적으로 설명하고 그의 성능을 비교하였다. 마지막으로 ADPCM과 ADM을 음성신호의 부호化器로 쓸 때의 성능과 장단점들을 비교 검토하였다.
본 논문에서는 음성신호의 디지탈화와 대역폭축소의 한 방법으로 예측부호화 원리를 사용하는 adaptive differential pulse code modulation(ADPCM)과 adoptive delta modulation(ADM)에 관하여 고찰하였다. ADPCM에서 사용되는 대표적인 적응양자기의 원리를 설명하고 적응예측기의 계수를 얻는 두 방법, 즉 브록해석과 연차해석 방법을 검토하였다. 또한 ADM에서 사용되는 세가지 압신방법(instantaneous, syllabic, hybrid commanding)을 구체적으로 설명하고 그의 성능을 비교하였다. 마지막으로 ADPCM과 ADM을 음성신호의 부호화기로 쓸 때의 성능과 장단점들을 비교 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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