플래시 메모리 중 저장장치로 사용되는 낸드 플래시 메모리는 유비쿼터스 및 모바일 환경에 적합한 특성으로 다양한 분야의 저장장치로 이용되고 있으며 효율적인 활용을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 모바일 환경에서 이용할 수 있는 멀티미디어 데이타베이스 시스템을 위한 인덱스로써 공간 데이타 액세스가 가능한 R-트리의 검색 성능을 향상시킨 MR-트리는 메인 메모리 데이터베이스 시스템에서 캐쉬 미스를 줄이고 중간 노드의 이용률을 높임으로써 연산 성능을 높일 수 있는 특성을 가진다. 본 논문에서는 검색 성능이 좋은 MR-트리를 활용하여 낸드 플래시 메모리 기반에서 효율적인 동작을 위한 지연 연산 기법을 제안하였다. MR-트리의 노드 크기를 낸드 플래시 메모리의 쓰기 연산 단위에 맞추고 인덱스 수정 연산 시 노드 크기만큼 지연 연산하여 쓰기 연산으로 인한 플래시 메모리에서의 추가적인 비용을 줄이고 연산 횟수를 줄여 인덱스 성능을 향상 시켰다.
본고는 저축을 통한 자가보험이나 실업급여가 현실적으로 제한되어 있는 상황에서 실직자에게 실업급여뿐 아니라 미래 연금을 담보로 한 대출을 허용하는 새로운 실업자 보호 제도를 제시하고 그 실증적 효과성을 패널자료에 의해 분석하고 있다. 이 제도는 실직자들이 미래 소득을 담보로 대출을 받아 효과적 자가보험을 갖도록 함으로써 실업급여에 비해 구직유인을 유지하게 할 뿐 아니라 소비 균등화 및 실직위험 부담 완화를 꾀할 수 있도록 한다. 본고는 경제활동인구조사에 근거한 1998~2002년 패널자료를 이용하여 시뮬레이션하였고 그 결과 기존 실업급여제도 하에서 보조를 받고 있는 저학력 계층도 실업급여보다는 연금담보 대출을 더 선호한다는 사실을 보고하고 있다. 이 결과는 연금담보 대출의 소비 균등화 및 구직유인 강화에 의한 후생증대 효과가 매우 강력함을 시사하고 있으며, 제한적인 효과밖에 갖지 못하는 기존 실업급여제도를 대체할 수 있는 새로운 실직자 보호정책 대안이 될 수 있음을 보여주고 있다.
본 논문은 음성인식 기술을 사용자 인터페이스로 하여 국내 행정 단위 시(도), 구(군), 동(읍,면), 번지로 구성되는 주소를 인식의 대상으로 하는 주소 입력 시스템 구축에 대하여 기술한다. 본 시스템은 사운드카드가 장착된 개인용 컴퓨터상의 윈도우 95환경에서 동작하며, 음성인식부는 인식의 기본단위로 유사음소단위(Phoneme Like Units: PLUs)를 이용하여 CHMM(Continuous Hidden Markov Model) 음소모델을 작성하고, 주소인식을 위해서 주소명의 특징을 고려하여 이에 적합한 유한상태 오토마타(Finite State Automata)를 구성하여 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법으로 인식을 수행하였다. 실용성있는 시스템 성능을 얻기 위하여 마이크, 환경잡음 및 화자의 변화 등의 사용환경변화에 대해 최대사후확률추정법(Maximum A Posteriori Probability Estimation: MAP)으로 적응화시켜 인식률의 향상을 도모하였고, 개인용 컴퓨터상에서의 인식속도를 향상시키기 위하여 가변프루닝 문턱치를 이용한 고속화 기법을 제안하였다. 평가결과, 화자적응화 후의 성인 남자 3인에 대한 100개의 연결주소명의 연결단어 인식률은 평균 96.0%이상, 인식속도는 발성완료후 약 2초 이내로 인식이 완료되어 본 시스템의 유효성을 확인할 수 있었다.
정보통신의 발달로 스마트폰은 대중화를 이루었으며, 스마트폰의 대중화는 앱스토어라는 새로운 영역을 생성하였다. 스마트폰에서 사용되는 응용소프트웨어인 앱은 앱스토어를 통해 편리하게 거래될 수 있다는 장점으로 빠른 성장을 이루었다. 앱스토어에서 거래되는 앱들의 수량이 방대해짐에 따라 사용자가 원하는 앱을 정확히 추출하기란 매우 어렵다. 앱스토어에서 사용하는 일반적인 앱 추천 방식은 사용자가 입력한 질의어에 따라 앱을 추천하는 방식이다. 이러한 내용 기반 방식은 디지털 형태로 이루어진 앱을 추천할 때는 효과적인 기법이 아니다. 앱 추천의 정확성을 높이기 위해 본 논문에서는 특성 유사도 기반 앱 추천 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 앱의 장르, 기능성, 다운로드 수 등을 이용하여 앱에 대한 속성을 생성한 후, 사용자의 앱 사용에 대한 성향과 비교하여 앱을 추천하는 방식을 따른다. 다양한 실험에서 본 논문에서 제안한 기법이 기본적인 앱 추출 기법보다 평균 33%의 성능 향상을 보였다.
정보기술 교육과정의 설계는 매우 어려운 작업이다. 비교적 짧은 개설 역사, 정보기술 자체의 급속한 발전, 정보 활용과 정보소양에 대한 사람들의 인식 차이 등으로 인하여 교육내용의 선정이 매우 어렵기 때문이다. 이에 다른 나라의 경우를 비교하여 교육과정 설계의 효과성을 제고할 필요가 있다. 이 논문은 이러한 취지에서 최근 눈부신 경제 발전을 이룩하면서 정보화 교육에 깊은 중시를 보이고 있는 중국의 정보기술교육과정의 변천과정과 현실상황 및 특징을 분석하였다. 또한 중국의 정보기술 교육과정 중에서 한국의 새로운 컴퓨터 교육과정 설계에 채택 가능한 장점들을 제시하였다. 중국의 초중등학교 정보기술교육과정의 특징은 (1) 안정된 수준의 정보기술 기초지식과 기본기능 교육, (2) 문제해결을 위한 정보기술 활용교육, (3) 정보기술의 심화된 탐구와 프로젝트 학습을 통한 개별화 교육, (4) 체계적으로 배정하고, 통합적으로 진행하는 정보기술교육과정으로 요약할 수 있다.
리우터의 IP 주소검색은 라우터에 도착한 IP 패킷의 목적지 주소를 이용하여 적절한 출력링크를 검색하고 결정하는 것이다. IP 주소검색은 라우터 성능의 병목지점 중의 하나로써 고속 백본망에 필요한 초고속 라우터 개발에 필수적인 부분이다. 본 논문은 보통의 펜티엄 CPU에서 능동적인 트라이(Trie) 압축기법을 이용하여 작은 메모리만으로 기가비트급 IP 주소검색을 실시할 수 있는 동적 트라이 압축(Dynamic Trie Compression) 자료구조를 소개한다. DTC 자료구조는 트라이를 압축하여 포워딩 테이블을 만들 때 테이블의 크기와 검색속도의 상관관계를 고려하여 능동적으로 테이블의 크기를 선태할 수 있다. 또한 트라이를 압축할 때 트라이의 구조를 반영하여 자료구조의 크기를 최소화함으로써 포워딩 테이블에 대한 IP 주소검색이 고속의 SRAM 캐시 검색이 되도록 한다. 실험결과에서 DTC 자료구조는 다양한 라우팅 테이블에 대해 능동적으로 최적의 압축을 제공함으로써 보통의 펜티엄 CPU에서 최대 $12.5{\times}10^5$ LPS(Lookup per second)를 기록하였다.
IP 주소 검색은 인터넷 라우터의 필수적인 기능 중에 하나인 동시에 인터넷 라우터의 전체 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 현재 인터넷 라우터에 연결된 네트워크 종류의 증가로 라우팅 테이블 엔트리 수가 급격히 증가하고 있으며, 인터넷 트래픽 역시 빠르게 증가하고 있어 효율적인 라우팅 테이블의 검색이 요구된다. 그 동안 빠른 주소 검색을 위해 다양한 알고리즘들과 검색 방식들이 제안되었지만 대부분 메모리 사이즈나 업데이트 등의 실용적인 측면에 대한 고려가 부족하였다. 본 논문에서는 IP 주소 검색을 위한 실용적인 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 multiple hashing을 적용한 병렬 IP 주소 검색 구조로, 메모리 사이즈나 메모리 검색 횟수, 업데이트에 있어서 장점을 가진다. 본 논문에서는 제안한 하드웨어 구조의 성능을 평가하기 위하여 MAE-WEST 라우터를 통과한 실제 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 수행하고, 이를 통해 203kbytes의 메모리와 200여개의 엔트리를 저장할 수 있는 TCAM을 사용하여 한번의 메모리 접근으로 주소 검색이 가능함을 보였다.
기하학적인 마스크 설계도면에서 최소폭/간격을 효과적으로 검증하기 위한 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 영역탐색문제를 평면소인법을 사용하여 순서적으로 해결하고 있다. 이 알고리듬은 O(n log n)의 시간복잡도를 가지는데, 모든 최소폭/간격의 위반을 보고하는 문제에 있어서 시간복잡도의 lower bound가 ${\Omega}$(n log n)이기때문에 이론적으로 최적이다. 여기서, n은 마스크 패턴에서의 edge의 총 수 이다. 그리고, O($n^{0.5}$)의 공간복잡도를 가지므로 실제적으로 매우 빠르다. 그리고 종래의 알고리듬에 비해 간단하므로 이해하기 용이하고 구현하기가 편리한 장점이 있다. 이 알고리듬은 VAX8650 컴퓨터에서 C-언어로 구현되었으며 직교영역에서 25만개의 정점 데이타에 대해서 116.7초내에 처리했다.
일반거인 피쳐검출 및 추적 알고리즘에는 Garbor-jet를 이용한 elastic bunch graph matching (EBGM), rotation normalized cross-correlation (NCC-R) 및 화소의 고유치를 이용한 Shi-Tomasi-Kanade(STK) 알고리즘 등이 있다. 이들 중에서 EBGM, NCC-R은 피쳐모델에 의해 피쳐를 검출하지만 STK 알고리즘은 피쳐를 자동적으로 검출하는 특징을 가진다. 본 논문에서는 STK알고리즘인 Newton-Raphson (NR) 추적의 초기화 문제를 해결하기 위해서 모델링된 피쳐영역에서 STK 알고리즘으로 피쳐를 검출한 후, NR 방법으로 피쳐를 추적할 때, NR 방법에 의한 피쳐추적의 정확성을 개선시키기 위해 block matching agorithm (BMA)-NR 방법을 제안하였다. NR 방법에 의한 피쳐변위수렴시 BMA-NR 방법이 NBMA-NR (no BMA-NR)방법보다 피쳐추적의 정확성이 향상되었는데, 이는 NR의 서치영역크기로 인한 국소 최소치(local minimum) 문제를 해결하였기 때문이다.
모바일 기기를 사용한 실시간 비디오 영상처리분야의 중요 객체탐색 및 추적의 문제에 있어서 난제는 복잡한 배경속에서 전경을 구분해 내는 일이다. 본 논문에서는 기계학습을 위한 특성벡터 선정의 문제를 위한 문맥인식 모델을 제시하여 잡음제거를 위한 기계학습기반의 구분자를 구현하였다. 수학적으로 NP-hard로 알려진 가장 가까운 이웃을 사용한 문맥인식 특성벡터 선정 알고리즘의 구현에 있어서, 본 논문은 연산횟수를 줄인 유사방법론에 대해 자세히 거론하였다. 또한, 문맥인식 성격을 가미한 특성벡터 선정을 통해 얻어진 특성 공간에서의 향상된 분리성에 대해 주성분 분석을 통해 엄밀한 분석결과를 제시하였다. 전반적인 성능 향상의 정도를 계측하기 위해 다양한 기계학습 방법론, 예를 들어, 다층신경망, 지원벡터기계, 나이브베이지안, 회귀분석 등을 사용해 비교결과를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론의 성능과 계산상 자원사용에 대한 내용을 결론으로 서술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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