IP 주소 검색 구조는 IPv6 주소체계의 도래와 함께 더욱 고속 네트워크 기술의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 차세대 인터넷 라우터를 위한 새로운 글로벌 IPv6 유니캐스트 주소 검색 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 적절한 프리픽스 그룹화를 수행하고 각 그룹별로 가변적으로 복수 해슁을 수행한다. 이를 통해 적절한 개수의 포워딩 테이블에서 해슁의 충돌(collision)을 효율적으로 분산함으로서 오버플로우를 최소화하였으며 포워딩 테이블 구성을 위해 필요한 메모리 크기를 줄였다. 또한 단 한 번의 메모리 접근만으로 포워딩 테이블 구성 및 검색이 가능한 고속 주소 검색 구조이며 추가적 업데이트가 용이한 구조이다. 실제 6bone 테스트 라우팅 CERNET 데이터를 이용하여 균일한 복수 해슁을 이용한 구조와 제안한 구조를 비교, 실험하였으며 동일한 8개의 테이블에서 약 15%의 포워딩 테이블을 위한 메모리 절약과 약 50%의 오버플로우 감소를 확인하였다.
Computed tomography (CT) images are widely used for the analysis of the temporal evaluation or monitoring of the progression of a disease. The follow-up examinations of CT scan images of the same patient require a 3D registration technique. In this paper, an automatic and robust registration is proposed for the rigid registration of 3D CT images. The proposed method involves two steps. Firstly, the two CT volumes are aligned based on their principal axes, and then, the alignment from the previous step is refined by the optimization of the similarity score of the image's voxel. Normalized cross correlation (NCC) is used as a similarity metric and a downhill simplex method is employed to find out the optimal score. The performance of the algorithm is evaluated on phantom images and knee synthetic CT images. By the extraction of the initial transformation parameters with principal axis of the binary volumes, the searching space to find out the parameters is reduced in the optimization step. Thus, the overall registration time is algorithmically decreased without the deterioration of the accuracy. The preliminary experimental results of the study demonstrate that the proposed method can be applied to rigid registration problems of real patient images.
현재 치과 방사선 영상에 적용되고 있는 대부분의 영상공제술은 기준점을 이용한 정한에 근거하고 있다. 본 연구에서는 수작업에 의한 기준점 설정 방법을 이용하지 않고 자동적으로 정참을 수행하는 방법을 개발하였다. 두 영상의 기하학적 매칭을 국소적 관심영역(ROI)에 한정시켜서 이 관심영역 간의 상관계수를 비교한다. 두 영역의 상관계수가 최대화되는 affine 또는 perspective 변환 파라미터를 고속의 탐색전략을 이용하여 반복적으로 찾는다. 우선 1/4 스케일 영상에 대하여 근사적인 파라미터를 탐색한 후 다시 원래 영상에 대하여 미세한 매칭이 이루어진다. 개발된 방법은 Gaussian 잡음에 의해 손상된 모의영상을 모의변환을 하지 않은 영상과 동일한 정도의 정확도를 가지고 정합 할 수 있다. 개발된 방법의 perspective 변환을 이용한 정합의 정확도는 수작업에 의한 것보다 17%향상된 결과를 보였다. 결론적으로, 이 방법의 치과 임플란트 영상에의 적용은 거의 실시간으로 자동적이고 잡음에 강인한 정합을 제공한다.
최근 웹 2.0의 등장과 함께 플랫폼으로의 웹이 강조되면서, SOAP 기반의 웹서비스에 비해 RESTful 웹서비스가 크게 증가하고 있다. 하지만 서비스들은 이미 많이 존재하며 빠르게 증가하기 때문에 키워드를 기반으로 사용자가 원하는 서비스를 정확하게 찾는 것은 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 시맨틱을 활용한 RESTful 웹서비스 검색 기법을 개발하였다. 이를 위해 우선 OpenAPI 통합 검색 시스템을 바탕으로 시맨틱을 활용하기 위한 시스템 구조를 구성하고, 시맨틱 검색을 위한 기술 형식을 모델링하였다. 이를 바탕으로 의미 마크업(태깅, 시맨틱 어노테이션)을 수행하여, 추출된 결과인 RDF 문서를 서비스 저장소에 저장하여 이를 바탕으로 검색을 수행한다. 온톨로지를 활용하여 입력받은 키워드를 확장하고, 이를 바탕으로 검색을 수행하여 사용자에게 유사도 기반의 키워드 검색 기법에서의 검색 결과보다 확장 / 정제된 검색 결과를 제공한다.
비 휘발성 메모리를 할당받아 사용하기 위해서는 비 휘발성 메모리 전용의 가비지 수집 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 이를 위해 비 휘발성 메모리 할당 정보 관리용 메타데이터를 설계하였고 이를 Allocation Tree라고 명명하였다. 이 메타데이터는 검색 속도의 향상을 위해 트리 자료구조를 이용하여 구성되었고, 하나의 노드 안에는 할당 메모리 시작 주소와 저장소 ID 정보가 키-밸류 형태로 저장된다. 비 휘발성 메모리 공간이 부족하여 가용 공간이 70% 이하로 떨어지면 가비지 수집기가 작동되어 가비지 수집을 수행하게 되고 Allocation Tree와 사용자 데이터를 비교하여 가비지를 판정한다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 Persistent Heap기반의 메모리 할당 플랫폼인 'HEAPO'에서 구현하여 정상적으로 동작함을 증명하였다.
On multimedia databases, in order to realize the fast access method, indexing methods for the multidimension data space are used. However, since it is a premise to use the Euclid distance as the distance measure, this method lacks in flexibility. On the other hand, there are metric indexing methods which require only to satisfy distance axiom. Since metric indexing methods can also apply for distance measures other than the Euclid distance, these methods have high flexibility. This paper proposes an improved method of VP-tree which is one of the metric indexing methods. VP-tree follows the node which suits the search range from a route node at searching. And distances between a query and all objects linked from the leaf node which finally arrived are computed, and it investigates whether each object is contained in the search range. However, search speed will become slow if the number of distance calculations in a leaf node increases. Therefore, we paid attention to the candidates selection method using the triangular inequality in a leaf node. As the improved methods, we propose a method to use the nearest neighbor object point for the query as the datum point of the triangular inequality. It becomes possible to make the search range smaller and to cut down the number of times of distance calculation by these improved methods. From evaluation experiments using 10,000 image data, it was found that our proposed method could cut 5%~12% of search time of the traditional method.
비휘발성, 저전력 소모, 안정성 등의 장점을 가진 NAND 플래시 메모리는 고집적화, 대용량화, 저가격화를 통하여 다양한 디지털시스템의 데이터 저장장치로 사용되고 있다. 플래시 메모리의 다양한 분야에서의 응용 확대와 동시에 플래시 메모리의 대용량화는 플래시 메모리의 주소 변환 테이블의 전체 크기를 증가시켜 SRAM에 저장하기에 용량이 부족한 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 하이브리드 변환 기법 기반의 플래시 메모리 파일 시스템에서 페이지 주소 캐시를 이용한 효율적인 주소 테이블 관리 정책을 제안한다. 제안하는 기법은 다양한 메타 데이터 기반의 전체 테이블의 정보를 맵블록을 이용하여 효율적으로 통합 관리함으로써 높은 성능을 유지할 수 있다. PC 환경에서의 다양한 응용프로그램을 실험한 결과 제안하는 페이지 주소 캐시는 2.5% 이하의 낮은 미스율로 높은 효율성을 유지하며 전체 쓰기 연산 요청에서 평균 33%의 실제 쓰기 연산의 실행으로 전체 쓰기 연산에서 발생하는 오버헤드를 줄여 주었다.
프랙탈을 이용한 영상압축기법들은 놓은 압축률과 빠른 복호화 시간의 장점을 가지나 부호화과정에서 최적의 윳사 변환점을 얻기 위해 장시간을 소모하는 단점으로 인해 응용에 많은 제한을 받는다. 본 논문에서는 부호화에 소요되는 시간을 줄이기 위해 신경회로망을 이용한 고속블록분류기를 제안한다. 제안된 방법은 정의역에서 블로데 대한 탐색 시간을 줄이기 위아혀 각 정의역을 화소의 분포형태에 따라 신경망을 이용하여 4가지의 부류로 구분하고 각 치역 블록과 비교할 때 해당 치역 블록의 부류를 판단하여 전체에 대해서 탐색을 행하지 않고 해당하는 부루에 대해서만 탐색하는 방법을 사용한다. 또한 블록의 크기를 가변적으로 할당하여 화소의 분포형태에 따라 고르게 분포되어 있는 경우에는 블록의 크기를 크게 할당하고 복잠한 형태의 블록에 대해서는 블록의 크기를 작게 할당하는 방법을 사용한다. 다양한 특성을 갖는 영상들에 대한 실험결과는 허용 가능한 수준의 화질인 PSNR 30dB정도의 화질을 유지하면서 기존의 방법들에 비해 압축속도가 평균 40%가량 개선됨을 보였다.
분산환경에서 사용자 개인의 선호도와 목적에 맞는 효율적인 정보 획득을 위하여 푸시 에이전트에 대한 다양한 연구들이 지속되고 있다. 푸시 에이전트는 사용자의 작업 목표에 따라 자동적으로 자신의 역할을 수행하여 작업 결과를 사용자에게 전달해주는 시스템이다. 기존의 푸시 에이전트 모델들은 한정적인 대역폭의 네트워크 환경에서 정보들을 지속적으로 전달함으로써 네트워크 과부하나 트래픽을 가중시킨다. 본 논문에서는 이러한 기존 푸시 에이전트 시스템들과 그들의 상호운용성에 있어서 야기되는 문제점들을 해결하기 위하여 CORBA 이벤트 서비스를 기반으로 하는 푸시 에이전트 모델을 설계한다. 제안된 모델은 최적 전송 경로 탐색 및 조정 기법을 이용하여 위에서 제기된 문제점들을 해결하며, 사용자의 요구에 보다 적합한 검색 결과를 보다 빠르고 안정적으로 제공해준다. 또한, 분산되어 있는 다양한 정보 시스템들로부터 발생하는 중복 또는 불필요한 데이터를 처리하기 위한 필터링 기법을 지원한다.
유비쿼터스 환경에서는 수많은 정보들이 존재한다. 하지만 이 정보들은 너무 광범위하기 때문에 이로부터 필요에 따라 적절하게 사용 할 수 있는 정보를 얻기란 쉽지가 않다. 이로 인해 의사 결정 트리 알고리즘은 데이터 마이닝 분야 또는 기계 학습 시스템 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 왜냐하면 빠르고 정확하게 정보를 분류하여 좋은 결과를 도출하기 때문이다. 하지만 때때로 의사 결정 트리가 매우 작은 데이터나 노이즈 데이터로 구성된 리프 노드들로 인해 좋은 정보를 제공하지 못하는 경우가 있다. 이 논문은 이러한 분류 문제를 해결하기 위해 분류기, UChoo를 사용할 것이고 노이즈 또는 노이즈 형태로 보이는 리프들을 제외하고 오직 중요한 리프들만을 검사하는 효과적인 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 의사 결정시 오직 중요한 리프들만을 의사 결정 트리에서 선택함으로써 효과적으로 에러가 줄어드는 것을 보일 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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