본 논문에서는 relaxed min-max heap을 병합시키기 위하여 새로운 자료구조인 개선된 relaxed min-max-pair 힙을 제시함과 동시에, 두개의 relaxed min-max 힙, 즉 크기가 n인 relaxed min-max nheap과 크기가 k인 relaxed min-max kheap으로 구성된 우선 순위 큐를 병합시키기 위한 병렬 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 [9]의 방법으로부터 relaxed min-max 힙을 병합 시키기 위해서 이용된 blossomed tree와 lazying 방법을 제거하여도 병합되는 새로운 방법을 제시하였다. 결과적으로 본 논문에 제시된 방법은 max($2^{i-1}$,[(m+1/4)])개의 프로세서를 이용할 경우, 시간 복잡도가 O(log(log(n/k))${\times}$log(k))임을 볼 수가 있다. 그리고 크기가 서로 다른 두 개의 relaxed min-max heap으로 구성된 8백만개의 데이터를 병합시키기 위해서, MasPar 머쉰에서 64개의 프로세서를 이용하여 실행시킨 결과 35.205의 Speedup을 얻었다.
광미의 처리를 위한 heap bioleaching은 유망 기술이나 이 과정을 오랜 기간 수행한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구는 약 436일 동안의 column bioleaching실험을 통해, 광미에서 고농도 비소의 제거특성을 평가하였다. 높이 350 mm의 플라스틱 column에 750 g의 광미와 A. thiooxidans 및 A. ferrooxidans로 구성된 호산성 박테리아를 접종하여 실험을 진행하였다. 비소제거 효율을 확인하고, 그 관련 기작을 이해하고자 침출액의 산화 환원전위와 pH, 액중 철 이온(ferrous와 ferric)의 생성 및 비소 농도를 측정하였다. 실험 436일 후, 비소의 제거율을 약 70%까지 달성 할 수 있었다. 하지만, 부분적으로 침출율이 감소하는 경향을 확인할 수 있었고, 이는 비소의 독성으로 인한 박테리아 군집의 활성도 저하에 의한 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 향후 광미의 heap bioleaching 연구를 위한 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Choe K. J.;Oh K. Y.;Ryu B. K.;Lee S. H.;Park H. J.
Agricultural and Biosystems Engineering
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제5권2호
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pp.50-54
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2004
The study aimed to develop a mechanized mushroom growing system for the substrate materials mixing and wetting, materials fermentation and pasteurisation through the design of integrated cultivation machine system for oyster mushroom. The power requirement of the prototype during fermentation operation was measured in the range of 31$\~$33 kg-m and the torque has not so much differ by the kinds and quantity of materials. The work efficiency of conventional method for stacking the heap and turning the heap of cotton waste by tractor rotavator and manual wetting required 78 hours. But the watering, fermentation and sterilisation by the prototype use same operation required 25.5 hours, which can save the operation labour by $67\%$. The machine can be saved the requirement of heating energy by $63\%$, and the machine can also be saved the material cost by $44\%$. It is envisaged that the machine can effectively be used for large mushroom growing farms or joint use mushroom growing group-farmers in a village.
쌀 포장을 밀봉함으로서 해충 방제 효과와 최적 인화늄 훈증 농도에 대하여 시험하였다. 가마니, PP대, 종이 포대에서는 쌀바구미가 증가되었으나 0.1mm PE 밀봉과 완전 밀봉한 병에서는 저장후 60일에 완전히 사멸되었으며 품질 변화도 적었다. 곡물 $m^3$당 1 정(錠)의 인화늄 정제를 0.15mm 두께의 PE film으로 복포하여 훈증함으로써 쌀바구미를 완전히 사멸할 수 있었다.
임베디드 시스템에서 일반적으로 메모리가 가장 많은 에너지를 소비하는 것으로 알려지고 있다. 임베디드 자바가상기계의 경우도 마찬가지이며, 따라서 보다 에너지 효율이 높은 자바가상기계의 개발을 위해서는 자바 메모리의 에너지 사용을 최적화 하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 자바 프로그램 실행 시 수많은 바이트코드들이 어떻게 논리적 메모리를 접근하는지 분석하였다. 이런 접근 형태 분석은 자바 메모리의 설계 및 구현 기술을 선택하는데 큰 통찰력을 제공해 준다 힙, 오퍼랜드 스택, 지역변수배열 등 세 가지 논리적 데이터 공간에 대해 각각 메모리 접근을 분석하였으며, 분석 결과 오퍼랜드 스택이 가장 빈번하게, 또한 균일하게 사용되었으며 힙이 가장 드물게, 그리고 불균일하게 사용되었음을 알 수 있었다. 힙과 지역변수배열은 읽기 위주로 사용되었으며, 오퍼랜드 스택은 읽기와 쓰기 비율이 크게 다르지 않았다.
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.
본 연구는 원격 탐사의 영상 처리에서 영상 분할의 상위 수준으로 응집 계층 clustering의 dendrogram을 통한 무감독 영상 분류를 제안한다. 제안된 알고리즘은 분광 영역에서 정의된 RAG (Regional Agency Graph)와 min-heap 자료 구조를 이용하여 MCSNP (Mutual Closest Spectral Neighbor Pair)의 집합을 검색하면서 합병을 수행하는 계층 clustering 방법이다. 계산 시간과 저장 기억의 사용에 대한 효율을 증가시키기 위해 분광적 인접성을 정의하는 분광 공간(spectral space)내의 다중 창을 사용하였고 RNV (Region Neighbor Vector)을 이용하여 합병에 의하여 변하는 RAG 갱신하였고 적정한 단계 수가 주어진다면 제안된 알고리즘은 집단 합병의 계층적 관계를 쉽게 해석 할 수 있는 dendrogram을 생성한다. 본 연구는 simulation 자료를 사용하여 광범위하게 제안된 알고리즘에 대한 평가 실험을 수행 하였으며 실험 결과는 알고리즘의 효율성을 입증하였다. 또한 한반도에서 관측된 방대한 크기의 QuickBird 영상의 적용 결과는 제안된 알고리즘이 무감독 영상 분류를 위한 강력한 수단임을 보여준다.
본 논문에서는 외부 스트리밍 서버의 출력 채널을 포함한 복수의 출력 채널을 통해 다중 SNS 채널 자동 스트리밍하는 방법을 제안한다. 다중 SNS 채널 자동 스트리밍 서버는 2개 이상의 출력 채널을 설정하는 RELAY module로 동영상 콘텐츠의 송신을 제어하는 출력 관리 모듈을 포함한다. 본 논문에서는 다중 SNS 채널 자동 스트리밍에서 RELAY module을 사용하여 HD와 FHD 동영상으로 구분하여 실험하였다. HD 동영상의 RELAY module을 사용하는 RELAY 스트림에서 publisher client는 1 채널, player client는 1 채널, 그리고 RELAY module 1일 때 CPU의 점유율은 0.6%이고, heap memory의 점유율은 0.3%인 20Mbyte이다. publisher client는 183 채널, player client는 183 채널, RELAY module 183일 때 CPU의 점유율은 99.9%이고, heap memory의 점유율은 45.8%인 3.7Gbyte이다. 따라서 동영상이 송출되는 출력 채널을 외부 스트리밍 서버의 출력 채널을 확장함으로 스트리밍 서버의 규모에 제한이 되지 않는다. 그리고 외부 스트리밍 서버의 출력 채널을 동영상이 송출되는 출력 채널로 할당하는 과정이 용이하게 이루어져 다수의 동영상 송출 시에도 효율적인 출력 채널 관리가 가능하다.
미디언 필터링은 임펄스 형태의 잡음의 제거에 매우 효과적이어서, 많은 신호처리 응용분야에서 널리 사용되어왔다. 하지만, 비선형성에 의한 시간 복잡도로 인하여, 미디언 필터링은 주로 작은 필터윈도우 크기를 사용하였다. 고속 미디언 필터링 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되었지만 대부분 영상과 같은 한정된 정수값을 갖는 입력데이타에만 적용될 수 있으며, 실수형 2차원 데이터의 고속 미디언 필터링 알고리즘에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 간단하면서도 실수형 2차원 데이터를 고속으로 미디언 필터링할 수 있는 알고리즘을 제안하고 Matlab의 2차원 미디언 필터와 힙(heap)기반의 2차원 미디언 필터와 성능을 비교하였다. 다양한 필터윈도우 크기에 대해서 제안된 알고리즘이 Matlab의 필터보다는 훨씬 빠르고, 힙기반의 필터보다는 대부분 일관되게 더 빠른 결과를 내었다. 또한, 한정된 데이터 값 범위를 갖는 실수형 2차원 데이터는 비트수가 큰 정수형 고속 2차원 미디언 필터링 알고리즘을 이용하여 거의 오차없이 매우 빠르게 미디언 필터링을 할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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