노후관망의 최적개량 계획수립 시에는 수리학적 타당성을 포함한 다양한 인자들이 복합적으로 고려되어야 하며 모형에 고려할 인자들이 증가할수록 보다 효율적인 최적화 기법의 적용이 필요할 것이다. 그러나, 국내에서는 유전자알고리즘과 같은 보다 효과적인 알고리즘을 이용한 노후관 개량을 위한 의사결정시스템에 대한 연구가 미비한 실정이다. 본 연구의 목적은 최근 국내에서 제안된 ReHS라는 최적화기법을 이용해 기존의 모형에서 고려하지 않은 다양한 인자들을 고려한 상수관망 최적개량 의사결정 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 고려하는 조건에 따라 다른 목적함수를 갖는 5개의 모형을 개발하여 가상관망에 적용하였으며, 기존에 개발된 모형들보다 타당한 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 집합 그룹핑을 이용한 APQRDM (adaptive parallel QRDM) 알고리즘과 AIQRDM (adaptive iterative QRDM) 알고리즘을 제안한다. 제안된 검출 알고리즘은 집합 그룹핑을 이용하여 QRDM 알고리즘의 트리 검색 단계를 PDP (partial detection phases) 로 분할하여 수행한다. 기존 QRDM 알고리즘의 트리 검색 단계가 4개의 PDP로 나누어질 때, APQRDM 알고리즘은 기존 QRDM 알고리즘의 1/4 에 해당하는 검출 지연(latency) 을 가지며, AIQRDM 알고리즘은 기존 QRDM 알고리즘의 약 1/4에 해당하는 하드웨어 요구량을 가진다. 모의실험 결과는 $4{\times}4$ 시스템의 경우, APQRDM 알고리즘은 12dB의 Eb/N0에서 기존 QRDM 알고리즘의 약 43%에 해당하는 연산 복잡도를 가지며, AIQRDM 알고리즘은 0dB의 Eb/N0에서 기존 QRDM 알고리즘의 54%, AQRDM 알고리즘의 10%에 해당하는 연산 복잡도를 가짐을 보인다.
본 논문은 사이드 스캔 소나 영상을 컨볼루션 신경망으로 학습하여 수중물체를 탐색하는 방법을 다루었다. 사이드 스캔 소나 영상을 사람이 직접 분석하던 방법에서 컨볼루션 신경망 알고리즘이 보강되면 분석의 효율성을 높일 수 있다. 연구에 사용한 사이드 스캔 소나의 영상 데이터는 미 해군 수상전센터에서 공개한 자료이고 4종류의 합성수중물체로 구성되었다. 컨볼루션 신경망 알고리즘은 관심영역 기반으로 학습하는 Faster R-CNN(Region based Convolutional Neural Networks)을 기본으로 하며 신경망의 세부사항을 보유한 데이터에 적합하도록 구성하였다. 연구의 결과를 정밀도-재현율 곡선으로 비교하였고 소나 영상 데이터에 지정한 관심영역의 변경이 탐지성능에 미치는 영향을 검토함으로써 컨볼루션 신경망의 수중물체 탐지 적용성에 대해 살펴보았다.
복잡한 문제들의 근사해를 구하기 위하여 최근 다양한 방법들이 소개되고 있다. 이러한 방법들은 주로 금속의 서랭(Annealing)에 의해 금속분자의 에너지가 최저점에 도달하는 과정을 모의실험한 최적화 기법(Simulated Annealing), 생물의 적자생존(Survival of Fittest)과정을 이용한 최적화 기법인 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm)등 물리적 현상이나 생물 ?생명에 관련된 모의를 최적화 문제에 응용한 방법들이다. 최근에 소개된 Particle Swarm Optimization(PSO)는 주로 조류나 어류등의 생물의 무리가 각각의 개체가 가지고 있는 정보를 공유해가며 먹이를 찾아가는 과정을 모의한 기법이다. 하지만, 이 기법의 탐색과정이 명확하게 밝혀져 있지 않다. 본 논문에서는 PSO의 탐색과정을 가시화 하는 것을 목적으로 한다. 탐색과정을 가시화 하는 작업을 통해 그 탐색 능력을 시각적으로 파악하는 것이 가능하며 기법에 관한 이해를 돕고 교육적 효과도 기대 가능하다.
분산 동영상 코딩(Distributed Video Coding)은 기존의 동영상 코딩과 다르게 인코더와 디코더 사이의 복잡도 분배가 가능한 새로운 코딩 방식이다. 본 논문에서는 단계적 움직임 예측을 이용하여 인코더와 디코더의 복잡도를 분배하는 방법을 제안한다. 인코더에서는 부분적으로 움직임 예측을 수행하여 그 결과를 디코더로 전송하고, 디코더는 이를 받아 좁혀진 범위 내에서 남은 움직임 예측을 수행하게 된다. 인코더에서 어느 정도 복잡도를 감당할 수 있을 때 인코더와 디코더 사이의 복잡도 분배 비율의 조절이 가능하다. 이를 통해 복잡도 분배 비율과 압축효율과의 상관성을 알아볼 수 있는데, 인코더의 복잡도 상승에 의한 압축효율 향상율이 디코더 복잡도 상승에 의한 압축효율 향상율보다 훨씬 크다는 것을 알 수 있다. 제안 방법을 통해 단말기의 성능이나 채널 상황에 따라 인코더와 디코더 사이의 복잡도를 적응적으로 분배하고 그에 따라 코딩 성능을 조절할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3834-3857
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2021
The design of cluster-based routing protocols is necessary for Wireless Sensor Networks (WSN). But, due to the lack of features, the traditional methods face issues, especially on unbalanced energy consumption of routing protocol. This work focuses on enhancing the security and energy efficiency of the system by proposing Energy Efficient Based Secure Routing Protocol (EESRP) which integrates trust management, optimization algorithm and key management. Initially, the locations of the deployed nodes are calculated along with their trust values. Here, packet transfer is maintained securely by compiling a Digital Signature Algorithm (DSA) and Elliptic Curve Cryptography (ECC) approach. Finally, trust, key, location and energy parameters are incorporated in Particle Swarm Optimization (PSO) and meta-heuristic based Harmony Search (HS) method to find the secure shortest path. Our results show that the energy consumption of the proposed approach is 1.06mJ during the transmission mode, and 8.69 mJ during the receive mode which is lower than the existing approaches. The average throughput and the average PDR for the attacks are also high with 72 and 62.5 respectively. The significance of the research is its ability to improve the performance metrics of existing work by combining the advantages of different approaches. After simulating the model, the results have been validated with conventional methods with respect to the number of live nodes, energy efficiency, network lifetime, packet loss rate, scalability, and energy consumption of routing protocol.
본 논문에서는 기존 파티클 스웜 최적화를 기반으로 추적 대상 객체의 이동 궤적을 이용하는 객체 추적기에서 시간 정보 활용의 문제점을 개선한 강인한 객체 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적 대상 객체와 유사한 특징을 가지는 변위들의 집합에 대한 위치들의 온라인 업데이트와 추적을 가능하게 한다. 객체들의 중첩을 검출하고 추적 대상의 위치를 결정하기 위해 궤적 정보와 변위들의 집합을 기반으로 적응적 파라미터를 사용하는 규칙기반 접근을 사용한다. 기존 알고리즘들과 비교해보면 제안하는 접근법은 가용한 정보를 복합적으로 사용함으로써 각종 임계값에 대한 적응적 조정을 가능하게 한다. 또한, 파티클 스웜 최적화에서 발산에 의한 손실과 불완전한 수렴의 문제를 해결하기 위해 효율적인 가중치 조절 함수를 제안하고 있다. 제안하는 가중치 조절 함수는 파티클들이 최적의 해에 수렴하기 이전에 전체 프레임 영역에서 탐색할 수 있도록 한다. 유사한 특징 조합을 가지는 다중 객체가 존재하는 환경에서 제안 알고리즘을 테스트한 결과, 기존 스웜 최적화 기반의 객체 추적기들에 비해 기존 유사 변위들에 대한 잘못된 추적을 현저히 줄이는 것을 확인할 수 있었다.
지금까지는 Pollard의 Rho 알고리즘이 대칭키의 암호를 해독하는 이산대수 문제에 대해 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 알고리즘은 거인걸음 보폭 m=⌈${\sqrt{p}}$⌉개의 데이터를 저장해야 하는 단점과 더불어 O(${\sqrt{p}}$) 수행 복잡도를 보다 감소시킬 수 있는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 이산대수의 사이클 검출을 위한 Nivasch의 스택 법의 데이터 갱신 횟수를 73% 이상 감소시키는 배열법을 제안하였다. 제안된 방법은 배열을 적용하였으며, (xi<0.5xi-1)∩(xi<0.5(p-1))인 경우에 한해 배열 값을 갱신하는 방법을 적용하였다. 제안된 방법은 스택법과 동일한 모듈러 연산횟수를 보였지만 스택 법에 비해 이진탐색 법을 적용하여 배열 갱신 횟수와 탐색 시간을 획기적으로 감소시켰다.
출발지와 도착지, 사용자가 방문해야 하는 POI(Point of Interest)유형들, 이 유형들 중 전체 혹은 부분에 대한 방문순서들이 주어질 때, 출발지에서 여러 방문순서를 만족시키는 순서대로 각 POI 유형별로 적어도 하나의 POI를 방문한 후 목적지에 도착하는 경로를 순차적 경로라 한다. 본 논문에선 이 경로 중 근사 최단 경로(Approximate Shortest Path)를 찾는다. 기존의 두 가지 기법은 방문한 POI(또는 출발지)와 방문해야 할 유형의 POI들과의 근접성 만을 보거나 후보군 선정 시 방문순서 및 네트워크를 고려하지 않고 출발지와 목적지를 이은 직선과 가까운 POI들로 경로를 찾는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 네트워크 탐색을 이용하여 출발지와 목적지 간 네트워크 경로에 근접한 POI를 후보군으로 선정하여 경로를 탐색하고, 이 경로 중 방문한 POI유형이 많은 경로에 적응적 우선순위를 주어 향상된 근사 최단 경로를 구하는 기법을 제안한다.
최근에 전술 무기의 첨단화, 무인화 및 네트워크화에 따라서 무선 전술 데이터 네트워크의 생존성은 매우 중요하다. 본 논문에서는 무선 전술 데이터 네트워크에서 저고도 소형 무인항공기를 이용한 네트워크의 연결성 약화지역을 탐색하는 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 간단한 polling 접속 기능을 갖는 소형 무인항공기를 사용하여 무선 전술 데이터 네트워크의 노드들과 접속을 통하여 네트워크의 형태를 파악하고, 파악된 네트워크 그래프를 라플라스 매트릭스로 변환한다. 변환된 라플라스 매트릭스의 eigenvalue를 찾아내는 방법에 기초하여 서브 네트워크를 정의하고 약화된 eigenvalue의 집합을 통하여 네트워크의 연결성 약화지역을 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 하나의 UAV를 사용한 경우 좁은 네트워크 및 광범위 네트워크의 연결성 약화지역을 제안 알고리즘을 사용하여 탐색 가능하였다. 제안된 알고리즘으로 탐색된 약화지역의 노드에 UAV 링크로 중계 기능을 한 경우, 성형 네트워크 및 MST(Minimum Spanning Tree) 알고리즘에 의한 네트워크와 비교하여 스루풋 성능이 우수함을 검증하였다. 본 기법은 무선 전술 네트워크의 연결성을 보장하는 기법에 적용 될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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