본 논문에서는 호기와 흡기에 촬영된 흉부 CT 영상간 폐 영상정합을 위해 데몬 알고리즘을 이용한 비강체 정합 방법을 제안한다. 먼저 두 영상에 어파인 변환을 적용하여 폐를 전역적으로 정렬한 후, 데몬 알고리즘에 기반한 비강체 정합 방법을 적용하여 지역적으로 변형시킨다. 데몬 힘의 계산을 위해 기준영상의 기울기 정보 뿐 아니라 부유영상의 기울기 정보를 함께 사용하여 기준영상의 기울기가 약한 부분에서 빠른 수렴을 돕는다. 활성-셀 기반 데몬 알고리즘은 두 영상 간 정합도가 높은 셀에서의 불필요한 변위 계산을 방지함으로써 정합 과정을 가속화시키고 변형 접힘 현상의 확률을 줄여주는 역할을 한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 기준 기울기 힘을 사용한 방법과 부유 기울기 힘을 함께 사용한 방법을 비교하고, 활성-셀을 사용한 방법과 사용하지 않은 방법을 비교하였다. 실험 결과는 제안 방법이 변형이 큰 폐를 정확하게 정합하며 수행시간을 감소시킴을 보여준다.
로파/데몬 그램은 수동소나의 특성을 확인하기 위해 수중 음향 신호에 대한 방위, 시간, 주파수를 시각적으로 표현한 결과이다. 이러한 그램들은 기존의 압축 기법들을 적용하기 힘든 토널 성분과 같은 특징들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이진맵과 예측 기법으로 구성된 새로운 로파 및 데몬 그램 압축 기법을 제안한다. 먼저 각 주파수 빈에 대한 예측을 결정하는 이진맵을 생성하고, 프레임을 몇 개의 매크로 블록으로 구분한다. 각 매크로 블록에 대해 인트라 예측과 인터 예측을 적용하여 나머지를 계산한다. 그리고 이진맵에서 유효한 빈들에 대해 예측을 수행하고 엔트로피 부호화를 위해 나머지를 양자화 한다. 이진맵과 예측모드를 전송함으로써 복호기는 동일한 절차로 그램을 복원한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 로파와 데몬 그램 압축 결과가 기존의 데이터 압축 기법에 비해 우수함을 확인한다.
본 논문은 생물 조기 경보 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 이 시스템은 모니터링 데몬을 이용해 간헐적으로 데이터 사건을 생성하고, 이 데이터 집합으로부터 특징 매개변수들을 추출한다. 특징 매개변수는 6개의 변수(x/y 축 좌표, 거리, 절대 거리, 각도, 프랙털 차원)를 가지고 유도된다. 특히 프랙털 이론을 사용해 제안 알고리즘은 입력된 특징들이 독성 환경에 있는지 아닌지의 유기물 특성을 정의한다. 추출된 특징 데이터를 학습하기 위한 적절한 알고리즘을 위해 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 확장된 학습 알고리즘(UChoo)을 사용한다. 그리고 본 알고리즘은 특징 집합들이 모니터링 데몬에 의해 주기적으로 추가된다는 BEWS의 특징을 극복하기 위해 확장된 데이터 표현 방법을 이용하는 학습 방법을 포함한다. 이 알고리즘에서 결정트리 분류기는 확장된 데이터 표현에서 가중치 매개변수를 사용하는 부류 분포 정보를 정의 한다. 실험 결과들은 제안된 BEWS가 환경적인 독성을 탐지하는데 이용 될 수 있음을 보인다.
회선분배장치를 제어관리하는 W/S의 Daemon 중에서 Event 처리를 담당하는 EvtProc Daemon의 경우를 들어 효율적인 부하 분산 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 대량의 Event 발생 시 담당 프로세스가 연속적으로 fork, exec 하지 않고 일정시간 대기함으로써 fork와 exec의 오버헤드를 줄이고 같은 Op Code의 연이은 Even 발생에 대기중인 프로세스가 이를 처리함으로써 더욱더 오버헤드를 줄일 수 있다. 그리고 Event를 처리하는 Child 생성에 있어 주 Child가 부하분산을 담당하게 함으로써 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하였다.
회선분배장치를 제어관리하는 W/S의 Daemon 중에서 Event 처리를 담당하는 EvtProc Daemon의 경우를 들어 효율적인 부하 분산 알고리즘을 설계하였다. 본 논문에서는 대량의 Event 발생 시 담당 프로세스가 연속적으로 fork, exec 하지 않고 일정시간 대기하므로써 fork 와 exec 의 오버헤드를 줄이고 같은 Op Code의 연이은 Event 발생에 대기중인 프로세스가 이를 처리함으로써 더욱더 오버헤드를 줄일 수 있다. 그리고 Event를 처리하는 Child 생성에 있어 주 Child 가 부하분산을 담당하게 함으로써 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하였고 이를 구현 분석하였다.
WDCS(회선분배장치)를 제어관리하는 W/S의 Daemon 중에서 Event 처리를 담당하는 EvtProc Daemon의 경우를 들어 효율적인 부하 분산 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 대량의 Event 발생 시 담당 프로세스가 연속적으로 fork, exec 하지 않고 일정시간 대기하므로써 fork와 exec의 오버헤드를 줄이고 같은 Op Code의 연이은 Event 발생에 대기중인 프로세스가 이를 처리함으로써 더욱더 오버헤드률 줄일 수 있다. 그리고 Event를 처리하는 Child생성에 있어 주 Child가 부하분산을 담당하게 함으로써 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하였다.
보안 키 관리 기능은 망 보안을 위 한 필수 요소 중 하나로서, IPSec, HIP 등 다양한 프로토콜에서 이러한 기능을 요구하고 있다. 망 계층에서 보안 키 관리 기능을 제공하기 위한 두가지 방안이 있는데, 그것들은 디렉토리 서비스를 이용하는 것과 DNS 서비스를 이용하는 것이다. 본 논문은 디렉토리 서비스를 이용하여 보안 키 관리 시스템을 구현한 예를 소개한다. 디렉토리 서비스(OpenLDAP)와 공개키 알고리즘(FLINT/C), IPSec(FreeS/WAN)의 기능들을 공개 소프트웨어들을 이용하여 구축하였으며, 보안 키 관리 시스템을 이용한 암호화된 메시지 교환, IKE 데몬과의 연동을 통해 구현된 관리 시스템의 기능을 확인하였다.
본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다.
IEEE 1588은 측정 및 제어 시스템에서 사용되는 네트워크의 정확한 시각 동기 표준(PTP, Precision Time Protocol)이다. Best Master Clock (BMC) 알고리즘은 PTP에서 최적의 마스터-슬레이브 계층을 선택하기 위해 사용한다. 슬레이브가 마스터와의 링크 장애 또는 현재의 시각 동기 에러가 발생하였을 때, BMC는 자동으로 다른 마스터 신호를 수신할 수 있도록 한다. 이때의 슬레이브 클럭은 마스터 신호의 장애 보상 시간 값에 따라 달라진다. 그러나 BMC 알고리즘에서는 마스터 클럭의 장애 발생에 따른 빠른 고장 복구 방안은 전혀 고려하지 않았다. 이에 본 논문에서는 네트워크 본딩 (Bonding) 기술을 적용하여 마스터 클럭의 장애에 따른 빠른 복구 방안을 제시하였다. 본 연구는 리눅스 시스템의 PTP livery 데몬(Ptpd)과 IEEE 1588의 특정 프로파일을 사용하였으며, 본딩 모드를 통해서 제어하도록 하였다. 네트워크 본딩 기술은 둘 이상의 네트워크 인터페이스 신호를 하나의 네트워크 인터페이스에 전송하기 위해 신호를 결합하는 과정에 대한 것으로, 네트워크의 이중화와 성능 향상을 제공한다. 본딩 기술은 만약 하나의 링크에서 장애가 발생하면, 본딩되어 있는 다른 링크를 통해서 즉각적으로 신호 전달이 가능하기에 네트워크의 이중화 또는 부하 분산 등에 사용한다. IEEE 1588만 적용한 것과 대비하여 IEEE 1588 기술과 네트워크 본딩 기술을 결합한 네트워크 복구 기술의 뛰어난 성능을 본 논문을 통하여 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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