다양한 플랫폼 상에서 응용 시스템에 대한 개발, 배포, 운영의 고생산성과 고품질을 얻기 위해서는 소프트웨어 구성 요소들의 체계적인 재사용 접근과 자동화된 도구의 지원이 요구된다. 함수나 클래스 라이브러리에서 설계 패턴과 프레임워크, 그리고 최근의 상업적인 비즈니스 컴포넌트에 이르기까지 여러 재사용 방법이 제시되었으나 기대만큼의 확실한 효과를 얻을 수 없었다. 설계 패턴은 설계 경험에 대한 캡슐화된 빌딩 블록으로 개발 응용의 표준화된 아키텍쳐 제공을 통해 응용 도메인의 한정성과 클래스 수준의 재상용의 복잡성을 극복할 수 있다. 응용 개발의 표준 아키텍쳐로서의 웹을 통한 재사용 요소들의 공유는 여러 개발자들에 의한 다양한 도메인 요소로서의 전개와 동적이며 실시간적인 라이브러리 관리가 가능하다. 본 논문에서는 웹 환경 하에서 자동화된 설계 패턴 재사용 환경 구축을 목적으로 한다. 그러므로 For Reuse 관점에서 서버 상에 각 도메인별 패턴 라이브러리를 구축하며 With Reuse 관점에서 패턴 검색, 이해, 획들 그리고 재구조화를 통한 응용으로의 재사용 지원기를 구축한다. 본 시스템은 패턴의 공유에 의한 유사 도메인 응용의 표준화를 유도하고 사용자의 패턴 재정의에 의한 자생적을 확장 가능한 패턴 라이브러리 제공이 가능하다. 또한 이를 위해 도메인 분석을 통한 패턴의 행위와 의도를 기준으로 설계 패턴들을 분류, 카탈로깅하여 재사용 라이브러리를 제시한다.
블록체인 기술의 발전과 중앙집중형 금융서비스의 취약성과 불신에 대한 우려가 커지면서 탈중앙화 금융(DeFi)과 탈중앙화 거래소(DEX)가 유망한 대안으로 떠올랐다. 본 논문에서는 특히 Uniswap에 초점을 맞춰 DeFi 내의 과제와 문제를 살펴본다. 우리는 DeFi 및 DEX의 현재 상태에 대한 배경 지식을 제공하여 MEV(Maximal Extractable Value) 공격에 대한 취약성을 강조한다. 우리의 접근 방식에는 MEV 공격 패턴을 식별하고 분석하기 위한 Uniswap에 구조 분석이 포함된다. 이 연구는 DEX 보안을 강화하고 MEV 위험을 완화하기 위한 귀중한 지침을 제공하여 DeFi 생태계의 이해관계자에게 필수적인 리소스 역할을 한다.
이 논문에서는 비디오 영상에서의 블록 모션 측정을 위한 통계학적인 특징에 기반 한 알고리즘을 제안한다. 우선 참조 블록의 통계학적인 특징을 구하고, 이를 참조 블록의 통계적 특징과 정규 시작점 패턴 (SPP) 에 퍼져 있는 블록에서의 특징을 비교하여, SPP에서의 시작점 (SP) 후보를 선택하는 데에 적용한다. 최종적인 SP 들은 SP 후보 들에서의 평균절대차이 (MAD) 값으로 구한다. 마지막으로 기존의 고속탐색 알고리즘인 BBG나 DS 그리고 TSS중 하나를 이용하여 참조블록의 모션 벡터를 최종 SP를 시작점으로 하여 계산하였다. 실험결과는 기대 했던 바와 같이 최종 SP로부터의 시작점들이 전역최소값 (global minimum)에 근접함을 보여 주었다.
플래시 메모리는 하드 디스크에 비해 크기가 작고 물리적 충격에 강하며 전력 소모가 적은 점 등 많은 장점을 가지고 있지만 아직까지 단위 공간당 가격이 높아 하드 디스크를 전면 대체하기는 어려운 실정이다. 최근 노트북 컴퓨터 동 일부 모바일 장치에서는 하드 디스크와 플래시 메모리를 함께 사용하여 두 매체의 장점을 극대화하려는 시도가 이루어지고 있다. 하지만 기존 운영체제는 이기종 저장 장치 환경이 아닌 단일 저장 장치 환경에 최적화되어 이러한 장점을 충분히 살리지 못하고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 세 가지 기법을 이용하는 새로운 버퍼 캐시 관리 기법을 제안한다. 첫째, 입출력 접근 패턴을 탐지하고 블록의 저장 위치 별 성능 특성을 분석한 후 동적 한계 효용에 근거하여 버퍼 캐시 공간을 할당한다. 둘째, 입출력 접근 패턴과 저장 장치 특성에 따라서 선택적으로 선반입 기법을 적용한다. 셋째, 버퍼 캐시에서 저장 장치로 쫓겨날 때 해당 블록의 접근 패턴에 따라 하드 디스크와 플래시 메모리 중 더 적합한 매체를 결정하고 그 매체에 블록이 저장되도록 한다. 제안하는 기법들을 트레이스 기반 시뮬레이션으로 검증한 결과 기존 기법에 비해 버퍼 캐시 적중률은 29.9%, 총 실행시간은 49.5% 향상되었다.
본 논문에서는 묵시적 ROI 코딩 방법과 수정된 묵시적 ROI 코딩 방법을 보완한 JPEG2000 이미지에서 적응적 코드블록 판별 알고리즘을 이용한 동적 고속 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 코드 블록 판별 시간을 줄이기 위하여 ROI 모양의 특징을 고려하여 몇 가지의 경계 모양을 만들고, 이 모양 패턴으로 한정하여 코드블록 판별 알고리즘을 만들었다. 그리고 ROI 임계값과 배경 임계값을 이용하여 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 포함율에 따라 적응적인 코드블록 판별을 함으로서 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선적 처리와 손실 문제를 개선하였다. 또한 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선권 조절은 웨이블릿 계수 단위로 처리하는 기존의 방법과는 달리 패턴을 기반으로 하여 일괄처리를 함으로서 빠른 ROI 코딩이 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들과 성능 평가에 있어서 큰 차이가 없으면서 처리 속도는 매우 빠름을 확인하였다.
본 발표에서는 고분자나 탄소나노튜브, 그래핀 등 탄소소재의 분자배열을 다양한 형태로 조절할 수있는 분자조립공정을 통해 비교적 저비용으로 대면적에서 나노구조체를 제작할 수 있는 다양한 기술들을 소개할 것이다. 특히 블록공중합체의 분자조립현상을 기존에 반도체나 디스플레이에 쓰이고 있는 ArF 리소그라피나 I-line 리소그라피와 융합하여 대면적에서 분자조립 나노패턴을 제작할 수 있는 기술들을 소개할 것이다. 또한 탄소나노튜브와 그래핀등 탄소소재를 용액공정이나 촉매나노패턴공정을 통해 3차원적인 다양한 형태로 조직화하는 신기술들도 소개할 것이다.
디지털 워터마킹은 데이터 내부에 지각적으로 인식되지 않는 신호를 삽입하여 저작권을 보호하기 위한 방법으로 압축, 기하학적 변환, 크기변환 등의 공격도 영상 데이터가 견고한 특성을 나타낼 수 있는 방법을 중심으로 연구되어 왔으나 프린트 영상에 대하여 저작권을 보호하는 연구는 그다지 활발하지 않았다. 본 논문에서는 이진 프린트 영상에 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 영상을 디더링 한 후 $16\times{16}$ 크기의 블록에서 1(백화소)의 개수를 카운팅하고 카운팅 배열을 $2\times{2}$ 블록씩 나누어 워터마크 값에 따라 다르게 정의된 기준 블록 패턴과 비교함으로 워터마크를 삽입한다. 워터마크 정보는 '1' 과 '0'의 두 가지를 사용하여 동일한 워터마크 비트로 더 많은 정보를 표현할 수 있다. 워터마크 검출은 워터마크가 삽입된 영상과 기준 블록 패턴을 이용해 워터마크 정보를 재구성하고, 재구성된 워터마크와 디더 영상에 삽입된 원본의 워터마크 정보와 비교함으로 가능하다. 성능평가는 워터마크 삽입영상을 프린트 한 후 스캔하여 기존의 방법과 검출 성능을 비교하였다.
최근, 기존의 룩업테이블(LUT: Look-up Table) 방식의 과도한 메모리 공간문제를 해결하면서 동시에 홀로그램 프린지 패턴의 고속생성이 가능한 N-LUT(Novel Look-up Table) 기법이 제안되었다. 그러나 3차원 입력영상의 해상도가 증가함에 따라 계산해야 할 물체 포인트 수가 늘어나게 되고 결과적으로 과도한 홀로그램 계산시간이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 기존 N-LUT 방식에 3차원 물체영상의 블록 중복성을 효과적으로 이용함으로써 3차원 입체영상 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있는 새로운 기법을 제안하였다. 테스트 영상을 이용한 실험결과 새로이 제안된 기법이 기존 방식에 비해 $5{\times}5$ 블록의 경우 계산되는 물체 포인트 수는 43.3%, 계산시간은 47.9%로 각각 감소됨을 보임으로써 제안된 기법의 실제 응용 가능성을 제시하였다.
블록정합에서 방대한 계산을 줄이기 위해, 본 논문은 탐색영역에서 탐색점을 제한하는 고속 블록정합 알고리즘을 제안한다. 대부분의 움직임 벡터가 탐색영역 중심부에 위치하고, 정합오차가 최적의 유사블록을 향해 단조감소한다는 사실에 근거하여 제안된 알고리즘은 단계 사이에 정합패턴을 1 화소 단위로 이동하고, 이전 단계들에서 결정된 유사블록들로부터 최적의 유사블록을 향한 움직임을 예측하고, 탐색점들의 움직임을 움직임 방향에 대해 ${\pm}45^{\circ}C$로 제한한다. 그 결과 불필요한 탐색점을 제거할 수 있었고 블록정합 계산을 줄일 수 있었다. 기존 유사 고속 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘은 큰 움직임을 갖는 영상에서 미미한 화질 저하를 발생시키지만 보통 움직임을 갖는 영상에서 동등한 화질을 유지하고, 반면에 그들의 블록정합 계산을 적게는 20% 많게는 67%를 줄여 주었다.
채널 부호화된 심볼은 연집 오류(Burst error)에 취약한 특성으로 인해 송신단에서 인터리빙 과정을 거쳐 송신된다. 수신단에서는 채널을 통하여 발생된 연집 오류를 디인터리빙 과정을 통해 랜덤 오류(Random error)로 변화시키고 채널 복호화를 통하여 오류 정정 효과를 높인다. 그러나 수신단에서 송신단의 인터리버 파라미터를 알지 못하는 경우에는 인터리빙은 특정 패턴에 의한 일종의 암호화로 볼 수 있으며 디인터리빙이 어렵게 된다. 최근 선형 블록 부호가 블록 인터리빙 되었을 때 선형 블록 부호의 선형성을 이용하여 인터리버 파라미터를 추정하는 기법들의 연구가 진행되었다. 그러나 길쌈 부호가 인터리빙 되었을 때, 선형 블록 부호와 달리 부호어 길이에 따라 구분되는 선형성을 이용할 수 없기 때문에 기존 선형 블록 부호의 선형성을 이용한 방법으로는 인터리버의 파라미터를 추정할 수 없다. 본 논문에서는 길쌈부호가 블록 인터리빙이 되었을 때 길쌈 부호 복원(Convolutional code reconstruction) 기법을 이용하여 블록 인터리버의 행과 열을 추정하는 블라인드 블록 디인터리빙 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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