본 논문에서는 병렬처리에서 중요한 부하균형 문제에 대한 새로운 솔루션을 소개한다. 제안하는 매핑 알고리즘은 평균장 어닐링과 유전자 알고리즘을 합성한 휴리스틱 부하균형 기법이다. 합성된 알고리즘을 세 개의 다른 알고리즘들과의 성능향상비를 측정하는 성능평가 시뮬레이션을 개발하였고 솔루션 품질과 수행시간 면에서 우지의 방법은 기존의 것들 보다 개선된 실험결과를 얻었다.
병렬 컴퓨팅에서 중요 문제의 하나는 다중 태스크를 다중 프로세서 병렬 시스템의 여러 노드에 대한 최적의 매핑을 찾는 것이다. 이러한 매핑의 목적은 솔루션 품질에 손상 없이 총 실행시간을 최소화시키는 것이다. 이 분야에서는 많은 휴리스틱 방법들을 사용하여 나름대로 매핑 문제를 해결해 왔다. 본 논문에서는 효율적인 클러스터 데이터 매핑을 위한 혼합형 휴리스틱 기법에 대하여 기술한다. 제시하는 휴리스틱 기법은 유전알고리즘과 평균장어닐링 알고리즘을 혼합시킨 것으로 두 가지 방법의 장점들을 합하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 혼합형 휴리스틱 알고리즘의 솔루션과 실행시간을 기존 매핑 알고리즘들과 비교한 시뮬레이션 결과를 보고한다.
본 논문에서는 병렬처리에서 중요한 이슈인 부하균형 문제에 대한 새로운 솔루션을 소개한다. 솔루션으로 제안하는 MGA 기법은 평균장 어닐링 (MFA)과 유전자 알고리즘 (GA)의 장점을 효과적으로 결합한 휴리스틱 부하균형기법이다. 제안된 MGA을 다른 매핑 알고리즘 (MFA, GA-l, GA-2) 들과의 성능 향상비를 측정하는 멀티프로세서 매핑 시뮬레이션을 개발하였다. 휴리스틱 매핑 기법의 합성을 통하여 기존의 방법보다 수행시간은 오래 걸리는 대신 솔루션 품질, 즉 최대종료시간 및 통신부하에서 개선된 실험 결과를 얻을 수 있다는 것을 보였다.
최근 전자상거래에서 에이전트 기술들이 많이 나타나고 있는데, 주목해야 할 것은 패키지 형태로 내장될 수 있는 에이전트이다. 전자상거래 솔루션에 탑재되어 자동화시킨 에이전트로서 NetPerception 의 GroupLens 엔진과 MacroMedia의 LikeMinds가 있는데 이들은 협동적 필터링을 구현한 것들이다. 현재 이러한 협동적 필터링 에이전트 시스템이 탑재된 전자상거래 솔루션들이 등장하고 있다. 하지만 add-on 성격이 부족하고, 실제 협동적 필터링 알고리즘에 의해 고객의 취향이나 기호에 맞는 아이템을 추천하는 진정한 의미의 에이전트 시스템은 찾아보기 힘들다. 그래서, 이러한 점을 보완한 MindReader 시스템을 개발하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 GroupLens 알고리즘에 클러스터링을 접목시킨 알고리즘을 사용하였다.
본 논문은 디지털 소외계층과 사회적 약자를 고려한 보이스피싱 예방 솔루션을 제안한다. 통화 내용을 AWS Transcribe를 활용한 STT와 NLP 알고리즘을 사용해 실시간으로 보이스피싱 위험도를 파악하고 결과를 사용자에게 전달하도록 한다. NLP 알고리즘은 KoBIGBIRD와 DeBERTa 모델 각각을 커스터마이즈하여 보이스피싱 탐지에 적절하게 파인튜닝 했다. 이후, 성능과 인퍼런스를 비교하여 더 좋은 성능을 보인 KoBIGBIRD 모델로 보이스피싱 탐지를 수행한다.
최근 다양한 서비스를 제공하기 위해 모바일 기기의 활용도가 증가하고, 이에 따라 안드로이드 플랫폼에서의 앱 위 변조 공격이 급증하고 있다. 이에 대응하기 위해 국내의 금융 분야에서는 암호 알고리즘을 기반으로 한 앱 위 변조 방지 솔루션을 도입하고 있다. 그러나 스마트폰에 설치되는 앱의 용량이 지속적으로 증가하고, 웨어러블이나 IoT 등 제한된 자원을 가진 환경이 확산되면서 앱 위 변조 방지 솔루션의 처리 속도의 한계점을 가진다. 본 논문에서는 고속경량 암호 LEA와 LSH를 사용한 앱 위 변조 방지 솔루션을 제안한다. 또한 이 기법을 구현한 시뮬레이션 프로그램의 실험결과를 제시하고 기존 암호 알고리즘이 적용된 앱 위 변조 방지 솔루션과의 성능을 비교한다.
최근 데이터 웨어하우징의 활발한 구축과 우수고객 확보를 위한 치열한 경쟁으로 데이터 마이닝은 많은 업체의 큰 관심을 끌고있다. 본 연구는 풍부한 알고리즘과 과학적 그래프를 제공하여 사용자로 하여금 최상의 데이터 마이닝 효과를 거둘 수 있도록 Statserver를 핵심 엔진으로 사용한 인터넷 기반의 데이터 마이닝 솔루션 개발에 관한 편이다
움직임 검출은 비디오 감시 시스템의 작업부하를 줄여주는 주요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 다양한 움직임 검출 알고리즘의 작업부하를 분석하고, 움직임 검출의 정확도와 작업부하를 고려한 경우의 최적 알고리즘을 도출한다. 비디오 감시 시스템에서 획득된 실제 데이터를 이용한 실험 결과, 움직임 프레임 비율이 낮은 환경의 비디오 감시 시스템에서는 차 프레임과 GMM을 이용하는 알고리즘이, 움직임 프레임 비율이 높은 환경에서는 GMM만을 이용하는 알고리즘이 정확도와 수행시간을 통합한 성능지수 관점에서 가장 효과적인 움직임 검출 솔루션이 될 수 있음을 확인하였다.
레벨 셋 트리는 다차원에 정의된 확률 밀도 함수를 표현하는데 유용하다. 복잡한 데이터의 구조를 트리 형태로 시각화하여 데이터의 형태를 효율적으로 파악할 수 있으며 클러스터링 분석에 효과적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 미지의 확률 밀도 함수에서 생성된 데이터 샘플로부터 레벨 셋 트리를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 레벨을 0에서부터 무한대로 증가시키며 밀도 함수의 각 레벨 셋을 추정하고, 이로부터 레벨 셋 트리를 생성한다. 이를 위해 본 논문에서는 one-class 서포트 벡터 머신 (OC-SVM)을 이용하여 직접적으로 레벨 셋을 추정한다. 이때 다양한 레벨 값에 대해 OC-SVM 학습을 반복해야 하는데, OC-SVM 솔루션 path 알고리즘을 통해 빠른 시간 안에 모든 레벨값에 해당하는 레벨 셋를 추정할 수 있다.
최근 선박의 연료유 절감 및 경제운항에 대한 관심이 높아지면서 조선소를 중심으로 운항정보의 활용과 관련된 다수의 프로젝트가 진행되고 있으며 선박 설계, 기상예보 등을 통합한 다양한 시스템이 개발되는 등 선박의 최적운항지원 솔루션 시장이 빠르게 성장하고 있다. 하지만 현재 시장을 주도하고 있는 솔루션들은 설계정보를 중심으로 개발되어 선박을 운영하는 해운선사에서 요구하고 있는 성능기준을 만족하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 운영단계에서 축적되는 운항데이터와 해운선사의 경험과 노하우에 대한 정보가 반영된 경제운항 알고리즘을 개발하기 위한 현황 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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