윈도우 운영체제의 레지스트리는 시스템 및 응용 프로그램의 설정 데이터가 저장되는 계층적 구조를 가지는 데이터베이스이다. 본 논문에서는 윈도우 운영체제에서 레지스트리 가상화 알고리즘을 제안하고 구현하였으며 그 성능을 측정하였다. 본 논문에서 제안하는 레지스트리 가상화 알고리즘은 Copy-One-level On Write-Open(COOWO)이라고 불리는데 이는 일반적인 Copy On Write(COW) 방식을 레지스트리 가상화에 적합하도록 수정한 것이다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 윈도우 운영체제에서 동적 라이브러리로 구현하였고 다양한 윈도우 응용 프로그램에 적용하였다. 본 논문은 레지스트리 가상화를 구체적으로 다루는 논문이 많지 않은 현실에서 레지스트리 가상화 알고리즘을 상세하게 기술하였고, 알고리즘의 성능이 실제 응용에 사용 가능하다는 것을 발견하였다는 점에서 의의가 있다.
본 논문에서는 잘못된 의미의 내용을 전달할 수 있는 문제점 해결을 위하여 부정확한 암호문의 복호화를 방지한 암호화 알고리즘을 설계하였다. 알고리즘은 복호화시 암호문의 에러를 체크하여 한 비트 이상의 에러가 포함되었을 경우 현재 진행중인 복호화를 중단함과 동시에 이전에 복호화 되어있는 복호문까지 모두 제거하여 수신자에게 아무런 내용도 전달하지 않게 된다. 실험은 비밀키의 대표적인 알고리즘인 DES알고리즘과 비교하였다. 실험결과에서와 같이 에러 비트가 포함되어 있는 부분은 원문과 다른 내용으로 복호화가 되었지만 100%의 복호률을 보였다. 제안한 알고리즘에서는 에러 체크를 통한 복호화로 에러 발생시 0%의 복호률을 나타내었다.
본 논문에서는 ‘다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problem MOP)’를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론 적용시킨 ‘내쉬 유전자 알고리즘(Nash GA)’과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 알고리즘의 결과를 시뮬레이션을 통하여 비교 검토함으로써 ‘진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT)’의 두 가지 아이디어 -‘내쉬의 균형(Equilibrium)’과 ‘진화적 안정전략(Evolutionary Stable Strategy . ESS)’-에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해를 탐색할 수 있음을 확인한다.
바코드 영상을 판독하기 위해서는 이진화 과정이 필수적이다. 기존 이진화 방법에는 글로벌 임계값 이진화 방법과 지역 임계값 이진화 방법이 있다. 글로벌 이진화 방법은 하나의 임계값을 사용한다. 바코드 영상에서 부분적으로 명도가 다를 경우나 blur가 있는 경우가 있다. 따라서 이진화 패턴정보가 유지되지 않는다. 지역 임계값 이진화 방법은 이진화 패턴 정보가 유지되는 반면 글로벌 임계값 이진화보다 처리속도가 느려진다. 이 문제를 해결하기 위한 알고리즘으로는 부분 지역 이진화 알고리즘을 제안 한다. 본 논문에서는 부분 지역 이진화 알고리즘을 하드웨어에 적합하도록 설계하고 Vivado를 통해 합성 하였다.
향상된 신뢰-전파 기반 알고리즘인 정규화 최소-합 알고리즘 혹은 오프셋 최소-합 알고리즘은 낮은 연산복잡도와 높은 복호 성능을 보여 LDPC(Low-Density Parity-Check) 부호의 복호에 널리 이용되고 있다. 그러나, 이 알고리즘들은 적절한 정규화 계수와 오프셋 계수가 이용되어야만 높은 복호 성능을 갖는다. 최근 제안된 CMD(Check Node Message Distribution) 차트와 최소자승법을 이용하여 정규화 계수를 찾는 방법은 기존의 계수 도출 방법보다 계산량이 적을 뿐 아니라 각 반복 복호마다 최적의 정규화 계수를 도출할 수 있기 때문에 복호 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 이 방법을 응용하여 정규화와 오프셋이 조합된 최소-합 알고리즘의 보정 계수 조합의 도출을 위한 알고리즘을 제안하고자 한다. 차세대 방송 통신 표준인 ATSC 3.0용 LDPC 부호의 컴퓨터 모의실험은 제안한 알고리즘을 통해 도출된 보정 계수 조합을 사용하였을 때 타 복호 알고리즘보다 월등히 높은 복호 성능을 가지는 것을 보인다.
일반적으로 센서 네트워크는 라우팅 트리를 구축한 후에 시간 동기화를 수행한다. 이로 인하여 시간 동기화가 늦어지고 교환하는 패킷이 증가하여 에너지를 많이 소모하는 문제를 유발한다. 본 논문에서는 한 번의 플러딩 과정으로 라우팅 트리를 구축하고 시간 동기화를 이와 동시에 수행하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션에 의하여 제안하는 알고리즘은 기존의 동기화 알고리즘인 TPSN과 동등한 수준의 정확도를 보이면서 동기화 속도 및 에너지 소모 면에서 우수하다는 것을 입증하였다.
본 논문에서는 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL(Tapped Delay Line) 필터의 계수를 구하는 방법과 등가의 Wiener-Hopf 방식의 해를 구하는 방법 중 정규화 알고리즘 두 가지를 제안한다. 이론적 해석에서 기존의 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘이 입력의 파워의 합으로 정규화 하는 것에 비해 제안한 정규화 알고리즘들은 고유값들의 합으로 정규화 한다. 컴퓨터 모의실험에서 두 개의 pole이 단위원 밖의 근접한 위치를 가지는 불안정한 환경에서 시스템 식별을 수행하였다. 결과적으로, 제안한 두 개의 알고리즘은 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL 필터의 계수를 회귀적으로 구할 수 있었고 기존의 NLMS 알고리즘에 비하여 우수한 수렴 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 명암도 변화 및 윤곽선 추적 알고리즘과 개선된 오류 역전파 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 반복 이진화 방법을 적용하여 차량 번호판의 영역을 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 오류 역전파 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서의 패킷 손실에 따른 영상 스트리밍 서비스의 영상 열화를 최소화 시키는 And-Or 트리 기반의 LT 패킷화 알고리즘을 제안한다. 심볼들의 효율적인 패킷화를 위해 And-Or 트리를 통한 심볼들 간의 관계를 분석하고 이 관계를 바탕으로 LT 부호화 심볼들이 포함된 패킷들 간의 의존성을 줄여 패킷손실에 대한 영향을 최소화 시키는 패킷화 알고리즘을 설계한다. 마지막으로 무선 네트워크 환경에서 영상 스트리밍 시스템을 통해 제안한 패킷화 알고리즘이 기존의 패킷화 알고리즘보다 더 향상된 복호화 성능과 영상 화질을 제공할 수 있음을 보인다.
본 논문에서 k-means 군집화 알고리즘을 효율적으로 적용하는 방법을 제안했다. 제안하는 알고리즘의 특징을 속도 향상을 위해 예측 데이터를 이용한 것이다. 군집화 알고리즘의 각 단계에서 군집을 변경할 데이터만 최인접 군집을 계산함으로써 계산 시간을 줄일 수 있었다. 제안하는 알고리즘의 성능 비교를 위해서 KMHybrid 와 비교했다. 제안하는 알고리즘은 데이터의 차원이 큰 경우에 KMHybrid 보다 높은 속도 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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