일반적으로 지문 인식 알고리즘을 구현하기 위해서 전처리와 후처리를 거쳐 정합과 등록 등의 일률적인 과정을 거치게 된다. 하지만 사람의 지문은 개인의 생체학적 특성에 따라 많은 차이를 보인다. 본 논문에서는 두 가지 목적을 위하여 연구되었는데 첫 번째는 획득된 지문영상의 특성을 최대한 이용한 적응성 알고리즘의 개발이다. 보통 획득된 지문영상의 경우 좋은 품질의 영상과 손가락이 건조한 사람의 흐린 영상, 그리고 손가락이 젖은 사람에게서 나타나는 진한 영상 등의 크게 나누어 3가지로 나누어 볼 수 있는데 하나의 알고리즘을 통한 처리보다는 각 지문영상에서 적당한 알고리즘을 적용하는 것이 더욱 좋은 결과를 얻게 된다. 두 번째로 라인센서에서 얻은 낮은 품질의 영상을 처리하기 위한 알고리즘을 제안한다. 라인센서의 사용으로 인한 장점을 최대한 이용하여 지문인식 시스템을 개발하기 위한 목적을 갖는다.
본 연구에서는 LOGO를 개발한 Papert의 철학에 따라 아동이 자유롭게 학습할 수 있는 Microworld를 통해 수학을 새로운 관점에서 접근하고, 아동에 맞게 수학을 재구성하여 제공한다는 적극적인 교육적 배려에서 정규교육과정(교실), 특기적성, 자기 주도 학습 등 다양한 학습 환경에 가능한 컴퓨터 창의력수학 프로그램을 개발하고자 한다. 많은 관심에 비해 창의력 교육이 구체적으로 학습과 관련되어 있지 않고, 체계적인 교육과정을 따라 이루어지지 않고 있으며, 컴퓨터 교육 역시 한글 워드나 Excel과 같은 기능 위주의 학습으로 컴퓨터 학습에서 기대하는 알고리즘 학습은 소홀히 다루는 문제점이 있다. 이러한 창의력 교육과 컴퓨터 교육에 대한 문제점에 주목하여 학교 교과과정과 연계된 컴퓨터 알고리즘 학습과 수학 학습이 함께 가능한 컴퓨터를 통한 수학적 창의력 향상 프로그램을 개발하고자 한다. 이에 학교 교과과정에 연계하여 컴퓨터 알고리즘 학습과 수학적 창의력 향상에 적합한 매체로 LOGO 마이크로월드를 택하고, 이를 이용한 컴퓨터 창의력 수학 프로그램이 가지는 특징을 살펴본다. 이렇게 개발된 프로그램은 검증을 위해 봄학기 초등학교에서 실험연구가 계획되어 있다.
본 논문에서는 WSN의 개발자론 커널 개발자, 네트워크 응용 개발자로 분리하고 이들이 상호 배타적으로 프로그래밍 할 수 있는 네트워크 구조를 제시한다. 이를 위해 커널을 정적 부분과 동적 부분으로 분류하고 응용에 따라 변경되는 부분을 최소화하면서도, 네트워크 모듈의 재사용성을 높일 수 있는 효율적인 센서 네트워크 프로그래밍 환경을 제공한다. 이를 위해 MAC 프로토콜과 독립적으로 네트워크 알고리즘을 개발 할 수 있는 새로운 계층 구조를 제안한다. 제안하는 네트워크 구조는 상하 독립적 프로그래밍 구조를 제공함으로써 hop-to-hop 통신과 end-to-end 통신의 개발을 별도의 알고리즘으로 할 수 있도록 한다. 유효성을 검증하기 위해 Dynamic Loadable Kernel Module을 지원하는 RETOS 운영 체제를 이용하여 다양한 네트워크 알고리즘 및 응용을 구현한 후, 그 성능을 평가하였다.
해수 속으로 입수된 하향 태양에너지 (down-welling irradiance)가 수심이 깊어짐에 따라 확산 소산되는 정도를 나타내는 하향 확산 감쇠계수 (Diffuse attenuation coefficient of down-welling irradiance, $K_d({\lambda})$)와 해수 속에서의 가시거리를 나타내는 수중시계는 수중에서의 광학적 성격을 나타내는 중요한 지수이다. 이러한 $K_d({\lambda})$ 및 수중시계에 대한 많은 연구가 세계적으로 여러 해역에 대해 수행되어 왔지만 우리나라 연안 해역을 대상으로 하는 연구는 매우 적은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 황해 중부해역을 대상으로 $K_d({\lambda})$ 및 수중시계를 관측하였고, 해색위성용 $K_d({\lambda})$ 및 수중시계 알고리즘을 개발하였다. $K_d({\lambda})$ 및 수중시계 관측을 위하여 2006년 9월 $19{\sim}22$일, 4일 동안 황해 중부해역에서 현장관측을 실시하였으며, 총 39개 정점에서 해양 광학적 자료와 해양 환경적 자료를 획득하였다. 획득된 자료를 이용하여 경험적 방법으로 $K_d({\lambda})$와 수중시계 알고리즘을 개발하였으며, 개발된 알고리즘들은 각각 기존의 대양의 자료를 이용하여 개발된 SeaWiFS 해색 센서용 $K_d({\lambda})$ 알고리즘과 NRL (Naval Research Laboratory)에서 개발된 SeaWiFS 센서용 수중시계 알고리즘과 비교하여 보았다. $K_d({\lambda})$ 알고리즘의 경우는 탁도가 높은 해역 값에서 약간의 차이를 보였으며, 수중시계 알고리즘의 경우 NRL의 알고리즘에 비해 약간 높은 계수 값을 얻었다.
미시적 교통류 모형의 정산은 시뮬레이션 분석에 있어 매우 중요한 요소이다. 유전자 알고리즘은 교통류 모형의 정산에 널리 활용되어 왔으며, 일반적으로 이러한 최적화 문제에 있어 높은 효율성을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 제한된 시간내에 신속한 의사결정을 위한 시뮬레이션 분석에 있어 유전자알고리즘의 모형 정산속도는 여전히 느리다. 이에 본 연구에서는 정산 효율 향상을 위해 중심합성계획법 기반의 이중유전자알고리즘을 활용한 차량추종모형 정산방법론을 개발하였다. 개발된 정산 방법론에서는 실험계획법 중 하나인 중심합성계획법과 유전자알고리즘을 결합하여 준최적해를 찾고, 이를 다시 유전자알고리즘의 초기 값으로 하여 모형 파라미터의 최적해를 찾는다. 개발된 방법을 활용하여 Gipps의 차량추종모형을 정산하였다. 선행연구에서 사용된 단일 유전자알고리즘을 활용한 방법과 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 방법이 더 짧은 시간내에 최적해를 찾는 것으로 확인되었다. 개발된 방법론은 유전자알고리즘을 사용하는 다양한 교통분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 Matlab에서 제공하는 Simulink를 활용하여 다채널 디지털 보청기 알고리즘 개발 플랫폼의 구현을 제안하였다. 디지털 보청기는 난청자의 원활한 의사소통을 돕는 의료기구로 그 중요성이 날로 증가하고 있다. 특히 다채널 디지털 보청기는 난청자의 주파수 별 청력 손실 정도에 따른 보상이 가능해 고막의 손상을 최소화하는 동시에 보청기 사용자에게 적합한 증폭이 가능해진다. 본 논문에서 구현한 개발 플랫폼은 WOLA 필터뱅크를 이용해 입력 신호의 분석 및 합성이 이루어지며 광역동범위압축(Wide Dynamic ragne compression) 기반의 난청 보상 알고리즘, 적응 필터를 이용한 음향 궤환 제거 알고리즘(Adaptive feedback cancellation)을 포함한다. Simulink를 이용한 개발 플랫폼에서 각 블록의 파라미터를 설정 할 수 있고 블록별 결과가 확인이 가능하다. 이를 이용해 기계어 코딩 전 단계에서 알고리즘 테스트가 가능하기 때문에 보청기 알고리즘의 개발 시간이 단축 가능하고 계산량 및 성능 최적화가 가능해졌다.
본 연구에서는 V2I 통신환경 하에서 수집되는 개별 차량 정보를 활용하여 연동교차로의 교통상황에 대응할 수 있는 실시간 교통신호 제어 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 매 초 간격으로 V2I 통신환경에서 수집되는 차량 정보를 가공 처리하여 연동교차로 교통신호 제어에 필요한 현시 그룹 길이, 현시 길이, 현시 순서 등을 결정할 수 있다. 개발된 연동교차로 교통신호 제어 알고리즘의 효과 평가를 위해 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 이용하였다. 다양한 교통조건 하에서 기존 정주기식 연동 교통신호 제어 방식과 개발된 알고리즘의 성능을 비교한 결과, 개발된 알고리즘의 성능이 우수한 것으로 확인되었다.
본 연구는 영상처리 기술을 활용하여 현재 섬유원단의 품질 검사를 자동화하기 위하여 CCD카메라에 의해 캡쳐된 영상을 받아 섬유 원단의 불량 여부를 판별하는 알고리즘을 개발하려는 것이다. 섬유 제조업에 이미지 처리기술을 활용, 섬유원단의 품질 검사에 적용하기 위한 알고리즘을 개발하면 섬유제조업 전반에 많은 생산성 향상을 꾀할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 본 연구는 섬유원단 무인 자동 검사를 위하여 섬유원단 검사과정에서 원단의 올빠짐, 이물질 첨가, 오염, 찢어짐 검사 등 품질에 중요한 영향을 미치는 부분에 대한 영상처리 알고리즘을 개발하였으며 또 섬유원단의 현저한 이색에 대한 검출 알고리즘을 개발하였고 이를 실용화하기 위한 기계제작을 통하여 알고리즘을 검증할 수 있었다. 이 연구를 통하여 섬유원단의 검사를 무인화하는 계기를 마련하였으며 보다 폭 넓은 생산품의 품질 검사부분에 영상처리 기술을 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 연구의 목적은 아동학대 예방을 위한 방안 마련의 일환으로 빅데이터 분석과 머신러닝 알고리즘을 활용한 정책개발의 기초자료를 제공하는데 있다. 아동학대 예방을 위한 머신러닝 알고리즘 개발을 위한 빅데이터 분석을 위해 학술데이터베이스와 사회관계망서비스 자료를 빅데이터로 정의하고 빈도, 연관어, 감성분석을 시행하였다. 연구결과 예방적 아동학대 알고리즘은 학술빅데이터 분석에 나타난 아동학대 관련 세 주체 피해아동, 가해양육자, 정부당국의 관점에서 아동학대 예방을 위한 데이터 수집 및 공유 네트워크 시스템 마련을 통해 개발이 가능할 것이다. 또한 아동학대 피해아동의 특성에서 자아개념 저하 등으로 우울 및 불안이 나타남을 단서로 영유아 자아존중감 및 우울, 불안 검사를 제도화함으로써 가능할 것이다. 아동학대 예방을 위한 빅데이터 수집 및 분석, 알고리즘 개발 연구의 지속적 진행을 제안하며 아동학대 예방을 위한 실효적 정책 마련이 실현되어 아동학대범죄가 근절되기를 기대한다.
최근 서버는 다양한 응용서비스를 제공하기 때문에 수많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 능력이 요구되고 동시에 보안의 필요성이 강조되고 있다. 서버 보안에는 국제 표준 암호 알고리즘인 AES 암호 알고리즘이 주로 사용된다. AES 암호 알고리즘은 암호학적 안전성과 성능 우수성을 인정받아 여러 나라에서 활용되고 있다. 국내에서는 2004년 ARIA 암호 알고리즘 개발을 시작으로, 최근 2012년 LEA 암호 알고리즘이 개발되었고 암호학적 안전성 또한 인정받았다. 본 논문에서는 다양한 서버환경에서 국제 표준 AES 암호 알고리즘, 국내표준 ARIA 암호 알고리즘과의 성능비교분석을 통해 LEA 암호 알고리즘의 우수성을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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