본 논문에서는 FPGA를 기반으로 하는 DFT 연산알고리즘을 적용한 다채널 위상 및 HDR(Harmonic Distortion Ratio) 측정 시스템을 설계하였다. DFT 연산 알고리즘은 많은 연산량이 요구되는데, 기존에는 고가의 DSP 프로세서를 사용하여 소프트웨어적으로 처리하였지만, FPGA를 기반으로 하는 전용의 하드웨어로 구현할 경우 DSP의 연산량에 대한 부담을 감소시킬 수 있다. DFT 연산 알고리즘은 전용 ASIC으로 구현 시 경제성을 고려하기 위해서 곱셈기 공유 구조를 적용하고, 효과적인 시스템 Integration울 위해서 범용인터페이스 방식을 채택하고 이렇게 설계한 시스템을 실제 다채널 톤 신호를 입력으로 하는 동작 시험을 통하여 검증하였다.
컴퓨터 과학 교육 분야의 알고리즘을 학습할 수 있는 교육용 콘텐츠를 제안한다. 제안하는 콘텐츠는 컴퓨터 과학 교육을 학습 하고자 할 때에 학습 효과를 더욱 증대시키기 위한 것 이다. 본 논문은 그래프 알고리즘을 기반으로 하는 학습 콘텐츠 플래시를 만들고자 한다. 학습 콘텐츠의 기반은 플래시 형식으로 하고, 학습자가 스스로 학습할 수 있는 콘텐츠를 플래시 기반으로 하여 설계하여 동적으로 학습 하도록 구현하였다.
이벤트에 기반한 약결합의 분산 응용이 인터넷과 같은 광역네트워크 상에서의 주요 응용분야로 대두되고 있다. 분산응용의 컴포넌트 사이의 이벤트 전송을 구현하는 방법으로 내용기반 등륵/발표 시스템이 최근 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 효과적인 내용기반 등록/발표 시스템을 구현하기 위해 기존에 발표된 대표적인 시스템인 SIENA에 바탕을 두고, SIENA에서의 이벤트 라우팅 알고리즘의 문제점을 분석하고 이를 개선한 라우팅 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용하여 후보 모델을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였다. 이 방법론은 잘 알려진 계획-생성-평가의 틀을 기반으로 구축되었다. 계획은 확장된 AND-OR 트리(AND, OR, Multiple AND 노드를 갖는 트리)를 이용하여 가능한 모든 후보 모델을 표현하였고, 이러한 트리 상에서 후보 모델을 자동생성하기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 생성된 후보 모델을 평가하기 위하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 이용한 평가를 통하여 목적에 맞는 후보 모델을 찾을 수 있게 된다. 본 논문에서 제시한 방법론의 효율성은 DSP 프로세서 설계 예제를 통하여 보여주었다.
최근에 가장 대표적인 사이버 공격 방법이 악성코드를 사용한 공격 형태이며, 이에 대한 피해사례도 지속적으로 급증하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 악성코드를 이용한 사이버 공격에 대한 피해를 줄이기 위해서 기존 탐지방법의 한계점을 분석하여 개선할 수 있는 증상 기반의 탐지방법과 상태 전이 개념을 도입한 시나리오 기반의 공격징후 탐지 알고리즘을 제안한다.
본고에서는 실내환경에서 측위 정확도의 요구가 높아지고 있는 시점에서 전파시스템 기반 측위 시스템 및 알고리즘이 가진 문제점을 해결하기 위해 지구고유의 자원인 지구자기장을 기반으로 실내환경에 강인한 측위 시스템 및 알고리즘에 적용 가능성을 제시한다. 본 연구를 통해 건물재료 및 공간구성에 따른 지구자기장세기 변화량이 다른 것을 확인 하였으며, 위치추정을 위한 Fingerprint 알고리즘 적용 시Database 구축의 편의성, 효율성을 높이기 위한 방법을 제안하고 실제 환경 실험을 통해 그 우수성을 검증하였다.
본 논문에서는 pairing 연산을 이용하는 효율적인 identity 기반의 전자서명 알고리즘을 제안한다. Identity 기반의 전자 서명에서는 pairing 연산이 가장 계산량이 많이 필요한 연산이기 때문에, 제안하는 알고리즘은 이 연산을 최소화하도록 설계되었다. 또한 서명 검증과정에 필요한 2번의 pairing 연산 중에서 1번의 연산을 사전 계산해 둘 수 있게 하여서 온라인 계산에 필요한 연산량도 최소화하였다.
본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 유전자기반 역전파 신경회로망과 Temporal Difference학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 역전파에 의한 초기학습에 이어 국부해의 단점을 극복하기 위하여 미세학습으로 유전자알고리즘을 이용하였다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ탐색을 기본으로 유전자알고리즘을 이용하여 가중치를 최적화하는 유전자기반 역전파 신경회로망과 TD학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.
현재 주로 사용되고 있는 화재 감지 장치들은 경고 기반으로 되어 있어 정확한 화재 발생의 위치 검색이 어려우며 장치의 고장이 발생한 경우 고장 유/무의 확인이 어려워 보다 큰 인명 피해 및 재산 피해를 가져올 수 있다. 센서 네트워크 시스템은 통신매체 없이 데이터 송/수신이 가능하며 이를 통한 모니터링 환경의 구축이 쉬워 위치검색 및 고장 검출 알고리즘의 적용이 간단하다. 본 논문에서는 WSN 기반의 화재 감지 시스템을 제안하며 오류검출 알고리즘인 Consensus 알고리즘을 적용하여 그 유용성을 확인하고자 한다.
비디오 프레임 보간 기술은 연속되어 있는 두 개의 프레임 사이의 중간 프레임을 생성하는 기술로 비디오의 프레임율을 늘리거나 슬로우 모션 영상을 생성 시 사용된다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 따라 다양한 알고리즘의 비디오 프레임 보간 기술이 연구되고 있다. 본 고에서는 이러한 기알고리즘들을 커널 기반 방식과 플로우 기반 방식으로 분류하고, 각 범주에 속하는 대표적인 알고리즘들의 특징 및 한계점에 대해 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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