본 논문에서는 IRIS(Increasing Reward with Increasing Service) 태스크들을 위한 기존 온-라인 최적 알고리즘에 근접한 총가치(total reward)를 생성하면서 보다 낮은 스케줄링 복잡도를 가진 휴리스틱(heuristic) 온-라인 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘들은 총가치를 최대화하기 위해 시스템 내의 모든 태스크들을 스케줄링 대상으로 고려한다. 따라서 이들 알고리즘들은 많은 태스크들을 가진 실제 시스템에 적용하기에는 매우 놀은 시간 복잡도를 가진다. 제안 알고리즘은 시스템 내의 모든 태스크들을 대상으로 스케줄링하는 것이 아니라, 상수 W개의 태스크들을 선택하여 이들을 대상으로 스케줄링 한다. 제안 알고리즘은 W개의 태스크를 어떤 기준에 의해 선택할 것인가를 규정하는 테스크 선택정책에 기반을 두고 있으며, 간단하면서도 직관적인 두 가지 선택정책과 이 둘을 통합한 보다 일반화된 선택정책을 제안한다. 스케줄링 대상을 축소함으로써 제안 알고리즘의 복잡도를 O(Wn)로 줄일 수 있었다. 다양한 성능실험 결과 알고리즘 평균 계산 빈도는 O(W)에 더 가깝다는 것을 확인할 수 있었다.
EPLA 패킷 스케줄링 알고리즘은 IEEE 802.22 WRAN 시스템의 실시간 트래픽 전송 지원을 위한 패킷 스케줄링 알고리즘으로 참고문헌[4]으로 제안되었다. 패킷 기반 무선 전송 시스템에서 실시간 트래픽의 경우 짧은 데이터 유효 시간을 가지며, 만약 데이터 유효 시간이 초과할 경우 실시간 트래픽 데이터로써의 가치를 상실하기 때문에 시스템에서는 해당패킷을 전송하지 않고 제거해 버린다. 그러므로 실시간 트래픽의 중요한 서비스 품질(QoS) 인자인 요구된 패킷 손실율을 보장하기 위해서는 실시간 트래픽의 데이터 유효 시간을 고려하여 자원을 할당하여야 한다. 기존의 패킷 스케쥴링 알고리즘들은 많은 경우 큐의 맨 앞에 위치한 패킷의 지연 시간을 고려하지만 EPLA는 패킷이 저장되는 큐 내의 다음 프레임에서 제거 될 것으로 예상되는패킷의 손실양을 고려하여 자인을 할당함으로 기존의 실시간 패킷 스케줄링 알고리즘에 비해 훨씬 좋은 성능을 보인다. 하지만 EPLA는 예상되는 패킷 손실양을 계간하기 위해서 모든 사용자의 큐에 저장된 패킷들을 확인해야하므로 높은 복잡도를 가지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 각 사용자로부터 피드백 받은 부채널의 상태 정보를 기반으로 사용자 큐를 확인하여 횟수를 제한함으로써 패킷 손실을 성능의 손실 없이 복잡도를 줄이는 간단한 방법을 제안하고, 실시간 트래픽인 음성 트래픽과 비디오 트래픽에 대한 시뮬레이션 결과를 통해 이를 확인한다.
본 논문에서는 부호화된 4+12+16 APSK에 대하여 낮은 복잡도를 갖는 근사화된 연판정 디매핑 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 도출하기 위해 4+12+16 APSK의 결정 경계를 근사화하고, 그 근사화된 결정 경계로부터 각 비트에 대한 LLR 값을 계산한다. 새롭게 제안된 알고리즘은 기존의 max-log 알고리즘보다 곱셈 계산 수를 상당히 줄여 수신기 복잡도를 크게 낮출 수 있으며, 낮은 복잡도로 인한 BER 성능 열화를 약 1.1dB 이하로 줄일 수 있다.
그래프 노드상에서 발생하는 그래프 신호의 일부를 선택해서 만든 샘플링 신호로부터 원신호를 복원하기 위해, 복원오차를 최소화하기 위한 최적의 샘플링 집합을 선택하는 알고리즘에 관해 연구한다. 복잡도 개선을 위해 복원오차를 직접적으로 최소화하는 대신에, 복원오차의 상한값을 비용함수로 사용하고, QR분해 적용을 통해 발생하는 상삼각행렬의 대각선상에 위치하는 값으로 샘플링을 결정할 수 있게 하는, 저 복잡도를 갖는 반복적 탐욕알고리즘을 제안한다. 기존의 샘플링 선택 방법과 비교하여, 제안 알고리즘이 복원 성능 저하를 평균 5%미만으로 유지하면서, 약 3.5배 빠른 실행시간을 보임을 다양한 그래프 상황에서 실험을 통해 확인한다.
동영상 표준안 H.264/AVC에서 가변 블록 모드 알고리즘은 압축 성능을 향상시키나 다양한 블록 모드와 모드 결정을 위해 방대한 계산을 필요로 한다. 한편, 결정된 인터 블록 모드들은 블록 영상의 복잡도에 의존하여 복잡한 매크로블록일수록 블록 크기는 더 작아지고 있다. 본 논문은 고속 인터 블록 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도를 이용해 유효 인터 블록 모드를 결정 가능성이 큰 블록 모드로 제한하고, 유효블록 모드들에서만 움직임 추정 및 율-왜곡 최적화를 수행한다. 거기에 $16{\times}16$ 블록 모드만을 갖는 유효 블록 모드들에는 고속 움직임 추정 알고리즘인 PDE (partial difference elimination)를 적용시키고 있다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 참조 소프트웨어 JM 9.5에서 화질, 비트율, 부호화 시간이 기존 알고리즘과 비교되었다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 평균 움직임 추정 시간의 약 24.12%를 감소시키며 화질과 비트량을 각각 -0.02dB와 -0.12% 정도로 유지시킬 수 있는 것을 보여주었다.
부채널 분석 중 전력 분석 공격은 가장 실용적이며 강력한 기법으로 알려져 있다. 전력 분석 공격 중 단일 파형공격은 단 하나의 파형을 이용하여 공개키 암호 시스템의 비밀정보를 복원하는 강력한 분석기법으로 최근에 활발히 연구되고 있다. 가장 최근에 Sim 등은 이러한 공격에 높은 안전성을 갖는 새로운 지수승 알고리즘을 소개하였다. 본 논문에서 Sim 등이 제안한 단일 파형 공격에 높은 공격 복잡도를 갖는 알고리즘의 취약점을 분석한다. 메시지 블라인딩과 지수 분할 기법에 윈도우 기법을 적용해 높은 공격 복잡도를 갖는 알고리즘을 제안하였지만 사전 연산과정에서 발생하는 정보를 이용하여 비밀정보를 복원할 수 있음을 확인하였다. 또한 취약점을 보완하여 단일파형 공격에 높은 공격 복잡도를 갖는 지수승 알고리즘을 새롭게 제안하였다. 설계된 알고리즘은 사전 연산 과정에서 실제지수 연산에 사용되는 값들의 재사용을 최소화 하여 충돌 공격에 대해 높은 안전성를 보장한다.
본 논문은 max-log 근사화 하에서 연판정 최대 우도 (soft-output maximum-likelihood, soft-ML) 성능을 달성하기 위한 저복잡도 연판정 다중 안테나 (soft-output multiple-input multiple-output, soft-MIMO) 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 병렬 트리-탐색 (parallel tree-search, PTS)을 기반으로 하며, 정렬 순서를 변경한 정렬된 QR 분해 (sorted-QR decomposition, SQRD)를 채널 순서화를 위해 적용한다. 비트별 로그-우도비 (log-likelihood ratio, LLR)를 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 공집합 문제 (empty-set problem)는 탐색 레벨별로 추가적인 노드들을 삽입함으로써 해결한다. 제안된 노드 삽입 기법에서는 선택된 노드와 반대 비트 값을 가지면서 가장 가까운 노드만 삽입되기 때문에, 연산 복잡도 측면에서 상당히 효율적이다. 제안된 알고리즘의 연산 복잡도는 기존 알고리즘 대비 약 37-74% 수준이며, $4{\times}4$ 시스템에 대한 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 soft-ML와 비교하여 0.1 dB 미만의 성능 저하를 보였다.
본 논문은 블록 정합에 크게 기여하는 화소들만을 이용함으로 정합 계산량을 줄이는 변형된 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 알고리즘 구현과 부가 정보를 고려하여 제안된 알고리즘은 정합 블록을 서브블록들로 나누고, 서브블록의 복잡도를 이용해 일부의 서브블록들만을 선택해 정합을 수행한다. 모의실험 결과는 제안된 알고리즘이 계산량을 줄이면서 유효한 정합을 수행하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 기존의 정렬 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 정보블록 전처리 알고리즘(IBPA)이라는 전처리알고리즘을 제안한다. IBPA는 정렬될 리스트(list)에 있는 데이터에 관한 정보를 생성하고, 생성된 정보를 이용하여 각 데이터를 재배치하며, 실제적인 정렬은 기존의 정렬 알고리즘을 그대로 이용하여 이루어진다. IBPA의 성능을 측정해본 결과, 2백만개의 랜덤데이터를 정렬한 경우, O($N^2$)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 0.003%, O(NlogN) 의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 52%, 그리고 O(N)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 89%정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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