생체인식 기술 중에서 지문-기반 인식은 많은 어플리케이션에 성공적으로 이용되어온 가장 오래된 방법이지만 지문 인식 시스템이 클라이언트/서버 형식으로 운영될 경우 지문 이미지를 획득하여 특징점을 추출하고 이를 서버로 전송하는 경우 보안 취약성이 존재한다. 취약성에는 여러 가지가 있을 수 있지만 본 연구와 관련된 부분은 지문 이미지 획득과 특징점 추출과정 그리고 추출된 특징점의 매칭 과정에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 지문 이미지의 영상 처리를 통한 특징점 추출 및 추출된 특징점을 변조하는 도구를 구현하여 기존의 지문인식 시스템들에 대한 매칭 알고리즘 취약성 평가를 검증할 수 있는 평가 도구를 설계 및 구현하였다. 매칭 알고리즘 취약성 평가는 평가를 위해 구현된 지문 인식 시스템에서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점 중 단점을 이용하여 선택된 이미지 영역을 변조한다. 변조된 이미지는 평가 대상 시스템에서 재입력하여 평가를 수행한다.
정부의 녹생성장 정책에 의해서 신재생에너지들의 보급률이 지속적으로 증가되고 있는 실정이다. 특히 배전계통에 태양광/풍력발전 등 분산전원의 설치가 급증함에 따라 기존 배전계통의 조류흐름이 단방향(One direction)에서 양방향(Bi-direction)으로 변화 되어 배전계통의 운용상에 여러 가지 문제점들이 발생할 가능성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 분산전원의 배전계통 연계에 따른 보호기기의 정정 및 보호협조검토가 가능한 보호협조 평가알고리즘을 개발하고, 그 알고리즘을 바탕으로 보호협조 평가시스템을 제작하였다. 이 평가시스템에 분산전원 연계 시, 배전계통의 보호기기들 사이의 보호협조를 검토하여 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하였다.
배전계통의 고장발생 시 광범위한 수용가에 정전파급을 일으킬 수 있으므로 신뢰성이 있는 보호협조의 설계가 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 국내 22.9kV-y 배전계통에 연계된 보호기기들의 정정치와 보호협조 이상 유무를 확인할 수 있는 보호협조 평가알고리즘을 제시하고, 이 알고리즘을 이용하여 양방향 보호협조 평가시스템을 제작하였다. 본 연구에서 제작한 보호협조 평가시스템을 이용하여 배전용변전소의 보호기기(OCR, OCGR)와 배전선로에 설치되어 있는 보호기기(리클로즈)에 대하여 시뮬레이션을 수행하여, 제안한 알고리즘이 배전선로의 보호협조 및 안정화에 크게 기여할 수 있음을 확인하였다.
배전계통의 고장 발생 시 광범위한 수용가에 정전파급을 일으킬 수 있으므로 신뢰성이 있는 보호협조의 설계가 매우 중요하다. 따라서 배전계통의 보호협조는 선로고장으로 인한 정전범위를 최소화할 수 있는 시스템으로 설계되어야 한다. 본 논문에서는 국내 22.9kV-y 배전계통에 연계된 보호기기들의 정정치와 보호협조 이상 유무를 확인할 수 있는 보호협조 평가알고리즘을 제시하고, 이 알고리즘을 이용하여 양방향 보호협조 평가시스템을 제작하였다. 그리고 이 평가시스템을 이용하여 배전계통을 모델링하고 보호협조를 검토하여, 제안한 알고리즘이 배전선로의 보호협조 및 안정화에 크게 기여할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 신호제어 및 ITS 분야에 활용하기 위한 검지 시스템을 구성하기 위 한 알고리즘의 하나인 대기 행렬 계측 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 대기열의 속 성을 standing queue와 moving queue로 구분하여, 각 속성에 따라 대기열의 발생지점을 계측한다. 알고리즘의 평가는 아주대학교 앞 4지교차로의 한 접근로에서 실시되었다. 평가 항목으로는 오차율과 통계적 검정을 실시하였으며, standing queue와 moving queue에 대 하여 주·야간 각 50개씩 sample을 가지고 실시하였다. 평가 결과 standing queue는 주·야 간 모두 비교적 우수한 것으로 평가되었으나, moving queue는 미흡한 결과를 나타내어, 좀 더 보완이 필요한 것으로 나타났다. 대기열의 속성을 standing queue와 moving queue로 분리함으로써 접근로의 상황을 더욱 정확하게 판단할 수 있을 것으로 기대된다.
산업분야에서 이용되는 공정 데이터는 데이터와 데이터 사이의 변화폭이 비교적 좁고, 많게는 수만 개의 포인트가 실시간으로 수집, 저장되어지는 대용량의 데이터라는 특징이 있다. 이러한 특성을 지닌 공정 데이터는 공정의 모든 데이터를 저장하지 않고, 전체를 대표하는 데이터의 일부만을 저장한다. 이러한 공정 데이터를 효과적으로 관리하고, 보관하기 위해 공정 데이터 압축 알고리즘에 대한 개발과 연구가 진행 중이다. 그러나 이미 알려져 있는 공정 데이터 압축 알고리즘과 개발하고 있는 알고리즘의 성능에 대한 평가를 할 수 있는 시뮬레이터는 개인이나 작은 집단만을 위해 만들어지거나, 공개되지 않고 있어 사용하기에 제한적이다. 이에 공정 데이터 압축 성능평가를 위한 시뮬레이터인 PDCS(Process Data Compression Simulator)를 제안하고자 한다. PDCS는 클라이언트, 서버기반으로 구성되어있고, 데이터 압축 알고리즘에 대한 성능평가가 가능한 시뮬레이터이다.
n개의 원소로 이루어진 집합 S에서 r개의 원소를 선택하여 만들 수 있는 모든 조합을 평가하여 최적의 조합을 찾아내는 것은 많은 공학적 문제를 일반화하여 풀 수 있는 방법이다. 조합 전수조사 알고리즘은 경우의 수가 매우 크거나 각 조합을 평가하는데 많은 시간이 소요될 경우 알고리즘의 수행 속도가 급격히 저하되는 문제가 있다. 본 논문은 CUDA를 이용하여 각각의 조합을 GPU상의 스레드에서 병렬적으로 평가하는 기법을 제안한다. 실험 결과는 GPU상에서 동작하는 병렬적인 알고리즘이 CPU상에서 동작하는 순차적인 알고리즘에 비해 최대 약 900배의 성능 향상이 있음을 보인다.
본 논문은 다수의 결함 스위칭 소자를 갖는 다단계 상호연결망(MIN)에서 멀티캐스팅 알고리즘을 제시하고 그 성능에 대해 평가한다. 이 알고리즘은 MIN의 전체 스위칭 소자들을 같은 크기를 갖는 두 개의 집합으로 구분하고, 모든 결함이 동일한 집합에 속한 경우의 결함을 허용한다. 또한, 임의의 멀티캐스트 목적지들을 표현하기 위해 영역 부호화 방식을 사용하며, MIN을 통해 패킷을 두 번 순환시킴으로써 결함을 우회하면서 그 패킷의 목적지들로 멀티캐스팅을 한다. 그리고, 멀티캐스트 패킷이 사용하는 링크 수의 관점에서 이 알고리즘의 성능을 분석하고, 실험을 통해 그 성능을 기존의 알고리즘과 비교하여 평가한다.
자동차보급의 대중화와 함께 버스, 전철 등 대중교통체계의 지속적인 서비스 확충으로 인해 다양한 교통망의 이용행태가 나타나고 있다. 즉, 승용차를 이용하다가 대중교통수단을 이용하는 경우가 발생하게 되고 이러한 환경에서, 기타 통행대안들(예를 들면 목적지, 수단, 경로 등)이 효율적으로 연계 선택되어질 수 있도록 지원하여 전체 교통체계의 이용효율을 높일 수 있는 방안들이 강구되도록 요구되어지고 있다. 본고는 이런 관점에서 복합교통망에서의 경로안내 체계의 구현을 위한 알고리즘개발과 평가를 주목적으로 한다. 즉, 복합교통망에서의 경로탐색모형과 이 모형에 적용가능한 경로탐색 알고리즘의 제시하고, 이를 위해 복합교통말의 한 축이 되는 대중교통망의 특징을 분석하고 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 평가하였으며 이를 바탕으로 일반가로망과의 최단경로구축의 통합방안을 제시하였다. 알고리즘의 구현과정을 필요한 데이터의 구축과정과 함께 도시함으로서 모형과 알고리즘에 대한 평가와 함께 실제 구현시 필요한 제반 사항들도 검토하였으며, 장래의 연구과제를 아울러 제시하였다.
기존 온톨로지들을 공유 및 재사용하기 위하여 온톨로지 정렬이 연구되고 있다. 기존 정렬 시스템은 온톨로지 데이터 양에 따라 매트릭스를 생성하고 과도한 계산을 통해 처리하여 대용량 데이터 집합에 대하여 공간적 및 계산적으로 부하를 발생하여 효율적이지 않다. 이를 해결하기 위하여 온톨로지 정렬을 휴리스틱 알고리즘을 적용하여 연구 진행하였다. 기존 휴리스틱 알고리즘은 계산이 간단하지만 조율해야 하는 파라미터가 많기에 특정 도메인에 최적 조합이 필요하며 만족한 성능을 얻지 못하였다. 이 논문에서는 Discrete Cuckoo Search(DCS) 기반 온톨로지 정렬 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 조율해야 하는 파라미터의 개수가 적고 Levy Flight 분포에 따라 탐색하여 계산이 간단하다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 OAEI(Ontology Alignment Evaluation Initiative)에서 제공하는 벤치마크 데이터를 사용하여 정확률(Precision)과 재현율(Recall)을 구하고 기존 휴리스틱 정렬 알고리즘과 비교 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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