홍채 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 전처리 단계에서 위조된 데이터나 잡음이 섞인 데이터를 걸러내는 과정이 매우 중요하다. 이 논문에서는 먼저, 효율적인 홍채 인식 시스템을 위한 두 단계의 눈 영상 검사 알고리즘을 제안한다. 알고리즘에서는 동공 반지름과 눈꺼풀 움직임 변화량의 상관계수(coefficient)를 이용해 위조된 데이터를 찾아낸다. 다음으로 양쪽 눈의 홍채 영상을 합쳐서 만들어진 홍채 데이터를 사용한 성능 향상을 실험한다. 특징 추출에는 wavelet transform을, 인식에는 SVM을 사용하였다. 이러한 전처리 과정과 인식 알고리즘을 통해서 전체적인 시스템의 정확률을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 적응 신호처리의 수렴속도를 향상 시키고 복잡한 계산량을 줄이는 새로운 필터 구조를 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 웨이블렛 기반 적응 알고리즘에 적용한다. 실제로 합성 음성을 사용하여 적응 잡음 제거기에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘과 기존 알고리즘과의 성능을 비교한다. 그 결과 변환 영역 알고리즘은 기존의 시간영역의 알고리즘보다 수렴속도의 향상을 보였고, 웨이블렛 알고리즘, short-length fast running FIR 알고리즘, fast-short-length fast FIR 알고리즘 그리고 제안한 알고리즘에 대한 비교 연구를 수행하였다.
근래에 들어 관성항법 알고리즘의 성능 향상에 이체 쿼터니언(dual quaternion)이 새로이 적용되기 시작하였다. 이체 쿼터니언은 선형 미분방정식으로 계산하는 쿼터니언을 회전운동과 병진운동을 동시에 취급하는 이체수(dual number) 체계로 확장한 형태이다. 본 논문에서는 기존의 관성항법 알고리즘과 근래에 소개된 이체 쿼터니언 알고리즘을 분석하여 두 알고리즘의 장점을 결합한 새로운 형태의 정밀 이체 쿼터니언 알고리즘을 제안하였다. 제안된 혼합 알고리즘은 기존 알고리즘과 유사한 수치적 연산량으로 이체 쿼터니언의 알고리즘과 유사한 정확도 향상을 얻을 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 혼합 알고리즘의 연산량 및 정확도를 평가하였다.
본 논문에서는 기존에 제시된 QoS 라우팅의 링크 상태 갱신 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있는 플로우 유지 시간을 기반으로 한 LSU 알고리즘을 제안하였다. 기존에 제시된 LSU 알고리즘은 네트워크 트래픽의 통계 정보를 기반으로 하여 LSU 메시지 전송 여부를 결정하는 반면, 제안하는 알고리즘은 플로우 유지 시간을 기반으로 하여 LSU 메시지의 개수를 감소시킬 수 있기 때문에 기존에 제안된 알고리즘에 모두 적용하여 사용할 수 있다. 제안하는 알고리즘은 짧은 시간 안에 반복적으로 발생되는 LSU 메시지의 개수를 감소시키기 위해 플로우의 유지 시간에 대한 통계적 정보를 사용하였다. 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존에 제시된 다양한 LSU 알고리즘을 구현하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용하였고 실제 네트워크와 유사한 MCI 네트워크상에서 라우팅 Blocking 확률과 링크 당 평균 LSU 메시지의 개수를 성능 평가 항목으로 하여 시뮬레이션을 수행하여 제시하는 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
본 논문은 모바일 폰 카메라의 이미지 선명도 향상을 위한 윤곽선 강조 알고리즘 개발에 관한 것이다 자연스러운 윤곽선 강조를 위해 이미지 내부의 윤곽선의 특성을 파악하고 각각의 특성에 대하여 가장 적절한 강조 값을 적응적으로 적용할 수 있도록 하였다. 즉, 1차로 2D High Pass Filter를 윤곽선의 특성에 따라 독립적으로 적용하고 2차로 더욱 세분화된 윤곽선 판단 조건에 의해 윤곽선에 따라 적응적으로 윤곽선을 향상시킬 수 있는 과정을 추가하여 이미지의 선명도 향상 효과를 더욱 높일 수 있도록 하였다. 더불어 적응적 윤곽선 강조로 인하여 기존 알고리즘인 이미지 전체에 동일한 2D HPF를 적용해서 나타나는 ringing 현상 등의 부작용들을 상당히 개선할 수 있었다. 개발된 알고리즘의 하드웨어로의 설계 시 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 알고리즘을 최대한 간략하게 개발하였으며 제안된 알고리즘의 simulation을 통하여 기존의 알고리즘과 비교하여 개선된 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 타원 곡선 암호의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 최적 확장체 연산 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 CPU에서 제공되는 정수 곱셈 명령 1회 실행에 두 개의 하위체 연산을 병렬적으로 수행하도록 함으로써 최적 확장체에서의 곱셈, 제곱, 역원 연산의 속도를 향상시킨다.
본 논문은 프리미티브 모델을 바탕으로 윤곽선 추출하여 효율적으로 홀 채워서 결과 영상의 질과 속도를 향상시키는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 입력 영상에서 뷰의 위치와 방향이 바뀌어 홀이 발생하면 그 홀을 동일 프리미티브의 윤곽선을 이용하여 프리미티브 내의 영상 정보만을 이용하므로 이질감이 작고 홀 주위의 모든 점들의 영상 정보를 이용하여 결과 영상의 질을 향상 시켰다.
네트워크의 안정성을 보장하면서 멀티미디어 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위해서 TFRC(TCP-Friendly Rate Control) 프로토콜이 제안되었다. 그러나 TFRC의 Slow-start 알고리즘은 TCP와 같이 가용대역폭을 초과하여 패킷을 전송하는 오버슈트 (Overshoot) 문제로 인해 스트리밍 비디오 화질을 열화시키는 패킷 손실을 발생시킨다. 본 논문에서는 TFRC의 오버슈트에 의한 패킷 손실을 줄이기 위한 Slow-start 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 네트워크의 혼잡 정도에 따라서 전송률의 증가량을 감소시킴으로써 패킷 손실을 감소시켰다. 시뮬레이션을 통해서 제안하는 알고리즘이 기존의 Slowstart 알고리즘 보다 적은 패킷 손실을 발생시키는 것을 보였다.
진화 알고리즘은 현재까지 다양한 최적화 문제들에 사용되어 왔고, 또한 이러한 최적화 문제들은 효율적으로 해결하기 위하여 많은 진화 알고리즘이 개발되어 왔다. 그러나 이러한 진화 알고리즘들의 공통적인 문제점은 탐색공간의 확대에 대하여 전반적으로 탐색시간이 오래 걸린다는 것이다. 실제로 최적화 해야 할 변수의 증가에 따라 탐색 차원이 증가하므로 탐색 시간도 기하급수적으로 늘어난다. 따라서 최근의 진화 알고리즘에 대한 연구는 탐색공간의 축소나, 진화 속도의 향상에 초점이 맞추어져 있었고, 이러한 경향에 따라 많은 연구성과가 있었다. Potter와 Dejong의 협력 공진화와, Weicker의 적응적 공진화가 바로 그것이다. 그러나 이 방법들도 최적화 해야 할 변수들이 서로 강한 의존성을 가지고 있는 경우나, 대부분의 변수가 서로 의존성을 가지고 있는 경우에는 그다지 좋은 결과를 보이지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구들을 기반으로 하여 각 방법의 단점들을 보완함으로써 효율을 향상시킨 새로운 진화 알고리즘을 제안한다.
Cipolla-Lehmer 알고리즘을 향상시킨 새로운 알고리즘을 통해 효율적으로 세제곱근을 찾을 수 있는 방법을 연구하였다. 본 논문에서는 일반적인 Cipolla-Lehmer 알고리즘보다 곱셈량을 줄인 향상된 두 가지 알고리즘을 소개한다. 유한체상에서 세제곱근을 찾는 곱셈량이 비슷한 두 가지 알고리즘을 제안하고, 곱셈량이 비슷하더라도 저장변수의 개수가 적을수록 효율적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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