최근 새롭게 제작되는 악성코드 수의 증가와 악성코드 변종들의 다양성은 악성코드 분석가의 분석에 소요되는 시간과 노력에 많은 영향을 준다. 따라서 효과적인 악성코드 분류는 악성코드 분석가의 악성코드 분석에 소요되는 시간과 노력을 감소시키는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 악성코드 계보 연구 등 다양한 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 악성코드 분류를 위해 중요 연산부호를 이용하는 방법을 제안한다. 중요 연산부호란 악성코드 분류에 높은 영향력을 가지는 연산부호들을 의미한다. 실험을 통해서 악성코드 분류에 높은 영향력을 가지는 상위 10개의 연산부호들을 중요 연산부호로 선정할 수 있음을 확인하였으며, 이를 이용할 경우 지도학습 알고리즘의 학습시간을 약 91% 단축시킬 수 있었다. 이는 향후 다량의 악성코드 분류 연구에 응용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 연집 오류(burst error)에 우수한 정정 능력을 보이는 고속 RS(Reed-Solomon) 복호기를 제안한다. 제안된 RS 복호기는 RS(n, k, t); (37 < n ≤ 255, 21 < k ≤ 239, t = 8)의 사양을 지원하며 수정 유클리드 알고리즘(modified Euclid´s algorithm)을 이용한 시스톨릭 어레이(systolic array) 방식의 병렬처리 구조로 설계되었다. 고속 RS 복호기의 효율적인 VSLI 설계를 위하여 새로운 방식의 수정 유클리드 알고리즘 연간 회로를 제안한다. 제안된 수정 유클리드 알고리즘 회로는 2t + 1의 연산 지연 시간을 갖으며 기존 구조의 연산 지연 시간인 3t + 37에 비하여 t = 8 인 경우 약 72%의 연산 지연이 감소하였다. 제안된 구조를 VHDL을 이용하여 설계하였으며 SAMSUNG 0.5㎛(KG80) 라이브러리를 이용하여 논리 합성과 타이밍 검증을 수행하였다. 합성된 RS 복호기의 총 게이트 수는 약 77,000 개이며 최대 80MHz의 동작 속도를 나타내었다.
본 논문은 2D/3D 영상 처리에서 깊이지도 생성을 위한 Optical flow에서 레벨을 간소화하여 연산량을 감소시키고 객체의 고유벡터를 이용하여 영상의 잡음을 제거하는 연구이다. Optical flow는 움직임추정 알고리즘의 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내며 블록 매칭과 같은 알고리즘에 비해 정확도가 높다. 그러나 기존의 Optical flow는 긴 연산 시간과 카메라의 이동이나 조명의 변화에 민감한 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 연산 시간의 단축을 위한 레벨 간소화 과정을 거치고 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에 한해 Optical flow를 적용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity Index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.
최적해 탐색 도구로 널리 알려진 유전 알고리즘을 이용하여 신경망의 학습을 위한 가중치를 탐색하는 방법은 신경망의 학습 방법의 하나로 사용되고 있다. 신경망의 가중치는 일정 시간의 유전자 연산을 수행하게 되면 최적화된 가중치의 값과 유사하게 되는 특징을 지닌다. 이는 유전자 연산 방법에 의해 가중치가 수렴되고 있음을 의미하며, 그 때의 가중치는 일정한 패턴을 지니는 특징을 발견할 수 있다. 이에, 본 논문에서는 탐색된 가중치의 패턴을 보존하기 위한 방법으로 유전자의 일정 부분을 고정한 후 유전자 연산을 수행하는 개선된 학습 방법을 제안하고자 한다. 이를 이용할 경우에 유전자 탐색의 문제점으로 제시되고 있는 탐색 시간을 효율적으로 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 전기 단층 촬영 기법과 같이 많은 양의 데이터에 대해 산술 계산을 수행하는 응용의 수행속도를 개선하기 위하여 이중 CPU PC 상에서 Matlab의 기본연산, 즉 행렬 곱하기, 역행렬 계산, 의사 역행렬 계산 등을 병렬로 수행하는 라이브러리 프로그램을 구현하고 그 성능을 측정한다. 구현된 라이브러리는 행렬의 곱하기, 역행렬 계산, 의사 역행렬 계산 등 기본적인 행렬 연산에 대해 각 CPU에서 수행될 쓰레드를 생성하고 이 쓰레드에 분할 행렬을 인자로 넘겨줌으로써 병렬 계산을 실행하도록 하고 부분 결과를 합성하여 최종적인 결과를 산출하게 된다. 구현된 코드를 수행시켜 속도를 측정한 결과 행렬의 곱하기는 최대 69%, 역행렬은 34.8 %, 의사 역행렬은 52 % 까지 수행시간을 단축시켰다. 이에 의해 전기 단층 촬영 프로그램은 한번의 전류 주입에 대해 영상 복원에 소요되는 시간을 48 %로 감소시켰다.
최근 가상현실(VR, Virtual Reality) 등 가장 많은 분야에서 가장 활발히 응용되고 있는 영상매체 중 하나가 전방위 영상 또는 파노라마 영상이다. 이 영상은 다양한 방법으로 획득된 영상들을 스티칭하여 생성하는데, 그 과정에서 스티칭에 필요한 특징점들을 추출하는데 가장 많은 시간이 소요된다. 이에 본 논문은 현재 가장 널리 사용되고 있는 SIFT 특징점을 추출하는 연산시간을 감소하는 것에 목적을 두고 SIFT 특징점들을 추출에 관여하는 파라미터들을 분석한다. 본 논문에서 고려하는 파라미터는 가우시안 필터링에 사용되는 가우시안 커널의 초기 표준편차, 국소극점을 추출하기 위한 가우시안 차영상군의 수, 그리고 옥타브 수의 세 가지이다. SIFT 알고리즘으로는 이 알고리즘을 제안한 Lowe 방식과 컨볼루션 캐스캐이드(convolution cascade) 방식인 Hess 방식을 고려한다. 먼저 각 파라미터 값이 연산시간에 미치는 영향을 분석하고, 실제 스티칭 실험을 수행하여 각 파라미터가 스티칭 성능에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로 두 분석결과를 토대로 성능저하 없이 연산시간을 최소로 하는 파라미터 값들을 추출한다.
본 논문에서는 딥러닝을 PC에 적용하기 위한 메모리 최적화에 관한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반 PC에서 기존의 딥러닝 구조에서 요구되는 연산처리 과정과 데이터 량을 감소시켜 메모리 및 연산처리 시간을 최소화한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 분별력이 있는 랜덤 필터를 이용한 컨볼루션 층 구성 과정, PCA를 이용한 데이터 축소 과정, SVM을 사용한 CNN 구조 생성 등의 3과정으로 이루어진다. 분별력이 있는 랜덤 필터를 이용한 컨볼루션 층 구성 과정에서는 학습과정이 필요치 않아서 전체적인 딥러닝의 학습시간을 단축시킨다. PCA를 이용한 데이터 축소 과정에서는 메모리량과 연산처리량을 감소시킨다. SVM을 사용한 CNN 구조 생성에서는 필요로 하는 메모리량과 연산 처리량의 감소 효과를 극대화 시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 예일 대학교의 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 CNN 알고리즘과 비교하여 비슷한 성능의 인식률을 보이면서 연산 소요시간과 메모리 점유율에 있어 우수함이 확인되었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 바탕으로 하여 일반 PC에서도 많은 데이터와 연산처리를 가진 딥러닝 알고리즘을 구현할 수 있으리라 기대된다.
NAND 플래시 메모리는 부피가 작고, 가볍고, 소비전력이 낮으며 입출력이 빠르고 집적도가 높아 최근 임베디드 기기들에 널리 사용되고 있다. 그러나 NAND 플래시 메모리는 지움 연산을 수반하는 가비지 컬렉션 연산을 수행해야 한다. 게다가 지움 연산은 속도가 느리고, 각 블록마다 지움 연산 횟수가 제한이 있다. 따라서 제안하는 가비지 컬렉션 기법은 전체 지움 연산 횟수와 각 블록의 지움 횟수 편차를 감소시키고, 가비지 컬렉션 수행 시간을 최소화하는데 초점을 맞춘다. NAND 플래시 메모리는 유효 페이지, 무효 페이지, 빈 페이지로 구성되어 있다. 제안하는 기법은 페이지들의 비율을 이용해 가비지 컬렉션의 수행 시기를 결정하고 대상 블록을 선택한다. 그리고 할당 기법과 그룹 관리기법을 추가적으로 구현하였다. 실험 결과 제안한 정책은 기존의 Greedy나 CAT 기법에 비해 전체 지움 횟수를 최소화 하면서, 최대 82% 지움 횟수 편차를 감소시켰고, 최대 75%의 가비지 컬렉션 수행 시간을 단축시켰다.
Gauss Sieve는 격자 기반 문제 중 하나인 SVP를 풀기 위한 알고리즘으로 지수 시간 및 공간 복잡도를 필요로 한다. 알고리즘의 종료 조건은 공간 복잡도와 관련이 있는 리스트의 크기 및 충돌 횟수에 의해 결정된다. 여기서 충돌이란 샘플링 된 벡터에 대한 축소 연산 뒤 이미 리스트에 존재하는 벡터와 동일한 벡터가 되는 상황을 의미하며 일정 횟수 이상의 충돌이 발생할 경우 알고리즘은 종료된다. 기존 알고리즘으로부터 제시된 공간 복잡도를 기준으로 실제 실행 결과를 확인하였을 때, 가장 짧은 벡터를 발견한 이후에도 불필요한 연산이 지속되는 것을 확인하였다. 이는 기존의 종료 조건이 필요 이상으로 크게 설정되었음을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 불필요한 연산이 반복되는 지점을 파악한 뒤 기존에 필요로 하는 연산의 횟수에 대한 최적화를 진행한다. 종료 조건이 되는 충돌의 임계값과 샘플 벡터가 생성되는 분포를 조정하는 방식으로 실험을 진행하였으며 실험 결과 가장 큰 비중을 차지하는 축소 연산은 62.6% 감소하였으며 이에 따른 공간 및 시간 복잡도는 각각 4.3%, 1.6% 감소하였다.
본 논문에서는 MIMO-OFDM 기반의 차세대 무선 LAN(Local Area Network) 시스템, IEEE 802.11n 드래프트 표준의 시간 동기화 구조의 알고리즘과 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 시간 동기화 구조는 일반적인 대략추정과 상세추정 과정으로 이루어져 있고 자기 상관기를 이용하여 구현하였고, 대략추정에서는 자기상관함수의 최대치에서 발생하는 평탄면 문제를 해결하기 위해 슬라이딩 윈도우를 사용하였고, 상세추정을 위해서는 긴 훈련 심볼(L-LTS)의 공액복소수 대칭특성을 이용하여 연산구조를 단순화하였다. 또한, 제안된 구조에서는 기존의 시간 동기에서 필요한 상호상관이 쓰이지 않았기 때문에 곱셈 연산량이 감소되며 하드웨어 복잡도를 감소시키기 위해서 복소수 곱셈기를 부호비트만으로 양자화하여 사용하였다. 시뮬레이션 결과에 따라, 제안된 시간 동기화 구조는 기존의 알고리즘보다 시간 동기화 실패 확률이 감소함을 확인하였고, 추후 IEEE 802.11n 표준의 주파수 동기 구조와 쉽게 결합될 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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