최근에 낸드 플래시 메모리는 빠른 접근속도, 저 전력 소모, 높은 내구성 등의 특성으로 인하여 차세대 대용량 저장 매체로 각광 받고 있다. 그러나 디스크 기반의 저장 장치와는 달리 비대칭적인 읽기, 쓰기, 소거 연산의 처리 속도를 가지고 있고 제자리 갱신이 불가능한 특성을 가지고 있다. 따라서 디스크 기반 시스템의 버퍼 교체 정책은 플래시 메모리 기반의 시스템에서 좋은 성능을 보이지 않을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 플래시 메모리의 특성을 고려한 새로운 플래시 메모리 기반의 버퍼 교체 정책이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 디스크 기반의 저장 장치에서 우수한 성능을 보인 CLOCK-Pro를 낸드 플래시 메모리의 특성을 고려하여 개선한 CLOCK-NAND를 제안한다. CLOCK-NAND는 CLOCK-Pro의 알고리즘에 기반하며, 추가적으로 페이지 접근 정보를 효율적으로 활용하기 위한 새로운 핫 페이지 변경을 한다. 또한, 더티인 핫 페이지에 대해 콜드 변경 지연 정책을 사용하여 쓰기 연산을 지연하며, 이러한 새로운 정책들로 인하여 낸드 플래시 메모리에서 쓰기 연산 횟수를 효율적으로 줄이는 우수한 성능을 보인다.
조인 연산은 관계형 데이타베이스에서와 같이 시간 데이타베이스에서도 시스템 성능에 큰 영향을 미친다. 특히, 시간 조인은 조인 연산 단계 이전에 간격 분할의 최적화가 질의 처리 성능을 결정한다. 이 논문에서는 시간 데이타베이스의 병렬 조인 질의 처리 성능을 개선하기 위해 시간 조인 연산을 위한 시간 간격을 분할하는 최소 분할 기법을 제안하였고, 제안된 간격 분할의 최소 분할점을 결정하는 최소 간격 분할 알고리즘의 유효성은 예제 시나리오를 통해 검증하였으며, 기존 분할 알고리즘에 비해 성능 개선 효과가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 몰포러지 연산을 기본으로 하는 몰포러지 신경망(MNN: Morphological Neural Network) 기반 딥러닝 시스템을 제안하였다. 딥러닝에 사용되는 레이어는 몰포러지 레이어, 풀링 레이어, ReLU 레이어, Fully connected 레이어 등이다. 몰포러지 레이어에서 사용되는 연산은 에로전, 다이레이션, 에지검출 등이다. 본 논문에서 새롭게 제안한 MNN은 기존의 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 시스템과는 달리 히든 레이어의 수와 각 레이어에 적용되는 커널 수가 제한적이다. 레이어 단위 처리시간이 감소하고, VLSI 칩 설계가 용이하다는 장점이 있으므로 모바일 임베디드 시스템에 딥러닝을 다양하게 적용할 수 있다. MNN에서는 제한된 수의 커널로 에지와 형상검출 등의 연산을 수행하기 때문이다. 데이터베이스 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 MNN의 성능 및 딥러닝 시스템으로의 활용 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 컨텐츠의 전자상거래에서 사용될 수 있는 재분배자의 개선된 자동 식별기능을 갖는 효율적 인 익명성을 제공하는 핑거프린팅 방식을 제안한다. Domingo가 Electronic Letters에서 제안한 방식은 등록 프로토콜의 통신 회수와 식별프로토콜에서 지수 연산 회수가 너무 많아 전자상거래에서 비효율적이다. 제안하는 방식은 등록 프로토콜에서 통신 회수를 2-pass로 줄였고, 식별 프로토콜에서는 평균적으로 공개키 디렉토리 상에 있는 공개키 수에 반정도의 지수 연산의 회수가 필요했던 것을 단지 1번의 지수 연산으로 줄였다. 따라서, 디지털 컨텐츠의 전자상거래 가 일상 생활에서 쓰이게 됨에 따라 제안하는 방식의 이용 가치는 증대될 것이다.
POP는 공개키 인증서의 발급과정에서 인증기관(CA)이 신청자가 제출한 공개키에 대응하는 비밀키를 가지고 있는가와 선택한 암호 알고리즘 및 용도에 적합한 연산을 수행할 능력이 있는 가를 확인하는 절차를 의미한다. WAP PKI에서는 POP 확인을 위해 암호화용 인증서는 WTLS 프로토콜을 수행하고, 전자서명용은 signText()함수를 이용하여 전자서명을 생성하도록 정의하고 있다. 이런 방식은 WTLS 프로토콜의 수행과 전자서명의 생성과정에서 많은 연산과 통신 부담이 발생한다. 본 논문에서는 ECDSA에 기반한 Signcryption 방식을 이용하여 효율적으로 POP를 검증하는 방식을 제안한다.
LIDAR의 표고점 데이터는 건물, 수목 등의 개체를 구성하는 비지면점과 순수한 지표면을 나타내는 지면점들이 섞여있기 때문에 이들을 분리하는 과정이 필요하다. 지금까지 연구된 방법들은 몇 가지 입력 요소가 필요하여 완전 자동화를 이루지는 못하고 있으며, 다양한 크기의 개체를 동시에 자동으로 찾아내기 어렵고 경사진 지형에 대해서는 적용하기 어려운 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 원 데이터의 동일 스캔 라인 상에 존재하는 이웃 점들 간의 경사를 이용하여 입력 요소를 최소화하여 개체를 추출하고자 한다. 이웃하는 두 점플 간의 경사를 이용하여 비지면점을 탐지하여 이웃하는 지면점의 높이 값으로 대체하며 갱신된 값을 바로 다음 연산에 반영시킴으로써 윈도우를 사용하거나 그룹화 할 필요가 없다. 또한 갱신된 값을 전파시키기 때문에 복잡한 지붕을 가지는 건물도 추출할 수가 있다. 이와 같은 연산을 두 방향에 대하여 수행하여 경사진 지형에 대하여 적용할 수 있도록 하였으며 천안과 마산지역에 대하여 테스트를 수행하였다.
본 논문에서는 Pan/Tilt 움직임이 있는 카메라 영상에서 실시간으로 이동하는 물체를 검출하고 추적하기 위한 라인매칭(Line-matching)알고리즘을 제안한다. 또한 물체를 추적하기 위해 색상 성분의 분포와 물체의 움직임을 동시에 이용하여 특징 값을 매칭 하는 모션-칼라 매칭(Motion-Color matching)방법을 제안한다. 본 논문에서 제시한 라인매칭 알고리즘은 움직이는 카메라 영상 안에서 움직이는 물체를 추적하는데 있어 효율적으로 카메라의 움직임을 보정하며, 그에 따른 연산 시간도 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 실험에 의하면 카메라로부터 입력되는 영상에서 움직임을 검출 추적하는데에 있어 초당 10∼12 frame의 연산 속도를 보였으며, 추적하는 대상에 대하여 배경의 움직임이나 주위의 환경에 영향을 받지 않는 강인한 추적 결과를 보였다.
인터넷이 일상생활에 다양하게 활용되면서 인터넷 채널을 통한 정보의 형태는 문자와 이미지 외에 음성, 오디오 신호 및 동영상 부분까지 확대되고 있다. 본 논문에서는 MPEG4-CELP를 인터넷 화상 통신의 음성 코덱용으로 사용하기 위한 최적화 기법 및 알고리듬의 개선을, DSP칩이 내장된 보드가 아닌 인터넷의 터미널로 사용되고 있는 펜티엄 프로세서를 장착한 PC에 초점을 맞추어 수행하였다. MPEG4-CELP VM C소스를 분석 및 프로파일(Profile)한 결과를 토대로 패라미터 추출을 위해 많은 연산을 수행하는 부호화기에 대해서 CPU상에 부하를 많이 주는 함수들을 제 1차 최적화 대상 함수들로 선정하고, CPU에 부하를 많이 주지는 않으나 호출되는 회수가 많은 함수를 2차 최적화 대상 함수로 선정해, C소스 레벨의 소프트웨어 파이프 라이닝(Software Pipelinging) 기법들을 적용하여 최적화를 수행하였다. 또한 1차 최적화 대상 함수의 경우에는 소프트웨어 파이프라이닝의 적용과 함께 연산량 감소를 위한 알고리듬 변형까지 수행하였다. 위의 과정을 거쳐 최적화 된 MPEG4-CELP는 펜티엄Ⅲ 450㎒ PC에서 음성을 부호화 하는데 원 VM소스에 비해 약 2배정도의 시간이 단축되는 것을 확인하였다.
This paper proposes an evolutionary computation approach for automated design of mechanical structures especially in its early stage of design phases. Due to the known characteristics of the stage, the approach basically involves a synthetic design method with the composition of building blocks representing the elements of mechanical objects. In order for the building blocks to be more suitable for representation and evolution of mechanical structures, Elementary Cell Blocks (ECBs) are introduced as new building blocks. A new Darwinian evolution process for the new building blocks is also necessarily involved in the approach. We have demonstrated the implementation of the approach with the design of multi-step gear systems.
본 논문에서는 피부색 정보와 눈, 입의 위치를 찾아 실시간으로 얼굴을 인식하는 랩을 제안한다. 먼저 노이즈를 제거하여 얼굴 후보 영역을 지정한다. 지정된 얼굴 후보 영역에서 눈과 입을 찾고, 찾은 눈과 입 사이의 영역에서 에지를 탐색하여 코의 존재 유무를 검증하고 이를 바탕으로 얼굴인지 판단하는 절차를 따른다. 제안한 기법은 피부색 검출을 위해 YCbCr 을 이용하여 피부 영역을 찾고 지정한 피부 영역에서 노이즈를 제거한 후, Eye Map의 EyeMapC 연산을 통해 눈을 Lip Map을 통해 입을 찾는다. 찾아낸 눈과 입의 사이의 영역에서 Canny Edge 연산을 수행하여 코의 존재 유무를 판단하여 최종적인 얼굴 영역을 판별하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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