지정맥 인식 기술은 손가락에 적외선 광을 조광하여 손가락에 있는 정맥 영상을 획득한 다음, 특징 추출, 매칭 등의 과정을 거쳐 개인을 인증하는 방법이다. 지정맥 인식을 위해 손가락 외각을 검출함에 있어 2차원 마스크(mask)를 기반한 2차원 컨볼루션(2-Dimension convolution) 처리방법은 저가(low cost)의 마이크로프로세서 또는 마이크컨트롤러에 적용할 때 많은 연산시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선하고 인식을 향상시키기 위해 본 연구에서는 2차원 마스크와 2차원 컨볼루션을 사용하지 않고 픽셀들 간의 차의 절대 값과 역치(threshold)를 기반을 둔 이동평균필터링, 가상의 코어점 기반한 ROI 추출법 등을 제안하였고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 600개 지정맥 영상을 사용하여 에지 추출속도와 ROI 영역 추출의 정확도 등을 기존의 방법들과 비교 평가 하였다. 그 결과, 제안된 방법의 처리속도가 기존의 방법보다 최소 2배 이상의 빠른 처리속도를 보였으며, ROI 추출의 정확도는 기존의 방법보다 6% 이상의 성능 향상을 보였다, 이러한 결과로부터 제안된 기법을 저가의 마이크로프로세서에 적용한다면, 빠른 처리속도로 높은 인식률을 제공할 것으로 판단된다.
생체분자 컴퓨팅은 DNA와 같은 생체 분자를 이용하여 정보를 표현하고 처리하는 새로운 컴퓨팅 패러다임이다. 작은 부피에 존재하는 무수히 많은 분자와 화학 반응에 내재된 대규모 병렬성은 새로운 개념의 고성능 계산 기법에 영감을 주었고 이를 바탕으로 다양한 계산 모델 및 문제 해결을 위한 분자알고리즘이 개발되었다. 한편 생체 분자를 이용한 정보처리라는 특징은 생물학 문제에 적용될 수 있는 가능성을 시사한다. 유전자 발현 패턴과 같은 생화학적 분자 정보의 분석을 위한 도구로서의 가능성을 가지고 있는 것이다. 이러한 맥락에서 DNA 컴퓨팅 기반의 생체분자 퍼셉트론 모델이 제안되었고 그 실험적 구현 결과가 제시된 바 있다. 생체분자 퍼셉트론의 핵심인 가중치 표현 및 가중치-합 연산은 입력 분자와 가중치를 표현하는 프로브 분자간의 경쟁적 혼성화 반응에 기반하고 있다. 그러나 그 혼성화 반응에서 열역학적 대칭성을 가정하고 있기 때문에 사용하는 프로브에 따라 가중치 표현의 오차가 있을 수 있다. 본 논문에서는 비대칭적인 열역학적 특성을 고려하여 일반화된 혼성화 반응 모델을 제시하고, 이를 바탕으로 신뢰성 있는 생체 분자 퍼셉트론의 구현을 위한 가중치 코딩 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제시한 가중치 표현 방법의 정확성을 이전 모델과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교하고 한계 오차를 만족하기 위한 조건을 제시한다.
과거 자연현상에서 발생하는 복잡한 비선형성에 따른 문제를 해결하기 위해 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘들이 개발되었고 개발된 알고리즘의 적용성을 검토하기 위해 다양한 연구들이 진행되었다. Self-adaptive vision correction algorithm (SAVCA)는 수학 문제에서는 우수한 성능을 보여주었지만 복잡한 공학 문제들에 적용되지 않았을 뿐만 아니라 SAVCA의 적용과정에 대한 검토가 필요하다. SAVCA의 공학 문제에 대한 적용 및 적용과정에 대한 검토를 위해 최근 개발되어 우수한 성능을 보여주었던 advanced nonlinear Muskingum flood routing model (ANLMM-L)에 적용하였다. 먼저 SAVCA에 의해 초기 해집합을 생성한 후 ANLMM-L을 통해 적합도를 산출하였다. 국지탐색 및 전역탐색에 의해 선택된 새로운 값을 SAVCA에 넣고 새로운 해를 생성한 후 다시 ANLMM-L을 적용하여 적합도를 계산하였다. 새로운 해와 기존 해집합의 결과를 비교하여 개량하는 방법을 통해 마지막 연산이 진행되었다. 관측 유출량과 계산된 유출량과의 오차를 계산하기 위해 sum of squares (SSQ)가 사용되었으며 적용한 결과는 기존 방법들과 비교하였다. Muskingum 홍수추적에서 우수한 성능을 보여준 SAVCA는 다양한 공학 문제들에 적용되어 우수한 성능을 보여줄 것으로 예상된다.
Smith-Waterman(SW) 알고리즘은 DNA 시퀀스 분석에서 중요한 연산 중 하나인 지역 정렬을 처리하는 알고리즘이다. SW 알고리즘은 동적 프로그래밍 방법으로 최적의 결과를 도출할 수 있지만 수행시간이 매우 길다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해서 다수의 노드를 이용한 병렬 분산 처리 기반의 SW 알고리즘이 제안되었다. Apache Spark을 기반으로 하는 병렬 분산 DNA 처리 프레임워크인 ADAM에서도 SW 알고리즘을 병렬로 처리하고 있다. 하지만, ADAM의 SW 알고리즘은 Smith-Waterman 이 동적프로그래밍 기법이라는 특성을 고려하지 않고 있어 최대의 성능을 얻지 못하고 있다. 이 논문에서는 ADAM의 병렬 SW 알고리즘을 개선한다. 제안하는 병렬 SW 기법은 두 단계에 걸쳐 실행된다. 첫 번째 단계에서는 지역정렬 대상인 DNA 시퀀스를 다수의 파티션(partition)으로 분할하고 분할된 각 파티션에 대해서 SW 알고리즘을 병렬로 수행한다. 두 번째 단계에서는 파티션 각각에 대해서 독립적으로 SW를 적용함으로써 발생하는 오류를 보완하는 과정을 역시 병렬로 수행한다. 제안하는 병렬 SW 알고리즘은 ADAM을 기반으로 구현하고 기존 ADAM의 SW와 비교를 통해서 성능을 입증한다. 성능 평가 결과 제안하는 병렬 SW 알고리즘이 기존의 SW에 비해서 2배 이상의 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다.
현재 디지털 위성 TV, CATV, 디지털 지상 TV와 같은 디지털 방송 서비스에서는 MPEG-2로 압축된 다수의 비디오 프로그램들을 일정 비트율을 갖는 하나의 기존 방송 채널을 통하여 동시에 전송한다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 각 프로그램을 VBR (Variable Bit Rate) 압축 부호화하는 부호화기들을 동시에 제어함으로써 프로그램들간의 상대적 화질을 정확하게 제어할 수 있는 결합 화질 제어 방식을 제안한다. 제안된 방식은 결합 화질 제어되는 모든 프로그램의 영상들에 대한 전체 목표 비트 할당과정에서 비디오 버퍼의 넘침과 고갈을 방지하고, 비트율-왜곡 곡선의 변형처리에 의하여 고화질을 요구하는 프로그램들과 나머지 프로그램들의 상대적인 화질을 PSNR 관점에서 정확하게 제어한다. 한편 본 논문에서는 결합 화질 제어의 기반이 되는 MPEG-2 비디오에 대한 비트율-왜곡 추정 방식을 제시하고 시험을 통하여 성능을 평가한다. 제안된 비트율-왜곡 추정의 장점은 추정을 위한 주 연산이 양자화기에 입력되는 DCT 계수의 히스토그램을 구하는 것이므로 계산량이 매우 적고, 추정 결과가 실제의 MPEG-2 비디오 응용에 적용할 수 있을 만큼 정확하다는 것이다. 실험 결과 제안된 화질 제어 방식을 한 채널을 통해 전송되는 비디오 프로그램들간의 상대적인 화질을 매우 정확하게 제어할 뿔만 아니라 각 프로그램을 독립적으로 부호화하는 방식에 비하여 보다 일관된 화질과 향상된 화질을 제공함을 확인하였다.
음성구간을 검출하는 일반적인 방법은 음향신호로부터 특징값을 추출하여 판별식을 거치는 것이다. 그러나 잡음이 많은 환경에서 그 성능은 당연히 저하되며, 이 경우 영상신호를 이용하거나 영상과 음성을 동시에 사용함으로써 성능향상을 도모할 수 있다. 영상신호를 이용하여 음성구간을 검출하는 기존 방법들에서는 액티브 어피어런스 모델, 옵티컬 플로우, 밝기 변화 등 주로 하나의 특징값을 이용하고 있다. 그러나 음성구간의 참값은 음향신호에 의해 결정되므로 한 가지의 영상정보만으로는 음성구간을 검출하는데 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 입술 영역의 옵티컬 플로우와 밝기 변화 두 가지 영상정보로부터 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들을 결합하여 음성구간을 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한, 음성구간 검출 알고리즘이 다른 시스템의 전처리로 활용되는 경우에 적은 계산량만으로 수행되는 것이 바람직하므로, 통계적 모델링에 의한 방법보다는 추출된 특징값으로부터 간단한 대수적 연산만으로 스코어를 산정하여 문턱값과 비교하는 방법을 제안하고자 한다. 입술 영역 검출을 위해서는 얼굴에서 가장 두드러진 특징점을 갖는 눈을 먼저 검출한 후, 얼굴의 구조와 밝기값을 이용하는 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 두 가지 특징값을 결합한 음성구간 검출 알고리즘이 하나의 특징값만을 이용했을 때보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있다.
액상화는 지진이후 동반되는 2차 피해로서 국내의 경우 현대적 지진 관측이 실시된 이후에는 액상화 현상이 거의 보고되지 않았다. 그러나 최근 한반도 남동부에 위치한 양산단층 인근에서 2016년 9월 12일 규모 5.8의 경주지진과 2017년 11월 15일 규모 5.4의 포항 지진이 발생하였고, 포항 지진 당시 최초로 액상화 현상이 발생하여 한반도 또한 액상화의 안전지대가 아닌 것으로 나타났다. 본 연구에서는 낙동강과 인접해 있으며 양산단층이 통과하는 김해시의 액상화 위험성을 예측하기 위하여 김해시 지역의 표준관입시험(274공) 결과를 바탕으로 각 행정구역과 양산단층과의 거리 산정, 지진규모 5.0, 6.5에 따른 최대지반가속도 값을 도출, 액상화 가능지수 산출, 지리정보체계를 이용한 크리깅의 순차적 연산을 통하여 액상화로 인한 시설물 피해 평가를 실시하였다. 그 결과, 지진 규모 5.0 적용 시 김해시 액상화 발생 지역과 시설물 피해는 미미한 것으로 나타났으나 지진 규모 6.5 적용 시 낙동강 일대에 근접한 행정구역에 액상화 현상이 넓게 분포하였고, 시설물 피해도 상대적으로 크게 발생하는 것으로 나타났다.
대규모의 업무처리나 복잡한 연산을 요구하는 응용 분야에서는 프로그램의 병렬화를 이용하는 병렬 컴퓨터 시스템이 요구되고 있다. 이 병렬 컴퓨터 시스템의 핵심 작업 중 하나가 동기화이다. 동기화 작업 중 가장 대표적인 방법이 장벽 동기화인데 이 방법은 동기화에 참여하는 모든 프로세서들이 모두 장벽에 도달할 때까지 다음 작업을 진행사킬 수 없게 만드는 것이다. 장벽 동기화는 소프트웨어에 의한 방법, 하드웨어에 의한 방법, 그리고 그 두 가지가 결합된 방법 등이 있는데 이 중에서 하드웨어에 의한 방법이 가장 빠르고 start-up overhead가 적다는 장점으로 인하여 널리 쓰이는 추세이다. 본 논문에서는 하드웨어에 의한 방법 중에서 간단한 오류를 해결할 수 있고 보다 빠른 동기화를 가능하게 하는 새로운 스위치 모듈을 제안한다. 새로운 스위치 모듈과 더불어 제안하는 장벽 동기화는 기존에 제안되었던 방법에 비해서 스위치에 모든 것을 의존하는 방식이 아니라 프로세서에 의해 동작되는 부분이 많기 때문에 적은 하드웨어 비용을 들이고서 효과적인 장벽 동기화를 실행한다. 새로 제안하는 장벽 동기화는 어떠한 망의 구조에서도 구현될 수 있게 설계되었다 . 본 논문에서는 MIN에서의 장벽 동기화에 대한 비교만을 성능 평가하였는데 24.6% - 24.8%의 평균 지연 시간의 감소를 보였다. 하지만 임의의 망인 비정규적인 망에서 보다 나은 성능 향상을 보일 것을 기대한다.
본 논문에서는 단위 추론 작업들 간의 순차 처리와 반복 처리에 효과적인 인-메모리 방식의 고속 클러스터 컴퓨팅 환경인 Apache Spark을 이용한 대용량의 정성적 공간 추론기의 설계와 구현에 관해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 매우 효율적인 방법으로, 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 대규모 공간 지식베이스의 무결성을 검사할 수 있을 뿐만 아니라, 주어진 공간 지식베이스로부터 새로운 사실들을 유도해냄으로써 지식베이스를 확장할 수도 있다. 일반적으로 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 정성적 추론은 이접 관계들 간의 많은 조합 연산들을 포함한다. 본 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계 집합을 찾아내고 이들만을 포함하도록 조합 표를 축소함으로써, 추론의 효율성을 크게 개선시켰다. 또한, 본 추론기에서는 추론 성능 향상을 위해 Hadoop 클러스터 시스템에서 분산 추론 작업이 진행되는 동안 디스크 입출력을 최소화하도록 설계하였다. 대용량의 가상 및 실제 공간 지식베이스를 이용한 실험들에서, 본 논문에서 제안하는 Apache Spark 기반의 정성적 공간 추론기가 MapReduce 기반의 기존 추론기보다 더 높은 성능을 보여주었다.
한정된 자원을 가진 전장 환경에서 다수의 표적을 효과적으로 제압하는 사격 계획을 수행하기 위한 기반정보로써, 표적에 대한 분석을 통해 표적의 위협도를 정량적으로 산출하여 높은 위협도를 가지는 표적에 대해 우선순위를 부여하는 과정이 필수적이다. 그러나 대지표적에 대한 위협 평가 알고리즘에 대한 연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이를 고려하여, 본 논문에서는 다수의 대지표적을 위한 위협 평가 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 표적 및 보호자산의 형태를 고려하여 근접도 연산을 수행한 후, 무장 및 보호 자산의 중요도에 따른 가중치를 설정하여 표적 성질을 고려한 표적의 위협도를 산출하는 것을 핵심으로 한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 시뮬레이션 및 가시화를 통해 성능 평가 및 검증을 수행하였다. 성능 평가 결과 제안하는 알고리즘은 무장 및 보호자산의 위치가 다양한 환경에서 무장 및 보호자산의 중요도를 나타내는 가중치에 따라서 위협도 평가를 효과적으로 수행함으로써, 실제 대지 무기 체계에 적용할 시에 높은 효용성 및 효과가 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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