• 제목/요약/키워드: 유연한 알고리즘

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A study on Secure Socket Layer WEB Acceleration using Linux Kernel Thread (리눅스 커널에서 구현한 웹서버 암호화 가속 기법에 대한 연구)

  • Hwang, Jun;Min, Byung-Jo;Nahm, Eui-Seok;Kim, Hag-Bae;Chang, Whie
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.489-492
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    • 2002
  • 인터넷 전자 상거래의 폭발적 증가와 더불어 개인 및 기업의 정보가 온라인 상으로 유출되는 경우가 증가하고 있다. 이에 따라. 새로운 하드웨어의 추가 없이 프로토콜 및 알고리즘의 변화에 유연한 인터넷 보안방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자 영역과 상관없는 커널 스레드를 사용하고 커널 영역으로 포팅된 라이브러리를 참조하여 사용자의 웹 페이지 요청을 처리함으로써 응답시간과 서버 부하를 감소시키는 새로운 SSL(Secure Socket Layer) 처리 구조를 제안한다.

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A Cost-effective SFC Monitoring Approach with Minimum Agent Deployment (최소한의 에이전트 배치를 통한 비용 효율적인 SFC 모니터링 방식)

  • Lee, Jisoo;Yeoum, Sanggil;Choo, Hyunseung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.122-125
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    • 2018
  • 최근 다양한 네트워크 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 Service Function (SF)의 동적 구성을 위한 유연한 모델이 요구된다. Service Function Chaining (SFC)은 일련의 SF로 구성된 새로운 네트워크 서비스 배포 모델을 정의한다. Software Defined Networking (SDN)은 제어 평면을 중앙 집중화함으로써 네트워크 트래픽 제어를 단순화하여 SFC동작에 중요한 역할을 한다. SDN 기반 SFC(SD_SFC)는 SF 장애를 감지하기 위한 모니터링 시스템이 필요하다. 그러나 기존의 모니터링 방식은 모든 SF에 Monitoring Agent(MA)를 배치하기 때문에 높은 시그널링 비용을 가진다. 본 논문에서는 최소한의 SF에 MA를 배치함으로써 시그널링 비용을 줄이는 SFC모니터링 방식을 제안한다. 제안하는 SF selection 알고리즘은 최적화된 SF 집합을 사용하여 오버로드된 SF를 반환하여 MA를 배치한다. 우리는 제안 시스템의 효율성을 평가하기 위해 테스트베드 구현을 통해 실험하였다. 실험 결과에 따르면 우리는 기존 방식에 비해서 시그널링 비용을 59.2% 절감하였다.

Trajectory Optimization Method for Portrait Drawing Robot (초상화를 그리는 로봇을 위한 드로잉 경로 최적화 방법)

  • Lee, Geun-Joo;Kim, Sang-Wook
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1165-1168
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    • 2011
  • 본 연구는 휴머노이드 로봇 중에서 사람과 같은 방법으로 초상화를 그리는 로봇 암의 이동 궤적 최적화에 대해 기술한다. 이전에도 이러한 사람의 얼굴을 초상화로 그리는 로봇이 존재하였지만 대부분 인간과 유사한 움직임을 보이지 못하고 딱딱하고 단조로운 움직임을 보였다. 이런 단점을 보완하기 위해 가장 짧은 궤적을 찾는 알고리즘을 사용하여 보다 유연한 움직임을 구현하고, 초상화를 그리는 일련의 과정 중에서 입력된 영상을 가공하여 인간과 같이 그릴 수 있는 좌표를 효과적으로 정렬하고, 추출된 좌표를 바탕으로 로봇 암의 가장 빠르고 효율적인 이동궤적을 구한다.

Adaptive Hybrid Genetic Algorithm Approach to Multistage-based Scheduling Problem in FMS Environment (FMS환경에서 다단계 일정계획문제를 위한 적응형혼합유전 알고리즘 접근법)

  • Yun, Young-Su;Kim, Kwan-Woo
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • 제13권3호
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    • pp.63-82
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    • 2007
  • In this paper, we propose an adaptive hybrid genetic algorithm (ahGA) approach for effectively solving multistage-based scheduling problems in flexible manufacturing system (FMS) environment. The proposed ahGA uses a neighborhood search technique for local search and an adaptive scheme for regulation of GA parameters in order to improve the solution of FMS scheduling problem and to enhance the performance of genetic search process, respectively. In numerical experiment, we present two types of multistage-based scheduling problems to compare the performances of the proposed ahGA with conventional competing algorithms. Experimental results show that the proposed ahGA outperforms the conventional algorithms.

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Short-term Operation Scheduling of Cogeneration Systems Using Genetic Algorithm (열병합발전시스템에서 유전알고리즘을 적용한 단기운전계획 수립)

  • Park, Seong-Hun;Jung, Chang-Ho;Lee, Jong-Beom
    • Journal of Energy Engineering
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    • 제6권1호
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    • pp.11-18
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    • 1997
  • This paper describes a daily operation scheduling of cogeneration systems using Genetic Algorithm. The simulation was performed in the case of bottoming cycle. The efficiency of cogeneration system which has nonlinear characteristic is obtained by the least square method based on the real data of industrial cogeneration system. In this paper, Genetic Algorithm is coded as a vector of floating point representation which can reduce computation time and obtain high precision The simulated results show that the genetic algorithm can be efficiently applied to establish the operation scheduling.

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Design and Implementation of Multi-Sensor-based Vehicle Localization and Tracking System (멀티센서 기반 차량 위치인식 시스템의 설계 및 구현)

  • Jang, Yoon-Ho;Nam, Sang-Kyoon;Bae, Sang-Jun;Sung, Tae-Kyung;Kwak, Kyung-Sup
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • 제8권6호
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    • pp.121-130
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    • 2009
  • In this paper, Gaussian probability distribution model based multi-sensor data fusion algorithm is proposed for a vehicular location awareness system. Conventional vehicular location awareness systems are operated by GPS (Global Positioning System). However, the conventional system is not working in the indoor of building or urban area where the receiver is difficult to receive the signal from satellites. A method which is combined GPS and UWB (Ultra Wide-Band) has developed to improve this problem. However, vehicular is difficult to receive seamless location information since the measurement systems by both GPS and UWB convert the vehicle's movement information separately at each sensor. In this paper, normalized probability distribution model based Hybrid UWB/GPS is proposed by utilizing GPS location data and UWB sensor data. Therefore the proposed system provides information with seamless and location flexible properties. The proposed system tested by Ubisense and Asen GPS in the $12m{\times}8m$ outdoor environments. As a result, the proposed system has improved performance for accurateness and connection ability between devices to support various CNS (Car Navigation System).

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Geomatrically Non-linear Analysis Method by Curvature Based Flexibility Matrix (유연도 매트릭스를 사용한 기하학적 비선형 해석방법)

  • Kim, Jin Sup;Kwon, Min Ho
    • Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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    • 제15권2호
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    • pp.125-135
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    • 2011
  • The latest study for formulation of finite element method and computation techniques has progressed widely. The classical method in the formulation of frame elements for geometrically nonlinear analysis derives the geometric stiffness directly from the governing differential equation for bending with axial force. From the computational viewpoint of this paper, the most common approach is the finite element method. Commonly, the formulation of frame elements for geometrically nonlinear structures is based on appropriate interpolation functions for the transverse and axial displacements of the member. The formulation of flexibility-based elements, on the other hand, is based on interpolation functions for the internal forces. In this paper, a new method is used to suppose that interpolation functions for the displacements from the curvatures is Lagrangian interpolation. This paper derives flexibility matrix from that displacement functions and is considered the application of it. Using the flexibility matrix, this paper apply the program considered geometrically nonlinear analysis to common problems.

A Flexible Line-Fitting ICM Approach for Takbon Image Restoration (유연한 선부합 ICM 방식에 의한 탁본영상복원)

  • Hwang, Jae-Ho
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • 제13B권5호
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    • pp.525-532
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    • 2006
  • This paper proposes a new class of image restoration on the Ising modeled binary 'Takbon' image by the flexible line-fitting ICM(Iterated conditional modes) method. Basically 'Takbon' image need be divided into two extreme regions, information and background one due to its stroke combinations. The main idea is the line process, comparing with the conventional ICM approaches which were based on partially rectangular structured point process. For calculating geometrical mechanism, we have defined line-fitting functions at each current pixel array which form the set of linear lines with gradients and lengths. By applying the Bayes' decision to this set, the region of the current pixel is decided as one of the binary levels. In this case, their statistical reiteration for distinct tracking between intra and extra region offers a criterion to decide the attachment at each step. Finally simulations using the binary 'Takbon' image are provided to demonstrate the effectiveness of our new algorithm

Genetic Algorithms based Optimal Polynomial Neural Network and Its application to Nonlinear Process (유전자 알고리즘 기반 최적 다항식 뉴럴네트워크 및 비선형 공정으로의 응용)

  • Kim Wan-Su;Oh Sung-Kwun;Kim Hyun-Ki
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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    • pp.191-194
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    • 2005
  • 본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PW 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.

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Performance Improvement of Centralized Dynamic Load-Balancing Method by Using Network Based Parallel Genetic Algorithm (네트워크기반 병렬 유전자 알고리즘을 이용한 중앙집중형 동적부하균등기법의 성능향상)

  • Song, Bong-Gi;Sung, Kil-Young;Woo, Chong-Ho
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • 제9권1호
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    • pp.165-171
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    • 2005
  • In this paper, the centralized dynamic load-balancing was processed effectively by using the network based parallel genetic algorithm. Unlike the existing method using genetic algorithm, the performance of central scheduler was improved by distributing the process for the searching of the optimal task assignment to clients. A roulette wheel selection and an elite preservation strategy were used as selection operation to improve the convergence speed of optimal solution. A chromosome was encoded by using sliding window method. And a cyclic crossover was used as crossover operation. By the result of simulation for the performance estimation of central scheduler according to the change of flexibility of load-balancing method, it was verified that the performance is improved in the proposed method.