본 논문은 움직임 벡터와 함께 Coding Unit (CU)의 분할 정보를 표현하기 위해 쿼드트리 기반의 Coding Unit Tree (CUT)를 제안한다. 새로운 동영상 국제 표준안인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 높은 압축 효율을 위해 다양한 새로운 기술들을 채택하였다. 그리고 CU, prediction Unit (PU), 와 Transform Unit (TU)라는 분할 개념을 도입하였다. 그중 기본 부호화 단위인 CU는 H.264/AVC의 매크로 블록보다 다양한 크기를 제공하며 계층적인 구조를 가지고 있으며 쿼드트리 기반의 영상을 분할하고 처리한다. 이러한 구조는 유연성과 최적화를 이룰 수 있는 기반을 제공하고 있으나, 분할 정보에 대한 오버헤더가 발생한다. 복잡한 움직임 정보가 발생하면, 해당하는 정보를 전송하기 위해 다양한 신호가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 신호들을 분석하고, 중복되는 정보를 제거하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘 은 기본 블록인 $2{\times}2$ 블록을 기준으로 계층적인 구조를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 쿼드트리 기반의 타입 코드로 영상을 구조를 나타내고, 대표 값과 잔여 값으로 각 노드의 값을 표현한다. 결과에서 제안하는 알고리즘이 HM1.0보다 13.6% 압축 향상을 보여준다.
본 논문에서는 브러시 스트로크 프로파일을 이용한 새로운 스트로크 기반 표현기법을 소개한다. 우리가 제안하는 알고리즘은 이미지 검색기법에 기반하고 있으며 단순하지만 다양한 페인팅 스타일을 생성할 수 있는 유연성과 확장성이 있는 알고리즘 이다. 이를 위해 우리는 실제 스트로크 데이터를 수집하여 구축한 확장 가능한 데이터베이스를 사용한다. 그리고 인력영상을 데이터베이스에 있는 스트로크의 조합으로 재생산 한다. 이때 적합한 스트로크를 결정하는 검색 프로세스와 검색된 스트로크를 캔버스에 그릴지 말지를 판단하는 판단 프로세스를 알고리즘에 포함시킨다. 또한 우리는 물리적인 시뮬레이션 없이 사용할 수 있는 시각적 효과가 좋은 효율적인 브러시 스트로크 모델 및 표현기술을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다양한 사용자 파라미터를 제어함으로써 다양한 회화적 작품의 변이를 만들어 낼 수 있고 스트로크 데이터베이스의 구성을 변경함으로써 다양한 회화적 매체의 스타일을 갖는 결과물을 생산할 수 있는 확장성 있는 프레임워크를 제공한다.
최근 항공교통량의 증가에 따라 효율적인 항공교통관제를 위한 자동화가 요구되고 있다. 항공교통 환경은 일반 교통 환경과는 다르게 공역내의 섹터에 대한 항공기를 제어하는 관제사가 존재하며, 타 섹터로 이동시에는 해당 항공기에 대해 수동으로 관제권을 이양하고 있다. 이에 본 논문에서는 효율적인 항공관제를 위하여 항공기의 흐름을 유연하게 하기 위한 자동 관제권 이양 알고리즘 기법을 연구하였다. 항공기가 섹터 내에서 다른 섹터로 진입을 할 때, 이를 감지하여 해당 섹터 관제사가 관제 권한을 부여 받을 수 있도록 하는 섹터 판별 알고리즘을 구현 하였다 성능평가 결과 기존의 단순한 수동관제 이양방식과 달리 제안된 알고리즘은 자동으로 관제권을 이양하도록 함으로써 효율적으로 항공교통관제를 할 수 있음을 확인하였다.
IEEE 802.15.4를 기반으로 하는 Zigbee 센서 네트워크에서는 전송되는 패킷에는 2byte의 지역 주소가 존재한다. Ziebee 센서 네트워크 내에서 이 2byte의 주소를 가지고 각 센서의 주소를 식별한다. 이러한 Zigbee 센서 네트워크는 많은 센서들을 하나의 네트워크로 구성할 수 있어야 ubiquitous 시대를 뒷받침 할 수 있는 솔루션으로 자리매김할 수 있다. 그러나 Zigbee 계층 구조에서 표준에 제정되어 있는 알고리즘인 Cskip 알고리즘을 이용한 할당 방식에는 많은 수의 센서를 배치하는 것에 문제가 있다. Cskip 알고리즘을 이용하여 주소를 할당하기 위해서는 라우터나 코디네이터가 가질 수 있는 자식노드의 최대 개수, 자식노드가 라우터로 될 수 있는 최대 개수, 네트워크의 최대 깊이를 알아야 한다. 이러한 네트워크는 유연성이 없고 공간적이 측면으로 봤을 때 주소 할당에 있어서도 많은 낭비를 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 주소 공간의 낭비를 최소화 할 수 있는 주소할당 알고리즘을 제안한다.
정보보호 시스템은 소프트웨어, 하드웨어, FPGA(Field Programmable Array) 디바이스를 이용하여 구현되었다. S/W의 구현은 다양한 정보보호 알고리즘에 대해 높은 유연성을 제공하나 속도, 전력, 안전성 측면에서 매우 취약하며, ASIC 구현은 속도, 전력 측면에서는 매우 우수하지만 구현의 특성상 다양한 보안 플랫폼을 지원할 수 없다. 이러한 문제점들의 상충관계를 개선하기 위해 최근 FPGA 디바이스 상에서의 구현이 많이 이루어 졌다. 본 논문에서는 다양한 환경에서의 정보보호 서비스를 제공하기위한 정보보호 시스템을 위한 FPGA 기반 하드웨어 가속기를 설계한다. 개발한 정보보호 시스템은 비밀키 암호알고리즘(AES : Advanced Encryption Standard), 암호학적 해쉬(SHA-256 : Secure Hash Algorithm-256), 공개키 암호알고리즘(ECC : Elliptic Curve Cryptography)을 수행할 수 있으며, Integrated Interface에 의해 제어된다. 또한 기존의 시스템에 비해 다양한 정보보호 알고리즘을 지원하여 활용도를 높였으며, 파라미터에 따라 상충관계를 개선 할 수 있기 때문에 저 비용 응용뿐만 아니라 고속의 통신장비에도 적용이 가능하다.
본 논문에서는 음성신호 전송을 위한 ATM 서비스 중 ABR에 대한 새로운 체증제어 알고리즘을 제시한다. 제시하는 알고리즘에서는 기존의 방법들과는 달리 네트워크의 혼잡 정도를 측정하기 위하여 스위치의 버퍼레벨뿐만 아니라 버퍼레벨의 변화율을 측정하여 보다 유연하게 네트워크의 상황에 대처하도록 하였다. 또한, 음성신호 송신원의 셀 전송속도가 다른 음성신호 송신원에 비해 상대적으로 작아지거나 커지는 불평등을 해소하기 위하여 Loading Factor를 도입하여 전송속도의 증감율을 조정하였다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘이 기존의 다른 방법에 비해 우수하다는 것을 입증하기 위하여 7개의 음성 신호 송신원과 4개의 스위치를 갖는 네트워크 모델을 제시하여 모의실험 하였다. 네트워크 모델은 페트리 네트를 통해 구현하였으며 모의실험 도구로는 ExSpect가 사용되었다. 모의실험 결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 사용하면 기존의 방법에 비해 네트워크의 효율과 음성신호 송신원들의 불평등이 많이 개선됨을 알 수 있다.
생명체 내에서 나타나는 네트워크 중 하나인 대사 경로는 화합물의 상호 관계를 그래프를 통해 표현된다. 대사 경로는 본질적인 복잡성 때문에 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 주는 도구가 반드시 필요하다. 이러한 가시화 도구의 경우 노드수가 증가할수록 에지 교차가 기하급수적으로 증가하는 문제가 있다. 따라서 유전체 수준의 대사 경로를 연구하기 위해서는 대사 경로 그래프 레이아웃 상에 나타나는 에지 교차를 줄이는 것이 시각화의 매우 중요한 부분이다. 본 논문은 생물학에서의 대사 경로에 대한 시각화를 위한 2-계층을 이용한 대사 경로 레이아웃 알고리즘을 제안한다. 대사 경로의 구조적 특징을 고려하여 대사 경로 그래프에 존재하는 주요 컴포넌트인 환형 컴포넌트 또는 연결성 높은 노드를 찾아 상위 계층에 레이아웃 하고 나머지 부분그래프는 하위 계층에 레이아웃 한다. 제안한 대사 경로 레이아웃 알고리즘은 유연성 있는 대사 경로 분석의 기초가 된다.
강화학습의 기본적인 알고리즘으로 많이 사용되고 있는 Q-Learning은 현재 상태에서 취할 수 있는 행동의 보상 중 가장 큰 값을 선택하는 Greedy action을 통해 보상을 최대화하는 방향으로 에이전트를 학습시키는 기법이다. 본 논문에서는 Frozen Lake 8*8 그리드 환경에서 Q-Learning을 사용하여 에이전트의 학습 속도를 높일 수 있는 정책에 관하여 연구하였다. 또한, Q-learning 의 기존 알고리즘과 에이전트의 행동에 '방향성'이라는 속성을 부여한 알고리즘의 학습 결과 비교를 진행하였다. 결과적으로, 본 논문에서 제안한 Q-Learning 정책이 통상적인 알고리즘보다 정확도와 학습 속도 모두 크게 높일 수 있는 것을 분석되었다.
대체 에너지 기술 개발을 위해 지난 20년 동안 풍력 발전에 관련한 기술들이 축적되어왔다. 풍력 발전은 자연적으로 부는 바람을 에너지원으로 사용하므로 환경 친화적이며 경제적이다. 이러한 풍력 발전의 효율적인 운영을 위해서는 시시각각 변하는 자연 바람의 세기를 정확도 높게 예측할 수 있어야 한다. 풍속을 평균적으로 얼마나 정확하게 잘 예측하는지도 중요하지만 실제 값과 예측 값의 절대 오차의 최댓값을 최소화시키는 것 또한 중요하다. 발전 운영 계획 측면에서 예측 풍속을 통한 예측 발전량과 실제 발전량의 차이는 경제적 손실을 가져오는 원인이 되므로 유연한 운영 계획을 세우기 위해 최대 오차가 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 풍속 예측 방법으로 과거 풍속 변화 추세뿐만 아니라 기상청 예보와 시기적인 풍속의 특성을 고려하기 위한 경향 값을 반영하여 수치 예측 알고리즘으로 학습한 풍속 예보 모델을 제안한다. 기상청 예보는 풍력 발전 단지를 포함하는 비교적 넓은 지역의 풍속을 예보하지만 풍속을 예측하고자 하는 국소지점에 대한 풍속 예측의 정확도를 높이는데 상당히 기여한다. 또한 풍속 변화 추세는 긴 시간동안 관측한 풍속을 세세하게 반영할수록 풍속 예측의 정확도를 높인다.
최근 IoT 기술의 확산으로 인해 산업 무선 센서 네트워크 분야에서도 IoT 기술이 적용되고 있다. 특히 스마트 팩토리는 유연한 공정 변화 및 맞춤형 제조를 위해 제조 설비에 무선 통신 및 네트워크 기술을 적용하는 것으로 무선 노드의 이동과 빈번한 네트워크 변동에도 적응적으로 네트워킹을 지원하는 것이 중요하다. 대표적인 산업 무선 센서 네트워크 기술인 IEEE 802.15.4e는 TSCH와 DSME의 2가지 MAC 모드를 사용하고 있으며, 그 중 DSME는 네트워크 변동에 강한 저 지연 실시간 전송을 위한 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 DSME에 기반한 분산 스케줄링 기법을 제안한 것으로 이동성이 높은 산업 무선 센서 네트워크에서 트래픽에 적응적으로 통신 슬롯을 할당하여 산업 무선 센서 네트워크의 시의성과 전송 신뢰성을 확보하고 있다. 제안 알고리즘은 Coordinator 노드의 Local queue의 길이와 Global queue의 길이를 비교하며, Slot stealing 기법에 기반한 Traffic-aware 분산 스케줄링을 수행한다. Slot stealing 기법을 통해 개별 통신 노드의 전송 기회를 효율적으로 보장하면서, Slot stealing을 통해 야기되는 충돌로 인한 성능 저하 및 재전송 문제를 극복하기 위해 GroupACK 기법 적용 및 CAP 구간에 재전송 예약 슬롯을 할당하였다. 이 논문에서는 제안 알고리즘을 TSCH, DSME, legacy IEEE 802.15.4 slotted CSMA/CA와 비교하였고, 다양한 이동성 실험에서 성능 우위를 확인하였다. 실험을 통해 30개 이상의 노드로 구성된 토폴로지에서는 전송 대역폭이 15% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한, slotted CSMA/CA에 비해서는 약 40%, TSCH 및 DSME 표준기법에 비해서는 제안 알고리즘을 탑재한 DSME가 15%의 전력 소모 절감이 나타나는 것을 실험적으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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