공유 메모리 관리를 위한 기존의 방법들은 가상 큐 길이의 정적 제한을 통해 일정 크기의 버퍼 할당을 보장하려는 방식과 전체 버퍼 공간의 할당 측면에서 공유 버퍼의 이용률을 높이고자 하는 방식 등으로 나눌 수 있다. 완전공유 방식의 경우 낮은 트래픽 부하에서 높은 메모리 공유 효과를 보이나 트래픽 부하가 높아지면 특정 가상큐가 공유 메모리를 과다하게 점유하는 것을 방지하는 의미에서의 보호 효과를 거의 기대하기 힘들다. 반대로 정적 임계치 방식의 경우 트래픽 조건 변화에 따른 적절한 임계치 설정이 불가능하다. 본 논문에서는 공유 메모리의 공정 할당이라는 단순한 기능을 가지는 동적 임계치 방식을 확장하여 구현이 용이하고 높은 메모리 이용률과 서비스 품질기능 측면에서 우선 순위에 따른 차등 적인 패킷처리 기능을 갖는 가중형 동적 임계치 방식을 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 확인하였다.
본 논문은 전이 영역에서 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 multi-level thresholding 방법을 제안한다. 대부분의 임계치 기반 영상 분할은 영상의 히스토 그램 분포를 기반으로 임계치를 결정한다. 그러므로 많은 처리시간과 기억공간을 요구할 뿐만 아니라 복잡하고 무분별한 히스토 그램 분포를 가지는 실영상에서의 임계치 결정에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 영상의 대표적인 성분들로 구성된 전이 영역을 추출한 후 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의해 최적의 임계치를 결정한다. 전이 영역을 추출하기 위해 이용되는 지역적 엔트로피는 잡음에 강건하며 영상에 내재된 정보를 잘 표현한다는 특성을 가진다. 그리고 퍼지 클러스터링 알고리즘은 복잡하고 무분별한 분포의 실영상에 대해서도 정확히 임계치를 설정할 수 있으며 multi-level thresholding으로 쉽게 확장이 가능하다. 다양한 실영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 향상된 성능을 가짐을 보였다.
최근 7.7 DDoS 대란과 폭발적인 SPAM 발송과 같은 다양한 봇넷의 악성행위는 정보 시스템에 막대한 악영향을 미친다. 특히, 봇넷의 구조적 특징인 좀비PC의 제어는 네트워크 환경에서는 다양한 악성 행위를 유발한다. 때문에, 봇넷 탐지와 관련한 다양한 연구가 시도되었지만, 탐지의 한계점을 지니고 있다. 즉, 기존의 봇넷 탐지 방법은 임의의 임계값을 설정하고, 그 값을 벗어나는 시점에서 경고를 보내어 탐지하게 된다. 하지만, 전문가에 의한 임계값 설정은 자칫 오탐율과 미탐율을 야기할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 봇넷 탐지를 보다 능동적으로 하기 위하여 특정 타임 윈도우 구간동안의 봇넷이 유발하는 네트워크 트래픽을 분석하고 마르코프 체인을 응용한 학습을 하여 능동적으로 적용 가능한 임계값을 측정 방법론에 대하여 고찰하고자 한다.
최근의 건축물은 복합적인 기능과 형태를 보이고 있으며, 크기가 거대해짐에 따라 구조물 건전성 감시(Structural Health Monitoring)기술의 수요 또한 증가하고 있다. 구조물마다 고유한 동특성을 가지고 있으며, 다양한 외력의 영향을 받기 때문에 구조물의 건전성을 평가하는 다양한 방법들이 연구되고 있다. 전문가에 의지하여 접근 가능한 지점에 대한 육안 검사 및 비파괴 검사를 벗어나 사각지대가 없는 온라인 계측 시스템의 구비와 함께 자동으로 위험요소를 검출하는 시스템이 요구되고 있다. 본 연구에서는 비선형적인 구조물의 응답을 고려하기 위해 관리도 기법, 평균제곱근편차, 일반 극치 분포 등과 같은 통계적 기법을 이용하여 이상거동을 판별에 활용할 수 있는 신호 특징 추출과 적응형 임계치 설정 알고리즘을 제안하였으며, 강제진동 실험과 실제 운용중에 있는 구조물의 지진 계측 시스템의 가속도 응답을 이용하여 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 이동하는 스테레오 카메라의 폭주개산 운동에 의한 물체의 위치 추정을 위하여 제로 시차영역 분할법의 문제점을 해결하는 방법과 양안시차를 추출하는 알고리즘을 제안하고 비교 실험하였다. 기존에는 모든 소영역에 대한 임계치를 일정하게 하기 위하여 농도값의 변화가 심한 영역에서는 높은 임계치로 맞추었기 때문에 특징이 거의 없는 영역에 농도값의 변화가 거의 없게 되어 대응점이 잘못추출되었다. 그러나 본 논문에서는 소영역의 특징을 자기 상관에 의하여 평가하고 그 값에 비례한 임계치로 설정하였기 때문에 대응점이 거의 잘못 추출되지 않았으며, 양안시차를 고속으로 추출할 수 있음을 확인하였다.
생체(biometric) 정보를 이용한 사용자 인중 기술에 대한 관심이 고조되고 있으며, 이 중에서 얼굴인식은 비접촉이라는 장점 때문에 최근 생체인식 분야에서 연구가 활발한 분야 중에 하나이다. 본 논문에서는 얼굴인식의 선행작업인 얼굴검출단계에서 효과적으로 눈위치를 추출하는 방법을 제안한다. 눈 위치 추출을 위하여 영상에 대한 이진화를 반복적 임계치 설정 방법을 통하여 수행하며, 눈의 특성 강화를 위한 가우시안 필터를 사용하여 눈의 위치를 추출하고, 상관관계를 이용하여 추출된 눈의 위치에 대한 검증 단계를 거친다. 논문에서 제안한 눈 위치 추출은 정확도뿐만 아니라, 온라인 시스템에 적용 가능하도록 고려하였고, 온라인 시스템에 적용한 결과 만족할 만한 성능을 보였다.
최근의 많은 연구들은 센서네트워크에서 무선링크들이 신뢰적이지 않고, 비대칭적인 것을 보여준다. 하지만 센서네트워크에서 신뢰성있는 통신은 매우 중요하기 때문에 ACK 메시지를 이용해 데이터 전송의 신뢰성을 높이는 기법들이 제안된다. 이 기법들은 전송노드가 수신노드로부터 데이터전송에 대한 ACK 메시지를 수신하여 데이터 전송의 신뢰성을 보장한다. 이 기법들 중 하나인 PDF 기법은 순방향 링크퀄리티를 이용하여 데이터 재전송 임계치를 설정한다. 이를 통해 데이터전송은 성공했지만, ACK 메시지 수신 실패로 발생하는 데이터 재전송을 최소화하여 불필요한 에너지 사용을 방지할 수 있다. 하지만 이 기법은 순방향 링크퀄리티에 따라 매우 다른 전송 성공률을 갖는다. 따라서 데이터의 신뢰성있는 전송을 보장할 수 없다. 본 논문은 순방향 링크퀄리티에 관계없이 일정한 전송 성공률을 갖는 TSR 기법을 제안한다. 본 기법은 에너지 효율적이며 신뢰성있는 데이터 전송을 보장한다.
본 논문에서는 ATM 망으로 입력되는 트래픽(CBR/VBR)의 QoS 특성을 만족시키기 위한 버퍼할당 및 버퍼관리 메카니즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 ATM 망의 트래픽 처리방식은 입력되는 트래픽의 특성에 따라 버퍼를 각각 할당하는 방식을 사용하는 경로분리 메카니즘을 기본으로하며 임계치를 설정하여 버퍼관리 메카니즘의 셀처리 스케줄링 및 알고리즘, 그리고 서비스 크래스의 특성에 따라 요구되는 평균 셀지연과 셀손실을 고찰하였고, CBR/VBR 버퍼의 임계치가 셀지연이나 셀손실에 많은 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영상 처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하여 학생증 영상을 인식하고 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에 대해서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영 역을 추출한다. 추출된 학번 영 역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출하고 정규화 한다. 개별 학번 인식은 인공 신경망의 자율학습 방법인 ARTI 알고리즘을 적용하여 학번 문자를 인식한다. 실험 결과에서는 제안된 학생증 인식 방법이 학번 영역 추출과 개별 문자 인식에 효율적인 것을 보이고 인식된 개련 문자들을 데이터 베이스에 저장하여 웹환경에서 학생정보를 관리한다
인터넷에서 전자 정보의 양이 증가함으로써 관련 정보만을 자동으로 검색하는 방법이 매우 중요하다. 전통적인 정보 검색 시스템의 결점은 사용자가 부여한 탐색 용어가 시스템이 색인한 용어와 다르기 때문에, 부정확한 정보를 검색하거나 정확한 정보를 놓치게 된다. 본 연구에서는 검색 성능 향상을 위해 용어 분포에 기반한 질의어 확장을 사용하며, 용어 분포 임계치를 설정하여 효과적으로 검색 성능을 개선하는 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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