지문 인식 알고리즘은 크게 특징점을 추출하여 특징점의 좌표, 특성, 방향각 등을 정보로 하여 인식하는 특징점 기반 알고리즘과 지문의 융성 패턴을 분석하여 인식하는 패턴 기반 알고리즘으로 나뉜다. 본 논문에서는 기존의 특징점 기반 지문인식 알고리즘과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 보다 빠르면서도 정확한 지문 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 지문영상에서 방향성 정보를 추출을 위해 지문영상을 일정한 크기를 갖는 국부영역으로 나눈 후, 각 국부 영역의 융선 방향을 계산하여 방향성 정보를 얻는다. 추출된 방향성 정보를 이용하여 영상 개선 및 특징점을 추출하는 지문 인식 알고리즘을 제안하고자 한다.
TDMA(Time-Division Multiple Access)는 한정된 채널을 시간상에서 여러 개의 구간으로 분할하고, 자신에게 할당된 시간 구간에서 정보를 전송하는 기법이다. 본 논문은 TDMA 알고리즘의 한 종류인 DESYNC 알고리즘을 소규모 네트워크에 적용하여 별도의 동기화 작업 없이 간단한 규칙으로 동기화를 유지하는 기법을 소개 한다. 기존의 DESYNC 알고리즘은 모든 노드들이 전송 영역 안에 있어야 하고, 전부 연결되어있어야 한다는 단점이 있다. 이 문제점을 해결하고자 중앙제어장치인 CU(Central Unit)을 네트워크에 배치하여 2-홉 형태의 중앙 집중방식 네트워크가 운영되도록 하였다. 제시하는 알고리즘은 기존의 DESYNC 알고리즘과 마찬가지로 복잡한 동기화 과정 없이 단순한 방식으로 TDMA가 동작할 수 있도록 하면서, 전송 범위는 기존의 DESYNC 알고리즘의 성능에 비해 우수하다.
본 논문에서는 교통 이력자료의 시공간 데이터를 활용하여 교통 분석 및 예측에 필요한 신뢰성 높은 데이터를 제공하기 위한 TCS/HI-PASS 전처리 알고리즘을 제안한다. 시공간 데이터의 전처리 알고리즘은 각종 교통정보에 이용되고 있으며, 그 중 대표적으로 활용되고 있는 것이 차량 검지기(VDS)를 통해 수집된 교통량, 속도, 점유율 정보이다. 이러한 정보에 가공처리 알고리즘을 적용하여 공간평균속도 기반의 통행시간을 산정하고 있으며, 고속도로 통행료 수납시스템(TCS)으로 부터는 출발영업소와 도착영업소의 진 출입시간을 기반으로 평균통행시간을 산정하고 있다. 본 연구에서는 차량 검지기(VDS) 데이터와 기존 TCS 데이터의 전처리 알고리즘을 분석하여 TCS와 HI-PASS 데이터 기반의 개선된 전처리 알고리즘을 설계, 구현하였다.
본 논문에서는 노드의 위치정보를 측정함에 있어 거리정보에 기반을 두지 않은 방식(range-free)에서의 라우팅 에너지 효율성을 개선한 ALPS(Ad hoc network Localized Positioning System) 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안되는 ALPS 알고리즘은 계층적 클러스터 단위에 소속된 임의의 노드에 대한 위치정보를 RSSI(Received signal strength indication)에 의해 상대적 위치정보를 제공하는 방법이다. 제안된 알고리즘에 따른 위치정보를 사용 할 경우 기존의 DV-hop방식에 따른 노드의 평균 위치정보를 사용한 경우보다 계층적 좌표 방식에 의한 제안된 방식이 보다 최적화된 에너지 소모를 유지할 수 있는 경로 알고리즘을 제공하게 된다. 제공된 알고리즘의 성능 분석을 위해 본 논문에서는 상기 두 가지 방식의 위치정보에 따른 라우팅에서 소모되는 에너지 관계를 비교 하였고, 이로부터 보다 최적화된 에너지 경로 관리가 되는 결과를 보여주었다.
그리드 시스템은 넓은 지역에 분산되어 있는 이질적인 자원들로 구성되어 있어서 가까운 지역에 비교적 동질적이고 통제가 가능한 자원들을 대상으로 하는 전통적 병렬시스템의 스케줄링 알고리즘으로는 효율적인 작업처리가 불가능하다. 본 논문에서는 그리드 시스템의 특성을 반영한 알고리즘을 제안하기 위해 기존의 스케줄링 알고리즘에서 사용하고 있는 정보의 종류에 초점을 두고 선행연구에서 제안된 알고리즘들을 비교 분석하여 개선할 수 있는 요소들을 도출하였다. 알고리즘들을 비교 분석한 결과 프로세서의 수나 성능과 같은 자원의 정적 정보가 스케줄링 알고리즘에 유용하게 사용될 수 있으며, 처리속도가 극단적으로 느리거나 사용이 불가능한 자원을 회피하기 위한 수단이 필요하고, 비교적 장시간 처리를 하는 그리드의 특성상 자원의 실시간 부하정보를 이용하는 경우 효용성이 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 분석 결과를 바탕으로 WQR(Workqueue Replication) 알고리즘의 논리에 정적 자원정보를 고려하도록 개선한 새로운 알고리즘(WQRuSI)을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통하여 새로운 알고리즘의 성능이 우수함을 확인하였다.
인터넷상의 대부분 이미지 검색엔진들은 이미지의 실제 내용보다는 이미지 파일명이나 부가적인 색인과 같은 문자 정보에 의존하여 이미지 검색을 하고 있다. 한편 이미지의 색상 정보를 비교에 사용하는 RGB 히스토그램 방법은 수행시간은 짧지만 형태는 고려하지 않기 때문에 높은 정확도는 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지의 실제 내용을 비교하여 비정형의 복잡한 물체를 검색하는 새로운 이미지 검색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이미지의 색상과 형태 정보를 담은 타일 서열을 local alignment 알고리즘으로 정렬하여 이미지 검색을 한다 비정형 물체인 음식 사진을 사용한 실험에서 기존의 방법 RGB 히스토그램을 이용한 방법보다 월등히 향상된 정확도를 나타내었다.
본 논문에서는 정보블록알고리즘(IBPA;Information Block Preprocessing Algorithm)을 이용한 정보블록 정렬알고리즘 (IBSA; Information Block Sort Algotithm)을 제안하고 그 성능을 평가하였다. IBSA의 시간복잡도는 O(N)이며, 데이터의 분포상태에 영향을 받지 않는다. IBPA의 성능을 측정해본 결과, 2백만개의 랜덤데이터를 정렬한 경우, 중복값 허용의 경우 (a)는 퀵 정렬의 32.42%, 기수정렬의 9%정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었으며, 중복값이 없는 경우 (b)는 퀵 정렬의 53.12%, 기수정렬의 12.79%정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었다.
최근 들어, 여러 기계학습 알고리즘이 문서 분류와 여과에 사용되고 있다. 특히 AdaBoost와 같은 부스팅 알고리즘은 실세계의 문서 데이터에 사용되었을 때 비교적 좋은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 그러나 지금까지의 부스팅 알고리즘은 모두 단어의 존재 여부만을 가지고 판단하는 분류자를 기반으로 하고 있기 때문에 가중치 정보를 충분히 사용할 수 없다는 단점이 있다. 이 논문에서는 나이브 베이스를 사용한 부스팅 알고리즘은 단어의 가중치 정보를 효율적으로 사용할 수 있을 뿐 아니라. 확률적으로도 의미있는 신뢰도(confidence ratio)를 생성 할 수 있기 때문이다. TREC-7과 TREC-8의 정보 여과 트랙(filtering track)에 대해서 실험한 결과 좋은 성능을 보여주었다.
본 연구의 목적은 이용자의 탐색 행태, 시스템의 정보 구축 행태를 기반으로 초기 질의어의 범주에 해당하는 연관 용어들(해당 용어의 지식구조와 관련된 연관 용어들)을 학습기능을 통해 자동으로 제시해 줄 수 있는 지능형 검색 시스템을 구현하는 것이다. 이를 위해 학습을 통해 전문가 수준의 색인어를 추출할 수 있는 지능형자동색인 알고리즘, 자동분류에 관련한 클러스터링 알고리즘과 문서 범주화 알고리즘 그리고 범주 표현 알고리즘에 대한 이론적 연구를 수행하였으며, 이들 이론적 연구를 근거로 비용과 시간적인 측면에서 그리고 재현율과 정도율이란 측면에서 우수한 성능을 발휘할 수 있는 지능형검색시스템을 구현하였다.
최근 서버는 다양한 응용서비스를 제공하기 때문에 수많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 능력이 요구되고 동시에 보안의 필요성이 강조되고 있다. 서버 보안에는 국제 표준 암호 알고리즘인 AES 암호 알고리즘이 주로 사용된다. AES 암호 알고리즘은 암호학적 안전성과 성능 우수성을 인정받아 여러 나라에서 활용되고 있다. 국내에서는 2004년 ARIA 암호 알고리즘 개발을 시작으로, 최근 2012년 LEA 암호 알고리즘이 개발되었고 암호학적 안전성 또한 인정받았다. 본 논문에서는 다양한 서버환경에서 국제 표준 AES 암호 알고리즘, 국내표준 ARIA 암호 알고리즘과의 성능비교분석을 통해 LEA 암호 알고리즘의 우수성을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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