본 연구에서는 multitaper 기반의 스펙트럼 추정기법과 상태-공간 모델링 기반의 변수 추정 기법을 통합한 시간-주파수 분석 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 시간-주파수 분석에는 불확실성 원리에 의해 시간 해상도와 주파수 해상도 사이에 트레이드오프 문제가 발생한다. 트레이드오프 문제를 최적화하기 위해서 short-time Fourier transform(STFT)와 wavelet 기반의 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문의 저자는 다른 대안으로 상태-공간 프레임워크를 기반으로 한 새로운 multitaper 스펙트럼 추정 방법을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 스펙트럼이 시간에 따라 변하지 않는 경우에 잘 동작하지만, dynamic하게 변할 경우 제대로 추정하지 못하는 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서는 상태-공간 모델에 사용되는 상태 노이즈와 관찰 노이즈를 주기적으로 업데이트 하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 제안 알고리즘을 시뮬레이션 데이터를 사용하여 테스트 하였고, 시간에 따라 변하는 스펙트럼에 대해서도 잘 동작하는 것을 확인하였다.
Fog Computing (FC) 호스트의 새로운 요청 도착에 대처하기 위해 적절한 컨테이너가 배포된다. 이 경우 두 가지 시나리오를 고려할 수 있다. (1) 컨테이너 배포를 위한 충분한 자원이 준비될 때까지 요청이 대기열에 추가될 수 있다. (2) FC 호스트는 자원이 제한되거나 부족하여 새 컨테이너 배포를 수용할 수 없는 경우 도착한 서비스 요청을 근처 FC 호스트로 전송할 수 있다. 여기서, 더 많은 인접 FC 호스트를 사용할수록 각 FC 호스트의 컨테이너 배포 시간이 더 짧아 진다. 반면, FC 호스트 수가 증가할수록 더 많은 FC 호스트를 거쳐가야 하므로 서비스 요청이 전달되는데 더 긴 시간이 걸릴 수 있다. 이러한 이유로 활용되는 FC 호스트의 수에 따라 컨테이너 배포 시간에 따른 트레이드오프 관계가 성립한다. 결과적으로, 우리는 최적의 인접 FC 호스트 수를 사용하기 위해 트레이드오프 관계를 분석한다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환에 기반한 워터마크 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템의 특징으로는 워터마크 삽입 시 화질과 워터마크의 정보량과의 트레이드-오프, 그리고 화질과 워터마크의 강인성의 트레이드-오프를 적절하게 조절 할 수 있다. 또한, 워터마크를 추출 시 워터마크 삽입 영상의 공격에 따라 임계값이 재설정되고 훼손된 정도를 측정하여 추출된 비트 중에서 가장 영향을 받지 않은 비트를 선택한다. 마지막으로 워터마크 검출을 위한 새로운 응답 방법을 제안하였다. 실험결과 제안된 워터마킹 시스템은 여러 종류의 신호처리와 의도적인 총격에도 높은 강인성을 보였다.
아키텍처는 시스템의 품질 속성과 요구사항 그리고 비즈니스 목적 달성을 위해 이루어지는 중요한 설계 결정들의 집합으로 현재 소프트웨어 공학 프로세스에서 필수적으로 다루어지는 과정 중 하나이다. 최근 소프트웨어가 사용되는 컨텍스트와 개발 환경이 크게 변화하면서 복잡한 요구사항을 다루고 시스템의 품질 속성을 달성하는 것이 더욱 중요해지고 있다. 하지만 아키텍처 설계가 많은 부분에 있어 아키텍트의 직관에 의존하고 있으며 재사용 가능한 아키텍처 패턴을 설계에 적용할 때 패턴 스키마가 통일되지 않고 사용자 관점에서 표현되어지지 않아 비교 분석에 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 아키텍처 패턴을 사용자 관점에서 재해석하여 품질 속성 요구사항과의 간격을 줄여주는 새로운 스키마를 제안한다. 또한 스키마로 재구성한 패턴 모델을 이용해 아키텍처 설계의 가장 중요한 요인인 품질속성이 설계 결정에 어떤 영향을 주는지 트레이드 오프를 고려한 패턴 추천 방법을 제안 한다.
본 논문에서는 생체인식 인증의 한 가지 방법인 뇌파 기반 사용자 인증기술의 최신 기술동향에 대해 고찰하고 해당기술의 실용화를 위해 해결해야 할 기술적 문제점과 요구사항에 대해 분석한다. 뇌파 기반 사용자 인증기술은 최근에 스마트폰, 금융 등 다양한 분야에서 사용되고 있는 기존의 생체인식 인증기술과 비교해볼 때 가변성, 유출 저항성 등의 장점이 있지만, 사용자들로부터 뇌파를 수집하기 위해 필요한 장비의 경제성, 뇌파 수집 행위의 사용자 편의성, 현재까지 발표된 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성 등이 개선되어야 하는 것으로 파악된다. 이와 관련하여 뇌파 측정 장비들의 발전 동향을 살펴보고 해당 장비들의 간소화와 인증정확도 간 트레이드오프(trade-off)와 최신 기계학습 및 인공지능 기술들을 활용한 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성을 위해 해결되어야 할 뇌파의 시간차 문제 및 이에 따른 인증정확도 저하 문제를 규명하고 분석한다.
Purpose This study develops a heuristic algorithm to solve the time-resource tradeoffs in project scheduling problems with a real basis. Design/methodology/approach Resource constrained project scheduling problem with time-resource tradeoff is well-known as one of the NP-hard problems. Previous researchers have proposed heuristic that minimize Makespan of project scheduling by deriving optimal combinations from finite combinations of time and resource. We studied to solve project scheduling problems by deriving optimal values from infinite combinations. Findings We developed heuristic algorithm named Push Algorithm that derives optimal combinations from infinite combinations of time and resources. Developed heuristic algorithm based on simulated annealing shows better improved results than genetic algorithm and further research suggestion was discussed as a project scheduling problem with multiple resources of real numbers.
RocksDB는 Facebook에서 LevelDB를 기반으로 개발한 임베디드 key-value 스토리지 엔진이다. Log structured tree(LSM-tree)를 기본구조로 사용하는 RocksDB는 데이터를 레벨단위로 저장한다. 지속적인 데이터 입력으로 인하여 레벨의 크기를 초과하게 되면 하위 레벨의 SST 파일과 병합을 통해 하위레벨로 내려 보낸다. 이 과정에서 디바이스의 부가적인 쓰기가 발생한다. 본 논문에서는 RocksDB의 디스크영역에 있는 SST 파일의 크기가 디바이스의 쓰기 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. SST 파일크기변화에 따른 디바이스의 쓰기 증폭과 성능변화를 측정하고 비교하였다. 실험결과를 통해 SST의 크기가 작을수록 쓰기 증폭이 줄었지만 디바이스의 쓰기와 읽기 성능이 감소하는 것을 확인하였다. 결과적으로 쓰기 증폭을 줄이고 성능을 최대화 하기 위해서는 이 둘의 트레이드오프를 파악하고 분석하여 시스템에 맞는 최적의 SST 파일 크기를 찾아야한다.
가상화 기술의 발달은 클라우드 데이터센터(cloud datacenter)에서의 서버 통합(server consolidation)을 지원하며 이를 통하여 물리적 머신(physical machine, PM) 관리 비용을 감소시킬 수 있다. 그러나 서버가 통합됨에 따라 가상 머신(virtual machine, VM) 간섭이 생길 수 있고 이는 성능 감소의 원인이 된다. 따라서 VM 간섭과 PM 관리 비용을 감소시키는 것은 트레이드오프(trade-off)를 이루며 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 VM 간섭 계측(quantizing)을 위한 기법과 비용 효율적 VM 배치(placement)를 위한 휴리스틱(heuristics)을 제안한다.
현재 제공되는 문서 DRM은 권한 그룹 또는 사용자에 따른 접근 제어를 제공하고 있다. 단순히 권한 그룹 또는 사용자 기반으로 문서를 제어 한다는 것은 문서를 보호하기 위해서는 많은 위험이 따른다. 오브젝트를 과하게 보호한다면 유연성이 떨어지고, 유연성을 높이고자 하면 보안강도가 떨어지게 되므로 보안강도와 유연성은 트레이드오프 관계에 있다. 따라서 본 논문에서는 유연성을 높이면서 문서의 보안강도 또한 높일 수 있는 방법에 대해 제시하고자 한다. 본 논문에서는 각 문서의 security level에 따라 문서 열기 권한을 다르게 적용함으로써 비밀문서의 보안강도와 유연성을 높일 수 있는 방법에 대해 제안한다.
본 논문에서는 심층 신경망 기반 점진적 다계층 오디오 코덱의 비트 전송률 효율 향상을 위한 엔트로피 모델 기반 양자화 방식을 제안한다. 최근 심층 신경망을 이용하여 전통적인 신호 처리 이론 기반의 상용 오디오 코덱들을 대체하기 위한 오디오 압축 및 복원 시스템에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 아직은 기존 상용 코덱의 성능에 도달하지 못하고 있으며 특히 종단 간 오디오 압축 모델의 경우, 적은 정보량으로 높은 품질을 얻기 위해서는 부호화기의 양자화 구조를 개선하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기존에 제안된 종단 간 오디오 압축 모델 중 하나인 점진적 다계층 오디오 코덱의 벡터 양자화기를 엔트로피 모델 기반 양자화기로 대체하고 전송률-왜곡 트레이드오프 관계를 활용하여 전송률을 다양한 형태로 조절할 수 있음을 보임으로써 엔트로피 모델 기반 양자화기 도입의 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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