본 논문에서는 보안성이 강화된 3세대 블록체인 플랫폼인 "큐본"을 개발하였다. "큐본"은 3세대 블록체인의 특징인 BP(block producer)를 도입하여 처리 속도를 높였다. "큐본"의 장점으로는 보안성이 높은 RSA (Rivest-Shamir-Adleman)와 속도가 빠른 AES (advanced encryption standard)를 혼용하여 보안성과 속도를 모두 높였으며, 서로 다른 프로그래밍 언어를 사용하는 앱과 블록체인을 연결해주는 게이트웨이를 채용하여 범용성을 높였으며, 과도한 횟수의 트랜잭션이 발생하는 경우에는 이 트랜잭션을 하나로 묶어서 배포함으로서 처리 속도를 높였으며, 트랜잭션 데이터에 시퀀스 해쉬를 삽입하여 검색 속도를 높였다. "큐본"은 펫 커뮤니티 서비스, 학원-강사-학생 매칭 서비스에 적용되어 정확하고 효과적으로 동작하는 것을 확인하였으며, "큐본"의 트랜잭션 처리 속도는 3,557 TPS (transactions per second)로 매우 높은 성능을 보여주었다.
In this work, we present a novel approach to the bit allocation problem that aims to minimize overall distortion subject to a bit rate constraint. The optimal solution can be found by the Lagrangian method with dynamic programming. However, the optimal bit allocation for block-based interframe coding is practically unattainable because of the interframe dependency of macroblocks caused by motion compensation. To reduce the computational burden while maintaining a result close to the optimum, i.e., near optimum, we propose an alternative method. First, we present a partitioned form of the bit allocation problem: a "frame-level problem" and "one-frame macroblock-level problems." We show that the solution to this new form is also the solution to the conventional bit allocation problem. Further, we propose a bit allocation algorithm using a "two-phase optimization technique" with an interframe dependency model and a rate-distortion model.
본 논문에서는 초동학생의 기초 알고리즘 개념 습득 및 프로그래밍 능력 함양을 위한 순서도 적용 방안을 제안한다. 컴퓨팅 사고력 함양을 위해서는 프로그래밍 전에 알고리즘을 설계하는 단계가 포함되어야 하며, 초등학생의 프로그래밍 교육은 블록형 프로그래밍 언어를 사용할 것을 권장한다. 알고리즘 설계에 순서도를 활용하는 것이 효과적이나, 블록형 프로그래밍 언어의 특성상 순서도의 기본 기호로만 블록을 표현하기에는 어려운 부분이 있다. 따라서 본 연구에서 반복구조와 선택구조를 중심으로 블록을 순서도로 표현하는 방법을 제안하고자 한다.
The main activities of container terminals are to load container freights to vessels, discharge them from vessels, and store them in the storage yard. Container terminals make many operational plans to execute these functions effectively. If the plans do not consider enough the loads of related resources, they may have low actualities. This study discusses the optimal yard planning model which considers various resources, such as the storage yard, yard cranes, internal vehicles, and travel lanes, in container terminals. The model determines the groups and amounts of containers which are stored in each storage block by using the resource profile. The yard planning problem is represented to the multi-commodity minimal cost flow problem and is formulated to the linear programming model. In order to explain the application of the mathematical model, the numerical examples are presented. Additionally, the relationship between the average load ratio and the relocation ratio is discussed.
A remarshalling is one of the operational strategies considered importantly at a port container terminal for the fast ship operations and heighten efficiency of slacking yard. The remarshalling rearranges the containers scattered at a yard block in order to reduce the transfer time and the rehandling time of container handling equipments. This Paper deals with the rearrangement problem, which decides to where containers are transported considering time value of each operations. We propose the mixed integer programming model minimizing the weighted total operation cost. This model is a NP-hard problem. Therefore we develope the heuristic algorithm for rearrangement problem to real world adaption. We compare the heuristic algorithm with the optimum model in terms of the computation times and total cost. For the sensitivity analysis of configuration of storage and cost weight, a variety of scenarios are experimented.
블록-삼각(Block-angular)구조를 갖는 선형 제약식과 분리되지 않는 콘벡스 목적함수의 대규모 비분리 콘벡스 최적화 문제의 해법으로 번들-분해법 (Bundle Based Decomposition)을 이용한 알고리즘 SQA(Separable Quadratic Approximation)은 비분리 콘벡스 프로그램을 분리가능한 2차계획 법(Separable Quadratic Programming) 문제로 근사화시켜 번들-분해법을 축 차적으로 적용한다. 본 연구는 수렴성(local convergence & global convergence) 및 알고리즘 구현 [1]에 이어 이에 대한 수치적용 결과를 중심 으로 소개한다. 수치 적용은 ANSI C로 작성된 SQA 프로그램을 SUN SPARC II에서 실행하였으며 이때 대규모 비분리 최적화 문제의 비분리 목 적함수와 블록-삼각 구조의 선형 제약식들이 계수들은 ANSI C의 랜덤함수 로부터 임의의 값들을 이용하였다. 이와같은 다양한 비분리 콘벡스 최적화 문제에 대한 수렴성, 반복회수 및 처리시간등의 결과와 함께 GAMS/MINOS 의 최적해를 소개한다.
For machining auto-mobile cam, the developed biarcs-fitting method eliminates the ridge problems in conventional straight-line fitting approximation or single-arc fitting of curve tool path where it leaves ridges of tool marks on the machined surface of the workpiece. The powerful advantage of this biarc method is demonstrated by applying it to the numerically controlled machining of a curved cam profile, also verified by using a CNC simulating program for auto-mobile cam profile. As a result, this algorithm may be used in CNC milling and turning for cam profile machining with short block line.
분해원리(decomposition principle)은 선형계획법문제 중에서도 블록대각구조를 가진 특수 모형에 의한 해법으로 잘 알려져 있다. 그런데 일반적으로 소개되어 있는 분해원리는 변수가 비음의 조건을 가진 문제에 대한 해법이다. 블록대각 구조를 가진 선형계획법 문제는 잘 알려져 있는 바와 같이 하부구조를 가진 기관의 경영, 여러가지 종류의 사료배합 문제 등에 일어난다. 그런데 이런 문제의 대부분의 경우가 변수는 상.하한을 가지는 경우가 된다. 이 논문은 비음의 조건을 가지는 문제에 대한 분해원리를 발전시켜 이런 변수가 상.하한을 가지는 일반적인 문제를 풀 수 있도록 하고자 하는 것이다. 변수가 상.하한을 가지게 되며 우선 진입변수, 탈락변수를 결정하는 문제, 1단계(phase 1) 문제 등에 어려움이 나타난다. 이 논문은 이런 어려움들을 극복하고 나아가 주기억 공간이 제한되어 있는 소형전산기에 알맞는 계산방법을 연구하고자 한다.
본 연구에서는 지형을 Rendering 기법의 대표적인 방법인 Geometry Clipmaps와 ROAM 2.0을 분석하여 Rendering 연산에 소요되는 연산을 CPU가 아닌 GPU에 중점을 두어 보다 빠르고 넓은 가시화 영역을 보장하는 확장된 Geometry Clipmaps 알고리즘을 제안한다. 확장된 알고리즘은 LOD(Level of Detail)을 통한 각 레벨의 Mesh 구성 방법, 레벨간의 연결망 Mesh 구성 방법, VFC(View Frustum Culling)을 사용하여 Rendering을 최적화 할 수 있는 Mesh Block화 방안 그리고 최대 1m 해상도를 갖는 고해상도 영상 Mapping 방안 등을 포함하고 있다.
Finite wordlength effects of the FS-1016 CELP(Code Excite Linear Prediction) vocoder algorithm) is analyzed, and a block floating-Point implementation method is employed to improve the fixed-point performance. An efficient run-time integer wordlength estimation algorithm is developed, and the overall system performance. An efficient run-time integer wordlength estimation algorithm is developed, and the overall system performance is verified in real-time using a TMS320C50 emulation board. Autoscaler software that conducts simulation-based automatic scaling to provide a floating-point like programming environment is used for this application development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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