• 제목/요약/키워드: Pre-computation

검색결과 174건 처리시간 0.035초

스마트 카드를 이용한 사용자 인증 스킴의 안전성 분석 (Analysis to a Remote User Authentication Scheme Using Smart Cards)

  • 안영화;이강호
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제14권3호
    • /
    • pp.133-138
    • /
    • 2009
  • 최근 Lin[7] 등은 자신이 선택한 패스워드와 스마트카드를 이용하여 원격지에 있는 사용자를 인증할 수 있는 스킴을 제안하였다. 그러나 제안된 스킴은 패스워드를 기반으로 하는 스마트카드를 이용한 사용자 인증 스킴에서 고려하는 보안 요구사항을 만족하지 못한다. 본 논문에서는, Lin 등이 제안한 스킴에서 공격자가사용자의 스마트카드를 훔치거나 일시적으로 접근하여 그 안에 저장된 점보를 추출하여 사용자의 패스워드를 알아낼 수 있음을 off-line패스워드 추측 공격 방식을 이용하여 증명하였다. 또한 스마트 카드를 이용한 인증 스킴을 분석하기 위해 보안 요구사항을 제안하였고, 분석 결과 Lin 등에 의해 제안된 인증 스킴은 다수의 보안 요구사항들을 만족하지 못함을 알 수 있었다. 이를 개선한 방식으로서 사용자의 패스워드 검증자를 서버에 저장하지 않고 사용자와 서버가 동시에 상대방을 인증할 수 있는 상호 인증방식을 제시하였다.

GPGPU 기반 Convolutional Neural Network의 효율적인 스레드 할당 기법 (Efficient Thread Allocation Method of Convolutional Neural Network based on GPGPU)

  • 김민철;이광엽
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
    • /
    • 제7권10호
    • /
    • pp.935-943
    • /
    • 2017
  • 많은 양의 데이터 기반으로 학습하는 neural network 중 이미지 분류나 음성 인식 등에 사용되어 지고 있는 CNN(Convolution neural network)는 현재까지도 우수한 성능을 가진 구조로 계속적으로 발전되고 있다. 제한된 자원을 가진 임베디드 시스템에서 활용하기에는 많은 어려움이 있다. 그래서 미리 학습된 가중치를 사용하지만 여전히 한계점이 있기 때문에 이를 해결하기 위해 GPU의 범용 연산을 위해서 사용하는 GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 활용하는 추세다. CNN은 단순하고 반복적인 연산을 수행하기 때문에 SIMT(Single Instruction Multiple Thread)기반의 GPGPU에서 스레드 할당과 활용 방법에 따라 연산 속도가 많이 달라진다. 스레드로 Convolution 연산과 Pooling 연산을 수행할 때 쉬어야 하는 스레드가 발생하는 데 이러한 문제를 해결하기 위해 남은 스레드가 다음 피쳐맵과 커널 계산에 활용되는 방법을 사용함으로써 연산 속도를 증가시켰다.

Lung Perfusion scan에서 SPECT-CT의 Q-Metrix방법과 평면영상 결과 산출방법에 대한 비교평가 (CComparative evaluation of the methods of producing planar image results by using Q-Metrix method of SPECT/CT in Lung Perfusion Scan)

  • 하태환;임정진;도용호;조성욱;노경운
    • 핵의학기술
    • /
    • 제22권1호
    • /
    • pp.90-97
    • /
    • 2018
  • 폐 관류 스캔은 방사성 물질의 폐동맥 내 미세색전증을 이용하여 폐색전증의 진단에 이용되고 있으며, 만성 폐쇄성 질환이나 국소 폐 관류평가 및 조기 폐암발견 등에 이용된다. 또한 폐암환자에서의 수술 및 방사선 치료 전, 후 국소 폐 기능 예측을 위하여 이용된다. 이를 위하여 관류의 정확한 정량화가 필요하다. 이에 본 연구에서는 모든 병변 및 장기에 추적자의 흡수율 정량화가 가능한 SPECT/CT의 Q-Metrix (GE Healthcare, USA)프로그램을 활용하여 실제로 많이 이용되고 있는 평면영상의 두 가지 결과 산출 방법에 대한 상관관계 및 각 엽의 차이를 비교 평가하고자 한다. Discovery NM/CT 670 scanner (GE Healthcare, USA)장비에서 2015년 5월 1일부터 2016년 9월 13일까지 수술 전 폐암환자 50명을 대상으로 시행하였다. 환자에 대하여 $^{99m}Tc-MAA$(macro aggregated albumin) 185 MBq (5 mCi)를 정맥 주사하였고 후면 영상(Posterior view)을 기준으로 전면, 우측면, 좌측면, 우후사면, 좌후사면 영상을 획득하였다. 평면 폐 관류검사 직후 SPECT/CT를 시행하였고 영상의 Processing은 GE사 Xeleris 3.1 Workstation에서 시행하였다. 후방사면 방법은 오른 엽과 왼 엽에 사각형의 관심영역을 설정하였고 RPO영상은 3엽, LPO영상은 2엽으로 나누어 각 엽에 대한 흡수율을 얻었다. 전후 방법은 오른 엽, 왼 엽에 각각 3개의 사각형의 ROI를 설정하여 흡수율을 구하였고 왼 엽은 2엽으로 구분되어 Left middle lobe은 Left upper lobe로 포함시켜 결과를 산출하였다. Q-Metrix Method는 CT영상에 직접 관심 영역(Region of interests, ROI)을 설정하였다. 시상면(Sagittal)영상에서 2개의 Slice마다 ROI를 설정하였고 관심부피(Volume of interest, VOI)를 이용하여 체적에 대한 흡수율을 분석하였다. 통계 분석은 SPSS version 23.(SPSS Inc. USA)를 이용하여 분석하였다. Q-Metrix 방법과 후방사면 방법의 흡수율에 대한 일치 상관관계는 Right upper lobe(RUL)는 0.663, Right middle lobe(RML)는 0.623, Right lower lobe(RLL)는 0.702이고 Left upper lobe(LUL)는 0.754, Left lower lobe(LLL)는 0.823로 가장 높은 상관관계를 보였다. 전후 방법은 RML는 0.035로 흡수율이 증가되어 가장 낮은 상관관계를 보였고, RUL는 0.224, RLL는 0.447로 흡수율이 감소되었다. 왼 엽에서 LUL는 0.643, LLL는 0.456로 나타났다. 전체적인 상관관계는 후방사면 방법은 0.795로 높은 상관관계를 보였고, 전후 방법은 0.161로 나타났다. 각 엽의 차이는 Q-Metrix방법 평균${\pm}$표준편차는 RUL, RML, RLL순서대로 각각 $20.12{\pm}6.21$, $10.86{\pm}3.83$, $24.57{\pm}7.80$이고 LUL, LLL는 각각 $24.34{\pm}6.47$, $20.12{\pm}7.11$로 나타났다. 동일한 순서대로 후방사면 방법의 오른 엽은 $17.4{\pm}5.0$, $10.5{\pm}3.6$, $27.3{\pm}6.0$이었고, 왼 엽은 $21.6{\pm}4.8$, $23.1{\pm}6.6$으로 나타났다. 전후 방법에 대한 오른 엽의 평균${\pm}$표준편차는 $11.6{\pm}4.5$, $26.9{\pm}6.2$, $17.8{\pm}4.2$이고, 왼엽은 $28.4{\pm}4.8$, $15.4{\pm}5.6$로 나타났다. 본 논문에서 Q-Metrix방법에 대한 평면영상의 두 가지 방법 간에는 차이가 있는 것으로 보였다. 전후 방법의 RML는 과대평가 되었으며 RML, RLL는 상대적으로 과소평가 되었고, 모든 엽에서는 통계적으로 유의한 차이가 있었다(P<0.05). 후방사면 방법은 전후 방법보다 4배정도의 높은 상관관계를 보였고, oblique영상을 활용하여 흡수율이 과대, 과소평가가 되는 것을 줄일 수 있었다. SPECT/CT검사를 시행하지 않거나 planar image 획득 시 후방사면 방법을 이용하면 보다 실용적인 결과 값을 기대할 수 있을 것으로 생각된다. 또한 많은 환자에 대한 데이터 분석과 호흡에 대한 보정, 객관적인 방법으로 관심영역을 설정한다면 보다 정확한 결과를 산출할 수 있을 것이라 사료된다.

고선량률 강내조사선원을 이용한 근접조사선량계획전산화 개발 (Development of Dose Planning System for Brachytherapy with High Dose Rate Using Ir-192 Source)

  • 최태진;예지원;김진희;김옥배;이호준;한현수
    • Radiation Oncology Journal
    • /
    • 제20권3호
    • /
    • pp.283-293
    • /
    • 2002
  • 목적 : 고선량률의 Ir-192 선원을 이용한 근접조사의 모의촬영 영상을 개인컴퓨터(PC)에 입력하여 해부학적 영상에 선량분포를 구현하고 히스토그램, 선량-용적히스토그램 및 3차원 선량분포를 전산화하였다. 대상 및 방법 : 선량전산화에 이용된 선원은 원격근접조사장치(Buchler 3K, 독일)의 Co-60 대체선원으로 한국원자력 연구소와 공동으로 개발한 Ir-192이다. 선원 모양에 의존하는 선량분포의 비등방성은 선원을 미소 분할하여 구한 선량과 선원 중심에서 측방 기준점의 공중선량을 기준으로 규격화한 값을 이용하였다. 선원 주위의 조직선량은 선원 중심에서 측방으로 실측된 조직감쇠와 산란에 의한 보정계수와 에너지에 따른 공기 저지능에 대한 조직의 저지능 비로 공중-조직선량 변환계수를 적용하고 기준점에 대해 규격화한 선량률표를 검색하여 얻도록 하였다. 선량계획 전산화 과정에 모의촬영 영상입력, 선원입력과 선원의 축면 결정과 해부학적 영상을 이용한 선량분포와 점선량, 히스토그램 및 선량-용적 히스토그램을 구현하였다. 결과 : 저자들이 개발한 근접조사 선량계획시스템에는 선원모의촬영 영상을 스켄하여 비트맵 파일로 저장하고, 좌표원점과 확대율을 정해, 선원위치를 결정하고 선량분포와 선량분석 프로그램을 포함한 선량전산화를 구현하였다. 실험에 이용된 Ir-192 선원의 조직내 선량은 공중선량율과 조직에 의한 감쇠 및 산란에 의한 실험식을 이용하였다. 선원 중심에서 축상의 거리와 축에서 떨어진 거리에 따른 선량률표에서 행렬 검색하여 얻도록 하였다. 근접조사선량계획은 선원좌표 입력과 선원의 축면(principal plane)을 결정하여 선원이 포함된 평면상의 선량을 구현하였으며, 시뮬레이션 영상인 관상면과 시상면에 선량분포를 구현하였다. 선량-히스토그램에 의한 선량분포 분석은 임의의 해부학적 영상면 위에 커서가 놓인 위치의 선량 스켓치로 얻었다. 임상에 필요한 선량분석은 선원의 축에서 면의깊이를 이동하여 선량분포를 구할 수 있게 하였으며, 선량-용적 히스토그램과 3차원 선량분포를 구현하였다. 결론 : 고선량률 Ir-192를 이용하여 근접조사선량계획을 전산화하였으며, 선량분포의 분석에는 해부학적 영상의 선량분포와 선량-히스토그램, 선량-용적히스토그램을 구현하였으며, 선량분포의 면을 임의 선택할 수 있고 3차원 선량분포를 포함한 선량계획시스템을 준비하였다.

A Possible Path per Link CBR Algorithm for Interference Avoidance in MPLS Networks

  • Sa-Ngiamsak, Wisitsak;Varakulsiripunth, Ruttikorn
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
    • /
    • 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
    • /
    • pp.772-776
    • /
    • 2004
  • This paper proposes an interference avoidance approach for Constraint-Based Routing (CBR) algorithm in the Multi-Protocol Label Switching (MPLS) network. The MPLS network itself has a capability of integrating among any layer-3 protocols and any layer-2 protocols of the OSI model. It is based on the label switching technology, which is fast and flexible switching technique using pre-defined Label Switching Paths (LSPs). The MPLS network is a solution for the Traffic Engineering(TE), Quality of Service (QoS), Virtual Private Network (VPN), and Constraint-Based Routing (CBR) issues. According to the MPLS CBR, routing performance requirements are capability for on-line routing, high network throughput, high network utilization, high network scalability, fast rerouting performance, low percentage of call-setup request blocking, and low calculation complexity. There are many previously proposed algorithms such as minimum hop (MH) algorithm, widest shortest path (WSP) algorithm, and minimum interference routing algorithm (MIRA). The MIRA algorithm is currently seemed to be the best solution for the MPLS routing problem in case of selecting a path with minimum interference level. It achieves lower call-setup request blocking, lower interference level, higher network utilization and higher network throughput. However, it suffers from routing calculation complexity which makes it difficult to real task implementation. In this paper, there are three objectives for routing algorithm design, which are minimizing interference levels with other source-destination node pairs, minimizing resource usage by selecting a minimum hop path first, and reducing calculation complexity. The proposed CBR algorithm is based on power factor calculation of total amount of possible path per link and the residual bandwidth in the network. A path with high power factor should be considered as minimum interference path and should be selected for path setup. With the proposed algorithm, all of the three objectives are attained and the approach of selection of a high power factor path could minimize interference level among all source-destination node pairs. The approach of selection of a shortest path from many equal power factor paths approach could minimize the usage of network resource. Then the network has higher resource reservation for future call-setup request. Moreover, the calculation of possible path per link (or interference level indicator) is run only whenever the network topology has been changed. Hence, this approach could reduce routing calculation complexity. The simulation results show that the proposed algorithm has good performance over high network utilization, low call-setup blocking percentage and low routing computation complexity.

  • PDF

해상 객체 검출 고속 처리를 위한 영상 전처리 알고리즘 설계와 딥러닝 기반의 통합 시스템 (Design of Video Pre-processing Algorithm for High-speed Processing of Maritime Object Detection System and Deep Learning based Integrated System)

  • 송현학;이효찬;이성주;전호석;임태호
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제21권4호
    • /
    • pp.117-126
    • /
    • 2020
  • 해상 객체 인식은 자율운항선박(MASS)의 지능형 보조 시스템으로써, 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 확인하던 정보를 컴퓨터를 통해 자동으로 인식하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 선박 주변의 물체를 인식하는 방법으로 기존에는 레이더나 소나와 같은 장치로부터 수집된 정보를 통해 확인하였지만, 인공지능의 기술이 발달하면서 선박 지능형 CCTV를 통해 운항 항로에 있는 다양한 부유물을 인식하는 것이 가능하다. 하지만, 자율 선박의 다양한 요구사항과 복잡성 때문에 영상 데이터의 처리속도가 느려지게 된다면 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 해상 객체를 검출하는 데 있어 영상 데이터의 연산량을 최소화하여 처리속도를 높이기 위한 연구를 진행하였다. 해상 객체 인식의 관심 영역을 확보하기 위해서는 일반적으로 수평선을 찾는데 기존 연구들은 허프 변환 알고리즘을 활용하지만 본 논문에서는 속도를 개선하기 위해 이진화 알고리즘을 최적화하여 실제 객체의 위치와 유사한 영역을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해 딥러닝 CNN을 활용하여 해상 객체 인식 시스템을 구현함으로써 알고리즘의 성능을 평가하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 방법의 인식 정확도를 유지하면서 약 4배 이상의 빠른 성능을 얻을 수 있었다.

은닉 마르코프 모델을 이용한 MPEG 압축 비디오에서의 점진적 변환의 검출 (Detection of Gradual Transitions in MPEG Compressed Video using Hidden Markov Model)

  • Choi, Sung-Min;Kim, Dai-Jin;Bang, Sung-Yang
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
    • /
    • 제31권3호
    • /
    • pp.379-386
    • /
    • 2004
  • 비디오 요약의 첫 걸음은 샷(shot) 변환의 검출이다. 이러한 샷 변환은 점진적인 변환과 급진적인 변환이 있다. 지금까지 급진적인 샷 변환은 이미 주어진 한계치나 연속된 두 프레임의 이미지에 기반을 둔 거리를 이용하여 검출하였고 점진적 변환 또한 일반적으로 한계치를 이용하여 검출하였다. 그러나 한계치에 따라 그 결과가 확연히 달라지고 또한 그 한계치를 정하는 것도 어려운 문제이다. 이 논문에서는 이런 문제의 해결과 MPEG 압축 비디오 상에서 점진적 변화의 검출뿐만 아니라 분류를 해결하는 방법을 제시하였다. 논문에서는 한계치를 사용하지 않은 은닉 마르코프 모델과 MPEG의 근사 DC 값을 이용하여 보다 빠르고 정확한 결과를 얻도록 하였다. 그리고 히스토그램의 차이뿐만 아니라 매크로 블록 (macro block)의 차이라 불리는 새로운 척도를 도입하여 보다 정확한 값을 얻도록 하였다. 은닉 마르코프 모델은 샷, 페이드(fade), 디졸브(dissolve), 컷(cut) 등의 4개의 상태를 갖게 하고 학습은 Baum-Welch 알고리즘으로 필요한 변수들을 추정하였다. 그리고 특정 벡터에 Viterbi 알고리즘을 적용하여 원하는 상태를 얻을 수 있다. 대부분의 실험 결과를 보면 새로 제안한 척도를 사용한 방법이 히스토그램의 차만을 이용한 방법보다 더 좋은 결과를 나타내었으며 이산적 마르코프 모델보다 연속적 마르코프 모델이 좋은 결과를 보여준다.

신경회로망을 이용한 새로운 충돌 경고 시스템 (Novel Collision Warning System using Neural Networks)

  • 김범성;최배훈;안종현;황재호;김은태
    • 한국지능시스템학회논문지
    • /
    • 제24권4호
    • /
    • pp.392-397
    • /
    • 2014
  • 최근 지능형 자동차의 능동적 안전 기술에 많은 관심이 집중되고 있다. 능동적 안전 기술은 시스템이 운전자에게 위험 상황을 경고 하거나 교통사고를 회피하는 방향으로 차량 제어의 일부를 도와주어 운전자의 부주의 및 과실로 발생하는 교통사고의 발생 가능성을 감소시킨다. 이러한 능동적 안전 기술을 구현하기 위해서는 주변의 환경 정보를 정확하게 인식하고 분석하는 것이 필수적인데, 주변의 차량과 자차량간의 충돌 위험도를 판단하는 것도 그중 하나이다. 하지만 충돌이 발생하기 이전에 충돌 가능성을 판단하는 것은 일반적인 방법으로는 불가능하기 때문에 몬테 카를로 모의실험을 통하여 이를 해결한다. 하지만 몬테 카를로 모의실험은 연산시간이 길기 때문에 실시간으로 동작해야하는 충돌 경고 시스템에는 적합하지 않다. 이때 신경회로망을 이용하면 이러한 문제를 해결 할 수 있으며, 본 논문에서는 자차량과 주변 차량간의 상태정보에서 충돌에 영향을 주는 충돌 특징점을 추출하여 신경회로망의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시나리오 기반으로 Tass사의 PreScan을 이용하여 생성된 충돌 실험데이터에 적용하여 성능을 평가한다.

제한된 자원을 갖는 장치에서 효과적인 얼굴 인증 방법 (An Effective Face Authentication Method for Resource - Constrained Devices)

  • 이경희;변혜란
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
    • /
    • 제31권9호
    • /
    • pp.1233-1245
    • /
    • 2004
  • 사용자를 인증하는데 생체인식(biometrics)을 사용하는 것은 보안성과 편리성에서 우수함에도 불구하고, 생체 정보를 사용하는 전형적인 인증 알고리즘은 스마트카드(smart cards)와 같은 자원이 한정된 장치에서는 실행되지 못할 수도 있다. 따라서, 제한된 자원을 갖는 장치에서 생체인식 과정이 수행되기 위해서는 적은 메모리와 처리 능력을 요구하는 가벼운 인증 알고리즘의 개발이 필요하다. 또한 생물학적 특징들 중에서 얼굴에 의한 인증은 인간에게 보다 친숙하고 얼굴 영상 획득이 비강제성을 띤다는 점에서 사용하기 가장 편리한 생체인식 기술이다. 본 논문에서는 생체인식 기술 연구의 일환으로 새로운 얼굴 인중 알고리즘을 제안한다. 이 얼굴 인증 알고리즘은 두 가지 면에서 새로운 특성을 갖는다. 그 하나는 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithms) 에 의해 추출된 특징 집합(feature set)을 입력벡터로 사용하는 Support Vector Machines(SVM)을 얼굴인증에 이용함으로써 메모리 요구량을 감소시킨다는 것이다. 다른 하나는, 필요에 따라 특징 집합의 크기 조절에 대한 시스템 파라미터를 조절함으로써, 인식률은 다소 감소하더라도 인증 과정에 필요한 메모리양을 더욱 더 감소시킬 수 있다는 것이다. 이러한 특성은 메모리양이 한정된 장치에서 얼굴 인중 알고리즘을 수행할 수 있게 하는 데 상당히 효과적이다. 다양한 변화가 있는 얼굴 데이터베이스들에 대하여 실험한 결과, GA에 의해 선택된 식별력이 우수한 특징들을 SVM의 입력벡터로 사용하는 제안한 얼굴 인증 알고리즘이, GA에 의한 특징 선택 과정이 없는 알고리즘보다 정확성과 메모리 요구량에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다. 또한 시스템 파라미터의 변경 실험에 의해 선택될 특징의 개수가 조절될 수 있음을 보인다.

경계요소모형을 이용한 지하 저장공동의 지하수 유입량 분석 (Analysis of Groundwater Flow into Underground Storage Caverns by Using a Boundary Element Model)

  • 정일문;이정우;조원철
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제38권7호
    • /
    • pp.537-544
    • /
    • 2005
  • LPG등 고압가스를 지하에 저장하는 저장공동의 효과적인 관리를 위해서는 지하수위, 가스저장압, 수막공 주입압 등에 따른 공동주변의 유동장 해석, 공동내로의 지하수 유입량 해석을 실시해야 한다. 기존에는 공동의 정확한 형상을 반영하기 위해서 유한요소법이 보편적으로 사용되어 왔으나 한번 설정한 유한요소망으로부터 공동의 설계요소를 변경하는 작업은 수월하지 않아 설계전단계에서 공동 및 수막시설의 다양한 배치에 따른 모의를 수행하는데는 다소 무리가 있다. 이러한 불편함은 경계부의 형상과 조건만으로 내부점에서의 미지변수 계산을 효과적으로 수행할 수 있는 경계요소법을 도입함으로써 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지하공동으로 배수되는 유입량 산정을 위해 경계요소법을 근간으로 한 2차원 지하수 흐름모형을 구성하였으며 지하공동으로 배수되는 정확한 유입량 산정을 위해 해석해 및 기존의 유한요소해석결과와 비교하여 수치해석의 타당성을 제시하였다. 이 모형은 공동의 설계단계에서 수막공의 간격과 배열형태, 공동의 최적형상을 결정하기 위한 모의실험에서 기존의 유한요소해석의 단점을 극복하는 대안으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.