In this paper, we introduced a sequential intelligent image analysis system(SIIAS). This system is implemented using PTZ camera with intelligent analysis algorithm and TI's Davinci DM6446. Enter, abandon, removal and cross functions are included in our system. These functions can be used individually or in combination for object monitoring and tracking. Sequential intelligent function processing is more efficient than the previous one by virtue of accurate observation, wide area monitoring and low cost.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2680-2700
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2017
Finite field arithmetic over GF($2^m$) is used in a variety of applications such as cryptography, coding theory, computer algebra. It is mainly used in various cryptographic algorithms such as the Elliptic Curve Cryptography (ECC), Advanced Encryption Standard (AES), Twofish etc. The multiplication in a finite field is considered as highly complex and resource consuming operation in such applications. Many algorithms and architectures are proposed in the literature to obtain efficient multiplication operation in both hardware and software. In this paper, a modified serial multiplication algorithm with interleaved modular reduction is proposed, which allows for an efficient realization of a sequential polynomial basis multiplier. The proposed sequential multiplier supports multiplication of any two arbitrary finite field elements over GF($2^m$) for generic irreducible polynomials, therefore made versatile. Estimation of area and time complexities of the proposed sequential multiplier is performed and comparison with existing sequential multipliers is presented. The proposed sequential multiplier achieves 50% reduction in area-delay product over the best of existing sequential multipliers for m = 163, indicating an efficient design in terms of both area and delay. The Application Specific Integrated Circuit (ASIC) and the Field Programmable Gate Array (FPGA) implementation results indicate a significantly less power-delay and area-delay products of the proposed sequential multiplier over existing multipliers.
The conventional approximate optimization method, which uses the statistical design of experiments(DOE) and response surface method(RSM), can derive an approximated optimum results through the iterative process by a trial and error. The quality of results depends seriously on the factors and levels assigned by a designer. The purpose of this study is to propose a new technique, which is called a sequential design of experiments(SDOE), to reduce a trial and error procedure and to find an appropriate condition for using artificial neural network(ANN) systematically. An appropriate condition is determined from the iterative process based on the analysis of means. With this new technique and ANN, it is possible to find an optimum design accurately and efficiently. The suggested algorithm has been applied to various mathematical examples and a structural problem.
각 에지에 무게(양수, 음수, 0 가능)가 주어진 트리에서, 경로의 에지들의 무게의 합이 비음수이면서 길이가 가장 긴 경로를 구하는 문제를 해결하고자 한다. 트리에서 가장 긴 비음수 경로를 찾는 O(n logn) 시간 직렬 알고리즘과 $O(log^2n)$ 시간과 O(n)개의 프로세서를 사용하는 CREW PRAM 병렬 알고리즘을 제시한다. 여기서, n은 트리가 가지는 노드의 수이다.
This paper introduces a sequential clustering technique as a tool for an effective grouping of transmission systems. The interconnected network system retains information about the location of each line. With this information, this paper aims to carry out initial clustering through the transmission usage rate, compare the similarity measures of regional information with the similarity measures of location price, and introduce the techniques of the clustering method. This transmission usage rate uses power flow based on congestion costs and similarity measurements using the FCM(Fuzzy C-Mean) algorithm. This paper also aims to prove the propriety of the proposed clustering method by comparing it with existing clustering methods that use the similarity measurement system. The proposed algorithm is demonstrated through the IEEE 39-bus RTS and Korea power system.
최근 네트워크 환경은 고속화, 대용량화 등으로 인터넷 트래픽 발생량이 증가하고 있으며, 모바일 및 IoT 환경, 지속적으로 증가하는 어플리케이션, 악성행위로 인해 비공개 프로토콜 데이터가 늘어나고 있다. 이러한 비공개 프로토콜들의 대다수는 구조가 전혀 알려지지 않고 있다. 효율적인 네트워크 관리 및 보안을 위해 비공개 프로토콜의 구조 분석은 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 많은 프로토콜 리버스 엔지니어링 방법론이 제안되었지만, 적용하기에 각기 다른 단점이 존재한다. 본 논문에서는 CSP(Contiguous Sequential Pattern)와 SP(Sequential Pattern) Algorithm을 계층적으로 결합하여 네트워크 트레이스 분석 기반의 상세한 프로토콜 구조를 추론하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 선행 연구인 A2PRE을 개선하는 방식으로 설계 및 구현을 하였으며 다른 방법론과 성능 비교를 위해 성능지표를 정의하고 HTTP, DNS 프로토콜의 예를 통해 제안하는 방법론의 우수성을 설명한다.
본 논문에서는 볼륨렌더링을 위한 빠른 병렬 알고리즘을 제안하고, 이를 4,096개의 프로세서를 가진 MasPar MP-2범용병렬 컴퓨터에서 C 언어와 MPL(MasPar Programming Language)언어를 이용하여 구현하였다. 본 알고리즘은 현재 가장 빠른 순차 볼륨 렌더링 알고리즘으로 알려진 Lacroute의 Shear-Warp 알고리즘을 병렬화한 것이다. 본 병렬 알고리즘은 밀림변환 공간 분할 기법과 이전의 렌더링 단계에서 얻은 부하정보를 이용하여 다음 렌더링시 부하를 균형화하는 부하균형화 기법을 이용함으로써 통신 오버헤드를 줄이며, 연속길이부호화 기법에 의한 볼륨 데이터 구조를 이용함으로써 처리할 복셀의 수를 크게 줄인다. MasPar MP-23에서 $128\times128\times128$복셀로 구성된 인체 두뇌 볼륨 데이터세트에 대하여 실험한 결과 초당 3~4프레임의 속도로 렌더링하였으며 본 알고리즘의 확장성에 의하여 16,384개의 프로세서를 가진 MasPar MP-2 시스템에서는 초당 12~16프레임의 렌더링이 가능할 것으로 기대된다. 또한 더 큰 볼륨에 대해서도 최근의 SIMD 또는 MIMD 머신상에서는 초당 30~60프레임의 렌더링이 가능할 것으로 기대된다.
마이크로 유전알고리즘은 적은 수의 개체 사용 및 무작위 개체 구성을 통한 돌연변이 기능 대체의 특징을 갖는 진화연산을 수행하여 일반적인 유전알고리즘이 갖는 각 세대당 많은 계산 량이 요구되는 단점을 극복하고자 하였다. 이러한 마이크로 알고리즘은 특히 설계변수가 3~5 개를 갖는 문제에 효율적이라는 것이 많은 연구자들에 의하여 알려졌다. 따라서 본 연구의 목적은 순차적 실험계획법과 마이크로 유전알고리즘을 이용한 최적화 알고리즘을 개발하는 것이며, 이를 수학예제와 구조물 문제에 적용하여 실용성을 확인하고자 한다. 순차적 실험계획법은 저자들의 선행연구에서 제안되었으며, 실험계획법과 반응표면법을 이용하는 근사최적화 기법에 의한 시행착오적인 반복과정을 최소화하고자 하는 방법으로써, 행렬실험과 평균분석을 반복 적용하는 개념이다.
In this paper we discuss an algorithm to discriminate a target under track against multiple acoustic counter-measure (ACM) sources, based on sequential testings of multiple hypotheses. The ACM sources are separated from the target under track and generate, while drifting, measurements with false range and Doppler information. The purpose of the ACM is to mislead the target tracking and to help the true target evade a pursuer. The proposed algorithm uses as a test statistic a function of both the sequences of processed waveform signature and the innovation sequences from extended Kalman filters to estimate the target dynamics and the drifting positions of the ACM sources. Numerical experiments on various scenarios show that the proposed algorithm discriminates the target faster with a higher probability of success than the algorithm using only the innovation sequences from extended Kalman filters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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