Journal of information and communication convergence engineering
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제12권3호
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pp.181-185
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2014
The lifetime of a solid-state drive (SSD) is limited because of the number of program and erase cycles allowed on its NAND flash blocks. Data cannot be overwritten in an SSD, leading to an out-of-place update every time the data are modified. This result in two copies of the data: the original copy and a modified copy. This phenomenon is known as write amplification and adversely affects the endurance of the memory. In this study, we address the issue of reducing wear leveling through efficient handling of write requests. This results in even wearing of all the blocks, thereby increasing the endurance period. The focus of our work is to logically divert the write requests, which are concentrated to limited blocks, to the less-worn blocks and then measure the maximum number of write requests that the memory can handle. A memory without the proposed algorithm wears out prematurely as compared to that with the algorithm. The main feature of the proposed algorithm is to delay out-of-place updates till the threshold is reached, which results in a low overhead. Further, the algorithm increases endurance by a factor of the threshold level multiplied by the number of blocks in the memory.
제자리 덮어쓰기가 불가능하고 블록의 지움 횟수가 제한되는 낸드 플래시 메모리를 저장매체로 사용하기 위해서 지움 횟수 평준화를 지원하는 다양한 가비지 컬렉션 정책들이 연구되고 있다. 기존정책들은 지움 횟수 평준화를 지원하기 위해 가비지 컬렉션이 수행될 때마다 전체 블록에 대해 지움 대상블록을 선정하기 위한 클리닉 지표를 구하는 연산을 수행하여야 하고 이 연산들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서 제안하는 가비지 컬렉션 정책은 지움 횟수의 분산(variance)과 블록들의 최대 지움횟수에 따라 변경되는 임계값을 이용하여 전체 블록에 대한 클리닉 지표를 구하는 연산을 수행하지 않으면서 지움 횟수 평준화를 제공한다. 가비지 컬렉션 시 분산이 임계값 보다 작을 때는 Greedy 정책을 이용하여 지움 비용을 최소화하고, 분산이 임계값 보다 클 때는 최대 지움 횟수를 가진 블록을 지움 대상에서 제외하여 지움 횟수를 평준화한다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 가비지 컬렉션을 수행하였을 때, 블록들의 지움 횟수가 지움 횟수 상한에 가까워질수록 블록들의 지움 횟수 표준 편차가 0에 근접하며, 기존의 지움 횟수 평준화를 지원하는 알고리즘과 비교하여 두 배 이상 빠른 가비지 컬렉션 속도를 보였다.
In this paper, we have proposed a wear growth prediction method on the surface of rubber pad of track assembly installed in high-speed battle tank i.e. the automatic model updating code interfacing with commercial finite element simulation software. Also, simple and resonable geometrical, material finite element model was established to be easily updated based on the empirical threshold value of contact pressure on the contact surface. From the iterative model update and analysis results, we discovered a weak point on rubber pad surface and suggested a new design concept for improving the wear performance of track assembly.
In this paper, I propose an automatic background extraction method and continuous background updating technique. Because there is a movement of a vehicle and a change of a background is feeble, the area moving through the time axis is looked for and a background and a vehicle image is divided. A way to give dynamically the threshold which divides the image frame into a vehicle image and the background in a space is enforced. Through the repetition of the above-mentioned process, the background pictorial image is gained. Using the karlman filter technique, the update is done so that a background image can obey a climate situation and an environmental change in day and night. A background image processed algorithm is better than the existent one. Through simulation, the feasibility of the algorithm has been verified.
Shamir의 (k,n)-threshold 비밀 공유(secret sharing) 기법은 참가자(participant)의 서명(signature)과정을 생략하기 때문에 악의적인 공격자에 의해 속임(cheating) 행위가 발생할 수 있고, 이러한 문제점을 해결하기 위해 여러 가지 기법들이 제안되었다. 대표적인 기법으로는 사전 비밀 공유(proactive secret sharing)가 존재한다. 이 기법은 불규칙적인 주기로 참가자들에게 배포된 공유값(shadow value)을 새롭게 변경해준다. 본 논문에서는 사전 비밀 공유 기법을 기존의 비밀이미지 공유(secret image sharing)에 처음으로 적용시킨다. 제안하는 기법은 유한 체($GF(2^8)$)상에서 비밀이미지의 공유가 수행된다. 유한 체 연산은 효율적이고, 안전한 암호 연산을 수행하기 위해 지난 30년간 널리 사용되어 왔고, 제안하는 기법에서는 사전 비밀이미지 공유 과정 내의 비밀 이미지의 손실(lossy)을 방지하기 위해 사용한다. 공유된 이미지(shadow image)를 생성하는 과정 내에서, 비밀이미지 공유 다항식(polynomial)을 이용하여 생성된 값은 삽입 용량(embedding capacity)과 PSNR의 상관관계(correlation)를 고려하여 LSB-2 방법을 이용해 커버 이미지(cover image)에 삽입된다. 실험에서는 비밀이미지의 삽입 용량과 공유된 이미지와 커버 이미지(cover image)간의 왜곡(distortion)의 비율(ratio)을 측정한다. 실험 결과에서는 기존의 제안되었던 기법들과의 비교 분석을 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증한다.
IP 기반의 이동 통신망에서는 사용자들에게 연속적인 이동성을 제공하기 위해서 여러 이동성 에이젼트가 사용된다. 대규모 모바일 IP 시스템의 경우 이러한 에이젼트의 확장성과 규모성이 중요한 문제가 될 수 있다. 모바일 Ipv6에서의 시그널링 부하와 핸드오프 지연 시간을 줄이기 위해서 제안된 계층적 모바일 Ipv6에서는 MAP이라고 하는 지역 홈 에이젼트를 사용하여 위치 등록을 지역적으로 처리 가능하도록 한다. 하지만 한 지역 내에서의 움직임이 많은 경우 이러한 MAP이 성능상의 병목 지점이 될 수 있다. 이는 MAP이 시그널링 트래픽 뿐만이 아니라 이동 단말기에게 전달되는 데이터 트래픽에 대한 터널링 기능도 담당하기 때문이다. 따라서 보다 안정적인 서비스를 위해서는 이러한 MAP에서 서비스 받는 단말기의 수를 제한할 필요가 있다. 본 논문에서는 기존의 무선망 자원 할당에서 사용되던 수락 제어 기법과 SMR (Session-to-Mobility Ratio)에 기반한 교체 기법을 이용하여 MAP의 부하를 효과적으로 제어할 수 있는 적응형 부하 제어 기법을 제안한다. 성능 분석을 위해서 제안한 기법을 마르코브 체인을 통해 모델링하여 핸드오프 이동 단말기 봉쇄 확률과 새 이동 단말기 봉쇄 확률을 분석하였다. 그 결과 제안한 기법은 두 봉쇄 확률을 아주 낮은 수준으로 낮출 수 있다는 것을 알 수 있었다.
연관규칙 탐사는 지지도와 신뢰도를 바탕으로 연관성 있는 강한 항목들을 탐사한다. 탐사된 연관규칙은 장바구니 분석 등과 같이 전자 상거래 및 대형 소매점 등의 판매 패턴에 대한 분석에 유용하게 적용될 수 있다. 이와 같은 연관규칙 탐사는 대규모로 축적되어 트랜잭션 데이터를 대상으로 하는 기법으로서 대규모 데이터에 대한 반복적 스캔연산을 수반한다. 그러므로 매우 높은 연산 부하를 안고 있으며 이로 인해 동적 환경에서 실시간 제한사항을 탐사에 대한 시도를 하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 연관규칙 탐사의 비 실시간적 제한사항을 위하여 트리거와 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제안하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제한하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 연산의 구현 모델을 제시하고 이의 구현 및 실험을 통해 성능 특성을 분석하였다.
고차 QAM 시스템에 대한 자기적응 등화에서 눈 모형이 완전히 닫힌 등화 초기에 적용하여 눈 모형을 빠르게 열뿐만 아니라 정상상태 오차 레벨을 크게 낮추는 새로운 SDD 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 M-QAM 응용에서, 관찰에 가장 인접한 두 심볼을 추정의 기반으로 함으로써 기존 SDD의 계산 복잡성을 최소화하고, QAM 차수에 무관하게 연판정을 크게 단순화하였다. 아울러 심볼 추정에 임계 함수에 비해 오판정 회피가 우수한 시그모이드 함수를 적용, 추정의 신뢰도를 높였다. 또한 등화기 갱신을 위한 오차 발생 시 임계 함수에 의한 심볼 판정 값을 오차에 가중하여 오차 변동 범위를 확장함으로써 제안한 자기적응 등화기의 초기화 성능을 개선하였다. 결과적으로 제안 방법은 기존 SDD의 계산 복잡성과 초기화 및 수렴 특성을 현저히 개선하였다. 부가 잡음이 존재하는 다중경로 채널 조건에서 64-QAM 및 256-QAM에 대한 모의실험을 통해 CMA와 제안한 2-SDD 및 가중된 2-SDD의 두 가지 형태의 성능을 비교하고 제안 방법의 유용성을 확인하였다.
얼굴인식을 이용해 출입을 통제하는 보안 시스템에 있어서 얼굴인식성능은 인증 대상의 변화 (표정, 헤어스타일, 나이, 화장)에 커다란 영향을 받는다. 이처럼 수시로 변화하는 환경 변화를 보완하기 위하여 일반적인 얼굴인식 시스템에서는 일정한 보안 임계치를 설정해두고 임계치 내에 포함되는 얼굴을 기존에 등록된 얼굴과 교체하거나 추가적으로 등록하는 업데이트 방식이 사용되고 있다. 그러나 이러한 방식은 부정확한 매칭 결과를 보이거나, 유사한 얼굴에 쉽게 반응할 수 있다. 따라서 우리는 각 얼굴간의 유사도나 인증 대상의 변화를 흡수하며, 잘못된 얼굴 등록을 방지하기 위한 방법으로 학습 성능이 우수한 유전자 알고리즘을 제안하고자 한다. 변화가 심하고 유사한 얼굴영상(한사람 당 10개씩의 변화된 300개의 얼굴 영상)에 대하여 실험을 수행하였고, 얼굴인식기법은 주성분 분석에 기초한 고유얼굴을 이용하였다. 제안된 방식은 기존 얼굴인식 출입통제 시스템에 비해 우성인자의 인식률을 향상뿐만 아니라 유사 얼굴(열성인자)에 반응하는 비율을 감소시키는 효과를 보였다.
본 연구에서 관심을 갖는 수중환경에서의 천이소음도 가청주파수 대역임에 착안하여 이동통신 시스템의 표준 음성부호화기인 EVRC의 전처리단을 이용하여 배경잡음 구간을 판별하고 이를 바탕으로 수중 천이신호를 탐지하는 알고리즘을 제안하였다. EVRC 전처리 모듈에 프레임 단위의 입력신호가 들어가면 모듈로부터 잡음 구간을 결정하는 플래그, 각 채널의 에너지, 잡음이 제거된 신호, 입력신호의 에너지, 배경잡음의 에너지, 잡음이 제거된 신호의 에너지에 해당하는 파라미터 값을 얻게 된다. 잡음이 제거된 신호의 에너지를 배경잡음의 에너지로 정규화하고 이를 문턱값과 비교함으로써 천이신호를 검출할 수 있다. 또한 문턱 값은 잡음 구간에서 구한 이전 값을 이용해서 갱신된다. 실험결과를 통해 제안한 알고리즘이 백색 또는 유색잡음 하에서도 4% 미만의 오차를 보여주는 것을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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