본 논문에서는 경쟁학습 신경회로망의 디지탈 칩 구현에서 뉴런의 집적도를 향상시키기 위해 하드웨어 구현이 용이한 새로운 신경회로망 모델로서 일정 적응이득과 이진 강화함수를 가진 여러 가지 경쟁학습 신경회로망 모델들을 제안하고, 그 중 안정성과 분류성능이 가장 우수한 일정 적응이득과 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망의 FPGA위에서의 하드웨어 구현에 대해서 논한다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 적응이득이 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 적응이득이 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가한다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형태가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA 위에서도 다수의 뉴런을 구현 할수 있으며 비교적 소수의 제어신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다.실험 결과 각 구서부분은 모두 이상 없이 올바로동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.
IPv6는 32 비트를 갖는 IPv4의 주소 공간 부족 문제를 해결하기 위하여 제안된 새로운 IP주소 체계로서 128비트를 갖는다. 그러므로 IPv6의 라우팅 테이블을 트라이 구조에 저장한다고 가정할 때, IPv4에 비해 매우 많은 레벨이 존재하게 된다. 따라서 IPv6 주소 검색을 위해서는 트라이 레벨에 따른 선형 검색보다 레벨에 따른 이진 검색 구조가 적합하며, 검색 성능이 더 우수하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 IPv6를 위한 트라이 레벨에 따른 새로운 이진 검색 알고리즘을 제안한다 본 논문에서 제안하는 구조는 레벨에 따른 이진 검색의 수행 시 통합 블룸 필터를 사용하여 노드가 존재하지 않는 레벨을 미리 걸러주는 방법을 통하여 외부 메모리 접근 횟수를 줄인다. 실제 라우터에서 사용하는 IPv6 라우팅 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 1096개의 엔트리를 갖는 라우팅 테이블에 대하여 평균 $1{\sim}3$의 메모리 접근을 통하여 IPv6 주소 검색이 가능함을 보았다.
네트워크 중심전에서 통신망은 전쟁을 승리로 이끌기 위한 중요한 기반기술이다. 특히, 전쟁 상황에서 긴급하거나 중요한 데이터는 반드시 제시간에 전송이 되어야 한다. 본 논문에서는 개인병사 전술 무선망을 위한 BEB(Binary Exponential Back-off)를 사용한 CSMA/CA(Carrier Sensing Multiple Access/Collision Avoidance) 기반의 우선순위 매체접속제어(MAC) 프로토콜을 제안한다. 제안된 MAC 프로토콜은 우선순위가 높은 패킷의 빠른 전송을 위해 우선순위에 따른 PCW(Prioritized Contention Window)를 적용하였고, 남은 back-off 시간을 초기화하기 위해 RBR(Repetitive Back-off Reset)을 제안한다. 제안 된 MAC 프로토콜은 전송 성공률과 컨트롤 패킷의 전송량 측면에서 패킷 충돌을 줄여주기 때문에 DCF(Distributed Coordination Function) 기반의 다른 MAC 프로토콜보다 높은 수율 성능을 보여준다. 따라서, DCF와 비교하였을 때, 제안하는 MAC 프로토콜은 트래픽이 많은 네트워크 환경에서 더욱 효율적으로 에너지를 이용할 수 있다.
본 논문에서는 다중 수신안테나가 제공하는 공간적인 다이버시티를 이용하여 고속의 데이터 전송률을 달성하기 위한 초광대역 통신시스템의 성능 향상에 대해 연구한다. 다중사용자 간섭 신호들이 존재하는 환경에서 2PPM(Binary Pulse Position Modulation) THMA(Time Hopping Multiple Access) UWB 시스템의 성능을 이론적으로 분석하기 위해서 다중 수신안테나를 통해서 수신되는 공간적인 신호들을 결합한 후의 수신 SINR 표현식을 유도하고 BER 성능을 수치적인 시뮬레이션에 의해 평가된다. 또한 2PPM에 의한 시스템의 성능 결과들을 2PAM(Binary Pulse Amplitude Modulation) THMA UWB 시스템의 이론적인 성능 결과와도 비교한다. 공간적인 다이버시티가 2PPM과 2PAM THMA UWB 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 다중 수신안테나의 수가 증가함에 따라 BER 성능이 향상됨을 보인다. 또한 다중사용자 간섭 신호들이 존재할 때 2PAM THMA UWB 시스템의 성능이 2PPM THMA UWB 시스템의 성능보다 상당히 우수하다는 것을 확인한다.
최근 자동화 되는 해킹 및 분석 기술의 발전으로 인하여 수많은 소프트웨어 보안 취약점이 빠르게 발표되고 있다. 대표적인 취약점 데이터베이스인 NVD(National Vulnerability Database)에는 2010년부터 2015년까지 보안 취약점(CVE: Common Vulnerability Enumeration) 약 8만 건이 등록되었으며, 최근에도 점차 증가하고 있는 추세이다. 보안 취약점은 빠른 속도로 증가하고 있는 반면, 보안 취약점을 분석하고 대응하는 방법은 전문가의 수동 분석에 의존하고 있어 대응 속도가 느리다. 이런 문제점을 해결하기 위해 자동화된 방법으로 보안 취약점을 탐색하고, 패치하여 악의적인 공격자에게 공격 기회를 줄 수 있는 보안 취약점을 사전에 대응 할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 복잡도 분석을 통해 취약점 탐색 대상 바이너리의 특징을 추출하고, 특징에 적합한 취약점 탐색 전략을 선정하여 취약점을 자동으로 탐색하는 기술을 제안한다. 제안 기술은 AFL, ANGR, Driller 도구와 비교 검증 하였으며 코드 커버리지는 약 6% 향상, 크래시 개수는 약 2.4배 증가, 크래시 발생율 약 11% 향상 효과를 볼 수 있었다.
오늘날 복합 화력 발전소는 전력 생산을 위해 많이 사용되고 있고, 최근에는 운전 매개 변수를 기반으로 발전 출력을 예측하는 것이 주요 관심사이다. 본 논문에서는 복합 화력 발전소의 출력을 예측하기 위해 컴퓨터 지능 기법을 이용하는 방법을 제시한다. 컴퓨터 지능 기술은 지속적으로 발전되어 많은 실제 문제에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 발전 출력을 예측하고자 한다. 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지 뉴런을 노드로 선택하고 관련 입력을 최적으로 선택하여 규칙 수를 줄이는 장점이 있다. 네트워크의 최적화를 위해 2 단계 최적화 방법이 사용된다. 유전 알고리즘은 최적의 노드와 리프를 선택하여 네트워크의 이진 구조를 최적화 한 다음 랜덤 신호 기반 학습을 수행하여 최적화 된 이진 연결을 단위 구간에서 미세 학습한다. 제안 된 방법의 유용성을 검증하기 위해 UCI Machine Learning Repository Database에서 얻은 복합 화력 발전소 데이터를 사용한다.
블럭 정합 알고리즘의 VLSI 구현시 복잡도를 줄이고, 수행 속도를 높이기 위하여 새로운 정합 기준인 적응적 비트 축소 MAD(adaptive bit-reduced mean absolute difference:ABRMAD)를 제안한다. ABRMAD는 기존의 MAD에서 화소의 모든 비트를 비교하는 대신, 화소를 구성하는 중요한 비트만을 고려하여 축소된 화소 값을 비교하여 움직임 벡터를 찾는다. 실험을 통하여, 제안한 정합 기준은 기존의 MAD 정합 기준에 비하여 낮은 하드웨어 복잡도를 가지면서 MSE(mean square error) 측면에서 유사한 성능을 가짐을 보인다. 또한 기존의 비트 수 축소형 정합 기준인 DPC(difference pixel counting), BBME(binary-matching with edge-map), 그리고 BPM(bit-plane matching)과 비교하여 같은 수의 비트를 사용하였을 경우 좋은 MSE 성능을 가짐을 보인다.
Binary offset carrier는 (BOC) 위성 통신 및 위성 항법 시스템 시스템에서 사용될 새로운 변조 방식으로 크게 주목 받고 있다. 본 논문에서는 sine 위상 BOC 신호를 위한 새로운 상관함수를 제안한다. 구체적으로는 BOC 신호 내의 하나의 부반송파 펄스를 다수의 구형 펄스의 합으로 해석하고, 그에 따른 다수의 부분상관함수들을 생성한다. 이후 생성한 부분상관함수들을 새롭게 결합함으로써 주변 첨두가 없는 새로운 상관함수를 생성한다. 모의실험을 통해 제안한 상관함수를 이용하는 경우, 기존의 상관함수들을 이용하는 경우들에 비해 더욱 향상된 코드 추적 성능을 가지는 것을 보인다.
Due to its simplicity and high reliability, the box-counting(BC) method is one of the most frequently used techniques to estimate the fractal dimensions of a binary image with a self-similarity property. The fractal calculation requires data sampling that determines the size of boxes to be sampled from the given image and directly affects the accuracy of the fractal dimension estimation. There are three non-overlapping regular grid methods: geometric-step method, arithmetic-step method and divisor-step method. These methods have some drawbacks when the image size M becomes large. This paper presents a BC algorithm for enhancing the accuracy of the fractal dimension estimation based on a new sampling method. Instead of using the geometric-step method, the new sampling method, called the coverage ratio-step method, selects the number of steps according to the coverage ratio. A set of experiments using well-known fractal images showed that the proposed method outperforms the existing BC method and the triangular BC method.
RFID 시스템의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소 중의 하나가 충돌 방지알고리즘이다. 충돌 방지 알고리즘의 성능을 높임으로써 단위 시간당 처리할 수 있는 RFID 태그의 숫자를 늘릴 수 있다. 현재 사용되고 있는 충돌 방지 알고리즘은 ALOHA 프로토콜에 기반한 방법과 이진트리탐색 방법이 있으며, 이들 알고리즘은 아직 개선의 여지가 많이 남아있다. 이 논문에서는 미리 분배된 난수를 사용하여 보다 빠르고 효율적인 충돌 방지 알고리즘인 AAC(Address Allocating & Calling) 방식을 제안한다. 그리고 수학적으로 이 방법을 분석하고 모의실험을 통하여 이 성능을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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