RFID 시스템은 동시에 여러 개의 개체를 인식할 수 있는 장점을 바탕으로 기존의 광학 바코드 시스템을 대체할 새로운 기술로 주목받고 있다. 하지만 RFID 시스템을 이루는 태그와 리더 사이의 통신은 RF 신호를 이용하기 때문에 공격자에게 쉽게 노출될 수 있고, 그로 인해 여러 가지 보안위협이 존재한다. 이런 위협을 해결하기 위해서 많은 연구 활동이 있었다. 본 논문에서는 기존 연구를 기반으로 RFID 인증 프로토콜을 동기 필요의 유무에 따라 상태기반과 비 상태기반 인증 모델로 나누어 설명한다. 그리고 Bloom filter를 이용해서 백엔드 데이터베이스에서의 인증 시간을 단축하는 방법을 제안한다. 이는 상태기반과 비 상태기반 모두에 적용가능하며, RFID 인증에서 발생할 수 있는 태그 검색 문제를 해결하는 새로운 접근이다.
In order to achieve fast computational speed with good visual quality of output video, we propose a frequency domain based new fractal video compression scheme. Normalized cross correlation is used to find the structural self similar domain block for the input range block. To increase the searching speed, cross correlation is implemented in the frequency domain using FFT with one computational operation for all the domain blocks instead of individual block wise calculations. The encoding time is further minimized by applying rotation and reflection DFT properties to the IFFT of zero padded range blocks. The energy of overlap small size domain blocks is pre-computed for the entire reference frame and retaining the energies of the overlapped search window portion of previous adjacent block. Quadtree decompositions are obtained by using domain block motion compensated prediction error as a threshold to control the further partitions of the block. It provides a better level of adaption to the scene contents than fixed block size approach. The result shows that, on average, the proposed method can raise the encoding speed by 48.8 % and 90 % higher than NHEXS and CPM/NCIM algorithms respectively. The compression ratio and PSNR of the proposed method is increased by 15.41 and 0.89 dB higher than that of NHEXS on average. For low bit rate videos, the proposed algorithm achieve the high compression ratio above 120 with more than 31 dB PSNR.
Purpose: In image segmentation via thresholding, Otsu and Kapur methods have been widely used because of their effectiveness and robustness. However, computational complexity of these methods grows exponentially as the number of thresholds increases due to the exhaustive search characteristics. Methods: Particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithms (GAs) can accelerate the computation. Both methods, however, also have some drawbacks including slow convergence and ease of being trapped in a local optimum instead of a global optimum. To overcome these difficulties, we proposed two new multi-level thresholding methods based on Bacteria Foraging PSO (BFPSO) and real-coded GA algorithms for fast segmentation. Results: The results from BFPSO and real-coded GA methods were compared with each other and also compared with the results obtained from the Otsu and Kapur methods. Conclusions: The proposed methods were computationally efficient and showed the excellent accuracy and stability. Results of the proposed methods were demonstrated using four real images.
코드북을 이용하는 동 이득 전송 시스템에서 빠른 인덱스 탐색기법을 제안한다. 새로운 간단한 매트릭을 이용하여 빠르게 rough 탐색을 하여 몇 개의 후보 가중치 벡터들을 선택하고, 선택된 벡터들에 기존의 개념을 적용하는 accurate 탐색을 하여 최적의 가중치 벡터를 결정한다. 제안하는 기법은 송신 안테나 수가 2개, 3개일 경우 기존의 방법에 비해 탐색 시간이 반 이하로 줄어들면서, 링크 레벨 성능은 거의 동일하게 유지된다. 또한 코드북 크기가 커질수록 탐색시간이 기존의 방식에 비해 현저히 감소한다.
본 논문에서는 광대역 CDMA 무선 가입자망 시스템에서 초기 동기획득을 위한 단말기용 고속 탐색기의 새로운 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 고속 탐색기는 이중 적분 직렬 동기 획득 알고리즘을 사용하였고, 고속의 동기 획득을 위해 N개의 능동 상관기로 구성되었다. N개의 능동 상관기는 하드웨어 복잡도의 증가를 줄이기 위해서 하나의 에너지 계산기를 순차적으로 사용하는 파이프라인 기법으로 설계되었다. 제안된 무선 가입자망 시스템 단말기용 고속 탐색기는 광대역 무선 가입자망 규격에 맞게 VHDL로 설계되었고, JTC Wideband 채널 환경에서 검증되었다. 제안된 고속 탐색기의 평균 동기획득 시간은 상관기를 16개 사용하였을 때, 단말기가 처음 설치된 경우는 약 40초이었고, 단말기가 고정된 경우는 약 0.16초였다. 검증된 고속 탐색기는 LG의 0.6㎛ 라이브러리를 이용하여 게이트 수준으로 합성되었고, 합성된 탐색기의 게이트 수는 상관기가 16개 일 때 15.8K였다.
움직임 예측은 화질을 유지하면서 영상을 낮은 비트율로 부호화하는 중요한 기술이다. 일반적인 전역 탐색 방법을 사용하면 많은 계산량이 요구된다. 이전의 많은 고속 움직임 예측 방법들은 탐색점의 수를 줄이는데 초점을 두고 있기 때문에 움직임 백터 예측의 정확도가 낮다. 그러므로 본 논문에서는 주위 볼록간의 시공간적 상관관계를 이용하는 새로운 움직임 예측 방법을 제안한다. 신뢰할 수 있는 예측 움직임 벡터(Reliable Predicted Motion Vector : RPMV)를 정의한 후 전역 탐색 방법과 결과를 비교하여 RPMV의 성능을 검증한다. 검증된 RPMV 의 크기와 방향을 이용하는 새로운 움직임 백터 예측 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 현재까지 제안된 방법 중 효율적인 것으로 알려진 Nearest Neighbor 방법과 비교하였을 때 약 l1∼14% 정도 속도 향상이 있었다.
다양한 어플리케이션의 등장과 인터넷 사용자의 급속한 성장으로 인하여, 인터넷 라우터는 패킷이 입력되는 속도와 같은 속도로 패킷 분류작업을 수행하여 패킷의 클래스에 따른 품질 보장을 제공할 것이 요구되고 있다. 패킷 분류란 라우터에 입력된 패킷의 헤더가 가지고 있는 여러 개의 필드에 대해 다차원 검색을 수행하여, 미리 정의된 룰과 일치하는 결과 가운데 최우선순위를 갖는 룰을 찾아내는 과정을 말한다. 빠른 패킷 분류를 위하여 다양한 패킷 분류 알고리즘이 제안되어오고 있으며, 튜플 공간 제거(tuple space pruning) 알고리즘은 일치 가능한 룰을 갖는 튜플들만을 해싱을 사용하여 검색함으로 빠른 검색 성능을 제공한다. 블룸 필터(Bloom filter)는 특정 집합에 속하는 원소들의 멤버쉽에 관한 정보를 간단한 비트-벡터로 표현하는 데이터 구조로서, 특정 입력 값이 집합에 속한 원소인지를 알려주는 선-필터(pre-filter)로 사용된다. 본 논문에서는 블룸 필터를 이용하여 일치 가능성이 없는 튜플을 효율적으로 제거하는 새로운 튜플 제거 알고리즘을 제안한다. 실제 라우터에서 사용되는 룰 셋과 비슷한 특성을 갖는다고 알려진 데이터 베이스에 대한 성능 비교를 통하여, 본 논문에서 제안하는 구조가 패킷 분류 성능 및 메모리 사용량에 있어서 기존의 튜플공간 제거 알고리즘과 비교하여 월등히 우수함을 보았다.
홍채 인식을 위해서는 먼저 홍채 영역을 추출해야 하는데 이를 위해서는 홍채의 안쪽 경계인 동공 경계와 바깥쪽 경계인 홍채 경계를 검출해야 한다. 경계를 검출하는데는 Daugman이 제안한 원형경계 검출기가 가장 일반적이고 효과적인 방법으로 알려져 있다. 이 방법은 전역적인 탐색에 의존하기 때문에 정확하지만 계산 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 계산 시간을 줄이기 위해 경험적 방법들이 사용되기도 하지만 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 정확성을 떨어뜨리지 않으면서 계산 속도를 줄이는 홍채 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 동공 경계와 홍채 경계가 가지는 문제에 대한 지식(problem knowledge)을 사용하여 제한조건을 부가하여 탐색한다. 경계 검출을 위한 탐색 영역은 동공을 포함하는 최대 원과 최소 원을 이용하여 제한하여 탐색 시간을 줄인다 동공 경계의 경우 이진화된 동공 영상에서 최대 원과 최소 원을 구하고, 홍채 경계의 경우 영상의 분산을 이용하여 얻은 경계점으로부터 최대 원과 최소 원을 구한다. 제안된 방법을 Daugman방법, 히스토그램 분석법, 가중치를 이용한 허프변환 방법 둥과 실험을 통해 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 Daugman방법과 동일한 정확도를 보이며, Daugman방법이나 가중치를 이용한 허프변환 방법보다 빠르다는 것을 알 수 있었다.
기하학적인 마스크 설계도면에서 최소폭/간격을 효과적으로 검증하기 위한 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 영역탐색문제를 평면소인법을 사용하여 순서적으로 해결하고 있다. 이 알고리듬은 O(n log n)의 시간복잡도를 가지는데, 모든 최소폭/간격의 위반을 보고하는 문제에 있어서 시간복잡도의 lower bound가 ${\Omega}$(n log n)이기때문에 이론적으로 최적이다. 여기서, n은 마스크 패턴에서의 edge의 총 수 이다. 그리고, O($n^{0.5}$)의 공간복잡도를 가지므로 실제적으로 매우 빠르다. 그리고 종래의 알고리듬에 비해 간단하므로 이해하기 용이하고 구현하기가 편리한 장점이 있다. 이 알고리듬은 VAX8650 컴퓨터에서 C-언어로 구현되었으며 직교영역에서 25만개의 정점 데이타에 대해서 116.7초내에 처리했다.
본 논문은 현 검색시스템의 단순한 키워드 입력 방식에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 이미지의 그레이스케일 히스토그램과 에지정보를 이용하는 검색 시스템 구현을 하였다. 검색알고리즘은 질의 이미지의 특징을 추출하는 단계, 이미지 정제 및 에지정보 추출단계, 추출된 특징을 분석하는 단계, 분석된 특징들로부터 필요한 정보를 확보하는 단계, 확보된 정보를 데이터베이스로부터 검색하는 단계, 검색된 데이터베이스에서 이미지를 비교 추출단계로 이루어진다. 제안한 검색시스템은 빠른 검색과 고 정확도를 목적으로 실현되며 시뮬레이션을 통해 이를 검증하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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