• Title/Summary/Keyword: logical algorithm

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BCH 코드를 이용한 멀티미디어 핑거프린팅 알고리즘 구현 (An Implementation of Multimedia Fingerprinting Algorithm Using BCH Code)

  • 최동민;성해경;이강현
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제47권6호
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    • pp.1-7
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    • 2010
  • 이 논문은 BCH (Bose-Chaudhuri-Hocquenghem) 코드 기반의 멀티미디어 핑거프린팅의 새로운 구현 알고리즘을 나타낸다. 공모자 검출의 평가는 n-1명 까지 이루어진다. 제안된 알고리즘에서, 사용된 공모공격은 논리조합(AND, OR 그리고 XOR) 과 평균화 계산(Averaging)이다. 핑거프린팅 코드의 생성 단계는 다음과 같다. 1, BIBD {7,4,1} 코드는 생기행렬로 생성된다. 2. BIBD 코드와 BCH 코드를 결합한 새로운 인코딩 방법에서, 두 종류의 코드들은 BCH 엔코딩 처리에 의해서 핑거프린팅 코드가 된다. 3. 단계 2에서 생성된 코드는 핑거프린팅 코드가 되며 BCH {15,7}코드와 유사한 특성을 갖는다. 4. 단계 3의 핑거프린팅 코드로, 공모자 검출을 위한 공모 코드북을 만든다. 실험을 통하여 공모자 검출비는 AND 공모에서 86.6%, OR 공모에서 32.8%, XOR 공모에서 0% 그리고 평균화 공모에서 66.4%임을 각각 확인하였다. 또한 XOR 공모는 전체 공모자를 검출할 수 없는 반면에, 평균화 공모는 n-1명의 공모자를 검출 하고 OR 공모는 k명의 공모자를 검출할 수 있었다.

중심 보로노이 조각화와 아이콘 및 레이블 배치 알고리즘을 이용한 도식화된 지도 생성 시스템 (A Schematic Map Generation System Using Centroidal Voronoi Tessellation and Icon-Label Replacement Algorithm)

  • 류동성;어윤;박동규
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.139-150
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    • 2006
  • 도식화된 지도란 일반적인 지도가 가진 복잡한 지리 정보를 특정한 사용 목적에 따라 논리적으로 간략화시킨 다음 중요한 정보들은 부각시켜, 사용자가 인식하기 편하게 제작한 지도이다. 본 논문에서는 도로와 레이블 그리고 그 아이콘이 중요한 의미를 가지는 도식화된 지도를 제작하기 위한 알고리즘을 소개한다. 구조적인 지도의 생성을 위해서는 간략화 된 도로정보와 이에 따른 객체들의 배치 작업이 필요하다. 그러나 원본 지리정보의 복잡성으로 인하여 원본 도로 정보를 중심으로 객체들의 배치작업을 수행할 경우 객체들 간의 중첩이 발생하게 되어, 시각적으로 잘 정돈된 지도 생성이 어렵다. 논문에서 제안한 시스템은 이와 같이 상대적으로 복잡한 경로를 가진 구조적 지도를 효과적으로 시각화하기 위하여 다음과 같은 처리 절차를 수행한다. 1)DEC 기법을 사용하여 다각형으로 구성된 경로 곡선을 이루는 정점들 중에서 중요도가 떨어지는 정점들을 제거한다. 2) 중심 보로노이 조각화와 그리드 스내핑을 적용하여, 원본지도의 구조적 정보를 유지하면서 밀집도가 균일한 도로 정보를 생성한다. 3) 아이콘과 레이블이 서로 겹쳐지지 않도록 적절하게 배치하여 도식화된 지도를 완성한다. 그 결과 원본 지도의 밀집된 정점들을 균일한 간격으로 배치하였으며, 아이콘과 레이블을 배치할 수 있는 공간을 확보하였다. 이를 통해 아이콘과 레이블의 중첩을 최소화 할 수 있었으며, 복잡한 지도 정보로 부터 가독성이 높은 지도를 제작할 수 있었다.

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OCBT 멀티캐스트 프로토콜에서 core 노드의 분산 계층 위치 결정 (Distributed Hierarchical Location Placement of Core Nodes in the OCBT Multicast Protocol)

  • 황경호;조동호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권1A호
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    • pp.90-95
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    • 2000
  • Ordered Core Based Tree (OCBT) 프로토콜에서 core 스위치의 위치는 성능에 영향을 끼치는 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 여러 level의 core 스위치를 어디에 둘 것인가에 대한 방법을 연구한다. 제안된 알고리즘은 전체 네트워크는 3개의 논리적 계층-Small, Medium, Large-으로 나누어, 네트워크의 각 노드(라우터)들은 자기 이와의 다른 노드들로부터 자신의 노드까지의 최단경로 비용의 합을 계산한다. S지역에서 최소의 비용을 가지는 노드를 core노드로 만들고, 같은 M지역에 속한 S지역의 core 노드들은 다른 core 노드들로부터의 최단 경로 합을 계산해서 그 값이 가장 작은 노드가 레벨이 하나 높은 core 노드가 된다. 그리고 M지역에서의 core노드에서 같은 방법으로 가장 높은 레벨을 가지는 core노드를 정한다. 제안한 방법을 네트워크에서 core 노드를 정하는 두 가지 일반적인 방법과 비교한다. 첫 번째 방법은 random 방법으로 같은 수의 core 노드를 random하게 선정하는 방법이다. 두 번째 방법은 center 방법으로 각각의 S지역에서 중심에 가까운 노드를 core 노드로 만들고, M지역이나 L 지역에서의 core는 하위 레벨 core 중에서 해당 熾だ\ulcorner중심에 가까운 core로 결정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 mean tree cost와 join latency관점에서 비교된 다른 방법들 보다 우월한 성능을 가지는 것을 확인할 수 있었다.

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정보 엔트로피에 의한 RC 교량 상판의 상태속성 및 등급 영향 구조 분석 (The State Attribute and Grade Influence Structure for the RC Bridge Deck Slabs by Information Entropy)

  • 황진하;박종회;안승수
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제23권1호
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    • pp.61-71
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    • 2010
  • 기 수행된 1, 2종 교량에 관한 정밀안전진단 등의 많은 사례를 분석해 보면, 실제로 많은 경우 외관상태가 교량의 대표등급 결정에 지배적인 요인이 되는 것을 볼 수 있다. 본 연구는 기 시행된 점검 및 진단 자료를 학습사례집합으로 인공지능 분야의 귀납적 학습법을 활용하여 철근 콘크리트 교량 바닥판의 상태평가를 지배하는 상태속성들의 교량등급에 대한 계층적 영향도와 구조적 연관성을 분석하였다. 이는 세부적으로 목표속성은 평가등급으로, 평가속성은 1방향균열, 2방향균열, 백태, 박락 및 층분리, 재료분리 등 7가지로 구성하고, 엔트로피 분석을 통해 주요 속성의 정보량, 정보기대값 및 정보 이득을 산정하고 범주별 상태 등급 분포를 분석하였다. 이를 위해 본 논문은 먼저 6개 교량에 대한 안전진단보고서를 토대로 상태등급 평가 과정에서 각 속성이 미치는 간접적 영향을 개관하고 정보공학적 분석의 동기를 부여하였다. 아울러 본 연구는 정보 변별력에 대한 순서로 평가를 지배하는 주 속성 및 조건별 하위 속성 연관성을 의사결정트리 형태로 나타내어 계층적 영향 및 속성간의 구조적 연관성을 보임으로써 손상에 대한 이해도를 높이고 차후 상태평가를 위한 합리적 접근을 지원할 수 있도록 하였다.

혈중 목표 농도 자동 조절기(TCI) 개발 PART1 : 약동학적 모델의 수립과 검증 (Development of Target-Controlled Infusion System in Plasma Concentration. PART1 : Establishment of Pharmacokinetic Model and Verification)

  • 안재목;길호영
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제23권5호
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    • pp.341-349
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    • 2002
  • 본 논문에서는 혈중 목표 농도 자동 조절기(Target-controlled infusion system. TCI)를 개발하는 것으로써, 마취의가 혈중 목표 농도를 설정하면 사용약제의 약동학적 모델링에 의해서 주입속도를 자동적으로 계산하여 마취의 깊이를 예측하는 약동학적 모델의 수립과 검증 방법을 설명한다. 정확한 약동학적 모델의 구축은 시스템의 성능에 큰 영향을 미치므로 먼저 PART 1에서는 약동학적 모델을 구축하되 3-콤파트먼트 모델과 4-콤파트먼트 모델로 해석하였다. 기존의 TCI에서 사용하고 있는 3-콤파트먼트 모델에 가상의 효과처 구획(Effect Site Compartment)을 만들고 이를 네 버내 구획으로 가정한 4-콤파트먼트 모델(Four-Compartment Model)을 수립하였고, matlab 5.0을 이용하여 비교 분석하였다. 모델은 혈중 목표 농도 주입(Plasma Targeting)과 효과처 목표 농도 주입(Effect Site Targeting), 혈중 농도 유지를 위한 주입율 계산과 기타 마취 상태를 추정하는 정보를 포함한다. 시뮬레이션의 결과를 바탕으로 4-콤파트먼트 모델을 디지털 z-변환을 거쳐 디지털시그널프로세서에 프로그램하고 TCI시스템의 적용가능성을 평가하였다. 정맥 마취용 TCI는 오동작에 대한 검증이 반드시 요구되므로 구축한 모델링에 대한 시뮬레이션의 평가 방법을 설정하였다. 기존의 TCI시스템과는 달리 약동학적 약물 전달 속도 상수(k-파라미터)를 독립적으로 조절할 수 있는 기능이 추가되어 다양한 약제의 사용이 가능할 뿐만 아니라 새로운 약동학적 모델의 개발과 평가에 기여하게 되고, 환자의 체형과 병명에 따른 약동학적 모델의 변화에 대응할 수 있게 하였다.

분류 알고리즘 기반 주문 불균형 정보의 단기 주가 예측 성과 (Classification Algorithm-based Prediction Performance of Order Imbalance Information on Short-Term Stock Price)

  • 김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제28권4호
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    • pp.157-177
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    • 2022
  • 투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.

전력수용가포털을 위한 구내 통신 및 컴퓨터 네트워크 용량 설계 (Network Capacity Design in the local Communication and Computer Network for Consumer Portal System)

  • 홍준희;최중인;김진호;김창섭;손성용;손광명;장길수;이재복
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제21권10호
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    • pp.89-100
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    • 2007
  • 고전력수용가포털(Consumer Portal)은 소비자의 다양한 장치들과 광역 네트워크, 그리고 에너지서비스사업자(ESP: 한전 등)의 서비스 애플리케이션 플랫폼을 연결하는 물리적 링크이자 논리적 결합으로, 전력서비스 체계에서 소비자-공급자 간 정보교환과 서비스 거래를 담당하는 양방향 통신의 핵심 인프라로서 포털이다. 전력수용가포털(Consumer Portal)의 성공적인 설계와 개발을 위해서는 효율성, 경제성, 확장성을 고려한 네트워크 설계가 선행되어야 한다. 그러나 전력수용가 포털의 네트워크 설계에 필요한 네트워크 용량 설계 모델링에 대한 공학적 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 논문에서는 전력수용가포털의 네트워크 설계에 필요한 네트워크 용량 설계 모델링 방법을 논하고 실제 구축 중인 시스템에 적용하였다. 그 결과 기존 네트워크 설계방법의 문제점을 파악하고, 개선하여 네트워크의 최대수용 단말기의 수를 $30{\sim}40$배 증대시킬 수 있는 데이터 수집 알고리즘을 개발할 수 있게 되었다.

AFTL: Hot Data 검출기를 이용한 적응형 플래시 전환 계층 (AFTL: An Efficient Adaptive Flash Translation Layer using Hot Data Identifier for NAND Flash Memory)

  • 윤현식;주영도;이동호
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제35권1호
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    • pp.18-29
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    • 2008
  • 최근 NAND 플래시 메모리는 빠른 접근속도, 저 전력 소모, 높은 내구성, 작은 부피, 가벼운 무게 등으로 차세대 대용량 저장 매체로 각광 받고 있다. 그러나 이런 플래시 메모리는 데이타를 기록하기 전에 기존의 데이타 영역이 지워져 있어야 한다는 제약이 있으며, 비대칭적인 읽기, 쓰기, 삭제 연산의 처리속도 각 블록당 최대 소거 횟수 제한과 같은 특징들을 지닌다. 위와 같은 단점을 극복하고 NAND플래시 메모리를 효율적으로 사용하기 위하여. 다양한 플래시 전환 계층 제안되어 왔다. 기러나 기존의 플래시 전환 계층들은 Hot data라 불리는 빈번히 접근되는 데이타에 의해서 잦은 겹쳐쓰기 요구가 발생되며, 이는 급격한 성능 저하를 가져 온다. 본 논문에서는 Hot data 검출기를 이용하여, 매우 적은 양의 데이타인 Hot data를 검출한 후, 검출된 Hot data는 섹터사상 기법을 적용시키고, 나머지 데이타인 Cold data는 로그 기반 블록 사상 기법을 적용시키는 적응형 플래시 전환 계층(AFTL)을 제안한다. AFTL은 불필요한 삭제, 쓰기, 읽기 연산을 최소화시켰으며, 기존의 플래시 전환 계층과의 비교 측정을 통하여 성능의 우수성을 보인다.

교수내용지식을 위한 하이브리드 지식 표현 기법 (A Hybrid Knowledge Representation Method for Pedagogical Content Knowledge)

  • 김용범;오필우;김영식
    • 인지과학
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    • 제16권4호
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    • pp.369-386
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    • 2005
  • 지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.

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MANET에서 서비스 발견 및 전달을 위한 오버레이 네트워크 기반의 T-Chord 링 시스템 (T-Chord Ring System based on Overlay Network for Service Discovery and Delivery in MANET)

  • 한인성;정홍식;박무성
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권1호
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    • pp.51-63
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    • 2013
  • MANET의 기반 연구 기술들의 결과를 토대로 현실 속에서 MANET을 활용하기 위한 응용으로써 다양한 서비스 발견 및 전달 기법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 MANET에서의 메시지 오버헤드의 최소화와 안정적인 서비스 발견 및 네트워크의 확장성을 보장하기 위한 T-Chord(Trustworthy-based Chord) 링 시스템을 제안한다. T-Chord 링 시스템은 모바일 환경에서 이동 노드들이 제공하는 서비스들을 효율적으로 관리하기 위해 P2P 오버레이 네트워크 기법을 이용한 서비스 발견 시스템으로, MANET에서 이동 노드들은 이동성을 갖으며 서비스 요청 노드, 서비스 제공 노드 그리고 서비스 전달 노드로써 동작하기 위해 이동 노드들의 Trustworthy 평가와 분산된 서비스 정보의 수집, P2P 오버레이 네트워크의 구성을 통한 O(Log N) 성능을 제공하는 Chord 알고리즘 모듈로 내부 시스템을 구성하였다. 시스템의 성능 평가는 NS2 시뮬레이터를 이용하여 기존의 서비스 발견 기법들과 서비스 발견 메시지 오버헤드, 서비스 발견 및 전달의 효율성, 네트워크의 확장성 측면에서 성능을 비교 평가하고 분석함으로써 MANET에서 효과적인 서비스 발견 및 전달의 우수함을 입증하였다.