IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권3호
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pp.163-168
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2015
Many IP address lookup approaches employ Bloom filters to obtain a high-speed search performance. Especially, it has been recently studied that the search performance of trie-based algorithms can be significantly improved by adding Bloom filters. In such algorithms, the number of trie accesses can be greatly reduced because Bloom filters can determine whether a node exists in a trie without actually accessing the trie. Bloom filters do not have false negatives but have false positives. False positives can lead to unnecessary trie accesses. The false positive rate must thus be reduced to enhance the performance of lookup algorithms applying Bloom filters. One important characteristic of trie-based algorithms is that all the ancestors of a node are also stored. The proposed algorithm utilizes this characteristic in reducing the false positive rate of a Bloom filter without increasing the size of the memory for the Bloom filter. When a Bloom filter produces a positive result for a node of a trie, we propose to check whether the ancestors of the node are also positives. Because Bloom filters have no false negatives, the negatives of any of the ancestors mean that the positive of the node is false. In other words, we propose to use more Bloom filter queries to reduce the false positive rate of a Bloom filter in trie-based algorithms. Simulation results show that querying one ancestor of a node can reduce the false positive rate by up to 67% with exactly the same architecture and the same memory requirement. The proposed approach can be applied to other trie-based algorithms employing Bloom filters.
3차원 보간(three-dimensional interpolation)은 색역 사상(Color Gamut Mapping)등 컬러 신호 변환에 널리 사용되고 있다. 이러한 3차원 보간은 주어진 컬러 입력 신호에 대해 균등하게 샘플링된 표본 입력에 대해 미리 계산된 표본 출력을 저장하는 룩업 테이블(look-up table)에서 추출한 및 개의 표본 출력을 이용하여 출력 신호를 근사적으로 산출하는 방식이다. 따라서 3차원 보간의 오차는 룩업 테이블에 저장되는 표본 출력의 값에 의해 심하게 결정된다. 본 논문에서는 최소 자승법(least square method)을 이용하여 고정된 크기의 룩업 테이블에 저장되는 표본 출력 값을 최적화함으로써 3차원 보간의 오차를 최소화하고자 한다. 제안된 방법은 기존의 룩업 테이블 구성 방법에 비해 개선된 오차 성능을 보인다.
산업현장에서의 3-D 이미지의 활용은 영화, 애니메이션, 산업 디자인, 의학, 그리고 교육과 공학분야에서 많은 영향을 미치고 있다. 90년대부터 두 개의 영상을 이용하여 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 활발한 연구가 진행되기 시작하면서 3-D 정보 획득에 관한 연구가 진행되었다. 3-D 정보를 획득하는 방법으로, Structured Light 기법은 제어할 수 있는 점, 선, 격자, 원모양의 광원을 대상물체에 투사하며, 대상물체에 형성된 실루엣을 시각센서로 3-D 정보를 추출하는 방식이다. 또 다른 Time of flight 방식은 초음파를 이용한 방법과 레이저를 이용한 방법이 있으며, 그 외에도 쌍안비젼, Shape from Shading, Surface from Texture 그리고 Focusing 등의 원리를 이용한 기법이 있다. 이런 방범들은 여러 어려운 점들이 있어 이를 감안하여 손쉽게 3-D 영상 이미지를 얻는 방법으로 3-D 정보를 얻기 위해 본 논문에서는 삼각측량 시스템을 만들어 룩업 테이블을 만든다. 3-D 정보를 가지고 있는 룩업 테이블을 통해 시스템 위에 있는 물체의 이미지 좌표와 대칭을 통해 3-D 정보를 획득하여 영상 이미지를 복원하는 방법을 고찰 연구하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅 시대에 접어들면서 분산 컴퓨팅 환경에서의 분산된 자원의 효율적인 검색이 중요하다. P2P(Peer-to-Peer) 네트워크에서 분산된 정보를 검색하기 위해서는 수많은 Peer를 순회하며 정보를 검색하기 때문에 네트워크의 규모 및 네트워크 상태에 따른 시스템의 부하와 많은 검색 시간을 소요하게 된다. JXTA(Juxtapose)는 P2P를 실현하기 위하여 셀 폰, PDA, 서버에 연결되어 있는 PC 등 어떤 다양한 디바이스도 커뮤니케이션 및 상호 협력을 위해 네트워크에 연결될 수 있도록 해 주는 P2P 프로토콜의 오픈 셋이라 할 수 있다. 본 논문에서는 P2P 오버레이 네트워크에서 JXTA를 이용한 효과적인 Peer 탐색 알고리즘을 제안한다. 기존 JXTA의 Peer 탐색 알고리즘은 DHT(Distributed Hashing Tables) 기반의 A Loosely-Consistent DHT 방식을 활용한다. 제안한 Peer 탐색 알고리즘은 WALK_LOOKUP 메시지의 수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄였고, 기존 JXTA-Sim의 Peer 탐색 성공률과 동등한 성능을 보임으로써, 이를 적용하여 향 후 다른 네트워크상에서도 메시지의 수를 줄일 수 있는 최적화 모델을 찾아야 할 것이다.
경로 설정 및 파장 할당(Routing and Wavelength Assignment) 문제는 파장 할당 전송 기법(Wavelength Division Multiplexing)을 기반으로 하는 광 네트워크에서 중요한 분야이다. 경로 설정 및 파장 할당 문제는 선형 프로그램(Linear Programming)과 그래프 컬러링(Graph Coloring)의 조합으로 해결되거나, 경로 선택에 기반 한 그래프 알고리즘에 의해서 해결된다. 이와 같은 방법은 복잡하며 휴리스틱 알고리즘(heuristic algorithm)이 요구된다. 본 논문에서는 각각의 연결 요구에 대한 최대한의 EDPs(Edge Disjoint Paths)를 구함으로써 경로 설정 및 파장 할당 문제를 효율적으로 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 이렇게 구한 EDPs는 참조 테이블에 저장되고 가중치 매트릭스의 갱신에 사용된다. 각 연결 요구에 대한 경로는 순서대로 가중치 매트릭스를 참조하여 결정한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 현재 실질적으로 효율적이라 알려진 BGA for EDP(Bounded Greedy Approach for EDP)보다 약 50%의 수행 시간 내에 같거나 작은 파장 수를 사용하여 연결 요구를 만족시켜주고 있음을 시뮬레이션을 통해서 확인할 수 있다.
본 논문에서는 병렬 TCAM을 기반으로 한 IP 주소 검색 구조에서 프리픽스를 신속하게 삭제하는 기법을 제안한다. 기존의 삭제 기법들은, 프리픽스의 순서 유지와 가용 메모리 공간의 연속성 유지를 위해 한 차례 이상의 메모리 이동을 필요로 하고 있다. 본 기법에서는 삭제 시 TCAM에서 실제 메모리를 이동하지 않고, SRAM으로 구현된 스택을 사용하여 삭제된 프리픽스의 주소를 이 스택에 저장한다. SRAM은 TCAM에 비해 접근시간이 매우 짧기 때문에, 제안된 기법이 신속한 갱신을 수행할 수 있다. 그리고 실제 사용되는 포워딩 테이블과 갱신 내용을 적용한 실험을 통해, 프리픽스 삽입과 삭제에 따른 메모리 접근 시간의 관점에서 제안된 기법의 성능을 평가한다. 또한 상대적으로 매우 작은 크기의 스택을 사용해도 좋은 성능을 나타내고 있음을 실험 결과를 통해 제시한다.
본 논문은 승산기를 사용하지 않은 인터폴레이션 FIR 필터에 관한 것이다. 승산기를 사용하지 않기 위하여 2의 보수 형태인 멀티 비트 필터 입력을 단일 비트로 변환하는 필터 입력의 단일 비트화 기법과 필터 계수의 대칭성 및 룩업 테이블 내의 대칭성을 효과적으로 사용한 룩업 테이블 최소화 기법을 사용함으로써 승산기를 사용하지 않고 B 비트 입력의 T탭 1:N 인터폴레이션 FIR 필터 연산을 처리하는 새로운 필터의 설계 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 2가지 FIR 필터의 성능을 측정하기 위해 IMT-2000에서 규격으로 채택한 2가지 설계 파라미터를 적용하여 구현하였고, 설계 결과의 상대적인 비교를 위하여 일반적으로 널리 알려진 구조인 transversal 필터의 설계 결과와 비교한 결과 두가지 필터 구조 모두 동작 주파수의 큰 증가 없이 게이트 수를 약 70 % 줄일 수 있는 장점을 가졌다.
AFLS (Adaptive front lighting system) is being applied to improve safety in driving automotive at night. Safe embedded system design for controlling head-lamps is required to improve noise robust ECU hardware and software simultaneously by considering safety requirement of hardware-dependent software under severe environmental noise. In this paper, we propose an adaptive headlight controller with a newly-designed symmetric angle sensor compensator, especially based on the proposed steering-swivel angle lookup table to determine whether the current controlling target is safe. The proposed system includes an additional backup hardware to compare the system status and provides safe swivel-angle management using a controlling algorithm based on the pre-defined lookup table (LUT), which is a symmetric mapping relationship between the requested steering angle and expected swivel angle target. The implemented system model shows that the proposed architecture effectively detects abnormal situations and restores safe status of controlling the light-angle in AFLS operations under severe noisy environment.
화이트박스 암호는 룩업 테이블 안에 키를 안전하게 숨기는 방법으로 메모리 접근 및 수정이 가능한 화이트박스 공격에 대응할 수 있다. 그러나, 룩업 테이블의 크기가 크고 암호화 속도가 느리기 때문에 IoT(Internet of Things) 기기같이 자원이 제한되어 있으면서도 실시간성이 필요한 장치에는 적용이 어렵다. 본 연구에서는 화이트박스 암호가 룩업 테이블 크기 기준으로 암호화를 처리하는 특성을 활용하여 짧은 길이의 평문을 모아서 한 번에 처리하는 방안을 제안한다. Chow와 XiaoLai 방식의 테이블 크기를 각각 720 KB(Kilobytes), 18,000KB로 가정한 제안 방식을 기존 방식과 비교한 결과, 메모리 사용량은 Chow와 XiaoLai 방식에서 평균 약 29.9%, 약 1.24% 감소하였다. 시간 지연도는 15Mbps(Mega bit per second) 이상의 트래픽 로드 속도일 때, Chow와 XiaoLai 방식에서 각각 평균 약 3.36%, 약 2.6% 감소하였다.
본 논문은 대표적인 직선 검출 알고리즘인 허프변환이 갖고 있는 계산적인 부담을 줄이기 위해 확장된 참조표를 활용한 허프변환을 제안하고, 성능을 분석하고 있다. 기존 허프변환도 계산 부담을 줄이기 위해 관심 에지 화소를 지나는 모든 직선들의 매개 변수 𝜌 계산에 참조표를 적용한다. 그러나 제안된 허프변환은 더 많은 계산 감소를 유도하기 위해 관심 에지 화소뿐만 아니라 그 주변 에지 화소들을 지나는 직선들에도 적용할 수 있는 확장 참조표를 채택하고 있다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 유효성을 수학적으로 증명하고 또한 모의실험을 통해 확인하고 있다. 모의 실험 결과는 제안된 허프변환이 기존 허프변환과 비교해 곱셈 계산량을 영상과 적용된 확장 참조표에 따라 49.6%에서 최대 16.1%까지 감소시키는 것을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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