본 논문은 DCT(Discrete Cosine Transform) 기반의 움직임 예측 및 보상을 위한 새로운 연산 아키텍처를 제안한다. 기존 방식들의 경우 연산 시간의 단축을 위하여 2차원 DCT 계수의 희소성을 충분히 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서의 효율적인 움직임 예측을 위한 재귀 방정식을 유도하고, 이를 바탕으로 PE로 구성된 WAP를 개발한다. 또한, 재귀 방정식을 이용하여, 움직임 예측된 영상이 저주파 성분부터 고주파 성분까지 다양한 주파수 대역을 갖는 것이 가능함을 보인다. WAP는 아키텍처의 수정 없이 로그형 탐색이나 3단계 탐색과 같은 다양한 움직임 예측 알고리즘들을 수행할 수 있으며, 이러한 특성들은 비디오 부호화와 복호화에 필요한 전력 소모를 줄이기 위하여 이용될 수 있다. 본 논문에서 제안한 WAP 아키텍처는 계산의 복잡도와 연산 시간을 효과적으로 감소시키며, SAD기준을 이용한 DCT 영역에서의 움직임 예측 및 보상 방식은 SAD 또는 SSD 기준을 이용한 공간 영역에서의 움직임 예측 및 보상 방식보다 높은 PSNR과 압축률을 제공함을 보여준다.
최근 국가 기반 시스템, 국방 및 안보 시스템 등에 대한 사이버 공격의 피해 규모가 점차 커지고 있으며, 군에서도 사이버전에 대한 중요성을 인식하고 전 평시 구분 없이 대비하고 있다. 이에 네트워크 보안에서 탐지와 대응에 핵심적인 역할을 하는 침입 탐지 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 침입 탐지 시스템은 탐지 방법에 따라 오용 탐지, 이상 탐지 방식으로 나뉘는데, 근래에는 두 가지 방식을 혼합 적용한 하이브리드 침입 탐지 방식에 대한 연구가 진행 중이다. 그렇지만 기존 연구들은 높은 계산량이 요구된다는 점에서 근 실시간 네트워크 환경에 부적합하다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 하이브리드 침입 탐지 시스템의 성능 문제를 보완할 수 있는 효과적인 속성 선택 기법을 적용한 의사 결정 트리와 가중 K-평균 알고리즘 기반의 고성능 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 상호 정보량과 유전자 알고리즘 기반의 속성 선택 기법을 적용하여 침입을 더 빠르고 효율적으로 탐지할 수 있으며, 오용 탐지 모델과 이상 탐지 모델을 위계적으로 결합하여 구조적으로 고도화된 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 하이브리드 침입 탐지 시스템은 98.68%로 높은 탐지율을 보장함과 동시에, 속성 선택 기법을 적용하여 고성능 침입 탐지를 수행할 수 있음을 검증하였다.
협동교전능력과 네트워크 중심의 교전에 대한 관심과 더불어 분산형 추적 시스템에 대한 연구는 중요하다. 이러한 분산형 추적 시스템 연구에 있어서 네트워크의 거대화에 의해 비선형 시스템에서의 추적 필터와 자료융합기술 개발이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 협동교전능력 응용을 위해 측지좌표계 기반의 분산형 추적 시스템에 적합한 트랙 융합구조에서 비선형 시스템 환경 하에 운용할 수 있는 비선형 자료융합 기법의 문제를 정립하고 그에 적용 가능한 기법들을 소개하고 성능을 비교 분석한다. 비선형 시스템에서는 최적의 트랙 융합 기법을 구현하는데 있어서 상호 공분산을 구할 수 없다는 것이 가장 큰 문제점이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 크게 간소화 기법과 근사화 기법의 두 가지 접근법이 있다. 간소화 기법에서는 sample mean과 Millman formula의 두 가지 추정치 융합 기법을 유도할 수 있고, 근사화 기법에서는 해석적 선형화 기법과 통계적 선형화 기법의 두 가지 추정치 융합 기법을 유도할 수 있다. 소개된 네 가지 융합 기법을 모의 실험한 결과 각 플랫폼의 추정치 공분산 정보만을 이용하여 필터의 매 단계에서 최적의 플랫폼을 선택할 수 있는 Millman formula 추정치 융합 기법과 적은 복잡도로 보다 정확히 플랫폼들의 상관 공분산을 근사화 할 수 있는 BCS 융합기법이 효율적임을 확인할 수 있다.
영상은 일반적으로 에지 영역과 평탄 영역으로 나누어 질 수 있다. 평탄 영역은 대부분 저주파 성분으로 이루어져 있지만, 에지 영역에서는 고주파 성분이 주가 된다. 따라서, 각 영역에 따른 특성을 고려한 deinterlacing 방법이 효율적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 국부 영역의 분산을 사용하여 영상을 에지 영역과 평탄 영역으로 분리하고 분리된 에지 영역과 평탄 영역에 대하여 모듈화된 신경 회로망을 사용한 deinterlacing 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 모듈화된 구조로 인해 각 영역의 신경회로망이 유사한 데이터들만을 집중적으로 학습할 수 있고 서로 다른 영역의 데이터들로 인한 학습방해가 적은 장점이 있다. 또한 신경 회로망의 입력으로 국부 평균을 제거한 값을 사용함으로써 화소의 국부 평균 밝기값의 변화로 인한 학습 성능 저하를 방지할 수 있다. 모의 실험에서 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘들보다 개선된 성능을 보였다.
프로토타입 선택은 훈련 데이터로부터 클래스 영역을 대표하는 최소 데이터를 선택하여 낮은 학습 시간 및 저장 공간을 보장하는 장점을 제공한다. 본 논문은 모든 분류 알고리즘에 적용할 수 있는 초월 사각형을 이용한 새로운 훈련 데이터의 생성 방법을 설계한다. 초월 사각형 영역은 서로 다른 클래스 데이터를 포함하지 않으며 클래스 공간을 분할한다. 선택된 초월 사각형 내 데이터의 중간값은 프로토타입이 되어 새로운 훈련 데이터를 구성하고, 초월 사각형의 크기는 클래스 영역의 데이터 분포를 반영하여 조절된다. 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합 선택을 위해 집합 덮개 최적화 알고리즘을 설계했다. 제안하는 방법에서는 탐욕 알고리즘과 곱셈 연산을 포함하지 않은 거리 계산식을 이용하여 집합 덮개 최적화 알고리즘의 다항 시간을 요구하는 시간 복잡도 문제를 해결한다. 실험에서는 분류 성능의 비교를 위해 최근접 이웃 규칙과 의사 결정 트리 알고리즘을 이용하며 제안하는 방법이 초월 구를 이용한 프로토타입 선택 방법보다 우수하다.
본 논문에서는 격자형태의 파일롯 배치를 사용하는 시분할 양방향통신 OFDM 시스템에서 잔류 시간동기 오차를 제거하는 효율적인 방법을 제시한다. OFDM 시스템에서 잔류 시간동기 오차는 채널추정의 성능을 저하시키는 원인이 되고, 이것을 제거하는 많은 알고리듬이 제안되고 있다. 그 중에서, 위상 전처리 및 후처리 보상 기법은 잔류 시간동기 오차의 영향을 효과적으로 제거하여 우수한 성능을 보이지만, 많은 전력소모를 가져오는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 FFT 윈도우의 시작위치를 조정함으로써 적은 계산량으로도 잔류 시간동기 오차를 효과적으로 제거할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 성능검증을 위해, 본 논문에서는 제안된 기법을 IEEE 802.16e 표준에 적용하여 추가적으로 요구되는 계산량과 전력소모를 기존의 보상방법과 비교한다. 성능분석 결과 제안된 방식은 기존 방식과 유사한 성능을 보이면서도 전력소모 측면에서는 기존 방식의 4.9% 만의 전력을 소비하는 것으로 나타나, 전력소모가 무엇보다도 중요한 이동통신 시스템에 매우 적합한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 상호 보완 관계에 있는 초고해상도 기법과 선명도 증강 기법을 통합하여 전체적인 화질을 향상시키는 새로운 초고해상도 기법을 제안한다. 먼저 학습 과정을 통해 선명도 증강의 세기에 따라 다중의 사전을 구성하고, 고 해상도 영상을 합성할 때 영상의 국부 영역 특성에 따라 서로 다른 사전을 적응적으로 참조하도록 한다. 또한, 추가적인 후처리 과정을 통하여 저해상도 영상에 내재되어 있는 아티팩트가 초고해상도 처리에 의해 증폭되는 현상을 감소시켜 화질을 극대화한다. 모의실험 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 객관적 화질 측면에서 비교 대상이 되는 알고리즘들에 비하여 우수함을 보였다. 특히, 영상의 선명도를 나타내는 CPBD 측면에서 bi-cubic 대비 0.3, Song 기법과 Fan 기법 대비 0.1 높게 나타났다. 또한, 주관적 화질 측면에서 영상의 질감 영역 및 경계 영역의 화질이 향상된 결과를 보이는 것을 확인하였다. 제한된 방법은 기존 방법 대비 17% 정도의 메모리만을 필요로 하므로 구현 관점에서도 장점이 있음을 알 수 있다.
빅데이터와 소셜 네트워크의 발전과 더불어 거대한 그래프를 처리하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 최근 그래프 처리의 성능 향상을 위해 Gorder 라는 그래프 오더링 기법이 제안되었다. 이 기법은 메모리 상의 그래프 레이아웃을 변형하여 데이터 접근 패턴을 CPU 캐시에 적합하게 바꿈으로써 성능을 향상시킨다. 하지만 그래프 알고리즘의 캐시 지역성에만 초점을 두고 설계되었기 때문에 디스크 기반 그래프 엔진에서는 적합하지 않고 전처리 비용도 크다는 문제점이 있다. 제시한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 새로운 그래프 오더링인 I/O Order를 제안하였다. I/O Order는 디스크 기반의 그래프 엔진에서 지역성 외에 입출력 부하를 고려하여 설계되었다. 또한, 오더링 비용을 줄이기 위해 간단한 scheme을 사용한다. 본 논문에서 제시된 I/O Order는 Gorder와 비교해 전처리 비용이 최대 9.6배 감소하였고 성능은 지역성이 낮은 그래프 알고리즘에서 Random 대비 최대 2배 이상 향상되었다.
모바일 헬스케어 서비스에서 생체 정보의 신뢰성 있는 전송은 매우 중요하다. 본 논문에서는, 6LoWPAN의 멀티 홉 무선네트워크의 모바일 헬스 케어 모니터링 서비스에서 신뢰성 있는 생체 정보 전송 기술을 제안한다. 또한, IEEE 11073-20601 프로토콜을 확장하였으며 IPv6 네트워크를 사용한 6LoWPAN 기반의 6LoWPAN 멀티-홉 무선 센서네트워크에서 생체 정보를 안정적으로 전송하기 위하여 신뢰성 있는 경로 구축 방법을 제안한다. 6LoWPAN은 IPv6 패킷을 전송하기 위하여 MAC계층의 상위 계층에 적응 계층을 올려 센서 네트워크에 부합하는 점 등으로 인해 현재 가능성을 인정받고 있다. 본 논문에서는 6LoWPAN의 센서들이 소형이고 저가이며 배터리를 사용할 수 있음을 고려하고 모바일 헬스케어 응용환경에 적합한 네트워크 시스템인 만큼 신뢰성 있고 전력 소비 및 알고리즘 수행의 복잡도를 최소화하는 라우팅 절차 및 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안된 방법의 우수성을 증명하기 위하여 NS-3을 사용하여 AODV 프로토콜과 성능을 비교하였다.
트리밍 미디어와 압축 기술의 발전과 인터넷 사용의 확대로 디지털 음악, 비디오, 영상은 인터넷을 이용하여 사용자에게 순간적으로 배포되어질 수 있다. 하지만, 대부분 기존의 디지털 저작권의 관리는 안전하지 못하고 실시간적인 멀티미디어 응용에 의해 야기되는 데이터의 방대한 양의 처리를 빠르게 수행하지 못한다. Scalable video codec (SVC) 은 변화하는 네트워크 대역과 다양한 어플리케이션 목적에 적응 가능한 Spatial, Temporal, SNR 스케일러빌러티를 제공한다. 한편, 많은 멀티미디어 서비스에서 보안성은 인증받지 않은 사용자의 컨텐츠 접근과 분배를 제한하는 중요한 요소이다. 따라서 MPEG4-SVC에 적합한 새로운 암호화 시스템의 구현은 반드시 필요하다. 본 논문에서는 MPEG4-SVC의 스케일러빌러티 특성을 그대로 유지시켜주는 스케일러블 암호화 기술을 제안한다. 기본 레이어에는 선택적 암호화 기법을 적용하여 암호화하고 확장 레이어에는 다양한 Motion Vector Scrambling(MVS)과 인트라 모드 암호화 방법을 적용하였다. 복호화 단계에서는 각 암호화된 레이어마다 다른 암호화 키로 접근이 가능하다. 실험 결과에서 제안된 기술은 암호화 속도가 빠르고 에러에 강한 특성과 추가되는 비트스트림의 크기가 아주 적은 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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