In this paper, an improvement of the EBP(error back propagation) learning speed using an acceleration algorithm is described. Using an acceleration algorithm known as the Partan method in the gradient search algorithm, learning speed is 25% faster than the original EBP algorithm in the simulaion results.
고압방전등을 점등하기 위해서는 고전압의 시동전압이 필요하게 되는데, 이러한 시동전압은 고 압력의 나트륨램프에서도 필요하게 된다. 자기장은 전기 방전튜브에서 만들어지게 되며 증기 원자에 대한 전자충돌이 가속화되면서 2차 전자가 발생하고 전기 방전튜브에 전류가 급속도로 흐르게 되며, 나트륨램프의 제자회사마다 서로 다른 램프의 수명 및 교환시점도 서로 다르게 다는 것을 본 논문의 연구과정에서 발견하게 되었다. 본 논문에서는 LabVIEW 소프트웨어패키지를 사용해서 발견한 내용을 나트륨램프의 수명진단의 알고리즘을 제안한다.
위치결정 기술은 초정밀 미세 기술의 발달과 제품의 소형화, 경량화에 대한 요구가 늘어나면서 고정밀화가 가속화되어 현재는 나노미터 수준의 위치정밀도를 요구하고 있다 현재 널리 사용되어지는 표면형상 측정기인 AFM은 분해능과 정밀도는 우수하지만, 이송 스테이지의 제한으로 측정영역이 좁은 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서 이중서보를 사용한 방식들이 많이 제안되어 왔고 단일 서보를 사용하는 방식들도 연구되고 있다. 하지만 이중서보 방식은 여러 가지 액츄에이터와 컨트롤러를 사용해야하므로 제어알고리즘과 시스템이 복잡해지는 단점을 가지고 있다.(중략)
양자컴퓨터의 개발이 가속화됨에 따라 기존의 공개키 암호에서 양자내성암호로 시급하게 전환해야 하는 상황이다. 이러한 상황을 가장 신속하게 대응하고 있는 미국은 NIST를 통해 양자내성암호로의 전환을 위한 표준화를 진행하고 있으며, 표준화 대상 알고리즘까지 선정한 상황이다. 그 외 일본, 중국, 및 유럽의 각국도 양자내성암호 기술을 확보하기 위해 많은 투자를 하고 있다. 본 고에서는 양자내성암호의 국적 및 세부기술별 특허출원 동향을 살펴보고, 나아가 양자내성암호의 구현특허 출원 동향도 함께 분석한다.
주어진 작은 크기의 칩 내부에 많은 기능 (예: 멀티미디어, 음성/영상 등)을 작동시키기 위해서는 고집적(high-integration)의 회로가 구현되게 된다. 이러한 고집적 회로는 작동할 때 상당한 양의 전력 소모를 유발하게 되어 결국 배더리 수명을 단축시키는 상황을 가지게 한다. 더욱 심각한 상황은 고 밀도의 칩 안에서의 많은 전력 소모는 열의 발생을 더욱 가속화 시키게 되며, 결국 칩 작동의 신뢰성(reliability)을 상당히 잃게 만든다. 본 연구에서는 칩의 작동에 따른 열 발생으로 유발되는 칩의 온도 상승을 감지하는 센서회로 구현에 관한 것이다. FPGA 칩은 주 목적의 기능을 수행하는 회로들을 구현함과 동시에 추가적으로 열 감지 센서 회로를 구현할 자원을 FPGA가 제공을 해 주어야 하는데, 주목적의 회로 공간(즉, 자원) 사용으로 인해 열 센서 회로 구현 자원이 충분하지 않을 경우나 여러 지역에 사용 가능한 자원이 소규모로 흩어진 경우 등 센서 구현을 위한 자원 탐색 및 구현 가능성에 대해 점검하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 이러한 알고리즘을 개발하여 그 효용성을 실험을 통해 보이고 있다. 제안한 알고리즘의 특징은 Branch-and-Bound에 기반을 두고 있으며, 알고리즘의 수행 시간 단축을 위한 효과적인 search tree pruning 기법을 제안하고 있다.
최근에 Gallant, Lambert, Vanstone은 소수체 위에 정의된 타원곡선이 효율적으로 계산 가능한 자기준동형을 가질 때 스칼라 곱을 가속화하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 실제로 자기준동형의 특성다항식의 고유치를 사용하여 스칼라를 분해하는데 기반을 두고 있다. 본 논문에서는 그러한 타원곡선의 자기준동형 환의 원소를 이용하여 스칼라를 분해하는 개선된 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Gallant 등의 알고리즘보다 속도면에서 효율적이며 분해성분들의 구체적인 상한 값을 줄 수 있다.
최근 어라운드 뷰 모니터링 시스템이나 보안 시스템 등에서는 광각 카메라를 이용하여 사용자에게 영상을 제공하고 있다. 광각 카메라로 촬영된 영상은 보다 넓은 범위의 장면을 제공하는 장점이 있으나 영상에 왜곡이 존재하고 특히 영상 외곽 부분은 초점이 맞지 않아 영상의 선명도가 저하되는 단점이 존재한다. 따라서 광각 영상에 대하여 초해상도 기법을 적용할 경우 영상 외곽에서의 블러 영향이 그대로 남아 있어 고해상도 영상의 선명도가 저하되고 아티팩트가 발생하는 등 결과적으로 초해상도 기법의 성능 저하로 이어진다. 따라서 본 논문에서는 자기 유사성 기반의 전처리 기법을 적용하여 영상 외곽부에서의 화질 저하를 개선하고자 한다. 추가로 전체 알고리즘에 대하여 GPU 환경에서의 가속화를 수행하여 알고리즘의 가속성을 확인한다.
최근 영상 콘텐츠의 확산에 따라 기존 콘텐츠들이 동영상으로 전환되고 있으며, 새로운 플랫폼들의 등장으로 인해 영상 콘텐츠 생태계의 성장은 가속화되고 있다. 이처럼 가속화된 성장은 전문가의 영역으로 분류되던 동영상 제작 및 편집 기술들을 일반인들 또한 쉽게 접하고 이용할 수 있도록 기술의 보편화 과정에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 기술들의 발전으로 인해 사람의 수작업을 통해서만 영상을 녹화하고 조절하던 과정들을 객체 추적 기술에 기반하여 자동으로 촬영하고자 하는 객체를 찾아 화면의 정중앙에 위치시켜 영상을 녹화하는 자동화 과정이 가능하게 되었다. 하지만 추적하고자 하는 객체를 지정하는 일은 아직까지 사람의 수작업을 요구하며 객체를 지정하는 수작업 과정에서 지연이나 객체 지정에 실수가 발생할 수도 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 Haar Cascade Classifier를 활용한 얼굴 탐지기법과 CMT 객체 추적 알고리즘을 결합한 새로운 객체 추적 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 스마트폰에서 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.
저해상도 영상을 고해상도 영상으로 복원하기 위한 다양한 방법의 초해상도 기법이 존재한다. 다양한 기법들 중에서도 ELBP 분류기를 이용한 초해상도 기법[1]은 단일 영상 기반의 초해상도 기법으로 사전에 학습된 필터를 이용하여 고해상도 영상을 획득하는 기법이다. 그러나 해당 알고리즘을 일반적인 CPU 환경에서 수행할 경우 실시간으로 영상을 획득하는데 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 지역메모리를 이용한 GPU 환경에서의 최적화를 수행하여 ELBP 분류기를 이용한 초해상도 기법의 가속성을 보인다. 먼저, 알고리즘에 대하여 간단히 설명하고 CUDA 가속화 기법[2]을 차례로 적용했을 때 얻을 수 있는 가속 성능을 확인한다. 최종적으로 본 논문은 CPU 환경과 비교했을 때 5 배의 가속 효과를 얻을 수 있다.
인터넷 사용자의 급격한 증가로 인한 네트웍 응답 시간의 지연이 가속화되고 있으며 이에 대한 대책으로 캐쉬 서버(프락시 서버)의 사용이 대두되고 있다. 그러나 캐쉬 서버의 사용은 처리 요청이 집중에 따른 또 하나의 병목 현상을 일으킬 수 있다. 이에 따라 다중 프락시 서버를 이용하는 연구들이 활발히 진행되어 왔으나 기존의 연구들은 분산 알고리즘을 수행하는 다중 프락시 서버를 이용하는 연구들이 활발히 진행되어 왔으나 기존의 연구들은 분산 알고리즘을 수행하는 다중 프락시 서버에 편중되어 있으며 캐쉬 서버가 일반 웹 서버와 다른 점(웹 오브젝트를 디스크에 저장하는 일)을 간과하여 캐쉬 서버 자체의 성능을 효과적으로 개선하지 못하고 있다. 따라서, 요청 폭주 시에 캐쉬 미스 등의 처리에 있어서 비효율성을 나타내고 있다. 본 연구에서는 병목 현상을 일으키는 요인을 분석하고 이를 바탕으로 프락시 서버를 재구성하여 실험을 통해 이 시스템의 효율성을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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