수송문제는 산업공학 및 전자계산학 분야에서 중요한 문제 중의 하나로 인식된다. 수송문제가 시설을 수립하거나 고객들의 요구를 이행하기 위한 추가적인 고정 비용과 연관될 때, 이를 고정비용을 고려한 비선형 수송문제(Fixed Charge Non-linear Transportation Problem)라 한다. 고정비용을 고려한 비선형 수송문제는 한 종류의 상품을 다수의 공급처에서 다수의 수급처로 수송할 때, 수송비용과 고정비용이 최소가 되도록 수송량을 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 이 비선형 수송문제에 가장 많이 쓰이는 메타 휴리스틱 방법들 중 유전 알고리즘을 이용한 해법을 제시한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나는 해의 유전자표현을 어떻게 나타낼 것인가 인데, 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 유전자 표현법들을 수송문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교를 한다.
본 논문에서는 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 ICA를 이용하여 기하학적 변형에 강건한 디지털 영상의 워터마킹을 제안하였다. 석기서 할선법의 고정점 알고리즘은 빠르면서도 개선된 추출성능을 얻기 위함이고, ICA의 이용은 검출 및 추출 과정에서 워터마크의 위치나 크기 등과 원본 및 키 영상에 대한 사전 지식의 요구를 없애기 위함이다. 제안된 기법을 $256{\times}25$ 픽셀의 원 영상(레나), 키 영상, 그리고 문자 워터마크 및 가우스잡음 워터마크에 각각 적용한 결과, 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 ICA 워터마킹보다 빠른 추출시간과 개선된 추출성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 할선법의 고정점 알고리즘 ICA에 의한 워터마킹은 크기와 회전 및 자름과 같은 기하학적 변형에 견고한 성능이 있음을 확인하였다. 특히 영상들 상호 간에 상관성이 적은 가우스잡음 워터마크가 문자 워터마크에 비해 우수한 추출성능이 있음도 확인하였다. 한편 워터마크의 검출 및 추출과정에 원본 영상들에 대한 사전지식도 요구되지 않았다.
GPS 신호를 수신할 수 없는 실내 지역에 적용하기 위하여 무선 센서 네트워크를 이용한 측위 연구가 진행 중이며 많은 알고리즘들이 제안되고 있다. 기존 알고리즘들 중 WCL(Weighted Centroid Localization)은 하드웨어적으로 제한된 무선 센서 네트워크의 특성을 고려하여 간단한 연산으로 사용자 노드의 좌표를 계산하면서 성능 면에서도 우수함이 입증되어 있다. 그러나 최적의 성능을 얻기 위하여 항상 고정 노드들이 전체 네트워크 범위의 96%로 신호를 전송해야 하는 점과 각 고정 노드의 전송 범위 외곽지역에서 급격한 측위 오차가 발생하여 평균 오차와 편차가 크다는 단점이 있어 실제 실내 환경에 적용시키기 어려운 측면이 있다. 본 논문에서는 각 고정 노드의 신호 세기를 비교하여 사용자 노드가 존재할 가능성이 있는 추정 구역을 순차적으로 좁혀 나가는 측위 알고리즘을 제안하였다. 추정 구역을 최소화 하여 사용자 노드의 위치를 계산함으로써 고정 노드의 전송 범위에 따른 성능 저하와 외곽지역에서 발생하는 최대 오차 문제를 해결하였으며, 평균 오차도 자유공간 전파 환경에서 WCL 알고리즘 보다 5배 정도 감소하는 것을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 적응분할의 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 할선법에 기반을 둔 방법으로 입력변수 간의 독립성을 빠르게 찾기 위함이고, 적응분할의 상호정보 추정은 입력변수의 확률밀도함수 계산에서 동일한 량의 샘플분할을 가능하게 하여 변수상호간의 종속성을 좀 더 정확하게 구하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 7개의 신호와 특정지역을 대상으로 측정된 각 55개의 샘플을 가진 24개의 환경오염신호를 대상으로 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다. 또한 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 수행하지 않을 때와 정규분할의 상호정보 추정 때보다 각각 우수한 선택성능이 있음을 확인하였다.
인터넷에서 폭주상황이 발생한 후에는 네트워크 성능이 급격하게 저하되는 문제점을 개선하고자 RED 알고리즘이 제안되었으며, 현재 IETF 에서는 표준으로 사용되고 있다. 그러나 RED 알고리즘은 고정된 파라미터 값을 사용하여 가변적인 네트워크 트래픽 상황에 능동적으로 대처하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 RED 알고리즘의 문제점인 고정된 파리미터 값 설정으로 인한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 RED 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 현재의 가변적인 트래픽 상태에 따라 패킷폐기확률을 조정하여 라우터와 같은 게이트에서의 폭주상황을 효율적으로 제어하도록 하였다. 또한 제한안 알고리즘은 NS-2를 이용하여 시뮬레이션을 수행함으로써 성능을 검증하였다.
상위 수준 합성 과정에서 스케줄링은 하드웨어 동작을 표현한 연산들이 주어진 제약 조건을 만족하며 최적의 제어단계에 배정되도록 하는 과정이며 스케줄 결과는 목적 하드웨어의 면적과 실행속도에 많은 영향을 준다. 파이프 라인은 순차적인 데이터 입력을 중첩 수행하여 실행 속도와 자원 이용률을 동시에 증가시키는 방법이다. 상위 수준에서 파이프라인 데이터 패스를 합성하기 위한 기존의 스케줄링 알고리즘들은 고정된 데이터 입력 간 격열을 기반으로 제안된 것이 대부분이며, 가변 데이터 입력 간격을 지원하는 스케줄링 알고리즘으로는 시간 제약 하의 자원최소화 알고리즘[5]이 제안되었다. 본 논문에서는 가변데이터 입력 간격을 지원하는 자원 제약하의 실행 시간 최소화 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 연산의 스테이지 인덱스가 초기에 고정되는 시간제약하의 스케줄링 알고리즘[5]을 응용하여 자원제약하의 스케줄 진행과정에서 증가되는 제어단계에 따라 스테이지 인덱스가 변경 될 수 있도록 하고 점진적인 모빌리티 축소에 의해 스케줄한다. 제안된 스케줄링 알고리즘의 실험 결과는 다양한 자원제약과 입력 간격렬에 대하여 제약조건을 만족하는 효과적인 스케줄 결과를 유도한다.
본 논문에서는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 임베디드 환경에서 실시간으로 처리하기 위해 가장 연산량이 많은 특징점 위치 결정 단계를 고정 소수점 모델로 설계 및 분석하고 그에 근거한 하드웨어 구조를 제안한다. SIFT 알고리즘은 객체의 꼭지점이나 모서리와 같이 색상 성분의 차가 심한 구역에서 얻어진 특징점 주위 픽셀의 벡터성분을 추출하는 알고리즘으로, 현재 얼굴인식, 3차원 객체 인식, 파노라마, 3차원 영상 복원 작업의 핵심 알고리즘으로 연구 되고 있다. 본 알고리즘에 대한 최적의 하드웨어 구현을 위해 특징점 위치(Keypoint Localization)와 방향(Orient Assignment)에 대한 정확도, 오차율을 사용하여 고정 소수점 모델에서 각 중요 변수들의 비트 크기를 결정 한다. 얻어진 고정 소수점 모델은 원래의 부동 소수점 모델과 비교했을 때 정확도 93.57%, 오차율 2.72%의 결과를 보이며, 고정 소수점 모델은 부동 소수점 모델과 비교하여 제거된 특징점의 대부분이 두 영상에서 추출된 특징점 끼리의 매칭과정에서 불필요한 객체의 모서리 영역에 몰려있음을 확인했다. 고정 소수점 모델링 결과 ARM 400MHz 환경에서 약 3시간, Pentium Core2Duo 2.13GHz 환경에서 약 15초의 연산시간을 갖는 부동 소수점 모델이 동일한 환경에서 약 1시간과 10초의 연산시간을 가지며, 최적화된 고정 소수점 모델을 하드웨어로 구현 시 $10{\sim}15\;frame/sec$의 성능을 보일 것으로 예상한다.
써픽스 배열은 텍스트의 써픽스들을 사전적 순서대로 저장하여 검색을 효율적으로 할 수 있는 자료구조이다. 생물학에서의 DNA 스트링과 같이 긴 텍스트에 대해 써픽스 배열을 이용하면 빠르게 검색할 수 있다. 써픽스 배열은 유사한 자료구조인 써픽스 트리에 비해 적은 공간을 차지하기 때문에 생물학에서 사용하는 긴 텍스트의 처리에 유리하다. 최근, 텍스트에서 바로 써픽스 배열을 선형시간에 구축하는 알고리즘들이 발표되었다. 그러나 이들 알고리즘은 정수 문자집합을 위한 알고리즘들이었다. 본 논문에서는 고정길이 문자집합에 대해 써픽스 배열을 빠르게 구축하는 알고리즘을 소개한다. 그리고 실험을 통해서 DNA 스트링과 같은 고정길이 문자집합에 대해서 다른 알고리즘들과 구축시간을 비교하여 속도 향상이 있음을 보인다.
본 연구에서 이기종으로 구성된 웹 클러스터 시스템의 부하분산 알고리즘을 개발하고자 한다. 다수의 알고리즘을 제안하고, 동시 사용자수에 의거하여 응답시간을 측정하고자 한다. 동적 가중치에 의한 부하분산 알고리즘과 고정가중치에 의한 부하분산 알고리즘을 비교하고 동적 가중치 알고리즘이 우수함을 입증하고자 한다. 또한 클러스터 시스템의 효율은 사용자수가 증가함에 따라 향상됨을 보이고자 한다.
RFID 시스템의 태그 식별 성능은 동시에 응답하는 태그들로 인한 태그 충돌 확률과 밀접한 관계가 있다. PS 알고리즘은 리더의 송신 전력을 점진적으로 증가시키면서 리더의 식별 영역 내에 있는 태그들을 그룹화하여 식별하는 기법이다. 이 기법에서는 매 스캔 과정을 수행할 때마다 고정된 크기의 프레임을 사용한다. 이로 인하여 PS 알고리즘의 성능은 태그의 수, 프레임 크기, 및 전력 증가 값에 따라 다양하게 나타나는 문제점이 있을 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 프레임 크기와 전력 증가 값에 따른 PS 알고리즘의 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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