• 제목/요약/키워드: 랜덤확산

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대화력전 임무수행을 위한 저고도 비행 무인공격기의 경로계획 (Path Planning of the Low Altitude Flight Unmanned Aerial Vehicle for the Neutralization of the Enemy Firepower)

  • 양광진;김시태;정대한
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.424-434
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    • 2012
  • This paper presents a path planning algorithm of the unmanned aerial vehicle for the neutralization of the enemy firepower. The long range firepower of the ememy is usually located at the rear side of the mountain which is difficult to bomb. The path planner not only consider the differential constraints of the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) but also consider the final approaching angle constraint. This problem is easily solved by incorporating the analytical upper bounded continuous curvature path smoothing algorithm into the Rapidly Exploring Random Tree (RRT) planner. The proposed algorithm can build a feasible path satisfying the kinematic constraints of the UAV on the fly. In addition, the curvatures of the path are continuous over the whole path. Simulation results show that the proposed algorithm can generate a feasible path of the UAV for the bombing mission regardless of the posture of the tunnel.

GOCI 영상과 기계학습 기법을 이용한 Cochlodinium polykrikoides 적조 탐지 기법 연구 (Study on Detection for Cochlodinium polykrikoides Red Tide using the GOCI image and Machine Learning Technique)

  • 엥흐자리갈 운자야;박수호;황도현;정민지;김나경;윤홍주
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.1089-1098
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    • 2020
  • 본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.

신호점유 현상과 보호시간을 고려한 슬롯형 알로아 통신 시스템의 성능분석 (Throughput Performance of Slotted ALOHA Communication System with Guard Time and Capture Effect)

  • 이현구;곽경섭
    • 한국통신학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.989-998
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    • 1993
  • 랜덤다원접속 방식인 알로아는 간헐적인 패켓 전송 환경에서 기존의 고정할당 기법보다는 높은 효율을 얻을 수 있다. 그러나 슬롯형 알로아에서는 패켓이 채널에 슬롯별로 할당되기 때된에 슬롯과의 동기화가 중요한 문제가 된다. 위성 통신에서 동기화가 이루어지지 못한 패켓은 인접슬롯의 패켓과 충돌하므로 이러한 문제점을 해결하기위해 슬롯 사이에 보호시간이 포함된다. 기존의 알로아 채널에서는 두개 또는 =1이상의 패켓이 한 슬롯에 동시에 도착될 때 충돌이 발생되고 충돌된 패켓은 모두 재전송 알고리듬에 따라 다시 전송된다. 그러나 무선 환경에서 사용자들은 각각 다른 거리에서 채널을 공유하기 때문에 신호 전력은 달라진다. 실제적으로 신호점유 현상이 존재해서 동시에 수신된 패켓들 중에서 전력이 가장 큰 패켓이 선택되어 모든 패켓이 재전송 될 필요가 없다. 한편 대역확산 다원접속 방식에서는 가장 빨리 도착한 패켓이 선택된다. 본 논문에서는 보호시간과 신호점유 현상을 동시에 고려하여 백로그 상태변화를 추적하는 마르코프 모델로부터 수식적으로 정확한 슬롯형 알로아의 전송효율을 유도한다.

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장애아동을 위한 자기결정 프로그램의 효과성에 관한 메타분석연구 (Meta-Analysis on the Effect of Self-Determination Group Program for Children with Disabilities)

  • 박정임
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권12호
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    • pp.516-524
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    • 2017
  • 본 연구에서는 최근 국내에서 확산되고 있는 장애아동을 위한 자기결정 집단프로그램의 효과크기를 통합하여 제시하고, 보다 효과적인 자기결정 집단프로그램의 실천전략을 제시하기 위하여 메타분석을 실시하였다. 자료 수집은 2017년 6월까지 국내에서 발표된 석 박사 학위논문 및 학술지에 게재된 논문 중 메타분석의 대상선정기준에 따라 최종 17편의 논문을 선정하여 분석하였다. 메타분석을 위해서는 CMA(Comprehensive Meta-Analysis) software 2.0을 사용하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구문제 1은 '자기결정 집단프로그램의 평균효과크기는 어느 정도인가'이었다. 연구결과, 랜덤효과모형에 따라 자기결정력의 효과크기는 1.695, 사회기술은 1.316로 나타나서 모두 큰 효과크기를 나타내고 있었다. 둘째, 연구문제 2는 '자기결정 집단프로그램은 조절변수에 따라 효과크기가 다른가?' 이었다 통계적으로 유의미한 변수는 '자기결정력'에 있어서 연령, 장애유형, 총 횟수, 주당 횟수, 1회당 시간, 진행자 전공 등이었다. 이러한 결과를 토대로 본 연구의 결과와 함의를 제언하였다.

오류주입을 이용한 DSA 서명 알고리즘 공격 및 대응책 (Cryptanalysis using Fault Injection and Countermeasures on DSA)

  • 정철조;오두환;최두식;김환구;하재철
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제11권8호
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    • pp.3045-3052
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    • 2010
  • 국제 표준 디지털 서명 알고리즘인 DSA(Digital Signature Algorithm)는 이산 대수 문제에 기반하여 이론적 안전성을 보장하지만 최근 서명 시스템 구동시 오류가 주입되면 디바이스 내부에 있는 비밀키를 노출시킬 수 있는 물리적 공격이 제시되었다. 본 논문에서는 Bao 등이 제시한 DSA의 비밀키 비트에 오류를 주입하는 오류 공격법을 소개하고, 서명에 사용되는 랜덤 수에 오류를 주입하는 새로운 공격 모델을 제안한다. 또한, 오류 확산 기법을 이용하여 두 가지 오류주입 공격을 모두 방어할 수 있는 대응책을 제시하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 안전성과 효율성을 검증한다.

MIMO MC-CDMA시스템에서 MMSE 수신기 출력의 점근적 양상 (Asymptotic Behavior of the output SINR at MMSE receivers in a MIMO MC-CDMA system)

  • 김경연;심세준;함재상;이충용
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제44권4호
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    • pp.10-16
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    • 2007
  • 본 논문은 MMSE 수신기를 가지는 MIMO MC-CDMA시스템에서의 출력 SINR을 분석한다. 단일 안테나에서의 분석을 위한 가정들이 다중안테나에 바로 확장 적용되지 않기 때문에 단일 안테나를 가지는 MC-CDMA시스템에 대한 기존의 성능 분석은 MIMO MC-CDMA 시스템에 바로 적용하지 못한다. 그러므로 본 논문에서는 Marcenko Pastur law와 확장된 Haar 유니터리 행렬의 특성을 이용하여 MIMO system에 대한 성능 분석을 시도한다. 분석을 통해 확산 코드 길이가 무한대로 갈 때 출력 SINR이 특정값으로 접근함을 보이고 그 값을 freeness가정을 통해 구하여 비트 오차확률을 구하고 실험과 비교한다.

다중밴드를 사용하는 MIMO-OFDM에 적합한 연산효율적 훈련심볼의 설계 (Computationally-Efficient Design of Training Symbol for Multi-Band MIMO-OFDM System)

  • 김병찬;전태현;정민호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제33권5A호
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    • pp.479-486
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    • 2008
  • 본 논문은 MIMO-OFDM 시스템을 기반으로 한 Gbps급 차세대 무선전송 시스템에서 m-sequence를 이용하여 효율적으로 훈련심볼을 설계하는 방법을 제안한다. 계산량을 고려하지 않는 일반적인 훈련심볼 설계방법에는 랜덤한 시퀀스에 대하여 시스템 요구사항을 하나하나 비교해가며 모든 사항이 만족되었을 때 훈련심볼로 채택하는 기법이 존재한다. 본 논문에서는 상관관계 특성이 우수하여 대역확산 통신 방식 등에서 사용하는 m-sequence를 기반으로 제한된 탐색공간 내에서 효율적인 MIMO-OFDM 시스템을 위한 훈련심볼의 단계별 설계 및 검증방법을 논의한다. 제안된 방법은 패킷 기반 MIMO-OFDM 무선통신 시스템에서 자동이득제어, 타이밍 동기, 주파수 및 시간옵셋 추정, MIMO 채널추정 등을 포함한 시스템에서 요구하는 조건을 만족시키는 훈련심볼 설계를 목표로 한다.

적조 탐지를 위한 기계학습 모델 비교 연구 (A Comparative Study on Machine Learning Models for Red Tide Detection)

  • 박미소;김나경;김보람;윤홍주
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.1363-1372
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    • 2021
  • 유해조류의 대번식으로 정의되는 적조는 광역적으로 발생·확산되는 특성을 가진다. 이는 기존의 조사 방법만으로는 탐지의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 적조를 원격탐사 기법을 활용하여 탐지하였다. 또한 단순히 chlorophyll의 농도가 아닌 광특성을 이용하여 탐지의 정확도를 높이고자 하였다. 적조는 해수신호가 복잡한 남해안에서 주로 발생하며 남해안의 주 적조 종은 Cochlodinium polykirkoides이다. 따라서 기계학습 기법을 활용하여 시각적인 판단에 국한되지 않고 연구자의 관찰과 경험에 의존해 발견하지 못했던 특징을 반영하여 객관성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서는 기계학습 모델 중에서 서포트백터머신과 랜덤포레스트를 사용하였고 두 모델의 성능 평가 지표로 정확도 등을 산출한 결과 각각 85.7% 80.2%의 정확도를 보였다.

머신러닝을 활용한 가짜리뷰 탐지 연구: 사용자 행동 분석을 중심으로 (A Study on Detecting Fake Reviews Using Machine Learning: Focusing on User Behavior Analysis)

  • 이민철;윤현식
    • 지식경영연구
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    • 제21권3호
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    • pp.177-195
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    • 2020
  • 소비자 구전은 정보통신기술의 발전과 모바일 기기의 보급 가속화로 그 영향력 또한 급속도로 커지고 있다. 그러나 과도한 마케팅 경쟁은 가짜리뷰와 같은 거짓 온라인 구전을 확산시켰고, 이로 인해 소비자들은 온라인 구전에 대한 피로감과 함께 온라인을 통해 얻게 되는 정보를 불신하는 결과를 초래하고 있으며, 이는 소비자의 합리적 구매 결정 행위에 부정적인 영향을 미치기도 한다. 이에 대한 문제 인식의 확산으로 가짜리뷰의 형태적 특성에 대한 연구를 비롯해 가짜리뷰를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 탐지 방법에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 네이버 블로그에 작성된 포스트를 대상으로 데이터를 수집하고, 사용자의 무의식에 기반한 습관적 패턴을 머신러닝 모형을 통해 분석해 보았다. 게시물이 작성된 블로그와 그 게시물에서 추출한 변수를 분석하여 향후 가짜리뷰 예측에 활용하고자 하였다. 연구 결과, 광고성 리뷰 예측에 있어 해당 글 작성자의 블로그에 등록된 전체 포스트의 개수와 포스트의 등록 날짜는 매우 높은 상관관계를 보였으며, 해당 포스트가 속한 분류에 등록된 포스트의 개수, 포스트 본문에 사용된 이미지의 개수, 블로그에 포함된 메뉴 개수, 포스트 제목 및 본문의 길이, 포스트가 획득한 '좋아요'의 개수 또한 높은 상관관계를 보였다. 또한 광고성 리뷰 여부를 판단하기 위한 머신러닝 모형에 있어서 랜덤포레스트를 활용한 모형이 가장 우수한 모형으로 확인되었다. 본 연구에서는 블로그에 작성된 리뷰 내용에 대한 형태소 분석을 시행하는 대신 리뷰를 작성한 사람의 행위를 분석하기 위한 시도를 하였다. 이를 위해 블로그와 포스트의 특성 데이터를 수작업이 아닌 웹 크롤링 기법으로 수집하고 머신러닝 모형을 통해 광고성 리뷰 여부를 판별할 가능성을 확인한 점은 향후 가짜리뷰의 빠른 탐지를 위한 효율성 및 효과성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

16개의 처리기를 가진 다중접근기억장치를 위한 영상처리 알고리즘의 구현에 대한 성능평가 (Performance Analysis of Implementation on Image Processing Algorithm for Multi-Access Memory System Including 16 Processing Elements)

  • 이유진;김재희;박종원
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제49권3호
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    • pp.8-14
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    • 2012
  • 최근 3D TV나 영화, 증강현실과 같은 대용량 고화질의 영상 응용분야가 확산됨에 따라 빠른속도로 영상을 처리하는 것이 요구되고 있다. 여러개의 프로세서로 구성되어 병렬처리 성능을 극대화 시킬 수 있는 SIMD구조의 컴퓨터는 다양하고 많은 양의 데이터들을 처리하는 것을 가속화한다. 다중접근기억장치인 MAMS는 여러개의 PE와 고성능 SIMD 구조에 최적화된 시스템으로 MAMS는 메모리 모듈을 $M{\times}N$의 2-D array 개념을 적용하여 X, Y 좌표 및 임의의 간격으로 pq개의 데이터 각각에 수평, 수직, 대각선, 역대각선, 블록의 다양한 방식으로 충돌없이 접근하며, 이 메모리모듈(MM)의 개수 m은 pq 개수보다 큰 소수이다. MAMS-PP4는 4개의 PE와 5개의 MM로 구성되어 기존에 구현된 바 있다. 이 논문에서는 MAMS-PP4의 확장으로 16개의 PE와 17개의 MM으로 구성된 MAMS-PP16에 대한 영상처리 알고리즘의 구현과 그에 따른 성능평가에 대해 소개한다. MAMS-PP16의 인스트럭션 포맷은 64비트로 확장되어 새로 설계 되었으며 특정 어플리케이션의 추가와 새로운 인스트럭션이 포함되어 있다. 본 논문에서는 구현된 알고리즘이 수행될 수 있도록 MAMS-PP16의 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터를 통해 구현된 영상처리 알고리즘을 수행함으로서 MAMS-PP16의 성능이 향상되었음을 확인하였다. 영상처리 알고리즘 중 피라미드 기법을 적용하여 수행한 결과, 캐시를 사용하는 Serial processor에서는 랜덤한 응답인 반면, 캐시를 사용하지 않는 MAMS-PP16에서 일정한 응답을 확인하였다.