시 공간적 관측에서 다양한 원인에 의해 강우 자료에 결측이나 오측이 발생할 수 있다. 강우를 측정하고 자료를 수집 관리하는 측면에서 결측 되거나 오측된 자료를 추정 보완할 필요가 있다. 현재까지 결측 강우 자료를 추정하기 위한 방법으로 결측 지점 인근의 관측소를 이용한 단순 가중 평균치 방법에서부터 복잡한 통계적 기반의 보간 방법에 이르기까지 많은 연구들이 진행되고있다. 본 연구에서는 결측 된 강우 자료를 추정하기 위해 인공 신경망을 이용하여 모형을 구축하고 주변 관측소의 강우자료를 이용해 신경망 학습을 실시하여 적용해 보았으며, 최근 관측의 단위가 짧아지고 있는 점을 고려하여 10분, 30분, 1시간 등 다양한 시간간격의 강우자료를 구축하고 선형회귀모형과 RDS 방법, 신경망 모형을 이용한 방법 등을 적용한 결과를 비교하여 신경망 모형의 적용성을 살펴보았다. 단순한 구조면에서는 기존의 RDS 방법에 대한 적용성이 높은 것으로 판단되었으나, 성능의 개선을 위한 별다른 방법이 없는 반면 신경망 모형은 입력 자료를 다양하게 변환하여 구성하는 경우 성능을 개선하여 적용성이 더 높아 질 수 있는 것으로 판단되었다. 향후 신경망 모형을 이용해 잘못 측정된 강우를 적절히 선별하고 결측된 보완함으로써 관측된 강우 자료의 활용성을 높일 수 있을 것이다.
본 논문은 하이퍼텍스트 문서의 자동분류 성능을 높이기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 하이퍼텍스트 문서는 일반 문서와 달리 하이퍼링크로 서로 연결된 구조를 가진다. 이 하이퍼링크 정보는 대상문서와 연관도가 높은 정보를 가지고 있으며, 이러한 링크 정보로부터 특징을 보다 잘 선별하기 위해서는 보다 정밀한 접근법이 필요하다. 본 논문은 단어간 의미 유사도를 기반으로 하이퍼텍스트 링크 정보를 활용한 특징 가공기법을 제안한다. 제안 기법은 하이퍼링크 문서로부터 대상문서와 연관도가 높은 특징을 추출하기 위해 단어간 유사도 함수를 사용하며, 유사도 함수는 워드넷의 상/하위어 관계를 이용한다. 그리고 추출된 특징들 중 의미적으로 비슷한 개념의 특징들을 합병함으로써 의미적으로 보다 견고한 분류 모델을 구축한다. 제안 기법을 검증하기 위해 Web-KB 문서집합을 이용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 기존 방법보다 우수한 성능을 보였다.
차세대 영상 기술의 하나로 다양한 분야에서 주목받고 있는 고품질 다시점 및 3차원 콘텐츠들에 대한 비디오 부호화 기술의 연구 및 표준화가 활발히 진행되고 있다. 다시점 및 3차원 비디오 기술은 복수의 시점을 이용하여 사용자에게 실감나는 영상을 제공할 수 있다. 하지만, 많은 시점을 획득 및 전송하는 것은 한계가 있으므로, 소수의 시점을 이용하여 다양한 시점을 제공하는 연구가 주를 이룬다. 이러한 연구에는 전송 시점을 줄이는 대신 깊이 정보를 전송하여 전송된 시점으로부터 더욱 정확히 임의 시점을 생성하는 기술과 시점간 정보 중복성을 제거하기 위한 부호화 기술이 있다. 최근 국제 표준화 기구인 JCT-3V(Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extension Development)에서는 다시점 및 3차원 비디오 영상을 효율적으로 부호화할 수 있는 기술에 대하여 표준화가 진행되고 있다. 본 논문은 현재 JCT-3V에서 HEVC(High Efficiency Video Coding) 기반으로 표준화가 진행 중인 3D-HEVC 부호화 기술에 대해 살펴보고 그 부호화 및 복잡도 성능을 분석하였다. 이러한 성능 분석은 향후 부호화 성능 향상을 위한 알고리즘 개발 및 고속 부호화기 개발을 위한 부호화 툴의 선별 및 조정에 유용할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 퍼블릭 블록체인에서 개인정보를 안전하게 보호하기 위한 방법으로, 암호기법을 이용한 접근통제 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 거래 데이터 중에서 개인정보에 해당하는 부분을 선별하여 이를 접근정책에 따라 암호화한 다음 블록체인에 저장하고, 적정한 권한을 가진 사람만이 복호화하도록 설계된다. 성능과 확장성을 향상시키기 위하여 암호스킴을 블록체인과 연동하는 오프-체인 네트워크에 구현한다. 따라서 암호 연산에 따른 성능저하가 미미하고, 기존 블록체인 네트워크의 구성을 보존하면서도 새로운 접근통제를 반영할 수 있어 확장성이 높다. 암호화 스킴은 속성기반암호화(ABE:Attribute-Based Encryption)에 기반한다. 그러나 통상적인 ABE와 달리 정보의 속성인 보유기간을 접근구조에 포함하여 개인정보 보호규제에서 요구하는 정보의 잊혀질 권리를 제공한다. 한편 ABE의 처리 성능문제를 보완하기 위해 대칭키 방식을 혼용한 것도 본 논문의 특징이라 할 수 있다. 제안 시스템을 공개형 블록체인인 클레이튼을 이용하여 구현하고 성능 평가를 통해 타당성을 증명하였다.
템플릿 공격은 공격 대상 장비와 동일한 테스트 장비를 보유한 경우에 수행할 수 있는 강력한 부채널 분석 방법이다. 템플릿 공격은 테스트 장비를 이용하여 비밀정보에 대한 템플릿을 구성하는 프로파일링 단계와 공격 대상 장비에서 수집한 전력 파형을 템플릿과 비교하여 비밀정보를 찾는 매칭 단계로 구성된다. 템플릿 공격의 성능을 향상시키는 방법 중 하나는 가우시안 분포에 대한 템플릿의 추정을 향상시키는 것이다. 그러나 프로파일링 단계에서 각 중간값에 대한 템플릿을 계산할 때 사용되는 전력 파형의 수가 제한된다면 템플릿 계산이 부정확해진다. 본 논문에서는 프로파일링 단계에서 템플릿을 계산하기 위해 사용하는 파형의 수가 제한될 때 노이즈 파형으로 간주되는 전력 파형을 제거하는 방법론을 제시한다. 제시한 방법론에 따라 노이즈로 간주되는 전력 파형을 제외하여 템플릿을 구성할 경우에 템플릿 추정의 정확도가 향상되어 템플릿 공격의 성능이 향상된다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 템플릿 공격의 성능이 향상됨을 보임으로써 제시한 방법론이 타당함을 증명한다.
정보추천은 동적인 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 추천 과정 동안에 발생하는 사용자의 관련성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 관련성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 피드백, 부정적 피드백 정보와 강화학습을 이용한 사용자 프로파일의 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과 기존의 긍정적 평가 정보만을 이용한 방법의 성능을 측정하기 위해 동일한 토픽에 대한 추천 성능을 비교 실험하였다. 실험한 결과 제안된 방식에 의한 추천성능이 긍정적 평가 정보만을 이용한 피드백 방법보다 나은 성능을 보였다.
기존에는 연비를 고려한 적응형 순항 제어 알고리즘 개발과 연비 등의 성능을 고려한 적응형 순항 제어 시스템 개발 연구가 수행되었지만, 제어 파라미터를 포함한 차량 파라미터의 적응형 순항 제어에 대한 최적설계 연구는 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 연비, 추종성, 승차감, 안전거리를 고려한 차량 및 제어 파라미터 최적설계를 수행하고자 한다. 이를 위해 차량 거동의 성능 측정 방법을 제안하고 적응형 순항 제어 시스템을 구축하였다. 그리고 성능에 주요한 영향을 미치는 차량 파라미터를 선별하여 이를 토대로 순차적 실험계획을 통해 크리깅 대체모델을 구축하였고, 연비를 최대화하며 목표 성능을 만족하는 크리깅 대체모델 기반 최적설계를 수행하였다.
최근 HD(High Definition)화질 및 UHD(Ultra High Definition)화질과 같은 고품질 방송 서비스가 등장하고, 무선 네트워크 기술의 발달로 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 휴대용 멀티미디어 기기들이 보편화됨에 따라, 비디오 콘텐츠의 전달 및 소비 환경이 다양화되고 있다. 따라서 스케일러빌러티(Scalability)의 현실적 필요성이 점점 절실해 졌으며, 시간, 공간, 화질 등의 확장성을 제공하는 Scalable Video Coding(SVC)이 등장하였다. 최근 ISO/IEC의 MPEG(Moving Picture Experts Group)와 ITU-T의 VCEG(Video Coding Experts Group)이 공동으로 결성한 Joint Collaborative Team on Video Coding(JCT-VC)에 의해 Scalable High Efficiency Video Coding(SHVC) 표준이 제정되었다. 본 논문은 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌러티를 제공하기 위하여 SHVC의 표준에 포함된 툴 뿐만 아니라 SHVC 표준화 과정에서 논의되었던 다양한 스케일러블 부호화 툴들을 소개하고, 기존 단일 계층 부호화 방식으로 부호화한 결과와 비교하여 SHVC의 부호화 효율에 대한 성능을 분석하였다. 이러한 성능 분석은 향후 부호화 성능 향상을 위한 알고리즘 개발 및 고속 부호화기 개발을 위한 부호화 툴의 선별 및 조정에 유용할 것으로 판단된다.
최근 모바일 장치의 사용의 증가와 복잡한 응용 프로그램의 사용이 증가하면서 MPSoC의 사용이 증가하고 있다. 이러한 MPSoC의 성능을 향상시키기 위해 프로세서의 수가 늘어나고 있는 추세이다. 다수의 프로세서 구조에서 장점이 있는 분산 메모리 구조의 효율적인 데이터 전달하기 위해서 표준 MPI를 이용한다. 표준 MPI는 소프트웨어로 제공되지만, 하드웨어로 구현하면 보다 높은 성능을 얻을 수 있다. 하드웨어로 구현된 MPI의 메시지 전송 방식으로 기존의 동기 방식(Synchronous Mode), 준비 방식(Ready Mode), 버퍼 방식(Buffered Mode)과 이 방식들을 혼합한 형태인 표준 방식(Standard Mode)가 있다. 본 논문에는 기존의 MPI 하드웨어 유닛에서 사용되던 구조에 작은 크기의 데이터를 선별하여 버퍼 방식으로 전송함으로써 전송율을 극대화 하였다. 기존의 구조에서 사용된 3개의 큐(Queue)는 그대로 같은 기능을 하고, 본 논문에서 추가된 2개의 큐(작은 준비 큐와 작은 요청 큐)을 추가하여 임계점보다 작은 크기의 데이터에 대한 처리와 저장을 담당하도록 하여 성능을 향상하였다. 제안된 구조에서 임계점을 32byte로 제한하였을 때 임계점 이하의 데이터에서 20%의 성능 개선 효과를 볼 수 있었다.
DTN(Delay/Disruption Tolerant Network)은 행성과 행성 간의 통신, 행성과 인공위성과의 통신과 같이 종단 간 연결이 보장되지 않고, 빈번한 연결 부재가 발생하고 기존 인터넷 인프라가 충분히 갖춰지지 않는 네트워크에 적합한 차세대 네트워크이다. 본 논문에서는 DTN 환경에서의 노드 간에 접촉한 기록 데이터를 이용하여 주기적으로 만나는 것을 확인하고, 향후 만나는 시간을 예측하여, 예측한 시간을 토대로 메시지를 누구에게 보내야 효율적인지를 선별하여, 메시지를 보내도록 한다. 또한 기존 라우팅 기법인 Spray and Wait 라우팅을 선별된 노드에게 적용하는 Hybrid Spray and Wait 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘을 검증하기 위해 헬싱키 대학의 ONE(Opportunistic Network Environment) Simulator를 이용하여 이를 실험하였다. 제안하는 알고리즘의 전달성공률을 Binary Spray and Wait 라우팅의 성능과 비교하였고, 10% 적은 오버헤드를 보임을 확인하였다. 또한 불필요한 메시지의 복사를 줄일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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