본 논문에서는 한정된 에너지를 사용하는 애드 혹 네트워크에서 부분적인 경로 수정을 통해 에너지 사용을 분산함으로써 네트워크의 수명을 증가시키는 Local Path Modify Routing (LPMR) 프로토콜을 제안한다. 애드 혹 네트워크에서 노드의 한정된 에너지는 전체 네트워크 수명에 큰 영향을 끼친다. 따라서 최근 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 On-demand 방식의 프로토콜들이 많이 제안되고 있다. 그 중 Power-aware source Routing (PSR)은 에너지의 사용량에 따라 경로를 주기적으로 변경해 줌으로 네트워크의 수명을 늘린다. 하지만 잦은 플러딩으로 인해 라우팅의 오버헤드의 증가와 이 오버헤드로 인한 에너지의 소모가 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 에너지의 사용이 많은 노드를 선별하여 각 노드의 주변 노드 정보를 통해 부분적으로 경로를 변경해 줌으로써 잦은 플러딩 없이 경로를 변경함으로 라우팅 오버헤드가 감소하게 된다. 또한 에너지를 많이 소모하는 노드의 에너지를 분산해 줌으로 각 노드들이 에너지를 고르게 사용함으로 네트워크의 수명도 증가하게 된다. 본 논문에서는 NS-2(Network Simulator-2)를 이용하여 LPMR의 성능을 검증한다.
웨이블릿 변환은 영상을 위치 정보와 주파수 정보를 가지고 표현함으로서 다른 변환 방식과는 큰 차이를 보여준다. 웨이블릿 변환된 2-D 영상은 인간의 시각 체계(Human Visual System)에 적정한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 성분은 정확하게 부호화하고 다른 성분은 적절한 정보의 손실을 적용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이블릿 변환의 통계적 특성을 이용한 제로트리(zerotree) 부호화 기법은 영상 전체에서 의미 있는 계수를 선별하여 약속된 우선 순서대로 부호화함으로써 매입파일(embedded file)을 생성한다. 본 논문에서는 Shspiro 가 제안한 EZW(embedded Zerotree wavelets) 알고리즘을 개선하여 화소 단위가 아닌 블록 단위로 부호화 함으로서 좀더 나은 성능을 가진 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 조명에 변화에 강인하고 기존의 퍼지 색상 필터보다 정확하고 빠른 얼굴 감지 알고리즘 이용하여 얼굴을 인식하고 얼굴로부터 특징점(눈, 눈썹, 입)틀을 추출하고 추출된 특징점을 이용하여 감성을 판별하는 방법을 제안한다. 향상된 얼굴 인식 기술이란 퍼지 색상 필터의 단점이 영상의 크기와 성능에 따라 처리속도가 느려지는 것을 보완하기 위하여 최소한의 규칙을 사용하여 얼굴 후보 영역을 선별 적용하여 얼굴영역을 추출하는 기법을 말한다. 이렇게 추출된 얼굴영역에서 감정이 변화 할 때 가장 두드러지게 변화를 나타내는 눈, 눈썹 그리고 입의 특징점을 이용하여 감성을 분류한다.
본 논문은 지문을 이용하여 개인 식별 및 확인하는 생체인식 시스템을 제안한 것으로, 입력 지문 영상으로부터 중심점(Core)를 찾아 8개 방향의 가버 필터를 사용하여 지문의 특징을 드러나게 한다. 또한, 중심점으로부터 일정 영역을 섹터로 분할하고 분할된 섹터 별 특징 값을 산출하여 코드 북으로 등록한다. 등록된 데이터로부터 매칭하는 과정은 상관 계수를 이용하여 유사도가 가장 높은 등록자를 선별하고 인식 대상자로 선정한다. 이와 같은 방법은 융선의 분기점과 단점을 특징으로 하는 알고리즘에서 문제시되는 특징점이 빠지는 경우와 의사 특징점에 의한 오인식을 줄일 수 있으며, 중심점과 기준 축의 설정에 따라 지문 영상의 회전에 영향을 받지 않는 방법으로 좋은 성능을 보일 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 확인하고자 광학식 지문 센서와 PC를 이용한 실시간 지문 인식 시스템을 구현하였다.
The peer-to-peer (P2P) systems have Brown significantly over last few years due to their hish potential of sharing various resources. Super-peer based P2P systems have been found very effective by dividing the peers into two layers, SP (Super-Peer) and OP (Ordinary-Peer). In this paper, we present ISP2P (Intelligent Super-peer based P2P system), which allows us to choose the best SP. Through analyzing capacity and similarity between SP and OP, we can help OPs to select the most appropriate SP respectively. Proposed system can improve the performance of the average response time by superior SP, reduce the bandwidth cost by small path length due to content similarity and solve frequent SP replacement problem by considering similarity of user behavior.
경제성장과 인구증가에 따른 전력수요의 증가는 특고압 배전계통선로 건설의 필요성을 증대시키고 있으며, 환경 개선을 원하는 고객의 요구에 따라 배전계통의 지중화율은 향후 지속적으로 증가할 것으로 보인다. 80년대에 시설된 지중배전케이블은 20년간의 장기 사용으로 인하여 열화에 의한 고장이 증가하고 있는 상태이다. 그러나 사용환경이 양호한 곳의 케이블은 여전히 정상 성능을 보이는 경우도 많이 있다. 따라서 사용기간에 따라 일괄적으로 케이블 교체하는 것은 경제적이지 못하며, 사용 기간에 따라 교체하더라도 초기에 고장률이 높은 경우가 있기 때문에 케이블의 교체만으로 고장을 방지하는 효과가 최대로 나타나기는 어렵다. 따라서 열화가 많이 진행되어 고장 발생 확률이 높은 케이블을 선별하여 교체하는 것이 고장확률을 줄이고 경제적이다.
웨이브렛 변환을 사용한 영상은 인간의 시각체계(HVS)에 적적한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 부분을 더 정확하게 부호화 하고, 그렇지 못한 부분에서는 적절한 정보의 손실을 허용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이브렛 변환영상의 통계적 특성을 이용한 제로트리 부호화 기법은 중요한 영상계수를 선별하여 영상전체에서 의미있는 계수를 순서대로 부호화 함으로써 매입 파일(Embeded File)을 생성한다. 본 연구에서는 제로트리 부호화 과정중 불확실 구간(Uncertainty Interval)에서 발생하는 오차(Error)를 줄이기 위하여 LBG(Line Bute Gray) 알고리즘을 도입하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 사용함으로써 결과의 향상을 보였다. 오차교정(Error Correction)은 EZW(Embeded Zerotee Wavelet) 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한(detail) 성분을 살리는데 효과적이다. JPEG과 같은 DCT 기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성능을 보일뿐아니라, DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.
블로그는 개인의 생각을 온라인상의 문서인 포스트로 남기는 일종의 개인 홈페이지이다. 웹 문서와 포스트는 다른 특징을 가지고 있기 때문에 웹 문서 랭킹 알고리즘을 포스트에 적용하기에는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 포스트의 랭킹을 위한 포스트-블로거 그래프를 정의하고, 기존의 웹 문서 랭킹 알고리즘을 포스트-블로거 그래프에 적합하게 변형한 포스트 랭킹 알고리즘을 제안한다. 그리고 실제 블로그 데이터를 통하여 포스트 랭킹 알고리즘의 성능을 분석하고, 이를 바탕으로 블로그에 적합한 포스트 랭킹 알고리즘을 선별한다.
최근 소셜 미디어와 센서 장비의 기술의 발달로 그래프 데이터의 양이 급격히 증가 하였다. 그래프 데이터의 처리 과정에서 I/O 비용이 발생하여 데이터가 많아지면 병목현상으로 인해 데이터의 처리와 관리에 있어 성능에 한계가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터를 메모리에서 관리하는 캐시 기법에 대한 연구가 이루어 졌다. 본 논문에서는 서브그래프 데이터의 접근 패턴을 고려한 캐싱 기법을 제안한다. 그래프 환경에서 그래프 질의 이력을 통해 패턴을 찾고 질의 관리 테이블과 FP(frequent pattern)-Tree 통해 선별된 데이터를 메모리에 적재시킨다. 또한, 캐시 실패(cache miss)가 발생 하였을 때, 주변의 이웃 정점을 같이 메모리에 적재시킨다. 메모리가 가득 찰 경우 캐시 된 데이터를 퇴출시키는 교체 전략을 제안한다.
후두질환 감별용 음성 분석방법인 multi-dimensional voice program (MDVP)으로 분석이 불가능할 정도로 주기성이 크게 훼손된 후두암 말기의 음성 에 대하여 효과적인 감별을 하기 위하여, 몇 가지 켑스트럼(cepstrum) 파라미터를 비롯하여, 주기성 및 그 동요 정도, 영교차율(zero-crossing rate, ZCR), 스텍트럼 중심 (spectral centroid, SC) 등 다양한 특징 파라미터를 이용한 감별 실험을 수행하였다. 후두암 감별 실험을 위해 부산대학교 병원 이비인후과에서 수집한 정상 남자 음성 데이터 50개, 양성 후두질환 남자 음성 데이터 50개 및 남성 후두암 환자 음성 데이터 105개를 사용하였다. 음성 데이터는 단모음 /아/ 발성만을 사용하였고, 정상인과 양성후두질환 환자, 그리고 MDVP 분석이 가능한 후두암 환자 음성 데이터 중 2/3는 학습에, 나머지 113은 감별실험에 사용하였다. 후두암 감별을 위한 분류기로는 Gaussian Mixture Model(GMM) 분류기를 사용하였으며, 이때 모델의 복잡도를 표현하는 mixture 수는 1에서 10까지 가변시키면서 가장 좋은 성능을 나타내는 값으로 결정하였다. 또한 모든 실험에서 켑스트럼 분석의 차수는 동일하게 12차로 고정시켰다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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