본 논문은 자동차 등에 사용중인 원격 잠금장치등과같은 간단한 응용에 적합한 고속동작이 가능하면서 암호학적으로 안전한 새로운 스트림 암호 알고리즘을 제안한다. 스트림 암호 알고리즘에 많이 적용되고 있는 피드백 쉬프트 레지스트(LFSR) 에 비하여 암호학적으로 복잡한 천이 과정을 갖는다는 알려져 있는 셀룰라 오토마타(CA)를 이용하여 의사 랜덤 비트 스트림 생성기 (PRNG)를 구성하였다. 또한 제안된 PRNG 의 안전성 평가를 위해 출력 2진 비트 스트림에 대하여 통계적 검정과 스트립 암호 시스템의 평가를 수행한다.
본 논문은 현재까지 제안된 여러 가지의 움직임 적응형 알고리즘을 비교 분석하였다. 비교 분석은 C++를 이용한 시뮬레이션을 하였고 여러 가지 이미지에 대잔 PSNR 값을 추출하였으며 에지 특성을 확인하고 그리고 시뮬레이션된 이미지를 원본과 비교 평가하였다. 그 결과 PSNR 값과 알고리즘의 성능과는 크게 낙관이 없었고, 에지 특성과 이미지간에 비교가 평가에 더 확실한 방법이었다. 알고리즘 성능은 어떤 이미지론 사용함에 따라 성능이 달라졌다. 전체적으로 볼 때 동영상에서는 $\Delta$- 형이 가장 좋은 결과가 확인되었으며 준동영상에서는 미디언 필터와 Adaptive형이 비슷한 성능을 보여 주었다.
실시간 변화하는 교통상황을 파악하고 교통혼잡을 완화시키려는 각종 교통정책들을 개발하고 평가하기 위하여 동적 통행배정모형에 대한 연구가 지속되고 있으며 상당한 성과 를 이루고 있다. 그러나 이론적인 어려움과 계산량과 과다로 기존의 모형들은 대부분 단순 가로망을 대상으로 적용되어 왔으며 대규모 가로망에 적용하는 데는 상당한 어려움을 겪고 있다. 본 연구의 목적은 실제 가로망에 쉽게 적용할 수 있는 휴리스틱 동적 통행배정모형을 개발하고 이를 해석할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 있다. 개발되는 모형은 변동부등식 (variational inequality)으로 구축되며 알고리즘은 휴리스틱 알고리즘(heuristic disagonalized algorithm)을 개발한다. 예제 가로망을 대상으로 개발된 모형을 평가하며 도출된 해가 Wrdrop의 균형해(equilibrium)임을 보인다.
본 논문에서는 통계적인 언어 모델을 이용하여 한국어, 중국어, 스페인어를 식별할 수 있는 언어식별기를 구현하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 그 성능을 향상시키는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 언어 모델은 통계적 모델의 하나인 바이그랜(bigram)을 이용하였고, 유전자 알고리즘으로 각 바이그램에 최적의 가중치를 주는 방법을 제안하였다. 유전자 코드는 두 가지 방법으로 평가하였으며, 각각의 성능을 경험적(heuristic)으로 주는 가중치와 비교평가하였다.
본 논문에서는 실시간 처리 디스크 스케쥴링 알고리즘에 대하여 살펴보았다. 이러한 실시간 처리 디스크 스케쥴링 알고리즘은 멀티미디어 서버에서 한정된 자원을 효과적으로 사용하면서 많은 사용자에게 실시간으로 비디오, 오디오 등의 데이터를 제공하기 위해서는 이러한 스케쥴링 기법의 도입이 필수적이며, 그 중 중요한 부분이 바로 직접 비디오, 오디오 등의 데이터를 읽고 쓰는 디스크이다. 요청된 데이터의 탐색 시간을 줄이면서 시간적인 제약조건을 만족시켜 주기 위한 연구가 많이 이루어져 왔다. 그러나 아직까지는 멀티미디어 서버의 성능에 대한 일관성이 없어서 각 스케쥴링 알고리즘들에 대한 가정이 많이 달라서 이들을 객관적으로 비교 평가하기 어려운 상황이며, 이를 위한 연구가 필요한 것으로 평가된다.
본 논문은 토러스 망의 패킷 전송 효율을 평가하기 위해 각 노드가 에지당 2개의 입·출력 큐를 가지는 라우팅 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 수행하여 그 결과를 분석하였다. 제시된 4가지 오름순차를 가지는 라우팅 알고리즘에 대해 시뮬레이션을 하기 위해 도착분포와 서비스분포는 지수분포를 갖도록하여 교착상태가 없는 패킷 전송 효율을 비교 평가하였다. 실험 결과로부터 무교착 상태로 패킷을 전달하기 위한 노드 큐의 크기를 알 수 있었고, 또한 입력 패킷 메시지의 분포에 따라 패킷의 전송 효율을 높이기 위한 버퍼의 크기를 예측할 수 있었다.
본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 유전자기반 역전파 신경회로망과 Temporal Difference학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 역전파에 의한 초기학습에 이어 국부해의 단점을 극복하기 위하여 미세학습으로 유전자알고리즘을 이용하였다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ탐색을 기본으로 유전자알고리즘을 이용하여 가중치를 최적화하는 유전자기반 역전파 신경회로망과 TD학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.
효율적인 물관리를 위한 댐 유입량 대한 연구는 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 알고리즘을 통해 40년동안의 기상 및 댐 유입량 데이터를 이용하여 소양강댐 유입량을 예측하였으며, 그 중 고유량과 저유량예측에 적합한 알고리즘을 각각 선정하여 머신러닝 알고리즘을 결합한 CombML을 개발하였다. 의사 결정 트리 (DT), 멀티 레이어 퍼셉트론 (MLP), 랜덤 포레스트(RF), 그래디언트 부스팅 (GB), RNN-LSTM 및 CNN-LSTM 알고리즘이 사용되었으며, 그 중 가장 정확도가 높은 모형과 고유량이 아닌 경우에서 특별히 예측 정확도가 높은 모형을 결합하여 결합 머신러닝 알고리즘 (CombML)을 개발 및 평가하였다. 사용된 알고리즘 중 MLP가 NSE 0.812, RMSE 77.218 m3/s, MAE 29.034 m3/s, R 0.924, R2 0.817로 댐 유입량 예측에서 최상의 결과를 보여주었으며, 댐 유입량이 100 m3/s 이하인 경우 앙상블 모델 (RF, GB) 이 댐 유입 예측에서 MLP보다 더 나은 성능을 보였다. 따라서, 유입량이 100 m3/s 이상 시의 평균 일일 강수량인 16 mm를 기준으로 강수가 16mm 이하인 경우 앙상블 방법 (RF 및 GB)을 사용하고 강수가 16 mm 이상인 경우 MLP를 사용하여 댐 유입을 예측하기 위해 두 가지 복합 머신러닝(CombML) 모델 (RF_MLP 및 GB_MLP)을 개발하였다. 그 결과 RF_MLP에서 NSE 0.857, RMSE 68.417 m3/s, MAE 18.063 m3/s, R 0.927, R2 0.859, GB_MLP의 경우 NSE 0.829, RMSE 73.918 m3/s, MAE 18.093 m3/s, R 0.912, R2 0.831로 CombML이 댐 유입을 가장 정확하게 예측하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 하천 유황을 고려한 여러 머신러닝 알고리즘의 결합을 통한 유입량 예측 결과, 알고리즘 결합 시 예측 모형의 정확도가 개선되는 것이 확인되었으며, 이는 추후 효율적인 물관리에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
전쟁수행 패러다임이 변화하면서 NCW 환경에서 발생하는 네트워크 파워를 측정하려는 많은 연구들이 수행되고 있다. 그러나 기존의 연구는 현실의 전장환경내 구축되어 있는 C2 체계의 네트워크 구조와 각 시스템간의 상호운용성 요소를 평가에 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 다수의 지휘통제체계에 의해 구축되는 네트워크 구조를 평가할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 통해 진화하는 군 C2 체계의 네트워크 구조를 대상으로 평가 결과를 분석해보았으며, 연결성에 근거한 네트워크 구조에 상호운용성 가치를 반영함으로써 보다 실질적인 네트워크 파워를 제시함에 그 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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