병렬프로그램을 멀티프로세서로 스케줄링하는 문제의 해를 구하기 위하여 본 논문에서는 확장된 유전자 알고리즘을 적용한다. 확장된 유전자알고리즘인 MSEGA는 각 노드의 선행관계에 관한 휴리스틱한 정보와 간단한 일차원 배열구조가 통합된 염색체 코딩방법과 염색체 구성인자 중 우성 유전인자의 형질을 다음세대로 존속시키는 교배연산자와 프로세서 효율성이 고려된 평가 함수등으로 순서제약이 있는 병렬프로그램 스케줄링 문제 및 FFT(Fast Fourier Transform)형태의 데이터 흐름도상에서 관련 연구 중 Hou의 유전자 알고리즘과 BEA(binary-exchange algorithm)에 의한 스케줄링 결과보다 전체실행시간에 있어 HSEGA에 의한 스케줄링이 더 우수함을 보였다.
영상이 시각적인 해석을 위해 처리될 때, 퍼지 이론이 영상 대비 강화에 많이 사용되고 있다. 적응적 퍼지 클러스터링 기법을 사용하여 자동적으로 영상의 명암도에 대한 다중 클래스를 형성하고 여기에 각각의 명암도를 속성 공간으로 전환시키는 퍼지함수를 사용하여 각 픽셀의 명암도에 부합하는 퍼지 소속도를 구한다. 영상 대비 향상을 위하여 구한 퍼지 소속도에 강화 연산자를 반복적 적용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 히스토그램 평활화와 비교하기 위해 흑백 영상에 적용하였다.
본 논문에서는 해쉬 함수를 바탕으로 한 메시지 인증 코드 중의 하나인 MD5 를 하드웨어로 설계하였다. MD5 는 block-chained digest 알고리즘으로 64 단계의 동일한 단계 연산 구조를 가지므로 가장 기본적인 연산 한 단계를 구현하여 반복적으로 수행하는 구조로 설계하였다. 단계 연산구조 내에서는 연속된 32bit 덧셈 연산이 이루어지는데 기존의 CLA(carry-lookahead-adder)만을 사용하여 구현한 구조 대신 본 논문에서는 CSA(carry-save-adder)와 CLA 를 혼용하였다. 덧셈연산의 결과는 순서와 상관없기 때문에 연산자의 덧셈 순서를 리스케줄링 하였으며, 이는 기존의 CLA 만을 이용한 방법과 비교하여 최장지연 경로를 15% 줄여 훨씬 빠르게 연산을 수행하고, 전체 면적도 30%를 줄일 수 있었다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 구조는 지금까지 나온 어떤 MD5 프로세서 보다 작고 빠른 프로세서를 구현 할 수 있을 것으로 판단된다.
홍채인식 시스템은 영상획득, 전처리, 특징 추출, 패턴 정합의 단계로 이루어져 있다. 이 중 특징 추출은 특징 차원의 감소뿐만 아니라 분류 정착도의 증가를 위한 필수적인 과정이다. 본 논문에서는 특징을 추출하는데 있어서, 홍채데이타에 웨이블렛 변환의 다해상도 분석 기법을 시도하여 일정 영역을 추출한 후, 그 영역에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하여 가장 분별력 있는 특징들만을 추출 및 사용하는 홍채인식 시스템을 제안한다. 유전자 알고리즘의 선택연산자로는 적응도 비례 방식과 전역 엘리트 방식을 사용하였으며, 적합도 함수로는 Gaussian Kernel을 사용하는 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. 본 시스템을 통해 나온 최적의 특징집합을 이용한 SVM분류기로 인식률을 알아본 결과 웨이블렛만을 사용했을 때 보다 대략 1.5%정도 더 좋은 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문은 NP-complete문제중의 하나인 순서제약이 있는 병렬프로그램을 멀티프로세서 시스템 상에서 효율적으로 분배하기 위한 유전자 알고리즘 설계 방법을 제안한다. 순서제약 조건을 만족하게 하는 새로운 염색체 코딩방법 및 휴리스틱한 스케줄링 알고리즘으로 정법한 해를 생성하고 프로세서 효율성을 고려한 평가 함수(evaluation function)와 우수한 유전인자를 이용하여 교배하는 교배연산자 등을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 실험한 결과, 순서제약이 있는 다양한 형태(topology)의 병렬프로그램 스케줄링 문제에 대해서 제안한 유전자 알고리즘의 타당성을 확인하였다.
최근에 컴포넌트에 기반한 소프트웨어 개발이 대학과 산업체의 중요 연구 대상이 되었다. 컴포넌트는 컴포넌트 저장소에 저장되는데 컴포넌트의 효율적인 검색은 컴포넌트에 기반한 소프트웨어 개발에 매우 중요하다. 이 논문에서 컴포넌트의 효율적인 검색을 위하여 새로운 가중치 함수를 사용한 신경 접속 행렬을 제안한다. 또한 부정 검색을 위한 신경 접속 행렬을 구하는 새로운 알고리즘을 제안하고 이를 증명한다. 마지막으로 논리 연산자를 사용한 질의에 대하여 효율적으로 행렬을 연산하는 과정을 제안한다.
영상의 구조인식과 같은 고단계 처리 과정의 성능은 앞단에서 검출된 경계 성분의 정확성에 크게 의존하는 바. 정확한 경계검출의 문제는 컴퓨터 버전 분야에서 가장 기본이 되는 연구주제로서 많이 수행되어 왔다. 그러나 검출 및 국소화 기능 사이에 근본적으로 존재하는 상충관계를 해결할 수 있는 안정적이면서도 영상의 통계적 특성에 무관한 효율적인 경계검출 알고리즘의 개발은 아직도 남아있는 연구과제이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 경계검출을 위한 전처리 과정으로서 B-spline 기저 함수를 이용한 경계 보존 면 평활화 과정을 수행함으로써 단순한 저역통과 필터의 적용으로 발생되는 경계 성분의 이동이나 소멸과 같은 효과를 억제하여, 주변 파라미터의 변동에 민감하지 않은 안정적인 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 크기변화 및 차영상을 이용한 경계강조 및 보간을 아울러 수행하였다. 최종적으로 경계성분 검출을 위해 Marr와 Hildreth가 제안한 Laplacian of Gaussian(LOG) 연산자를 이용하였다. $256\times256$ 크기의 실험영상에 대한 모의실험 결과, 전처리과정을 거치지 않고 LOG 연산자만을 사용한 경우와 비교해 볼때. 제안한 방법은 평활화 필터의 크기, 즉. 공간상수값($\sigma$=0.9, 1.1, 1.3) 및 영교차점 검출 과정에서 사용되는 임계치(t=10, 20)의 변화에 대해 거의 영향을 받지 않는 안정된 알고리즘임을 확인하였다.
XPath 명세는 XML 원소 내용을 필터링하기 위한 질의어 작성이 어렵다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 SQL의 LIKE 연산자에서 사용되던 특별한 매칭 문자 '%'를 허용한 확장된 XPath 명세와 그것을 표준 질의어로 사용하는 문서-중심적 XML 필터링 기법인 Pfilter를 제안한다. Pfilter는 값-기반 술어(value-based predicate)에서 피연산자의 공통 앞부분 문자를 공유하여 값-기반 술어의 처리 성능을 향상시킨다. 또한 본 논문은 Pfilter와 대표적인 데이타-중심적 XML 필터링 기법인 Yfilter를 값-기반 술어 처리의 확장성과 효율성에 대해 비교하고 Pfilter의 값-기반 술어 삽입, 삭제, 처리 결과를 제공한다. 본 논문에서 제안한 Pfilter는 XML 필터링 시스템에서 XPath의 contains() 함수를 평가(evaluation)하기 위한 핵심 알고리즘으로 사용할 수 있으며, XML 기반의 분산 정보 시스템을 구축하기 위한 기초 연구로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 진화 알고리즘에 기반하여 조합 최적화 문제를 해결하고자 한다. 진화 알고리즘은 대규모 문제 공간에서 최적화 문제를 해결하는데 적합한 알고리즘이다. 본 논문의 조합 최적화의 예는 경수로 원자로로부터 나온 폐연료를 중수로에서 재사용하는데 필요한 폐연료의 조합 문제이다. 이와 같은 조합 최적화 문제는 0/1 knapsack 문제와 같이 NP-Comprete 문제에 해당한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 고전적인 진화 알고리즘의 전략에 기반하여 랜덤 연산자를 이용하여 평가 함수 값이 좋은 방향으로만 탐색을 수행하는 방법, 그리고 벡터 연산자를 이용하여 최적의 해를 보다 빨리 얻을 수 있는 휴리스틱을 사용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 중수로 연료 조합 문제 영역의 모든 지식을 벡터화하여 벡터의 연산만으로 가능성 검사, 해를 평가하는 방법을 소개한다. 또한 벡터 휴리스틱이 고전적인 진화 알고리즘에 비해 어느 정도의 성능을 보이는지 비교한다.
본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합 방법을 제안한다. 스테레오 정합은 2차원 영상으로부터 물체의 3차원 구조를 복원하기 필수적인 과정이다. 제안된 2차원 구조의 염색체는 각 요소가 변이값들로 이루어진다. 이때, 각 염새체의 비용함수는 두 장의 영상의 휘도값의 차이와 변이값의 평활성에 기초하여 구성된다. 또한, 2차원 염색체에서 주변 화소의 변이값에 영향을 받는 교차와 돌연변이 연산자가 제안된다. 이러한 지식 기반의 연산자를 이용함으로써 보다 빠른 수렴성과 안정된 결과를 보장받을 수 있다. 제안된 유전 알고리즘기반의 스테레오 정합 방법을 합성 영상과 실 영상에 적용한 결과. 제안한 방법이 특징값이 너무 많거나 적은 영상, 잡음이 많이 섞인 영상, 또는 반복적인 형태의 영상에 대해서도 좋은 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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