대용량의 데이터 처리가 요구되는 내장형 시스템에서 메모리의 비중은 아주 중요하며, 특히 제한적인 메모리를 최적으로 이용하기 위하여 응용의 특성을 활용하는 온칩(on-chip) 메모리 구조의 설계가 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 응용을 위한 내장형 시스템에서 저전력을 위하여 작은 용량으로 설계되었으나 우수한 성능을 보이는 데이터 캐쉬(data cache)가 제안된다. 제안되는 캐쉬는 컴파일러의 도움 없이 구조적인 특징과 간단한 동작 메커니즘만을 이용하여 해당 응용의 데이터 지역성(data locality)을 효과적으로 반영할 수 있도록 작은 블록 크기를 지원하는 4KB 용량의 직접사상 캐쉬(direct-mapped cache)와 큰 블록을 지원하는 1KB 용량의 완전연관 버퍼(fully-associative buffer)로 구성되어 진다. 전체 5KB의 작은 캐쉬 용량으로 인한 성능 저하를 보완하기 위하여 멀티미디어 응용의 알고리즘 특성을 기반으로 응용 적응적인 다중 블록 선인출(adaptive multi-block prefetching) 기법과 효과적 블록 필터링(effective block filtering) 기법이 제안되었다 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 5KB 캐쉬는 기존의 16KB 4-way 집합연관 캐쉬와 동등한 성능을 보이면서 소비 전력 면에서는 40% 이상의 감소를 보이고 있다.
안드로이드 어플리케이션은 생산성과 게임 등의 다양한 카테고리에 걸쳐 출시되며, 사용자는 개인의 사용 패턴에 따라 다양한 어플리케이션 및 악성코드에 노출된다. 반면 대부분의 분석 엔진은 기존에 존재하는 데이터셋을 활용하며, 주기적인 업데이트가 이루어진다고 해도 사용자의 선호도를 반영하지 않는다. 따라서 알려진 악성코드에 대한 탐지율은 높은 반면, 애드웨어와 같은 유형의 악성코드는 탐지가 어렵다. 또한 기존의 엔진은 서버를 거쳐야 하므로, 추가적인 비용이 발생하며, 사용자는 가용성과 실시간성을 보장받지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 논문에서는 서버와 단 한번만의 통신이 요구되는 on-device 악성코드 분석과 전이학습을 통한 모델 재훈련을 수행하는 분석 시스템을 제안한다. 또한 해당 시스템은 디바이스 내부에서 디컴파일을 포함한 전체 프로세스가 이루어지므로, 서버 시스템에서의 부하를 분산할 수 있다. 이러한 분석 시스템을 구현하여 테스트한 결과, 전이 학습이전 기준 최대 90.3%의 정확도를 얻었으며, Adware 카테고리에 대하여 전이학습을 수행한 뒤 최대 95.1% 의 정확도로, 기존 대비 4.8% 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
Seo Jeong Hun;Earmme Taemin;Jang Gang-Won;Kim Yoon Young
Journal of Mechanical Science and Technology
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제20권1호
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pp.110-124
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2006
The multi scale wavelet-Galerkin method implemented in an adaptive manner has an advantage of obtaining accurate solutions with a substantially reduced number of interpolation points. The method is becoming popular, but its numerical efficiency still needs improvement. The objectives of this investigation are to present a new numerical scheme to improve the performance of the multi scale adaptive wavelet-Galerkin method and to give detailed implementation procedure. Specifically, the subdomain technique suitable for multiscale methods is developed and implemented. When the standard wavelet-Galerkin method is implemented without domain subdivision, the interaction between very long scale wavelets and very short scale wavelets leads to a poorly-sparse system matrix, which considerably worsens numerical efficiency for large-sized problems. The performance of the developed strategy is checked in terms of numerical costs such as the CPU time and memory size. Since the detailed implementation procedure including preprocessing and stiffness matrix construction is given, researchers having experiences in standard finite element implementation may be able to extend the multi scale method further or utilize some features of the multiscale method in their own applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권6호
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pp.597-611
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2009
With the advent of ubiquitous computing society, many advanced technologies have enabled wireless sensor networks which consist of small sensor nodes. However, the sensor nodes have limited computing resources such as small size memory, low battery life, short transmission range, and low computational capabilities. Thus, decreasing energy consumption is one of the most significant issues in wireless sensor networks. In addition, numerous applications for wireless sensor networks are recently spreading to various fields (health-care, surveillance, location tracking, unmanned monitoring, nuclear reactor control, crop harvesting control, u-city, building automation etc.). For many of them, supporting security functionalities is an indispensable feature. Especially in case wireless sensor networks should provide a sufficient variety of security functions, sensor nodes are required to have more powerful performance and more energy demanding features. In other words, simultaneously providing security features and saving energy faces a trade-off problem. This paper presents a novel energy-efficient security architecture in an IEEE 802.15.4-based wireless sensor network called the Hybrid Adaptive Security (HAS) framework in order to resolve the trade off issue between security and energy. Moreover, we present a performance analysis based on the experimental results and a real implementation model in order to verify the proposed approach.
최근에 무선 비디오 감사, 무선 비디오 센서 네트워크 그리고 무선 모바일 비디오와 같은 다시점 비디오 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다시점 비디오 신호처리에서 다수 개의 다른 카메라에서 획득되는 영상 사이에 존재하는 높은 상관성을 이용하는 것은 매우 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 카메라들 사이에 상호작용을 요구하지 않고, 다시점 분산 비디오 부호화에 효과적으로 사용할 수 있는 적응적인 다시점 보간 기법을 제안한다. 제안한 방법은 비선형적인 블록 예측, 시차 보상 시점 예측 그리고 비신뢰 블록에 대한 채우기 기법 등으로 구성된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
To reduce the bit-rate of video sequences by removing temporal redundancy, motion estimation techniques have been developed. However, the high computational complexity of the problem makes such techniques very difficult to be applied to high-resolution applications in a real time environment. For this reason, low computational complexity motion estimation algorithms are viable solutions. If a priori knowledge about the motion of the current block is available before the motion estimation, a better starting point for the search of n optimal motion vector on be selected and also the computational complexity will be reduced. In this paper, we present an adaptive block matching algorithm based on temporal correlations of consecutive image frames that defines the search pattern and the location of initial starting point adaptively to reduce computational complexity. Experiments show that, comparing with DS(Diamond Search) algorithm, the proposed algorithm is about 0.1∼0.5(㏈) better than DS in terms of PSNR and improves as much as 50% in terms of the average number of search points per motion estimation.
적응 반향제거기는 휴대전화나 음성 인식 시스템과 같은 음성 통신 시스템에서 중요한 부분의 하나로 자리잡았다. 이러한 응용에서 반향경로는 긴 임펄스 응답을 가지게 된다. 본 논문에서는 음향반향제거를 위해 Moving-Average Least Mean Square(MVLMS) 알고리즘을 제안하였다. 유색 입력 모델을 이용한 실험 결과는 MVLMS 검출 알고리즘이 Least Mean Square 검출 알고리즘에 비해 수렴 성능이 우위에 있음을 입증하였다. MVLMS 알고리즘은 약간의 계산 복잡도 향상이 있지만, 표준 LMS 검출 알고리즘에 비해 월등한 안정성 향상을 가져온다.
스트리밍 비디오 서비스는 최근 이종망으로 구성되는 무선망에서 중요한 어플리케이션으로 자리잡을 것으로 예상된다. 그러나 군집성있는 패킷 손실에 의해서 서비스의 충분한 품질이 보장되지 않는다. 무선망에서 패킷 손실에 대한 효율적인 해결책은 수신단에서 적절한 에러 은닉 기술을 사용하는 방법일 것이다. 그러나 대부분의 에러 은닉 기술은 손실 블록에 인접한 이웃 블록들이 군집성 패킷 손실에 의해 이미 손실되었기 때문에 효율적으로 손실된 블록열들을 복원하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 손실된 MB에서의 움직임 선형 특성을 이용하는 bidirectional motion vector tracking (BMVT)가 이전에 제안되었었다. 본 논문에서는 BMVT 에러 은닉 기술을 향상시킨 채널 적응형 잉여 코딩 방식이 소개되어진다.
본 논문에서는 폐 질환 진단에 필요한 EBT(Electron Beam Tomography) 흉부 영상에서 폐 영역을 추출하고, 추출된 폐 영역에서 폐엽의 경계(pulmonary fissure)를 찾아 폐엽(lobe) 단위로 분할하는 방법을 제안하였다. EBT 흉부 영상을 분석하여 히스토그램을 기반으로 하는 임계치 방법과, 수학적형태학을 적용하여 폐 영역을 추출하였고 본 논문에서 제안한 adaptive filter scale을 사용한 에지 연산자와 폐엽 경계(pulmonary fissure)에 대한 해부학적 지식을 바탕으로 폐 영역을 폐엽 단위로 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 총 102개의 영상에 대해 실험한 결과는 폐 영역 추출에서 95% 이상의 정확도를 보여주었고 폐엽 경계선 추출에서 5 픽셀 이하의 거리오차를 나타내었다.
In digital radiography, to improve the contrast of digital radiography image, the multi-scale nonlinear amplification algorithm based on unsharp masking is one of the major image enhancement algorithms. In this paper, we used the Laplacian pyramid to decompose a digital radiography(DR) image. In our simulation, the DR image was decomposed into seven layers and the coefficients of the each layer was amplified with nonlinear function. We also imported a noise containment algorithm to limit noise amplification. To enhance the contrast of image, we proposed a new adaptive non-linear gain amplification coefficients. As a result of having applied to some clinical data, a detail visibility was improved significantly without unacceptable noise boosting. Images that acquired with the proposed adaptive non-linear gain coefficients have shown superior quality to those that applied similar gain control method and expected to be accepted in the clinical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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