An algorithm for detection of yellow sand aerosols has been developed with infrared bands. This algorithm is a hybrid algorithm that has used two methods combined. The first method used the differential absorption in brightness temperature difference between $11{\mu}m\;and\;12{\mu}m\;(BTD1)$. The radiation at $11{\mu}m$ is absorbed more than at $12{\mu}m$ when yellow sand is loaded in the atmosphere, whereas it will be the other way around when cloud is present. The second method uses the brightness temperature difference between $3.7{\mu}m\;and\;11{\mu}m(BTD2)$. This technique is sensitive to dust loading, which the BTD2 is enhanced by reflection of $3.7{\mu}m$ solar radiation. First the Principle Component Analysis (PCA), a form of eigenvector statistical analysis from the two methods, is performed and the aerosol pixel with the lowest 10% of the eigenvalue is eliminated. Then the aerosol index (AI) from the combination of BTD 1 and 2 is derived. We applied this method to Multi-functional Transport Satellite-l Replacement (MTSAT-1R) data and obtained that the derived AI showed remarkably good agreements with Ozone Mapping Instrument (OMI) AI and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth.
객체에 대한 위치인식을 위해서는 3개 이상의 무선모듈이 설치된 환경에서 객체와 무선모듈간 PTMP 통신기반의 삼각측량법을 이용하는 것이 일반적이다. 따라서 무선통신 인프라가 사전에 구축된 공간에서만 적용 가능한 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 PTP 통신 방식이 제안되었으나 구체적인 검증부족으로 일반화하기에는 미흡한 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 PTP 통신 기반의 위치추정 알고리즘의 문제점을 분석하고 단일수신기가 다수 수신기를 대체할 수 있는 조건을 만족하는 고정객체 위치추정 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안된 알고리즘 평가를 위해 CSS 무선통신 모듈을 이용하여 위치추정 시스템을 설계 및 구현한다. 그리고 구현된 시스템을 통한 시험 결과 $10m{\times}16m{\times}1m$의 실내환경에서 위치추정을 위한 최적 이동거리 간격이 3m임을 확인하였다.
본 논문은 저가형 GPS 수신 모듈에 DGPS 서비스를 적용하기 위한 방안으로 NMEA GPGSV 데이터의 위성 배치 정보에 포함된 위성 앙각과 방위각으로 관측 행렬을 구성한 후, 거리기반 보정정보를 위치영역으로 투영하여 기 산출된 위치 오차 벡터를 수정하는 방안을 제시하였다. 저가형 수신기인 U-blox LEA-5H 모델의 출력 데이터에 제안한 알고리즘을 적용한 결과 주 활동 시간인 낮 시간에 수평 오차 RMS를 1.8m에서 1m 이내로 줄였으며, 수직 정확도는 RMS 5.8m에서 1.4m로 75% 향상시킴을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 하드웨어의 변경없이 소프트웨어만으로 저가형 GPS의 성능을 DGPS 수준으로 향상시키는 기법이므로, 소비자와 제조사의 부담을 경감시켜 향후 제공될 고정밀 측위 서비스 인프라의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
세타조인은 데이터베이스에 있어서 가장 기본적이면서도 중요한 질의 중 하나이다. 최근 처리해야 하는 데이터의 양이 증가함에 따라, 맵리듀스와 같은 분산 병렬 처리 프레임워크를 사용한 데이터베이스의 질의처리가 많이 연구되고 있다. 대표적인 연구로 M-Bucket-I 휴리스틱을 이용한 세타조인이 있으나, 이 알고리즘은 수행시간이 입력 데이터의 크기를 n이라 할 때, 각 레코드를 $r_{max}$개의 리듀서 중 어느 리듀서로 보낼지 정하는 리듀서맵핑을 구하는데 O(n)의 시간이 걸려 쉽게 사용할 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 M-Bucket-I 휴리스틱을 개선하여, 같은 리듀서 매핑 결과를 내놓더라도 수행시간이 $O(r_{max}log\;n)$으로 보다 짧은 새로운 알고리즘을 제시한다. 다양한 실험을 통하여 기존의 맵리듀스를 이용한 세타조인보다 성능을 10% 정도 향상시킬 수 있음을 보였다.
근사문자열매칭 문제는 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 최근에는 차세대염기서열분석의 비용과 시간을 줄이기 위해 빠른 근사문자열매칭 알고리즘들이 이용되고 있다. 근사문자열매칭은 문자열들의 오차를 측정하기 위해 편집거리와 같은 거리함수를 이용한다. 알파벳 ${\Sigma}$에 대한 길이가 각각 m, n인 두 문자열 X와 Y의 편집거리는 X를 Y로 변환하기 위해 필요한 최소 편집연산의 수로 정의된다. 두 문자열의 편집거리는 잘 알려진 동적프로그래밍을 이용하여 O(mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 4-러시안 알고리즘을 이용해서도 계산할 수 있다. 4-러시안 알고리즘은 블록 크기를 t라 할 때, 전처리 단계에서 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t^2)$ 시간과 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t)$ 공간이 필요하며, 계산 단계에서 O(mn/t) 시간과 O(mn) 공간을 이용하여 편집거리를 계산하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 4-러시안 알고리즘의 계산 단계를 병렬화하고 실험을 통해 CPU 기반의 순차적 알고리즘과 CUDA로 구현한 GPU 기반의 병렬 알고리즘의 수행시간을 비교한다. 본 논문에서 제시하는 4-러시안 알고리즘의 계산단계는 m/t개의 쓰레드를 사용하여 O(m+n) 시간에 편집거리를 계산한다. GPU 기반의 알고리즘이 CPU 기반의 알고리즘 보다 t = 1일 때 약 10배 빠르고, t = 2일 때 약 3배 빠른 결과를 보였다.
효율적인 암호 시스템의 설계는 환경에 적합한 유한체 연산이 뒷받침되어야 한다 특히 유한체에서의 역원 연산은 다른 연산에 비해 가장 많은 수행시간을 소비하므로, 개선에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다항식 기저를 기반으로 Extended binary god algorithm (EBGA)를 이용한 유한체 $GF(2^m)$에서의 고속 역원 알고리즘을 제안한다. 제안된 역원 알고리즘은 EBGA보다 $18.8\%$, Montgomery inverse algorithm (MIA)보다 $45.9\%$ 적은 수행횟수를 가진다. 또한 기존에 제안된 시스톨릭 어레이 구조 (Systolic array structure)는 유한체 차수 m이 증가하는 경우 많은 하드웨어 리소스가 요구된다. 따라서 스마트 카드나 모바일 폰 등과 같은 경량화와 저전력이 요구되는 환경에는 적용하기 힘들다. 본 논문에서는 경량화된 암호 시스템 환경을 바탕으로 공간복잡도가 적으면서 동기화된 연산을 수행하는 새로운 하드웨어 구조를 제시한다. 본 논문에서 제안된 하드웨어 구조는 유한체 $GF(2^m)$에서의 역원을 계산하기 위해 기존의 알고리즘보다 적은 덧셈 연산과 모듈러 감산 연산을 포함하고 있으며, 유한체 $GF(2^m)$와 GF(p)에 적용이 가능한 통합된 역원기이다.
로트 크기 문제(LSP)는 다항시간으로 최적 해를 찾을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전의 난제이다. LSP에 대해 다항시간으로 해를 구할 수 있는 W-W 알고리즘이 알려져 있지만, 이 알고리즘은 너무나 복잡하여 이해와 적용에 어려움이 있어 S-M의 휴리스틱 근사 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 LSP의 근사 해가 아닌 최적 해를 찾을 수 있는 간단한 공식을 가진 O(n)의 선형 복잡도 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 t시점에서의 로트 크기(생산량) Xt∗은 비축 비가 절차 비를 초과하지 않는 t+k 시점을 결정하여 [t,t+k] 구간의 요구량 합으로 단순히 결정하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 실험 데이터에 적용한 결과 모든 데이터에 대해 최적 해를 찾았다.
본 논문은 크기가 n와 k인 nheap과 kheap을 병합시키기 위한 병렬 알고리즘을 제 시함과 동시에 그들을 MasPar상에 실제로 구현하고자 하는데 그 주된 목적이 있다. 이때, EREW-PRAM(Exclusive-Read Exclusive-Write Parallel Random Acess Machin)상에 서 max(2$^{-1}$, $\ulcorner$(m+1)/4$\lrcorner$개의 프로세서를 이용해서 본 논문에 제시된 알고리즘 의 시간 복잡도가 O(log(n/k)*log(n))임을 제시하였다. 여기서 i는 heap의 height를 뜻하며, m은 크기 n과 k의 합으로 구성된 것이다. 또한 이것을 MasPar 컴퓨터에 적용 을 시켰을 때, 테이타의 양이 8백만개이고, 64개의 프로세서를 이용한 경우의 speedup 을 33.934를 얻었다. 이때 적용된 데이타의 형태는 불완전 힙상에서 크기가 k〈n를 지 니는 경우의 처리이다. 그리고 이같이 제시된 알고리즘의 EPU(Effective Processor Utilization)을 계산하면 1인 최적의 speedup율을 나타냄을 알 수가 있다.
본 논문은 Gray 부호화된 QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 신호를 I 축 상에서 M개의 심벌을 갖는 M-PAM (Pulse Amplitude Modulation)과 Q 축 상에서 N개의 심벌을 갖는 N-PAM으로 분리한다. 수신된 심벌 신호를 비트 연판정 값으로 변환하기 위하여 Euclidean 거리를 이용한 근사화된 MAP (Maximum a Posteriori) 알고리듬을 제시한다. 기존의 Max-Log-MAP 방식은 일반 MAP 방식에서 사용하는 지수함수 혹은 로그함수 대신 심벌간 거리 비교를 통하여 구현 복잡도를 낮추었다. 그러나 심벌의 수가 증가 할수록 비교대상이 많아지므로 구현 복잡도가 증가하게 된다. 제안된 알고리듬은 사칙 연산에 의해 계산이 되기 때문에 직관적으로 구현복잡도가 낮아짐을 알 수 있다.
Nguyen, Vu Quan;Son, Woo Hyun;Parfieniuk, Marek;Trung, Luong Tran Nhat;Park, Sang Yoon
ETRI Journal
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제42권3호
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pp.376-387
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2020
Massive computation of the reconstruction algorithm for compressive sensing (CS) has been a major concern for its real-time application. In this paper, we propose a novel high-speed architecture for the orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm, which is the most frequently used to reconstruct compressively sensed signals. The proposed design offers a very high throughput and includes an innovative pipeline architecture and scheduling algorithm. Least-squares problem solving, which requires a huge amount of computations in the OMP, is implemented by using systolic arrays with four new processing elements. In addition, a distributed-arithmetic-based circuit for matrix multiplication is proposed to counterbalance the area overhead caused by the multi-stage pipelining. The results of logic synthesis show that the proposed design reconstructs signals nearly 19 times faster while occupying an only 1.06 times larger area than the existing designs for N = 256, M = 64, and m = 16, where N is the number of the original samples, M is the length of the measurement vector, and m is the sparsity level of the signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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