Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.125-137
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2009
스마트카드는 작은 크기의 마이크로 컴퓨터칩을 내장하고 있다. 이 칩은 프로세서, RAM, ROM, 클럭, 버스 그리고 암호전용 코프로세서 등을 포함하고 있다. 따라서 이 칩은 RFID 태그와 비교해서 가격이 비싸고, 복잡하지만 안전한 칩이다. 스마트카드의 주요 응용분야는 전자뱅킹이나 안전한 통신 관련 분야이다. 자바카드는 개방형 플랫폼 중 가장 널리 사용되는데 그 이유는 자바카드의 보안성, 플랫폼 독립성, 그리고 빠른 개발 싸이클 때문이다. 하지만 자바카드는 실행속도가 느리기 때문에 자바 카드의 성능개선은 중요한 연구 분야가 되어왔다. 본 논문에서는 효과적인 트랜잭션버퍼 관리 방법을 제안하여 자바카드의 성능을 개선시켰으며 실험을 통하여 그 성능을 입증하였다.
CCTV이미지에서 교통정보를 수집하려고 할 때 관측자가 카메라를 움직이면 설치된 검지영역이 손실되고 복원하려고 해도 기계적 오차로인해 어려움을 겪게 된다. 그래서 어안이나 거울을 이용하면 카메라를 움직이지 않아도 된다. 하지만 이러한 상황하에서 가장 큰 문제점은 영상의 왜곡이다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 극복하기 위해 비선형 확산 방정식을 이용한 분할과 이 영역에디포메이션을 적용하여 디블러링 한 후 차량정보 수집을 시도한 결과 이전 결과보다 5% 향상된 결과를 얻었다.
일상 환경에서 동작하는 자율 에이전트를 구현하기 위해서는 이미지나 객체에 존재하는 텍스트를 인식하는 기능이 필수적이다. 주어진 이미지에 입력 변환, 특성 인식, 워드 예측을 적용하여 인식된 텍스트에 존재하는 워드를 출력하는 과정에 다양한 딥러닝 모델이 활용되고 있으며, 딥뉴럴넷의 놀라운 객체 인식 능력으로 인식 성능이 매우 향상되었지만 실제 환경에 적용하기에는 아직 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 인식 성능 향상을 위하여 텍스트 존재 영역 감지, 텍스트 인식, 워드 예측의 파이프라인에 OCR 엔진과 분류기로 구성된 애드온을 추가하여 기존 파이프라인이 인식하지 못한 텍스트의 인식을 시도하는 접근법을 제안한다. IC13, IC15의 데이터 셋에 제안 방법을 적용한 결과, 문자 단위에서 기존 파이프라인이 인식하는데 실패한 문자의 최대 10.92%를 인식함을 확인하였다.
The quest for reliability in Artificial Intelligence (AI) is progressively urgent, especially in the field of next generation wireless networks. Future Beyond 5G (B5G)/6G networks will connect a huge number of devices and will offer innovative services invested with AI and Machine Learning tools. Wireless communications, in general, and medium access control (MAC) techniques were among the fields that were heavily affected by this improvement. This study presents the applications and services of future communication networks. This study details the Medium Access Control (MAC) scheduler of Beyond-5G/6G from 3rd Generation Partnership (3GPP) and highlights the current open research issues which are yet to be optimized. This study provides an overview of how AI plays an important role in improving next generation communication by solving MAC-layer issues such as resource scheduling and queueing. We will select C-V2X as our use case to implement our proposed MAC scheduling model.
이 논문에서 우리는 CM-5와 같은 초대형병렬컴퓨터에서 대형 이산선형체제를 풀기 위한 준비행렬로써 두 가지를 소개한다. 대다수의 초대형병렬컴퓨터들은 프로세서간의 통신을 메세지패씽(messagepassing)에 의존하는데 현재의 기술수준하에서는 이 통신속 도가 실수계산속도에 비해 매우 느리므로 종래의 메모리공유컴퓨터에서와는 달리 데이 터통신량을 최소화하는 알고리듬이 요구된다. 블록 SOR에 다중색채기법을 가미한 알고 리듬이 그 한 예로써 우리는 이를 CM-5에서 구현한 결과 N=512x512 행렬에서 프로세서 의 수가 16에서 512의 범위 하에서 50%의 효율을 실현하였다. 반면 종래의 효율적인 병렬 준비행렬로 알려진 AKI알고리듬은 방대한 량의 데이터통신 때문에 매우 열등한 결과를 보여준다.
Mobile cellular networks are becoming increasingly complex to manage while classical deployment/optimization techniques and current solutions (i.e., cell densification, acquiring more spectrum, etc.) are cost-ineffective and thus seen as stopgaps. This calls for development of novel approaches that leverage recent advances in storage/memory, context-awareness, edge/cloud computing, and falls into framework of big data. However, the big data by itself is yet another complex phenomena to handle and comes with its notorious 4V: Velocity, voracity, volume, and variety. In this work, we address these issues in optimization of 5G wireless networks via the notion of proactive caching at the base stations. In particular, we investigate the gains of proactive caching in terms of backhaul offloadings and request satisfactions, while tackling the large-amount of available data for content popularity estimation. In order to estimate the content popularity, we first collect users' mobile traffic data from a Turkish telecom operator from several base stations in hours of time interval. Then, an analysis is carried out locally on a big data platformand the gains of proactive caching at the base stations are investigated via numerical simulations. It turns out that several gains are possible depending on the level of available information and storage size. For instance, with 10% of content ratings and 15.4Gbyte of storage size (87%of total catalog size), proactive caching achieves 100% of request satisfaction and offloads 98% of the backhaul when considering 16 base stations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제1권1호
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pp.19-31
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2007
RFID tag is detected by an RFID antenna and information is read from the tag detected, by an RFID reader. RFID tag detection by an RFID reader is very important at the deployment stage. Tag detection is influenced by factors such as tag direction on a target object, speed of a conveyer moving the object, and the contents of an object. The water content of the object absorbs radio waves at high frequencies, typically approximately 900 MHz, resulting in unstable tag signal power. Currently, finding the best conditions for factors influencing the tag detection requires very time consuming work at deployment. Thus, a quick and simple RFID tag detection scheme is needed to improve the current time consuming trial-and-error experimental method. This paper proposes a back-propagation learning-based RFID tag detection prediction scheme, which is intelligent and has the advantages of ease of use and time/cost savings. The results of simulation with the proposed scheme demonstrate a high prediction accuracy for tag detection on a water content, which is comparable with the current method in terms of time/cost savings.
신뢰적으로 멀티캐스트 데이터를 전달하는 메커니즘을 설계하기 위해선 1:1 유니캐스트 환경과는 달리 고려되어야 할 주요한 사항들이 있다. ECTP-1은 IP멀티캐스트 데이터 전송과정에 신뢰성을 제공해 주는 트랜스포트 계층의 프로토콜로써, 계층적 제어 트리를 구성하여 신뢰적 데이터를 전송한다. ECTP-1은 현재 리눅스 환경에서 구현되었으며, mftp(multicast ftp) whiteboard 응용 프로그램을 사용하여, APAN 망 환경에서 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 REX OS, Qplus, 윈도우즈 등 다양한 플랫폼을 지원하는 위피 실행 엔진의 참조 구현을 제안한다. 각 플랫폼에 따른 위피 실행 엔진의 설계 방식을 기술하고, 중복 개발을 피하기 위한 방안을 제시한다. 또한 REX OS 상에서의 링커와 로더의 구현을 설명하고, 임베디드 리눅스인 Qplus에서의 실행 엔진 구조를 기술한다. 그리고 자바 가상 머신 기반의 Jlet/MIDlet 에뮬레이터와 윈도우즈 기반의 Clet 에뮬레이터 구현 방법에 대해서 소개한다. 마지막으로 호환성 인증 도구인 PCT 및 HCT의 검증 결과와 예제 프로그램의 정상적인 작동을 통해 제안된 참조 구현의 호환성 및 완성도를 검증한다.
본 논문에서는 기존의 UIO순열을 이용하는 방법을 개선하여 비결정적 유한상태기계에서 시험 경우를 생성하는 방법에 대해서 소개하였으며, 시험 경우의 자동생성을 위해서 필수적인 사항인 적합성 관계의 형식적인 정의를 새롭게 정의하였다. 또한 프로토콜의 비결정적인 성질 때문에 시험기는 한 입력을 가했을 때 어떤 출력을 낼지 미리 시험기의 입장에서 알 수 없으므로 적응력있는 시험을 위해서 트리형태의 시험 경우를 생성하는 방법을 소개하였고 시험 경우를 입력과 출력을 분리해서 고려함으로써 시험 경우 기술 언어인 TTCN으로의 변환을 쉽게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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