인공위성영상(ETM+)을 이용하여 산불피해지역을 분석하기 위해 KT(Kauth-Thomas)변환기법과 IHS(Intensity-Hue-Saturation)변환기법을 적용하여 비교해 보고 산불피해등급지도를 작성하였다. 이 연구는 두 부분으로 나누어 수행되었는데, 그 첫 번째는 기하보정만 수행한 영상의 7, 4, 1밴드를 이용하여 IHS변환을 적용하여 단순 슬라이싱 기법으로 산불피해지역을 피해 정도별로 등급화 하는 것이 가능한가를 분석하였다. 그 결과 각 컴포넌트에서 클래스의 분광 특성이 서로 겹쳐서 단순 슬라이싱 기법으로는 적절한 분류가 이루어지지 않았다. 두 번째는 방사 및 지형보정을 한 영상을 각각 IHS와 KT변환기법으로 변환시킨 후 최대우도법을 이용해 분류하였다. 현장데이타가 부족하여 cross-validation을 수행하였으며, 일관되게 KT변환기법에 의한 분류가 IHS기법에 의한 분류보다 더 좋은 결과를 보여주었다. 또한 KT feature space와 IHS 컴포넌트의 분광분포를 그래프 상에서 분석해 보았다. 이 연구에서는 KT변환기법이 IHS변환기법보다 산불피해지역을 추출함에 있어 더 높은 정확도를 나타내고, 산불과 관련된 지표의 물리적 특성을 더 잘 반영함을 볼 수 있었다.
Most of Rapid Prototyping (RP) process adopt a solid Computer Aided Design (CAD) model, slicing into thin layers of uniform, but not necessarily constant, thickness in the building direction. Each cross-sectional layer is successive1y deposited and at the same time, bonded onto the previous layers; the stacked layers form a physical part of the model. The objective of this study is to develop a method for calculating the rotation angle ($$\theta$_x, $\theta$_y$) of hotwire of the cutting system in the three-dimensional space for the Variable Lamination Manufacturing process using expandable polystyrene foam sheet (VLM-S). In order to examine the applicability of the developed method to VLM-S, various three-dimensional shapes. such as a screw, an extruded cross, and free surface bodies such as miniatures of the monkey(a figure of Sonokong), were made using the data obtained form the method.
사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등의 확산으로 애플리케이션에 대한 고속 암호화의 필요성이 대두되고 있다. GPU 최적화는 GPU가 이론적으로 얻은 암호 분석 결과 또는 축소된 버전을 합리적인 시간에 검증하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 환경에서 구현되고 있는 PIPO 경량암호를 대상으로 GPU 상에서 구현하였다. PIPO에 대한 무차별 대입 공격을 고려하여 최적 구현하였다. 특히 비트 슬라이싱 기법을 적용한 최적화 구현과 GPU 요소를 최대한 사용하였다. 결과적으로 제안 기법의 구현은 RTX 3060 환경에서 초당 약 195억의 처리량을 보여 이전 연구 보다 약 122배 높은 처리량을 달성하였다.
ROLAP(Relational Online Analytical Processing)은 다차원적 데이타 분석을 위한 제반 기술로써, 전사적 데이타 웨어하우스로부터 고부가가치를 창출하는데 필수적인 기술이다. 질의처리 성능을 높이기 위해서 대부분의 ROLAP 시스템들은 집계 테이블들을 미리 계산해 둔다. 이를 큐브 생성이라고 하며, 이 과정에서 기존의 방법들은 데이타를 여러 차례 정렬해야 하고 이는 큐브 생성의 성능을 저하시키는 큰 요인이다. (1)은 MOLAP 큐브 생성 알고리즘을 통해 간접적으로 ROLAP 큐브를 생성하는 것이 훨씬 빠르다는 것을 보였다. 본 연구에서도 MOLAP 큐브 생성 알고리즘을 사용한 신속하고 확장적인 ROLAP 큐브 생성 알고리즘을 제시하였다. 분석할 입력 사실 테이블을 적절하게 조각내어 메모리 효율을 높였고, 집계 테이블들을 최소 부모 집계 테이블로부터 생성하도록 하여 큐브 생성 시간을 단축하였다. 제안한 방법의 효율성은 실험을 통해 검증하였다.
Sun, Guolin;Wang, Guohui;Addo, Prince Clement;Liu, Guisong;Jiang, Wei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3309-3328
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2017
The application of Internet of Things (IoT) in the next generation cellular networks imposes a new characteristic on the data traffic, where a massive number of small packets need to be transmitted. In addition, some emerging IoT-based emergency services require a real-time data delivery within a few milliseconds, referring to as ultra-low latency transmission. However, current techniques cannot provide such a low latency in combination with a mice-flow traffic. In this paper, we propose a dynamic resource reservation schema based on an air-interface slicing scheme in the context of a massive number of sensors with emergency flows. The proposed schema can achieve an air-interface latency of a few milliseconds by means of allowing emergency flows to be transported through a dedicated radio connection with guaranteed network resources. In order to schedule the delay-sensitive flows immediately, dynamic resource updating, silence-probability based collision avoidance, and window-based re-transmission are introduced to combine with the frame-slotted Aloha protocol. To evaluate performance of the proposed schema, a probabilistic model is provided to derive the analytical results, which are compared with the numerical results from Monte-Carlo simulations.
네트워크 슬라이싱 기능이 모바일 네트워킹에 적용되면서 네트워크 슬라이스를 선택할 수 있는 메커니즘이 필수적이다. 5G 아키텍처에 대한 3GPP 표준 기술 사양에 따라 슬라이스 선택 프로세스를 활용하기 위해 Network Slice Selection Function (NSSF)가 포함되어 있다. 이 네트워크 기능의 실제 구현은 네트워크 인스턴스의 동적 변경 사항을 처리해야하므로 가상 네트워크 기능 (VNF)의 오케스트레이션을 지원하는 플랫폼이 필요하다. 제안 된 솔루션은 Central Office Rearchitected as a Data Center (CORD) 플랫폼에서 모바일 네트워크용으로 특화된 M-CORD를 사용하고 있다. 이는 서비스 오케스트레이터인 XoS를 통합하는 플랫폼 및 Software Defined Networking (SDN), Network Function Virtualization (NFV) 및 클라우드를 관리하는 OpenStack에 기반하고 있다. 이 플랫폼을 통해, 본 논문에서 제시된 NSSF 구현은 백엔드 서비스와 네트워크 기능 인스턴스 간의 동기화를 통해서 동적으로 슬라이스 정보를 얻을 수 있는 적절한 생태계를 제공하고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4717-4737
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2017
Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.
직물 복합재료는 높은 비강성과 비강도를 가지며 일방향 복합재료에 비해 면외 방향 특성과 충격 및 층간분리에 대한 특성이 우수하여 항공우주 구조물의 주재료로 적용되고 있다. 본 논문에서는 2차원 평직 복합재료의 반복단위격자에 대한 기하학적 모델을 정의하고 유효강성을 예측하였다. 반복단위격자의 기하학적 형상은 다양한 프리폼 제작변수에 의해 결정될 수 있으며, Naik의 모델을 바탕으로 섬유다발간의 간극을 추가적으로 고려하는 수정된 기하학적 모델을 제시하였다. 평직 복합재료의 유효 강성은 반복단위격자에 대한 섬유다발 이산화 기법과 등변형률 가정 기반의 응력 평균화 기법을 사용하여 예측되었다. 또한 섬유다발간의 간극의 크기에 따른 강성의 변화를 평가하였으며, 기존 모델과 시편 시험 데이터와의 비교를 통해 강성 예측 결과를 검증하였다.
제어 흐름 그래프는 자료 흐름 분석과 제어 종속 분석과 같은 프로그램 분석 분야와 프로그램 슬라이싱과 테스팅과 같은 소프트웨어공학 분야에서 필요로 하는 정보이다. 이러한 분석들이 안전하고 유용하기 위해서는 제어 흐름 그래프는 예외 흐름을 포함해야 한다. 기존의 방법은 예외 흐름과 정상 흐름의 상호 의존적인 관계로 인해 두 흐름을 동시에 계산하면서 제어 흐름 그래프를 생성한다. 그러나 실제 Java 프로그램을 조사해 본 결과 두 흐름이 상호 의존적으로 필요한 경우는 거의 발생하지 않음을 알 수 있었다. 그러므로 정상 흐름과 예외 흐름을 분리해서 계산할 수 있음을 알았고, 예외 흐름을 계산하는 예외 흐름 분석을 제안한다. 그리고 예외 흐름을 표현하는 예외 흐름 그래프를 제안한다. 그리고 제어 흐름 그래프는 예외 흐름 그래프와 정상 흐름 그래프를 합병함으로써 생성될 수 있음을 보인다.
3차원 정보를 추출하기 위해서는 중복된 영역에 대하여 서로 다른 시야각을 가지고 있는 입체 영상이 존재하여야 하며, 비디오 프레임 영상에 있어서 입체 모자이크 영상은 연속적인 프레임 영상에서 좌우 슬라이스 영상을 추출하여 모자이킹 함으로써 제작할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 항공기에 탑재한 비디오카메라로 촬영한 영상의 활용성을 극대화하기 위하여 3차원 정보 추출이 가능한 입체 모자이크 영상을 제작하는데 목적을 두고 있다. 모자이크 영상을 제작하기 위해서는 인접한 비디오 프레임 영상간의 위치관계를 규명하기 위한 이동변수가 결정되어져야 하므로, 본 연구에서는 자유 모자이크 방법으로 GPS/INS 데이터 없이 인접한 프레임 영상간의 상호표정요소를 이용한 방법을 사용하였다. 이동변수를 결정 한 후, 영상등록, 영상 슬라이싱, 접합선 추출 및 3D 모자이킹 과정을 거쳐 최종적인 입체 모자이크 영상을 제작하였다. 본 연구의 결과로써 제작된 자유 입체 모자이크 영상과 그 적용 가능성을 분석하기 위하여 종시차와 횡시차를 분석하여 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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