• 대한수학회보
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• 제43권3호
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• pp.657-669
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• 2006

In this paper, we analyze a leaky bucket (LB) scheme with queue length dependent arrival rates. In other words, if the queue length exceeds an appropriate threshold value on buffer, the arrivals need to be controlled. In ATM networks, if the congestion occurs, the input traffics must be controlled (reduced) for congestion resolution. By the bursty and correlated properties of traffics, the arrivals are assumed to follow a Markov-modulated Poisson process (MMPP). We derive the loss probability and the waiting time distribution for arbitrary cell. The analysis is done by using the embedded Markov chain and supplementary variable method. We also present some numerical examples to show the effects of our proposed LB scheme.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권6호
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• pp.455-465
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• 2009

서픽스 트리는 공통의 프리픽스의 빈도수가 높을 때 효과적인 알고리즘으로, 한정된 문자로만 구성된 DNA 유사성 검색을 위한 연구에서 널리 활용되고 있다. 그러나, 서픽스 트리는 인덱스 특성상 메모리 공간을 많이 차지하며, 트리의 분할 시 DNA 시퀀스의 비율로 인한 쏠림현상이 발생한다는 문제점을 가진다. 따라서, 본 논문에서는 공통의 프리픽스를 가지는 가변길이의 파티셔닝 방법으로 합병하지 않는 인덱싱 방안인 SENoM을 제안한다. SENoM은 전체 시퀀스에서 공통의 프리픽스를 가지는 서픽스들의 발생 빈도수가 임계치 이하인 경우 디스크에 저장하고, 임계치 이상인 경우 임계치 이하가 될 때까지 프리픽스를 확장한다. 모든 파티션은 서브트리로 구축한 후 디스크에 저장하며, 질의처리를 위해, 구축된 파티션의 프리픽스를 서픽스로 가지는 트리를 구축한다. 제안하는 기법은 복잡한 합병과정을 제거하고, 많은 파티션 발생으로 인한 디스크 I/O 발생을 줄인다. 실험을 통해, SENoM이 Trellis 알고리즘에 비해 메모리 사용량을 약 35%, 인덱스 크기를 약 20% 감소시켰음을 보인다. 또한, 질의길이가 긴 경우에도 프리픽스 트리를 이용하여 효과적인 질의처리가 가능함을 보인다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.435-441
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• 2014

본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클라스와 분산에 의한 클라스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클라스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인 블럭 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환($W_i$)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며, 이러한 영상기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 컬러 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용 하였을 때 그레이레벨 영상과 같은 압축률이나 화질 면에서 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.263-270
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• 2016

본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색 영역인 도메인블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클래스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인블럭 탐색시 1 차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 쿼드트리분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환( w i )의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며 이러한 영상 기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 먼저 RGB표색계를 휘도신호와 채도신호를 가지는 YIQ표색계로 변환한 후 영상 정보의 일부분만 차지하고 있는 색의 정보를 나타내는 I,Q신호는 공간평균을 취하여 1/4로 축소하여 부호화하고 복원시에 선형 보간법을 이용하여 다시 원 영상으로 확대하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 서로 독립성이 강한 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용하였을 때 보다 압축률이나 화질면 에서 우수한 성능을 나타내었다.

• 센서학회지
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• 제21권1호
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• pp.39-45
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• 2012

Recently the convergence of healthcare technology is used for daily life healthcare monitoring. Cardiac arrhythmia is presented by the state of the heart irregularity. Abnormal heart's electrical signal pathway or heart's tissue disorder could be the cause of cardiac arrhythmia. Fatal arrhythmia could put patient's life at risk. Therefore arrhythmia detection is very important. Previous studies on the detection of arrhythmia in various ECG analysis and classification methods had been carried out. In this paper, an ECG signal processing techniques to detect abnormal ECG based on DTW minimum accumulation distance through the template matching for normalized data and variable threshold method for ECG R-peak detection. Signal processing techniques able to determine the occurrence of normal ECG and abnormal ECG. Abnormal ECG detection algorithm using DTW minimum accumulation distance method is performed using MITBIH database for performance evaluation. Experiment result shows the average percentage accuracy of using the propose method for Rpeak detection is 99.63 % and abnormal detection is 99.60 %.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권11호
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• pp.369-382
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• 2015

에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.293-302
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• 2002

내용기반 검색을 위한 비디오 데이터 장면전환 검출에서 점진적인 전환을 검출하는 것은 갑작스런 전환을 검출하는 것에 비해 일반적으로 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 가변형 동적 임계값과 가장 최근에 검출된 컷 프레임과 현재 프레임간의 특징값 차이인 컷 프레임 차를 이용하여 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 찾아내는 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 점진적인 전환이 갖는 특성과 수학적 모델을 제시하고 컷 프레임 차를 이용하여 점진적인 전환을 검출할 수 있음을 보인다. 그리고 이를 바탕으로 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 함께 검출할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 동영상 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 제안하는 기법이 점진적인 전환 효과의 종류에 종속적이지 않으며 적은 연산 비용으로 쉽게 점진적인 전환 유무를 검출 할 수 있음을 보인다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.163-172
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• 2012

A driver assistance system is critical to improve a convenience and stability of vehicle driving. Several systems have been already commercialized such as adaptive cruise control system and forward collision warning system. Efficient vehicle detection is very important to improve such driver assistance systems. Most existing vehicle detection systems are based on a radar system, which measures distance between a host and leading (or oncoming) vehicles under various weather conditions. However, it requires high deployment cost and complexity overload when there are many vehicles. A camera based vehicle detection technique is also good alternative method because of low cost and simple implementation. In general, night time vehicle detection is more complicated than day time vehicle detection, because it is much more difficult to distinguish the vehicle's features such as outline and color under the dim environment. This paper proposes a method to detect vehicles at night time using analysis of a captured color space with reduction of reflection and other light sources in images. Four colors spaces, namely RGB, YCbCr, normalized RGB and Ruta-RGB, are compared each other and evaluated. A suboptimal threshold value is determined by Otsu algorithm and applied to extract candidates of taillights of leading vehicles. Statistical features such as mean, variance, skewness, kurtosis, and entropy are extracted from the candidate regions and used as feature vector for SVM(Support Vector Machine) classifier. According to our simulation results, the proposed statistical feature based SVM provides relatively high performances of leading vehicle detection with various distances in variable nighttime environments.

• Advances in nano research
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• 제3권3호
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• pp.143-168
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• 2015

Initiation of crack and its growth simulation requires accurate model of traction - separation law. Accurate modeling of traction-separation law remains always a great challenge. Atomistic simulations based prediction has great potential in arriving at accurate traction-separation law. The present paper is aimed at establishing a method to address the above problem. A method for traction-separation law prediction via utilizing atomistic simulations data has been proposed. In this direction, firstly, a simpler approach of common neighbor analysis (CNA) for the prediction of crack growth has been proposed and results have been compared with previously used approach of threshold potential energy. Next, a scheme for prediction of crack speed has been demonstrated based on the stable crack growth criteria. Also, an algorithm has been proposed that utilizes a variable relaxation time period for the computation of crack growth, accurate stress behavior, and traction-separation atomistic law. An understanding has been established for the generation of smoother traction-separation law (including the effect of free surface) from a huge amount of raw atomistic data. A new curve fit has also been proposed for predicting traction-separation data generated from the molecular dynamics simulations. The proposed traction-separation law has also been compared with the polynomial and exponential model used earlier for the prediction of traction-separation law for the bulk materials.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1609-1622
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• 2009

무선 센서 네트워크에서 클러스터링 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이다. 그러나 클러스터 헤드 노드에 높은 부하를 주게 되어 헤드 노드의 급격한 에너지 소모를 유발하는 문제가 있다. 이에 LEACH와 같은 알고리즘은 클러스터의 구성과 클러스터 헤드 노드의 역할을 주기적으로 교체하여 네트워크의 수명을 연장시켰다. 그러나 이 방법은 클러스터를 구성하는 과정에서 상당한 양의 에너지를 소모한다. 이에 본 논문은 불필요한 에너지 소모를 줄이기 위해 새로운 클러스터 형성 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인접노드에서 수집되는 중첩 데이터를 배제하고 임계값을 전송한다. 서로 인접한 노드들은 그룹을 이루며 이 클러스터를 구성하는 노드들은 라운드 로빈 형태로 데이터를 수집하고 전송한다. 전체 네트워크의 관점에서 볼 때 이 그룹은 한개의 노드로 취급된다. 한 라운드의 셋업 단계에서 그룹들은 클러스터 헤드(그룹)에 의해 다시 클러스터를 형성(network cluster)하게 된다. 클러스터 헤드가 된 그룹의 모든 멤버노드는 라운드 로빈 방식으로 클러스터 헤드 역할을 수행한다. 따라서 그룹의 크기에 의해 라운드의 주기를 연장할 수 있다. 성능분석 결과 제안하는 방법은 제안된 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송효율이 증가하였다.