오늘날 복잡한 네트워크 망을 가지게 됨에 따라 네트워크 기기들의 자산식별은 관리 및 보안관점에서 중요한 사항으로 대두되고 있다. 이러한 자산들은 네트워크 망에 연결되어 있기 때문에 네트워크망 구조를 알아내고, 각 자산의 위치 및 연결 상태를 확인하는 것 또한 중요하다. 이는 네트워크 구조상의 취약점들을 밝혀내는데 사용되어지고, 이를 통하여 취약점을 보완할 수 있다. 하지만 적은 리소스를 가지는 사물인터넷의 네트워크 망에서는 네트워크 구조를 알아내기 위하여 모니터들이 보내는 Traceroute 패킷이 사물인터넷 기기들에게 과부하를 줄 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존에 사용 되던 더블 트리 알고리즘을 효과적으로 발전시킴으로써 사물인터넷이 이루는 네트워크 망의 부하를 줄인다. 이러한 부하 균형을 이루기 위하여 이 논문에서는 새로운 목적지 매칭 알고리즘을 제시하고, 통계학적으로 현재 탐색하고 있는 경로와 가장 겹치지 않은 경로로 탐색을 시도한다. 이를 통해서 네트워크의 부하 균형을 이루고, 부가적으로 모니터의 리소스 사용을 균등하게 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1765-1794
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2019
Genetic Programming (GP) is an intelligence technique whereby computer programs are encoded as a set of genes which are evolved utilizing a Genetic Algorithm (GA). In other words, the GP employs novel optimization techniques to modify computer programs; imitating the way humans develop programs by progressively re-writing them for solving problems automatically. Trial programs are frequently altered in the search for obtaining superior solutions due to the base is GA. These are evolutionary search techniques inspired by biological evolution such as mutation, reproduction, natural selection, recombination, and survival of the fittest. The power of GAs is being represented by an advancing range of applications; vector processing, quantum computing, VLSI circuit layout, and so on. But one of the most significant uses of GAs is the automatic generation of programs. Technically, the GP solves problems automatically without having to tell the computer specifically how to process it. To meet this requirement, the GP utilizes GAs to a "population" of trial programs, traditionally encoded in memory as tree-structures. Trial programs are estimated using a "fitness function" and the suited solutions picked for re-evaluation and modification such that this sequence is replicated until a "correct" program is generated. GP has represented its power by modifying a simple program for categorizing news stories, executing optical character recognition, medical signal filters, and for target identification, etc. This paper reviews existing literature regarding the GPs and their applications in different scientific fields and aims to provide an easy understanding of various types of GPs for beginners.
Traditional Korean Medicine (TKM) has been actively researched through various approaches, including computational methods. This paper aims at providing an overview of domestic studies using the computational techniques in TKM field. A literature search was conducted in Korean publications using OASIS system, and major studies of data mining in TKM were identified. A review was presented in six diagnosis fields, including sasang constitution diagnosis, eight constitution diagnosis, tongue diagnosis, pattern diagnosis for stroke, diagnosis based on ontology, diagnosis for cause of disease. They collect clinical data themselves for experiments and primarily applied a algorithm of decision tree, SVM, neural network, case-based reasoning, ontology reasoning, discriminant analysis. In the future, there needs to identify which algorithm is suitable to diagnosis or other fields of TKM.
본 논문은 EZW 알고리즘의 특성을 이용하여 영상의 중요 부분을 추출하는 방법과 이 방법에 의해 중요 부분이 추출 되었을 때에 중요 계수에만 워터마크를 삽입하는 방법을 제안하였다. 먼저 영상을 웨이블릿 변환 후 제로 트리 코딩을 하여 중요 계수를 검출하고, 검출된 중요 계수에 워터마크 이진 영상을 삽입하였다. 기존의 방법들은 각 대역내 계수들간의 상관 관계를 이용하여 워터마크를 삽입한 반면, 본 논문에서는 웨이블릿 변환된 영상의 계수 값이 동일한 방향을 갖는 대역 사이에서 상관관계를 갖는다는 점을 이용하여 워터마크를 삽입하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방식에 비하여 각종 공격에서의 강인함을 보였으며 점진적 전송이 요구되는 분야와 영상 자료를 검색하는 분야에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
Galaxy/Halo finding based on the friends-of-friend (FoF) algorithm has been widely adopted for its simplicity and expandability to the phase-space. However, cosmological simulations have been progressively bigger in size and more accurate in resolutions, resulting in that galaxy/halo finding gets computationally expensive more and more. In fact, we confirm this issue through our exercise of applying the 6-dimensional (6D) FoF galaxy finder code, VELOCIraptor (Elahi et al.2019) on the NewHorizon simulation (Dubois et al. 2021), in which typical galaxies with about 1e11 Msun (107 particles) are identified with very low speed (longer than a day). We have applied several improvements to the original VELOCIraptor code that solve the low-performance problem of galaxy finding on a simulation with high resolutions. Our modifications find the exact same FoF group and can be readily applied to any tree-based FoF code, achieving a 2700 (12) times speedup in the 3D (6D) FoF search compared to the original execution. We applied the updated version of VELOCIraptor on the entire NewHorizon simulation (834 snapshots) and identified its galaxies and halos. We present several quick comparisons of galaxy properties with those with GALAXYMaker data.
본 연구는 한국항공우주연구원에서 개발한 위성종합설계 SW 내의 복사계수 계산 프로그램의 병렬화 및 성능향상에 대해 논의한다. 복사계수는 복사열전달이 포함된 인공위성의 열해석을 수행하기 위한 필수적인 전초 단계로서 그 자체적인 계산량 또한 상당하다. 특히 위성 궤도상 시간에 따라 태양전지판과 본체의 상대변위가 변하기에 시간 별 독립적인 복사계수의 계산이 필요하다. 본 논문은 복사형상계수 병렬화 방법과 그 성능, KD-Tree 기반 차폐 탐색 알고리즘 및 태양전지판과 본체의 상대변위 변화에 따른 부분 복사형상계수 행렬 갱신이라고 지칭하는 계산량 저감 기법에 대해 논한다.
패킷 분류근 인터넷 망에서 QoS(Quality of Service)보장, VPN(Virtual Private Network)등과 같은 사용자들의 다양한 서비스를 수용하기 위한 중요한 요소이다. 패킷 헤더는 기본적으로 IP(Internet Protocol) 패킷 헤더 내의 목적지 주소뿐만 아니라 발신지 주소, 프로토콜, TCP(Transmission Control Protocol)포트 번호 등 여러 필드들을 조합하여 룰 테이블로부터 best matching 룰을 찾는 것이다. 본 논문에서는 멀티 비트 트라이 구조의 트리 비트맵을 이용하여 하드웨어적인 룰 검색이 가능한 패킷 분류 기법을 제안한다. 검색 대상 필드 및 패킷 분류 룰을 구성하는 프레픽스를 비교 단위가 되는 일정한 비트 크기의 멀티 비트로 나누고, 이와 같이 구분된 멀티 비트 단위로 트리 비트맵 기반의 룰 검색 기능을 수행한다. 제안한 기법은 프레픽스의 일정한 상위 비트들에 대해서는 인덱싱 키로 사용하여 룰 검색을 위한 메모리 액세스 횟수를 줄이도록 하였다. 또한 룰 검색시 성능 저하를 초래하는 백트랙킹이 발생하지 않도록 하기 위하여 룰 테이블 구축시 마커 프레픽스에 대한 처리 기법을 제안하였다 그리고 본 논문에서는 IPMA(Internet Performance Measurement Analysis) 프로젝트에서 제공하는 라우팅 테이블의 프레픽스들을 이용하여 2차원 즉, 목적지 주소와 발신지 주소의 2필드로 구성되는 랜덤 룰 셋을 생성하고 제안한 기법에 대한 메모리 소요량 및 성능 비교를 하였다.
일반적으로 XML 데이터는 트리 형태의 계층적인 구조를 가지고 있으며, XML 데이터의 저장 및 검색도 이러한 특성을 반영한다. 따라서 XML 데이터를 데이터베이스화 할 때에 XML 엘리먼트 간의 이러한 계층 관계를 반영하여 XML 데이터를 구조화하여 저장하고, 사용자의 검색을 지원하기 위해서는 질의에 명세 된 엘리먼트 구조 간의 계층 관계를 계산하여 처리하는 방법이 필요하다. 구조적 조인(structural joins) 연산은 이 문제의 한 해결책으로서 노드 번호 매기기 방식(node numbering scheme)에 기반한 XML 데이터베이스에 대하여 효율적인 계층 관계 연산 기법을 제시하고 있다. 하지만 계층 관계가 복잡하게 중첩되어 있는 트리 구조의 XML 질의를 처리하려면 여전히 다수의 구조적 조인을 수행해야 하기 때문에 질의 처리 비용이 많이 드는 또 다른 문제를 갖게 된다. 이에 본 논문에서는 선행 연구에서 제안된 트리 구조의 XML 질의 처리시에 필요한 다수의 중첩된 구조적 조인들의 수행비용을 효과적으로 줄이기 위한 사전 처리 방법으로서 동등 클래스 개념을 적용한 정규 표현식(regular expression)으로 된 경로 질의(path query)의 길이를 단축하는 경로식 단축 알고리즘을 소개하며 특히 분기 노드(branch node)가 포함된 경로식 단축 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 XML 경로식 질의 처리 시간을 평균적으로 1/3로 단축할 수 있음을 실험을 통해서 확인한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권4호
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pp.639-647
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2009
컴퓨터공학의 발전으로 인해, 여러 개의 변수가 존재하는 비선형 문제와 같은 최적해 탐색과 최적화에 사용되는 유전자 알고리즘은 많은 분야에서 활발하게 응용되고 있다. 그 중, 데이터마이닝분야에서 유전자 알고리즘을 이용하여 정확도를 최대로 하는 입력변수 선택방법과 여러 예측모형을 통합하는 방법 등이 제시되었다. 한편, 우리나라 축산업을 대표하는 한우의 유전자원 보존과 능력향상을 위해서는 다음세대에 유전이 되는 단일염기다형성에서 특정 유전자형을 가진 한우가 경제형질이 우수한지를 찾아낼 필요가 있다. 이에 따라, 유전자 알고리즘을 이용하여 한우의 경제형질에 가장 많은 영향을 주는 단일염기다형성 조합마커의 유전자형을 선택하는 방법을 제시하였다. 그리고 실제 한우 유전 데이터에 적용하여 주요 단일염기다형성 조합마커에서 우수 유전자형들을 선별하였다.
High efficiency video coding (HEVC) employs quadtree coding tree unit (CTU) structure to improve its coding efficiency, but at the same time, it also requires a very high computational complexity due to its exhaustive search processes for an optimal coding unit (CU) partition. With the aim of solving the problem, a fast CU size decision optimal algorithm based on neighborhood prediction is presented for HEVC in this paper. The contribution of this paper lies in the fact that we successfully use the partition information of neighborhood CUs in different depth to quickly determine the optimal partition mode for the current CU by neighborhood prediction technology, which can save much computational complexity for HEVC with negligible RD-rate (rate-distortion rate) performance loss. Specifically, in our scheme, we use the partition information of left, up, and left-up CUs to quickly predict the optimal partition mode for the current CU by neighborhood prediction technology, as a result, our proposed algorithm can effectively solve the problem above by reducing many unnecessary prediction and partition operations for HEVC. The simulation results show that our proposed fast CU size decision algorithm based on neighborhood prediction in this paper can reduce about 19.0% coding time, and only increase 0.102% BD-rate (Bjontegaard delta rate) compared with the standard reference software of HM16.1, thus improving the coding performance of HEVC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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