• 한국통신학회논문지
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• 제35권2A호
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• pp.112-120
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• 2010

본 논문에서는 집합 그룹핑을 이용한 APQRDM (adaptive parallel QRDM) 알고리즘과 AIQRDM (adaptive iterative QRDM) 알고리즘을 제안한다. 제안된 검출 알고리즘은 집합 그룹핑을 이용하여 QRDM 알고리즘의 트리 검색 단계를 PDP (partial detection phases) 로 분할하여 수행한다. 기존 QRDM 알고리즘의 트리 검색 단계가 4개의 PDP로 나누어질 때, APQRDM 알고리즘은 기존 QRDM 알고리즘의 1/4 에 해당하는 검출 지연(latency) 을 가지며, AIQRDM 알고리즘은 기존 QRDM 알고리즘의 약 1/4에 해당하는 하드웨어 요구량을 가진다. 모의실험 결과는 $4{\times}4$ 시스템의 경우, APQRDM 알고리즘은 12dB의 Eb/N0에서 기존 QRDM 알고리즘의 약 43%에 해당하는 연산 복잡도를 가지며, AIQRDM 알고리즘은 0dB의 Eb/N0에서 기존 QRDM 알고리즘의 54%, AQRDM 알고리즘의 10%에 해당하는 연산 복잡도를 가짐을 보인다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-7
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• 2002

컴퓨터 그래픽스 및 애니메이션에서 물체의 윤곽선 계산은 많은 응용분야에서 빈번히 사용되고 있으며, 윤곽선의 효율적인 계산 방법은 현재까지 많은 연구자들의 관심을 끌어왔다. 본 논문에서는 이동하는 관측점에 대해 다면체 모델의 투시 윤곽선을 계산하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 관측점이 시간에 따라 이동하는 경로는 시간을 나타내는 매개변수 t를 이용하여 곡선 q(t)로 표현한다. 다면체의 각 에지(edge)가 윤곽선에 포함되는 시간 간격 (time-interval)은 에지에 인접한 두 면의 supporting plane들과 q(t)의 교점 계산, 그리고 몇 차례의 벡터 내적을 수행함으로써 구해진다. 곡선 q(t)가 차수 n의 곡선이라면, 한 에지가 윤곽선에 포함되는 시간 간격은 최대 n + 1 개 존재할 수 있다. 미리 구해진 시간 간격들에 대해 고정된 시점 $t_i$를 포함하는 시간 간격들을 검색함으로써 관측점이 $q(t_i)$일 때 모델의 윤곽선에 포함되는 모든 에지를 구할 수 있다. 윤곽선 계산의 효율성은 시간 간격을 저장하는 자료구조 (data structure)와 밀접한 관련이 있으므로, 시간 간격을 저장하는 자료구조로서 인터벌 트리 (interval tree)의 사용을 제안한다. 또한, 제시된 알고리즘에 의해 윤곽선을 계산한 실험결과를 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.310-318
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• 2008

H.264/AVC는 각 매크로블록에 대해서 최적의 부호화 모드와 참조 프레임을 결정해 주는 RDO (Rate-Distortion Optimization) 기법을 사용하여 기존의 비디오 압축 표준보다 더 좋은 부호화 효율을 얻고 있다. 하지만, RDO 기법은 하나의 매크로블록 모드를 결정할 때마다, 다양한 블록 타입의 화면내 (Intra) 예측을 수행하고 화면간 (Inter) 예측에 대해서도 1/4 화소까지 고려하는 움직임 추정(Motion Estimation)을 수행한 후 발생되는 비트까지 고려하여 최적의 모드를 결정하기 때문에 부호화기의 복잡도가 매우 큰 문제점이 있다. 따라서 영상의 객관적 화질은 유지하면서 부호화기의 복잡도를 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었고 연구 중에 있다. 본 논문에서는, 역 트리 구조의 경계 방향 예측 알고리즘을 이용한 고속 화면내 모드 결정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 $4{\times}4$ 블록의 지역 경계 정보를 이용하여 해당 블록의 DE (Dominant Edge)를 찾아내고 DE에 상응하는 화면내 모드를 이용하여 RDO를 수행한다 $8{\times}8$ 블록 (또는 $16{\times}16$ 블록)의 DE는 이전 단계 4개의 $4{\times}4$ 블록 (또는 $8{\times}8$ 블록) DE들로부터 계산되고, 이 단계에서의 RDO 또한 DE에 상응하는 화면내 모드를 이용한다. 실험결과 제안 방법은 화면내 부호화에 사용되는 후보 모드의 수를 줄임으로써 JM12.2와 비교하여 화면내 부호화 시간을 평균 64% 단축시킬 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.157-172
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• 2011

최근 분산 OLAP은 분산 환경에 적용하기 위하여 DHT기반의 P2P OLAP과 그리드 OLAP연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하기 위하여 P2P OLAP은 structured P2P 특성 때문에 다차원 범위 질의에 문제점이 있고, Grid OLAP은 인접성 및 시계열 고려가 없기 때문에 쿼리 자체의 서브 �V 조회 알고리즘 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅에 적합한 환경 제공을 위해 사용자의 조회 결과가 시계열적 특성으로 여러 사용자에 의해 재사용이 가능하고, 서버상의 휘발성 조회 큐브가 사용자 로컬 메모리에서 직접 분석 질의 시 효율이 좋다는 것에 초점을 두어 중앙관리 P2P방식을 제안하였다. 또한 빠른 질의 결과 및 다차원 범위질의를 위한 다단계 Hybrid P2P방식에 인덱스 부하 분산 및 성능 향상을 위한 클라우드 시스템을 접목하여 Cloud P2P OLAP을 제안하였다. 이를 위한 인덱스 구조로는 큐브 위상관계 트리와 인접성 2차원 Quadtree에, 시계열 Interval-트리를 접목하였으며, 이는 조회나 갱신 시에 일반 OLAP에 비해 큰 효율성을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.83-97
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• 2021

무선 센서 네트워크를 구성하는 무선 센서는 일반적으로 전력 및 자원이 극히 제한적이다. 무선 센서는 전력을 보존하기 위해 일정 주기마다 sleep 상태로 진입한다. Sleep deprivation attack은 무선 센서의 sleep 상태 진입을 막음으로써 전력을 소진 시키는 치명적인 공격이지만 이에 대한 뚜렷한 대응책이 없다. 이에 본 논문에서는 클러스터링 기반 이진 탐색 트리 구조의 Sleep deprivation attack 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 sleep deprivation attack 탐지 모델은 기계학습을 통해 분류한 공격 센서 노드와 정상 센서 노드의 특징을 사용한다. 이때 탐지 모델에 사용한 특징은 Long Short-Term Memory(LSTM), Decision Tree(DT), Support Vector Machine(SVM), K-Nearest Neighbor(K-NN)을 이용하여 결정하였다. 결정된 특징은 본 논문에서 제안한 알고리즘에 사용하여 공격 탐지를 위한 값들을 계산하였으며, 계산한 값을 판정하기 위한 임계값은 SVM을 적용하여 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 기계학습으로 도출된 특징과 임계값을 본 논문에서 제안한 탐지 알고리즘에 적용하여 구성하였으며, 실험을 통해 전체 센서 노드 20개 중 공격 센서 노드의 비율이 0.35일 때 94%의 탐지율을 갖고 평균 에너지 잔량은 기존 연구보다 최대 26% 향상된 결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1270-1281
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• 1999

피라미드 기법 1 은 d-차원의 공간을 2d개의 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이타를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 피라미드 기법은 고차원 사각형 형태의 영역 질의에는 효율적이나, 유사성 검색에 많이 사용되는 고차원 구형태의 영역 질의에는 비효율적인 면이 존재한다. 본 논문에서는 고차원 데이타를 많이 사용하는 유사성 검색에 효율적인 새로운 색인 기법으로 구형 피라미드 기법을 제안한다. 구형 피라미드 기법은 먼저 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드로 분할하고, 각 단일 구형 피라미드를 다시 구형태의 조각으로 분할하는 특별한 공간 분할 방법에 기반하고 있다. 이러한 공간 분할 방식은 피라미드 기법과 마찬가지로 d-차원 공간을 1-차원 공간으로 변환할 수 있다. 따라서, 변환된 1-차원 데이타를 다루기 위하여 B+-트리를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 분할된 공간에서 고차원 구형태의 영역 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 인위적 데이타와 실제 데이타를 사용한 다양한 실험을 통하여 구형 피라미드 기법이 구형태의 영역 질의를 처리하는데 있어서 기존의 피라미드 기법보다 효율적임을 보인다.Abstract The Pyramid-Technique 1 was proposed as a new indexing method for high- dimensional data spaces using a special partitioning strategy that divides d-dimensional space into 2d pyramids. It is efficient for hypercube range query, but is not efficient for hypersphere range query which is frequently used in similarity search. In this paper, we propose the Spherical Pyramid-Technique, an efficient indexing method for similarity search in high-dimensional space. The Spherical Pyramid-Technique is based on a special partitioning strategy, which is to divide the d-dimensional data space first into 2d spherical pyramids, and then cut the single spherical pyramid into several spherical slices. This partition provides a transformation of d-dimensional space into 1-dimensional space as the Pyramid-Technique does. Thus, we are able to use a B+-tree to manage the transformed 1-dimensional data. We also propose the algorithm of processing hypersphere range query on the space partitioned by this partitioning strategy. Finally, we show that the Spherical Pyramid-Technique clearly outperforms the Pyramid-Technique in processing hypersphere range queries through various experiments using synthetic and real data.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권3호
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• pp.215-222
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• 2005

대규모 신호처리 변환을 신속하게 처리하기 위해서는 캐시 메모리를 효과적으로 이용하는 것이 중요하다. 대규모 DFT 계산에서는 stride 액세스로 인한 캐시 충돌 적중 실패로 인하여 캐시 성능이 상당히 떨어지게 되고 이로 인해 전체적인 성능이 저하하게 된다. 본 논문에서는 메모리 계층 구조를 고려한 동적 데이터 재배열(Dynamic Data Layout) 방법을 개발하였다. 제시된 방법은 stride를 가지는 계산 단계(computation stage) 사이에 데이터를 동적으로 재구성을 하여 캐시 적중 실패를 줄이는 것이다. 또한 트리 구조 FFT 계산 방법에서 FFT 크기와 데이터 stride 액세스를 기초로 하여 가능한 모든 인수분해 트리 중에서 최소 실행시간을 가지는 최적의 인수 분해트리를 찾아내는 탐색 알고리즘을 개발하였다. 성능 향상을 확인하기 위하여 제시된 방법을 기존의 FFT 알고리즘에 적용하여 Pentium 4, Alpha 21264, $Athlon^{TM}$ 64, UltraSPARC III에서 실험하였다. 실험 결과에 따르면 기존의 FFT 패키지들과 비교하여 제시된 방법을 적용한 FFT가 최대 3.37배의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.427-438
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• 2003

데이터 웨어하우스에서 사용자는 전형적으로 상호작용적으로 질의를 부여함으로서 추세와 패턴 또는 예외적인 데이터의 행위를 검색한다. OLAP 영역-합 질의는 데이터 웨어하우스에서 추세를 발견하거나 또는 애트리뷰트들간의 관계를 발견하는데 폭 넓게 사용되고 있다. 최근의 기업환경은 데이터 큐브의 데이터 요소들이 자주 바뀌게 된다. 문제는 프리픽스 섬 큐브를 업데이트하는 비용이 매우 크다는 것이다. 이 논문에서는Δ-트리로 불리는 인덱싱 구조를 사용하여 업데이트 비용을 상당히 줄이는 참신한 알고리즘을 제안한다. 또한, 근사 또는 정확한 해를 제공하므로 질의의 전체비용을 줄일 수 있는 하이브리드 방법을 제안한다. 이는 의사 결정 지원 시스템과 같이 시간을 많이 소비하는 정확한 해보다는 빠른 근사 해를 필요로 하는 다양한 응용들에 큰 장점이 있다. 폭 넓은 실험은 우리의 방법이 다른 방법들과 비교하여 다양한 차원에서 매우 효율적으로 수행됨을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권1호
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• pp.58-71
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• 2002

일반적으로 이미지나 공간 데이터베이스와 같은 다차원의 특징을 갖는 데이터들은 대용량의 저장공간을 요구한다. 이 대량의 데이터를 하나의 워크스테이션에 저장하고 검색을 수행하는 데는 한계가 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 병렬 컴퓨팅 환경에서 이들에 대한 저장 및 검색을 수행한다면 훨씬 더 높은 성능 향상을 가져 올 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존에 존재하는 병렬 컴퓨팅 환경의 장점을 최대한 이용하는 병렬 고차원 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조는 nP(프로세서)-nD(디스크)와 lP-nD의 결합 형태인 nP-n$\times$mD의 구조라고 볼 수 있다. 노드 구조는 팬-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 줄일 수 있도록 설계되었다. 또한 I/O의 별렬성을 최대화하는 범위 탐색 알고리즘을 제안하고 이것을 K-최근접 탐색 알고리즘에 적용하여 탐색 성능향상을 꾀한다. 마지막으로, 다양한 환경에서의 실험을 통해 제안하는 색인구조의 탐색 성능을 테스트하고 기존에 제안된 병렬 다차원 색인구조와의 비교를 통해 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권6호
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• pp.343-349
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• 2017

대규모 가상군의 전투 모델링 및 시뮬레이션에서 자율적으로 행동하는 이성적 전투 개체의 행동 묘사는 향후 발생할 전투의 작전을 고도화하고 효율적인 모의 훈련을 가능하게 하는 핵심 요소이다. DEVS-POMDP 계층적 프레임워크는 전투 행동 교범에 따른 상위 단계 의사결정 및 구체적 서술이 어려운 하위 단계 자율 행동계획을 각각 DEVS 및 POMDP로 모델링함으로써 대규모 가상군을 모의하였으나, POMDP 최적 행동정책 계산에 있어서 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 DEVS-POMDP로 모델링된 대화력전 모의 시나리오 및 기계화 보병여단 공격작전 모의 시나리오의 사례연구를 통해 효율적인 POMDP 트리 탐색 알고리즘을 제안하고 적군 행동 양상 모델의 학습을 통한 가상군 전투 개체의 성능 향상을 확인한다.