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클러스터 파일 시스템을 위한 LDPC 코드 복제 기법 최적화
김세회(Se-Hoe Kim),이원주(Won-Joo Lee),전창호(Chang-Ho Jeon) 한국컴퓨터정보학회 2010 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.18 No.2
최근 이슈가 되고 있는 클라우드 컴퓨팅은 대용량의 데이터를 분산 저장하고 제공할 수 있는 클러스터 파일 시스템을 필요로 한다. 이러한 클러스터 파일 시스템은 높은 신뢰성과 고가용성을 보장하기 위해서 파일 복제 기법을 사용하고 있다. 가장 많이 쓰이고 있는 복제 기법은 전체-파일 복제 기법으로 높은 파일 가용성을 제공하지만 그만큼 스토리지 오버헤드가 크다는 단점이 있다. 또 다른 복제 기법으로는 LDPC 코드를 이용한 것으로 비교적 적은 스토리지 오버헤드를 가지면서 동시에 비슷한 수준의 파일 가용성을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 파일 시스템을 위한 LDPC 코드 복제 기법의 최적화 방법을 제안한다.
[인공지능, 신경망 및 퍼지시스템] 클라우드 컴퓨팅에 적합한 LDPC 부호 복제 기법
김세회(Se Hoe Kim),이원주(Won Joo Lee),전창호(Chang Ho Jeon) 大韓電子工學會 2012 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.49 No.2
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에 적합한 LDPC 부호 복제 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 파일 가용성과 스토리지 오버헤드 분석을 통해 클라우드 컴퓨팅에 적합한 블록 수와 LDPC 부호 종류를 결정한다. 그리고 LDPC 부호를 정의하는 Tanner 그래프의 무작위 생성 방법과 생성한 LDPC 부호들의 반복적인 복호화 과정을 통한 성능 비교 방법을 제시한다. 또한 실험을 통하여 클라우드 컴퓨팅에 적합한 LDPC 부호 복제 기법의 그래프 정규성과 총 간선 수에 따른 성능 변화를 분석하였다. 이를 통해 LDPC 부호의 그래프 정규성이 좌-정규와 약 좌-정규 일 때와 총 간선 수가 최소이거나 최소에 근접한 값을 가질 때 가장 성능이 좋음을 확인할 수 있었다. This paper analyze an LDPC code replication method suitable for cloud computing. First, we determine the number of blocks suitable for cloud computing through analysis of the performance for the file availability and storage overhead. Also we determine the type of LDPC code appropriate for cloud computing through the performance for three types of LDPC codes. Finally we present the graph random generation method and the comparing method of each generated LDPC code's performance by the iterative decoding process. By the simulation, we confirmed the best graph's regularity is left-regular or least left-regular. Also, we confirmed the best graph's total number of edges are minimum value or near the minimum value.
현금인출기 보안 시스템을 위한 안면 인식 알고리즘 구현
김세회(Se-Hoe Kim),오희국(Hee-Kuck Oh),이원주(Won-Joo Lee) 한국컴퓨터정보학회 2009 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.16 No.2
최근 현금인출기의 설치가 증가하면서 그에 따른 범죄도 증가하는 추세이다. 현금인출기와 관련한 지능형 범죄가 증가하고 있지만 보안 시스템은 CCTV나 감시카메라를 이용하고 있어 취약한 면이 많다. 특히 감시 카메라는 실제 상황을 단순하게 녹화하는 가능만을 제공하기 때문에 모자나 마스크, 선글라스 등으로 안면을 가리고 현금인출기를 이용하면 범죄 사건 발생 후에 범인의 신원을 확인할 수 없는 문제점이 발생한다 따라서 본 논문에서는 효과적인 현금인출기 보안 시스템을 위한 안면 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 현금인출기의 감시 카메라를 이용하여 사용자의 안면을 인식하고, 그 영상에서 장신구 착용 유무 판별함으로써 정상식인 얼굴과 비정상적인 얼굴을 구별한다. 성능평가에서는 정상적인 얼굴, 선글라스 착용 상태, 마스크 착용 상태, 선글라스와 마스크를 모두 작용한 상태에 대하여 안면 인식률을 비교 평가한다.