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패턴매칭 연산은 네트워크 보안, 바이오 인포매틱스와 같은 분야에서 광범위하게 사용되는 중요한 연산이다. 많은 패턴 매칭 알고리즘 들 중에서 Aho-Corasick (AC) 알고리즘이 위와 같은 분야에서 집중적으로 활용되고 있어, AC 알고리즘의 실행을 가속화하고 실시간 실행을 위한 성능 상의 요구사항을 만족시키기 위하여 효율적인 병렬화 기법을 개발하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 AC 알고리즘의 실행에 활용되는 입력 텍스트 데이터와 비교의 대상이 되는 2-차원 배열로 구성된 레퍼런스 데이터를 모두 GPU 상의 on-chip 메모리 (또는 캐시)에 적재하여 병렬 패턴 매칭을 실행하는 기법을 개발한다. 이러한 새로운 접근법의 개발에 있어 데이터를 on-chip의 shared memory에 적재할 때 필요한 메모리 접근들을 효율적으로 스케쥴링 함으로써 데이터 적재에 드는 오버헤드를 크게 감소시킨다. 따라서 새 접근법은 데이터 적재에 드는 메모리 대기시간을 크게 줄이고, 이에 따라 큰 폭의 성능 향상을 얻게 된다. NVidia 9500 GT GPU를 활용한 실험결과, 본 논문의 접근법을 활용한 병렬실행 결과 순차실행 결과(Intel Core2Duo 범용 마이크로프로세서를 활용한)와 비교하여15배까지 성능을 향상시킬 수 있었다.

Pattern matching is a common and important operation in many applications including network security, bioinformatics, etc. Among many pattern matching algorithms, Aho-Corasick (AC) algorithm is intensively used in these applications. In order to speed up and meet the real-time performance requirement for AC algorithm, developing an efficient parallelization technique is essential. In this paper, we develop a new parallelization approach to cache both the input text data and the reference data organized as a 2-dimensional table in the on-chip memories (or caches) on the Graphic Processing Unit (GPU). The new approach also schedules memory accesses carefully to minimize the overhead in loading data to the on-chip shared memory. The approach significantly cuts down the memory latency to load the data and leads to impressive performance improvement. Experimental results on NVidia GT9500 GPU shows up to 15x speedup compared with a serial version on 2.2Ghz Core2Duo Intel processor.

순위다중패턴매칭문제는 길이가 n인 텍스트 T와 패턴들의 집합 가 주어졌을 때, 에 속한 패턴들과 순위동형인 의 모든 부분문자열들을 찾는 문제이다. 개의 연속적인 문자인 -그램, 에서 가장 짧은 패턴의 길이를 , 가장 긴 패턴의 길이를 , 모든 패턴들의 길이의 합을 이라 할 때, -그램과 계승수체계를 이용하여 시간에 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 이진인코딩된 텍스트의 핑거프린트를 이용하여 시간에 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 시간에 탐색 과정을 수행하는 병렬 구현 방법을 제시한다. 실험 결과, 가 커질수록 제시한 알고리즘의 기존 알고리즘보다 수행시간이 느려지지만 공간사용량은 적어졌다. 제시한 병렬 구현 방법은 기존 알고리즘보다 공간효율적이면서 수행시간은 유사하다.

순위다중패턴매칭문제는 길이가 인 텍스트 와 패턴들의 집합 가 주어졌을 때, 에 속한 패턴들과 순위동형인 의 모든 부분문자열들을 찾는 문제이다. 개의 연속적인 문자인 -그램, 에서 가장 짧은 패턴의 길이를 , 가장 긴 패턴의 길이를 , 모든 패턴들의 길이의 합을 이라 할 때, -그램과 계승수체계를 이용하여 시간에 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 이진인코딩된 텍스트의 핑거프린트를 이용하여 시간에 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 시간에 탐색 과정을 수행하는 병렬 구현 방법을 제시한다. 실험 결과, 가 커질수록 제시한 알고리즘의 기존 알고리즘보다 수행시간이 느려지지만 공간사용량은 적어졌다. 제시한 병렬 구현 방법은 기존 알고리즘보다 공간효율적이면서 수행시간은 유사하다.

Recently, the production amount of automobile parts is gradually increasing as the market grows and plenty of parts are substituted by plastic products for efficient energy consumption. Thus, systematic control of mass production and management on plastic products is inevitable. Plastic products for the car are manufactured by injection molding process because of the attributes of plastic materials. During injection molding process, defective products can be broken out by internal or external environment change. Currently, most of inspections for the defective products are performed by visual inspection. The authors developed an automatic inspection system that can detect the defects of plastic product using vision system. The authors also developed image processing algorithm in automatic inspection system to detect various type of defects and scratch.

During the past time information on internet increasing enormously which greed the attacker and invite them for attack. In order to provide protection from illegal access the concept of Intrusion Detection System (IDS) is introduced. Intrusion detection system recognized as a powerful tool for identifying malicious attacks over the network. IDS works on the concept of string matching with the help of Detection engine. Detection engine of IDS uses String matching algorithm for comparing against malicious activities. This comparison takes enough processing time nearly 70% of the whole IDS processing time by improving performance of searching algorithm. In this paper, we proposed an enhanced version of Hash-Boyer-Moore-Horspool string matching algorithm by adding a single digit hash function for reduced the number of character comparisons and improve the efficiency of IDS by reducing the number of false positive match.

In the virus world of Internet, it is a challenging and urgent problem that how can we ensure the safety of search engines. A security subsystem of the search engine based on the research of content-based image search engine system V2.0 is developed. A malicious URL (Uniform Resource Locator) detection method based on BM (Boyer-Moore) pattern matching is proposed. The main research contents and results are as follows: Many malicious URLs could be downloaded by web image search, which may cause unnecessary loses to the users. So the malicious URL detection algorithm based on BM pattern matching is proposed. This method is to let the URL source code match the virus characteristics in the database to confirm whether the URL is safe or not. Web image search detects 203 malicious URLs based on this method. By kaspersky scanning, we confirmed 189 URLs to be malicious URLs, and the error rate is 6.9%, and the accurate rate is 93.1%. The experimental results show that the malicious URL detection algorithm provides secure URLs for web image search engine..

This paper presents only a matching algorithm based on Delaunay triangulation and Parametrization from the extracted minutiae points. This method maps local neighborhood of points of two different point sets to unit-circle using topology information by Delaunay triangulation method from feature points of real fingerprint. Then, a linked convex polygon that includes an interior point is constructed as one-ring which is mapped to unit-circle using Parametrization that keep shape preserve. In local matching, each area of polygon in unit-circle is compared. If the difference of two areas are within tolerance, two polygons are consider to be matched and then translation, rotation and scaling factors for global matching are calculated.

When recording single-unit responses from neural systems, a common problem is the accurate detection of spikes (action potentials) in the presence of competing unwanted (noise) signals. While some sources of noise can be readily dealt with through filtering or 'template subtraction' techniques, other sources present a more difficult problem. In particular, noise components introduced by power supplies, which contain harmonics of the power-line frequency, can be particularly troublesome in that they can mimic the shape of the desired spikes. Thus, standard 'template subtraction' techniques or notch-filtering approaches are not appropriate. In this study, we propose the use of a novel template-subtraction scheme that involves estimating the power-line noise waveform and using cross-correlation techniques to subtract them from the recordings. This technique requires two key steps: (1) cross-correlation analysis of each recorded waveform extracts a robust representation of the power-line noise waveform and (2) a second level of cross-correlation to successfully subtract that representation from each recorded waveform. This paper describes this algorithm and provides examples of its implementation using actual recorded waveforms that are contaminated with these noise signals. An improvement (reduction) in the noise level is reported, as are suggestions for future implementation of this strategy.

본 고는 image의 pattern을 identify하기 위해 그 image data의 FFT(Fast Fourier Transform)를 취한 후 에너지 스펙트럼의 크기를 폐적분한 값으로 부터 original input object와 비교대상의 object에 대한 mean square error 값의 차이를 시뮬레이션한 결과 얻은 threshold value와 비교함으로써 matching 을 구현하기 위함이다. Vax11-780/vms와 Fortran77 Language를 사용하여 시뮬레이션을 수행하였으며 Tektronix graphic terminal이 digitized된 이미지의 모니터용으로 사용되었다.

The Logic Built In Self Test (LBIST) technique is substantially applied in chip design in most many semiconductor company in despite of unavoidable overhead like an increase in dimension and time delay occurred as it used. Currently common LBIST software uses the MISR (Multiple Input Shift Register) However, it has many considerations like defining the X-value (Unknown Value), length and number of Scan Chain, Scan Chain and so on for analysis of result occurred in the process. So, to solve these problems, common LBIST software provides the solution method automated. Nevertheless, these problems haven't been solved automatically by Tri-state Bus in logic circuit yet. This paper studies the algorithm that it also suggest algorithm that reduce additional circuits and time delay as matching of pattern about 2-type circuits which are CUT(circuit Under Test) and additional circuits so that the designer can detect the wrong location in CUT: Circuit Under Test.

본 논문은 잡음이 포함된 화상의 패턴매칭 및 검증에 유효한 새로운 패턴매칭 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 화상을 푸리에변환하면 중요한 형상정보가 푸리에영역의 저주파영역에 집중된다는 데 착안하여, 푸리에영역에 나타난 화상의 원점부근만을 추출하여 비교하는 방법을 이용하고 있다. 구체적으로는 두화상의 푸리에변환한 화상의 원점부분을 추출하여 감산하고 경험적인 임계치를 적용함으로써 패턴인식이 가능함을 보인다. 본 방법은 특히 잡음이 포함된 화상과 원화상의 매칭에도 효과적이다. 잡음은 푸리에영역에서 일반적으로 고주파영역에 분포하는데 본 방법 은 저주파영역을 추출하여 비교하기 때문이다. 실험결과는 10개의 표준화상과 가우시안잡음이 첨가된 화상을 사용하여 화상을 구분해 내고, 잡음이 있는 화상도 동일한 화상으로 인식함을 보여 준다. 이 방법을 화상의 위상정보만을 이용하여 패턴인식을 수행하는 위상한정상관법과 비교한 결과, 일부의 경우에 위상한정상관법과 동등이상의 결과를 보여준다.

This paper proposes a pattern matching algorithm which is useful for pattern matching and verification of images which includes noises. This algorithm is based on the feature that the signal energy of image is concentrated in a small frequency region in Fourier domain. The proposed method extracts the small parts around origins and compares the regions. Specifically, the parts around origins are extracted and subtracted, and finally experimental threshold is adopted for pattern matching. In particular, the proposed algorithm is useful for the images which includes noises because the noises are distributed in the high frequency region generally, and the method extracts the low frequency region only. Experimental result shows the method recognize ten standard images and three images includes various noises. This method shows the performance which is equal to or better than that of Phase Only Correlation in some cases.

패턴 매칭 알고리즘은 컴퓨터 네트워크, 유비쿼터스 네트워크, 그리고 센서 네트워크 등을 위한 보안 프로그램에 주로 사용 된다. IT 기술의 발전과 함께 정보의 디지털화가 가속화되면서 네트워크를 통해 전달되는 데이터양이 급증하고 있다. 이에 따라 패턴 매칭 연산의 복잡도도 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 더 많은 패턴을 보다 빠르게 검색할 수 있는 고성능 알고리즘의 개발이 끊임없이 요구되고 있다. 본 논문은 서픽스 트리 기반 패턴 매칭 알고리즘을 새롭게 제안하여 대용량 패턴 매칭 연산의 성능을 높였다. 서픽스 트리는 사전에 정의된 복수 패턴들의 서픽스를 기반으로 생성된다. 이 트리에 쉬프트 노드 개념을 추가하여 기존 패턴 매칭 연산들 중 불필요한 연산의 수행 횟수를 줄였다. 결과적으로 제안하는 구조를 통해 기존 알고리즘 대비 24% 이상의 성능 향상을 이루었다.

Pattern matching algorithms are widely used in computer security systems such as computer networks, ubiquitous networks, sensor networks, and so on. However, the advances in information technology causes grow on the amount of data and increase on the computation complexity of pattern matching processes. Therefore, there is a strong demand for a novel high performance pattern matching algorithms. In light of this fact, this paper newly proposes a suffix tree based pattern matching algorithm. The suffix tree is constructed based on the suffix values of all patterns. Then, the shift nodes which informs how many characters can be skipped without matching operations are added to the suffix tree in order to boost matching performance. The proposed algorithm reduces memory usage on the suffix tree and the amount of matching operations by the shift nodes. From the performance evaluation, our algorithm achieved 24% performance gain compared with the traditional algorithm named as Wu-Manber.

공장 현장에서 적용할 수 있는 산업용 비전 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴 정합이 가능한 알고리즘의 개발이 요구된다. 기존의 농담정규화상관(NGC)법을 사용하는 알고리즘은 과도한 계산량과 조명의 불안정에 영향을 많이 받는 문제점이 있다 본 논문에서는 영상 피라미드와 물체경계의 에지점들을 이용하여 기존 NGC 알고리즘의 단점을 보완하고 고속 패턴정합을 수행하는 에지기반 점상관 알고리즘을 제안하고 이를 실제 영상에 적용하여 그 신뢰성을 검증한다.

순위다중패턴매칭문제는 길이가 n인 텍스트 T와 패턴들의 집합 P' = {P<SUB>1</SUB>,P<SUB>2</SUB>…,P<SUB>k</SUB>}가 주어졌을 때, P'에 속하는 패턴들과 상대적인 순위가 일치하는 T의 모든 부분문자열들의 위치를 찾는 문제이다. P'에서 가장 짧은 패턴의 길이가 m, 가장 긴 패턴의 길이를 $\bar{m}$, 모든 패턴들의 길이의 합을 M, q개의 연속된 문자들을 q-그램이라 할 때, 기존에 텍스트의 핑거프린트를 이용하여 순위다중패턴매칭문제를 $O(q!+nqlogq+Mlog\bar{m}+nM)$ 시간에 해결하는 알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 텍스트의 핑거프린트를 활용하여 O(max(q!,M,n))개의 스레드를 이용하여 순위다중패턴매칭문제를 평균적으로 $O(\bar{m}+qlogq+n/q!)$ 시간에 해결하는 병렬 구현 방법을 제시한다. 실험 결과, n = 1,000,000, k = 1,000, m = 5, q = 3일 때, 본 논문에서 제시하는 병렬 구현 방법은 기존의 순차 알고리즘보다 약 19.8배 빠르게 수행되었다.

최근 정보통신 관련 시장의 양적 팽창과 함께 발생된 수많은 시스템 침입 사건들은 컴퓨터 보안 문제와 이를 해결하기 위한 보안 시스템에 대한 관심을 증가시키고 있다. 침입탐지시스템은 보안 시스템의 핵심 요소로, 그 중 대부분이 패턴 매칭을 이용한 침입탐지방식을 채택하고 있다. 그러나 현재의 패턴 매칭을 위한 알고리즘은 유연하지 못하기 때문에, 다양한 특성을 지닌 공격들에 대한 대처 능력이 부족하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 패턴들의 특성에 따라 유연하게 대처할 수 있는 세 가지의 유사 패턴 매칭 알고리즘을 제안한다.

서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 알고리즘에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 크로스패턴과 납작한 육각패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 초기에 크로스 패턴을 이용하여 탐색영역의 중심 주위에 분포 확률이 높은 움직임이 작은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 육각패턴 탐색 알고리즘에 비하여 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 0.2-6.2% 의 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 0.02-0.3105 의 향상을 보였다.

In the block matching algorithm, search patterns of different shapes or sizes and the distribution of motion vectors have a large impact on both the searching speed and the image quality. In this paper, we propose a new fast block matching algorithm using the cross pattern and the flat-hexagon search pattern. Our algorithm first finds the motion vectors that are close to the center of search window using the cross pattern, and then lastly finds the other motion vectors that are not close to the center of search window using the flat-hexagon search pattern. Through experiments, compared with the hexagon-based search algorithm(HEXBS), the proposed cross pattern and flat-hexagonal pattern search algorithm(CFHPS ) improves about 0.2-6.2% in terms of average number of search point per motion vector estimation and improves about 0.02-0.31dB in terms of PSNR(Peak Signal to Noise Ratio).

In this paper, we suggest the 3D Vision Inspection Algorithm which is based on the external shape feature, and is able to recognize the object. Because many objects made by human have the regular shape, if we posses the database of pattern and we recognize the object using the database of the object's pattern, we could inspect the objects of many fields. Thus, this paper suggest the 3D Vision inspection Algorithm using the Geometrical Pattern Matching by making the 3D database.

본 논문에서는 비트패턴을 기반으로 한 고속의 적응적 가변 블록 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 기준으로 8bit 화소값을 0과 1의 비트패턴으로 변환한 후 블록의 움직임 예측을 수행한다. 비트변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합 과정을 심화시켜 보다 빠르고 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과, 한 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FS-BMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다.

In this paper, we propose a fast variable-size block matching algorithm for motion estimation based on bit-pattern. Motion estimation in the proposed algorithm is performed after the representation of image sequence is transformed 8bit pixel values into 1bit ones depending on the mean value of search block, which brings a short searching time by reducing the computational complexity. Moreover, adaptive searching methods according to the motion information of the block make the procedure of motion estimation efficient by eliminating an unnecessary searching of low motion block and deepening a searching procedure in high motion block. Experimental results show that the proposed algorithm provides better performance-0.5dB PSNR improvement-than full search block matching algorithm with a fixed block size.

길이가 같은 두 문자열의 같은 위치에 있는 문자의 순위가 모두 일치할 때, 두 문자열은 순위동형이라 한다. 순위다중패턴매칭문제는 텍스트 T와 k개의 패턴들의 집합 $P^{\prime}=\{P_1,P_2{\ldots},P_k\}$이 주어졌을 때, P'의 패턴들과 순위동형인 T의 모든 부분문자열의 위치를 찾는 문제이다. 최근 전처리단계에서 P'에 대한 이동테이블을 O(kmqlogq) 시간에 계산하여 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 해싱기반 알고리즘이 제시되었다. 이때 P'에서 가장 짧은 패턴의 길이를 m, q-그램의 길이를 q라고 한다. 본 논문에서는 P'이 주어졌을 때, 이동테이블을 O(mqlogq) 시간에 계산하는 병렬알고리즘을 제시한다. 실험결과, 본 논문에서 제시하는 병렬알고리즘은 k개의 스레드를 이용하여 m=100, q=5에 대해 k=100일때와 k=1,000일 때 순차알고리즘보다 각각 약 12.9배, 약 215배 빠른 수행시간을 보였다.

길이가 같은 두 문자열의 같은 위치에 있는 문자의 순위가 모두 일치할 때, 두 문자열은 순위동형이라 한다. 순위다중패턴매칭문제는 텍스트 T와 k개의 패턴들의 집합 $P^{\prime}=\{P_1,P_2{\ldots},P_k\}$이 주어졌을 때, P'의 패턴들과 순위동형인 T의 모든 부분문자열의 위치를 찾는 문제이다. 최근 전처리단계에서 P'에 대한 이동테이블을 O(kmqlogq) 시간에 계산하여 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 해싱기반 알고리즘이 제시되었다. 이때 P'에서 가장 짧은 패턴의 길이를 m, q-그램의 길이를 q라고 한다. 본 논문에서는 P'이 주어졌을 때, 이동테이블을 O(mqlogq) 시간에 계산하는 병렬알고리즘을 제시한다. 실험결과, 본 논문에서 제시하는 병렬알고리즘은 k개의 스레드를 이용하여 m=100, q=5에 대해 k=100일때와 k=1,000일 때 순차알고리즘보다 각각 약 12.9배, 약 215배 빠른 수행시간을 보였다.

서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 기법에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 납작한 육각패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 작은 육각패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 육각패턴 탐색기법에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 11~51% 이상의 높은 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 0.05~0.74dB 의 향상을 보였다.