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Language, as part of the human mind, must be studied from various perspectives at different levels of abstraction. These studies should be integrated into a unified approach, which may be referred to as the cognitive neuroscience of language. A series of researches on Japanese scrambling were reviewed from linguistic, psychological, and neurophysiological perspectives, as an initial attempt toward a cognitive neuroscience of language.

As current algorithms unable to perform effective fusion processing of unknown complex radar signals lacking database, and the result is unstable, this paper presents a multi-level fusion processing algorithm for complex radar signals based on evidence theory as a solution to this problem. Specifically, the real-time database is initially established, accompanied by similarity model based on parameter type, and then similarity matrix is calculated. D-S evidence theory is subsequently applied to exercise fusion processing on the similarity of parameters concerning each signal and the trust value concerning target framework of each signal in order. The signals are ultimately combined and perfected. The results of simulation experiment reveal that the proposed algorithm can exert favorable effect on the fusion of unknown complex radar signals, with higher efficiency and less time, maintaining stable processing even of considerable samples.

TRISO (Tri-Isotropic)-coated fuel particle is widely applied due to its higher stability at high temperature and its efficient retention capability for fission products in the HTGR (high temperature gas-cooled reactor), one of the highly efficient Generation IV reactors. The typical ball-type TRISO-coated fuel particle with a diameter of about 1 mm is composed of a nuclear fuel particle as a kernel and of outer coating layers. The coating layers consist of a buffer PyC, inner PyC, SiC, and outer PyC layer. In this study, a digital image processing algorithm is proposed to automatically measure the thickness of the coating layers. An FBP (filtered backprojection) algorithm was applied to reconstruct the CT image using virtual X-ray radiographic images for a simulated TRISO-coated fuel particle. The automatic measurement algorithm was developed to measure the coating thickness for the reconstructed image with noises. The boundary lines were automatically detected, then the coating thickness was circularly by the algorithm. The simulation result showed that the measurement error rate was less than 1.4%.

A location-aware algorithm is proposed in this study to optimize the system performance of distributed systems for processing big data with low data reliability and application performance. Compared with previous algorithms, the location-aware data block placement algorithm uses data block placement and node data recovery strategies to improve data application performance and reliability. Simulation and actual cluster tests showed that the location-aware placement algorithm proposed in this study could greatly improve data reliability and shorten the application processing time of I/O interfaces in real-time.

본 연구에서는 인터벤션 시술 시 사용하는 DSA에서 발생하는 높은 선량으로 시술자와 환자의 의료 피폭이 발생됨을 인지하고 3D printing DSA 팬텀을 이용하여 Cu filter와 post-processing algorithm의 적용을 통해 화질 저하를 개선한 저선량 프로토콜이 임상에 적용 가능한지를 알아봤다. 본원에서 3D Printing 기술을 이용하여 DSA 팬텀을 자체 제작하였으며, (1) 기존 프로토콜, (2) Cu filter 적용 프로토콜, (3) Cu filter 및 post-processing algorithm 적용 프로토콜로부터 획득한 영상의 선량, SNR&CNR, 정성적인 평가를 실시했다. Cu filter 0.3mm parameter 적용 전후로 61%의 선량 감소를 가져왔고, post-processing algorithm을 함께 적용했을 때 기존 Standard 프로토콜 대비 SNR은 93%, CNR은 98% 정량적인 수치를 나타냈다. 그리고 정성평가 결과에서는 93%의 인원이 임상에서 적합한 수준의 영상이라고 답변했다. Cu filter, post-processing algorithm을 통한 의료 피폭 선량 감소와 영상 화질 개선을 확인하고 기존 프로토콜을 대체할 저선량 프로토콜의 효용성을 입증했다

In this study, we recognized the high radiation dose during digital subtraction angiography (DSA) used in intervention procedures and used 3D-printed DSA phantom to determine whether low-dose protocol with post-processing algorithm is applicable to clinical procedures without deterioration of image quality. DSA Phantom was prepared by using 3D printing technology at the Asan medical center, and three imaging acquisition protocols were tested; (1) default protocol, (2) low-dose protocol with Cu filtration, (3) low-dose protocol with Cu filtration and post-processing algorithm according to radiation dose, SNR & CNR, and qualitative evaluation. It resulted in a 61% dose reduction before and after an adaption of 0.3mm Cu filtration, with 93% in SNR and 98% in CNR compared to the existing Standard protocol. In addition, 93% of the respondents said that the quality assessment was appropriate for clinical procedures. We identified that reduced radiation exposure dose and improved image quality through Cu filter, post-processing algorithm and demonstrated the utility of low-dose protocols could replace existing standard protocols.

This paper suggests a variation of a well-known probabilistic matrix factorization algorithm which is commonly used in data analysis and scientific computing, and which has been considered recently to serve natural language processing. The proposed variation is meant to take benefit from the fact that matrices processed in natural language processing tasks are normally sparse rectangular matrices with one dimension much larger than the other, and this can be used to ensure adequate accuracy with acceptable computation time. Preliminary experiments on real-world textual corpora show that the proposed algorithm achieves relevant improvements compared to the original one.

An Internet of Things (IOT) sensor network is an effective solution for monitoring environmental conditions. However, IOT sensor networks generate massive data such that the abilities of massive data storage, processing, and query become technical challenges. To solve the problem, a Hadoop cloud platform is proposed. Using the time and workload genetic algorithm (TWLGA), the data processing platform enables the work of one node to be shared with other nodes, which not only raises efficiency of one single node but also provides the compatibility support to reduce the possible risk of software and hardware. In this experiment, a Hadoop cluster platform with TWLGA scheduling algorithm is developed, and the performance of the platform is tested. The results show that the Hadoop cloud platform is suitable for big data processing requirements of IOT sensor networks.

Short-form videos are a type of media content designed for rapid and effortless consumption, typically lasting from a few seconds to a few minutes. These videos are characterized by several appealing features, including brief duration, diversity, fragmented structure, immersive experience, and algorithmically personalized content. This study aims to investigate how algorithm-driven consumption and immersive engagement with short-form video content affect users’ information processing mechanisms through an online experimental design.

컴퓨터 비전 분야의 의미론적 영상 분할(Semantic Image Segmentation) 기술은 이미지를 픽셀 단위로 분할 하여 클래스를 나누는 기술이다. 이 기술도 기계 학습을 이용한 방법으로 성능이 빠르게 향상되는 중이며, 픽셀 단위의 정보를 활용할 수 있는 높은 활용성이 주목받는 기술이다. 그러나 이 기술은 초기부터 최근까지도 계속 '세밀하지 못한 분할'에 대한 문제가 제기되어 왔다. 이 문제는 레이블 맵의 크기를 계속 늘리면서 발생한 문제이기 때문에, 자세한 에지 정보가 있는 원본 영상의 에지 맵을 이용해 레이블 맵을 수정하여 개선할 수 있을 것으로 예상할 수 있었다. 따라서 본 논문은 기존 방법대로 학습 기반의 의미론적 영상 분할을 유지하되, 그 결과인 레이블 맵을 원본 영상의 에지 맵 기반으로 수정하는 후처리 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에 알고리즘의 적용 한 뒤 전후의 정확도를 비교했을 때 평균적으로 약 1.74% 픽셀 정확도와 1.35%의 IoU(Intersection of Union) 정확도가 향상되었으며, 결과를 분석했을 때 성공적으로 본래 목표한 세밀한 분할 기능을 개선했음을 보였다.

Semantic image segmentation technology in the field of computer vision is a technology that classifies an image by dividing it into pixels. This technique is also rapidly improving performance using a machine learning method, and a high possibility of utilizing information in units of pixels is drawing attention. However, this technology has been raised from the early days until recently for 'lack of detailed segmentation' problem. Since this problem was caused by increasing the size of the label map, it was expected that the label map could be improved by using the edge map of the original image with detailed edge information. Therefore, in this paper, we propose a post-processing algorithm that maintains semantic image segmentation based on learning, but modifies the resulting label map based on the edge map of the original image. After applying the algorithm to the existing method, when comparing similar applications before and after, approximately 1.74% pixels and 1.35% IoU (Intersection of Union) were applied, and when analyzing the results, the precise targeting fine segmentation function was improved.

본 논문에서는 최적의 병렬 처리를 위해 random value pool을 이용하는 정보보호 지원 병렬 kNN 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 생성하는 난수와 암호문 난수를 random value pool의 메모리 공간에 미리 저장해 놓고, 임의의 정수가 필요한 때 random value pool에서 난수와 그에 해당하는 암호문 난수를 선택하여 암호화 연산의 비용을 줄인다. 제안하는 병렬 kNN 질의처리 알고리즘은 기존 kNN 질의처리 알고리즘의 병렬 처리 버전에 비해 약 1.6-8.4배의 우수한 질의처리 성능 향상을 보인다.

This paper proposes a privacy-preserving parallel kNN query processing algorithm that utilizes a random value pool to perform optimal parallel processing. The proposed parallel algorithm involves pre-storing the generated random numbers and corresponding encrypted random numbers in the memory space of the random value pool. When an arbitrary integer is needed, the proposed parallel algorithm selects random numbers and their corresponding encrypted random numbers from the random value pool, reducing the cost of encryption operations. The proposed kNN query processing algorithm demonstrates a remarkable 1.6-8.4 times better performance, compared to the parallel versions of existing kNN query processing algorithms.

최근 대용량 그래프의 반복 처리를 위하여 GPU를 이용하는 연구가 진행되고 있다. 메모리가 제한된 GPU를 이용하여 대용량 그래프를 처리하기 위해서는 그래프를 서브 그래프로 분할한 후 서브 그래프들을 스케줄링해서 처리해야 한다. 그러나 활성 정점에 따라 서브 그래프가 처리되기 때문에 그래프 처리 과정 속에서 불필요한 데이터 전송이 반복된다. 본 논문에서는 메모리가 제한된 GPU 환경에서 효율적인 그래프 알고리즘 처리 기법을 제안하고 성능 평가를 수행한다. 제안하는 기법은 그래프 차등 서브 그래프 스케줄링 방법과 그래프 분할 방법으로 구성된다. 대용량 그래프 분할 방법은 GPU에서 효율적으로 처리할 수 있도록 대용량 그래프를 서브 그래프로 분할할 수 있는 방법을 결정한다. 차등 서브그래프 스케줄링 방법은 GPU에서 처리하는 서브그래프를 스케줄링하여 반복적으로 사용되는 HOST-GPU 간의 데이터 중복 전송을 줄인다. 다양한 그래프 처리 알고리즘들의 성능 평가를 수행함으로써 제안하는 기법은 기존 분할 기법 대비 170%, 기존 처리 기법 대비 268% 향상되었다.

Recently, research on processing a large-capacity graph using GPUs has been conducting. In order to process a large-capacity graph in a GPU with limited memory, the graph must be divided into subgraphs and then processed by scheduling subgraphs. In this paper, we propose an efficient graph algorithm processing scheme in GPU environments with limited memory and performance evaluation. The proposed scheme consists of a graph differential subgraph scheduling method and a graph segmentation method. The bulk graph segmentation method determines how a large-capacity graph can be segmented into subgraphs so that it can be processed efficiently by the GPU. The differential subgraph scheduling method schedule subgraphs processed by GPUs to reduce redundant transmission of the repeatedly used data between HOST-GPUs. It shows the superiority of the proposed scheme by performing various performance evaluations.

The measuring of internal defects of objects using the shearography has many advantages. It is a non-contact and non-destructive method and It has a real time measurement speed and no constraints of object shape. Compared to ESPI(Electronic Speckle Pattern Interferometry), Shearography has a very low error rate by vibration and air turbulence. So shearography provides possibilities of industrial application. In this paper, Image processing algorithm that is measurement of out-of-plane deformation using the shearography is proposed by developed using the LabVIEW 2010 and measurement result of out-of-plane ESPI and Shearography are compared quantitatively.

일반적으로 유도무기의 탐색기와 유도조종장치는 유도탄의 상태를 나타내기 위해 표적, 탐색, 인지, 포착정보를 처리하여 유도무기의 운용 및 제어를 담당하는 역할을 한다. 유도에 필요한 신호는 시선 변화율 신호, 시각 신호, 종말 단계 동체 지향 신호이며, 발사 통제에 필요한 신호는 표적, 감지 신호가 필요하다. 최근 유도탄의 복잡하고 처리하기 어려운 유도탄 신호를 실시간으로 처리하기 위해 유도탄의 데이터 처리 속도를 높여야 한다. 본 연구는 PLINQ(Parallel Language-Integrated Query)의 병렬 알고리즘 방법 중 스톱앤고와 역 열거형 알고리즘을 적용한 후 유도탄 점검 프로그램을 이용하여 실시간으로 유도탄 필요 신호 데이터 처리속도를 비교 후 처리결과를 나타내었다. 도출된 데이터 처리결과 기준으로 다중코어 처리방식과 단독코어 처리방식 CPU(Central Processing Unit) 처리속도 비교, CPU 코어 이용률을 비교하고 병렬처리 알고리즘 적용 시 유도탄 데이터 처리에 효과적 방법을 제안한다.

In general, the guided weapon seeker and the guided control device process the target, search, recognition, and capture information to indicate the state of the guided missile, and play a role in controlling the operation and control of the guided weapon. The signals required for guided weapons are gaze change rate, visual signal, and end-stage fuselage orientation signal. In order to process the complex and difficult-to-process missile signals of recent missiles in real time, it is necessary to increase the data processing speed of the missiles. This study showed the processing speed after applying the stop and go and inverse enumeration algorithm among the parallel algorithm methods of PINQ and comparing the processing speed of the signal data required for the guided missile in real time using the guided missile inspection program. Based on the derived data processing results, we propose an effective method for processing missile data when applying a parallel processing algorithm by comparing the processing speed of the multi-core processing method and the single-core processing method, and the CPU core utilization rate.

레이다의 주요 성능 규격 중 하나인 거리 분해능은 동일한 속도 및 각도의 두 표적을 거리 상으로 분해할 수 있는 성능과 관련된 지표이다. 일반적으로 레이다 성능 규격에 정의된 분해능은 실제 두 표적 분해 관점이 아닌 송신 펄스 폭으로 정의된다. 송신 펄스 폭 수치는 설계 측면의 성능 규격일 뿐, 두 표적을 분해할 수 있는 최소 거리를 의미하는 것이 아니다. 본 논문에서는 송신 펄스폭과 레이다 알고리즘을 동시에 고려하여 동일한 속도 및 각도 정보를 가지는 두 신호가 거리 차이로 분해되어 개별 추적개시로 이어질 수 있는 최소 거리차이에 대해 분석한다. 분해능 이외의 다른 외부 간섭을 배제하기 위해 비콘(Beacon) 신호를 활용한 루프랩 (Roof-lab) 환경에서 지상시험을 수행하였고, 탐지 단계에서는 신호처리 알고리즘에 의해 개별 탐지 성능이 결정되고, 추적 형성 단계에서는 데이터 연관을 통한 중복성 검사 알고리즘에 의해 분해 성능이 결정되는 것을 확인하였다.

Range resolution is the ability to distinguish different targets placed in same angular direction but at different distances from the radar. Normally, Range resolution requirement is defined as the width of transmitting pulse. The width of transmitting pulse does not mean the ability to distinguish two different targets. Range resolution performance to detect and track targets separately depends on the signal processing and tracking algorithm not only the width of transmitting pulse. This paper analyzes the processing steps in algorithms to affect the range resolution performance and verifies the results by roof-lab ground test using beacon signal. As a result, to track targets with the same angular position separately, it is desirable to have larger range difference than plot-track association test gate.

최근 클라우드 서비스가 주목받으면서 서비스 비용을 줄이기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 이기종 장치를 통해 클라우드 서비스의 상호호환성을 유지할 수 있는 클라우드 관리 방안 기술 연구가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 서비스가 무중단 없이 상호 호환성을 지속할 수 있는 작업 지향 분할 모델을 제안한다. 제안 모델은 클라우드 간 작업 정보 연계가 지속될 수 있도록  개의 작업을 선형 연결하는 것이 목적이다. 제안 모델은 N개의 작업 정보 간 정보 연계성이 높을수록 클라우드 작업 간 관계가 명확하고 작업 정보 간 강한 관계를 유지하기 위해서 작업 정보의 필수 연결을 반복적으로 필터링함으로써 작업의 매개변수 크기를 줄일수 있어서 안 정적인 작업 공유 관계를 작업 전반에 걸쳐 적용할 수 있다. 성능 평가 결과, 상관관계 정보를 이용하여 작업 지향 분할을 반복적으로 필터링함으로써 정확도와 효율성은 각각 평균 4% 향상시켰으며, 클라우드 작업 간 연계 처리의 지연시간은 평균 17% 향상시켰다.

As cloud services have recently attracted attention, various studies are being conducted to reduce service costs. In particular, there is a need for research on technology for cloud management plans that can maintain the interoperability of cloud services through heterogeneous devices. In this paper, we propose a task-oriented segmentation model in which cloud services can continue to be compatible without interruption. The proposed model aims to connect individual tasks linearly so that the linkage of task information between clouds can be continued. The proposed model can apply a stable task sharing relationship throughout the task by repeatedly filtering the essential connection of task information in order to maintain a strong relationship between task information and a clearer relationship between task information. As a result of performance evaluation, by repeatedly filtering the task-oriented segmentation using correlation information, accuracy and efficiency improved by 4% on average, respectively, and the delay time of linkage processing between cloud tasks improved by 17% on average.

다중채널 신호처리 알고리즘은 사용 주파수 대역의 가변성, 효율적인 전송전력 할당, 서로 다른 전송률과 대역을 요구하는 서비스 형태를 충족시키기 위한 가변 주파수 대역 변환을 요구한다. 다중채널 시스템의 다중 반송파 신호에 대하여 역다중화/다중화화를 통한 주파수 대역 재할당의 방식에는 개별채널 방식, 다단트리 방식, 블록 방식이 있다. 본 논문에서는 다중 반송파 신호의 채널 대역을 가변할 수 있는 향상된 개별채널 처리 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 CIC 필터(cascaded integrator comb filter)와 half-band필터를 이용해 데시메이션(decimation)과 인터폴레이션(inter-polaration)을 수행하며, FIR low-pass필터를 통해 다중 반송파 신호에서 각 부채널을 필터링 (filtering)하여 채널 대역을 재할당한다. 전산모의 실험을 통해 역다중화와 다중화에 의해 가변 채널 대역의 변환이 효율적으로 이루어지는 것을 확인하였다.

The algorithm of multiple channel signal processing requires the flexibility of variable frequency band, efficient allocation of transmission power, and flexible frequency band reallocation to satisfy various service types which requires different transmission rates and frequency band. There are three methods including per-channel approach, multiple tree approach, and block approach performing frequency band reallocation method by channelization and dechannelization in the multiple-channel signal. This paper proposes an improved per-channel approach for converting the frequency band of multiple carrier signals efficiently. The proposed algorithm performs decimation and interpolation using CIC(cascaded integrator comb filter), half-band filter, and FIR filter. In addition, it performs filtering of each sub-channel, and reallocates channel band through FIR low-pass filter in the multiple-channel signal. The computer simulation result shows that the perfect reconstruction of output signal and the flexible frequency band reallocation is performed efficiently by the proposed algorithm.

최근 클라우드 컴퓨에 한 심이 고조됨에 따라, 클라우드에 아웃소싱된 암호화 데이터베이스 상에서의 역 질 의처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구 데이터 근 패턴 보호를 지원하는 연구는 무하다. 따 라서 본 논문에서는 데이터 보호, 사용자 질의 보호 데이터 근 패턴 보호를 모두 지원하는 암호화 데이터베이 스 상에서의 역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 정보보호를 지원하는 동시에 효율인 처리 성능을 제공함을 보인다.

As the cloud computing has attracted much interests recently, the study on a range query processing on encrypted databases outsourced in the cloud have been actively performed. However, there is no existing work that hides data access patterns. Therefore, in this paper we propose a new range query processing algorithm on the encrypted database that not only preserves the confidentiality of data and user query but also conceals the data access patterns. Through the performance analysis, we show that the proposed range query processing algorithm can efficiently process a range query while preserving privacy.

최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 데이터베이스 아웃소싱에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스 를 아웃소싱하는 경우, 데이터 소유자의 정보가 내부 및 외부 공격자에게 노출되는 문제점을 지닌다. 따라서 본 논 문에서는 프라이버시 보호를 지원하는 십진수 기반의 암호화 연산 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 이진 수 기반의 암호화 연산 프로토콜과 달리 bit length 만큼 반복 연산을 수행하지 않기 때문에 연산의 효율성을 향상 시킨다. 아울러 십진수 기반의 암호화 연산 프로토콜을 이용한 kNN 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 kNN 질의처리 알고리즘은 암호화 연산의 효율성을 향상시킨 십진수 기반의 프로토콜을 사용함으로써 높은 질의 처 리 성능을 제공한다. 한편 제안하는 알고리즘의 보안 분석을 수행하여, 데이터 보호, 질의 보호, 접근 패턴 보호를 지원함을 증명한다. 마지막으로 성능평가를 통해, 제안하는 kNN 질의처리 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해서 약 5배의 질의처리 성능 향상이 있음을 보인다.

With the development of cloud computing, interest in database outsourcing has recently increased. However, when the database is outsourced, there is a problem in that the information of the data owner is exposed to internal and external attackers. Therefore, in this paper, we propose decimalbased encryption operation protocols that support privacy preservation. The proposed protocols improve operational efficiency compared to binary-based encryption operation protocols by eliminating the need for repetitive operations based on bit length. In addition, we propose a privacy-preserving kNN query processing algorithm using decimal-based encryption operation protocols. The proposed kNN query processing algorithm provides high query processing performance by utilizing efficient decimal-based protocols which enhance the efficiency of the encryption operations. Meanwhile, the security analysis of the proposed algorithm is performed to prove its data protection, query protection, and access pattern protection. Through our performance analysis, the proposed kNN query processing algorithm shows about 5 times better query processing performance, compared with the existing algorithms.

Users get unexpected position information with errors because of satellite clock, ionospheric delay, tropospheric delay and hot noise. Especially if there are crowded many buildings and tall buildings in a small area, larger errors are generated by multi path, reflection and refraction. Therefore, in this paper, we have proposed a post-processing algorithm based on Minimum distance maintenance, Bounce cancellation and Direction vector scheme considering distribution and direction of received position information. Through the experimental results of this paper, we have shown a low average error 5.87m compared to the GPS point positioning that shows an average error 23.4m.