최근 마이크로 센서와 무선 통신 기술의 진보는 센서 네트워크의 발전을 가능하게 하였다. 이와 같은 사실은 무선 센서 네트워크를 위한 수많은 라우팅 프로토콜의 개발로 이어졌으며, 다양한 구조의 알고리즘들이 제안되었다. 특히, 디렉티드 디퓨젼(Directed Diffusion; DD)은 데이터 중심 기반의 라우팅 알고리즘으로 속성 칼 쌍을 이용하여 통신하는 센서 네트워크의 한 패러다임이라고 할 수 있다. 그러나 기존의 DD에서는 작업을 요청하는 질의 메시지(interest message)가 전체 센서 네트워크에 플러딩(flooding)되는데, 이러한 과정은 에너지 소비 측면에서 볼 때 매우 비효율적이라고 할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 센서 노드의 에너지와 밀도 정보를 고려한 임계값을 이용하여 데이터의 전송 지역을 제한함으로서, 네트워크의 에너지 소비를 줄일 수 있는 새로운 메시지 전달영역 제한기법(propagation limiting method; PLM)을 제안한다. 퍼지 규칙 기반 시스템은 센서 필드에 배치된 노드들의 에너지와 밀도 정보를 입력 파라미터로 사용하여 메시지 라우팅을 위한 임계값 결정에 사용된다 본 연구에서 제안된 기법을 사용하여 센서 네트워크의 에너지 소비를 실험한 결과 기존에 제안되었던 알고리즘들에 비해 상대적으로 높은 효율성을 나타내었으며, 전체적으로 네트워크의 수명도 연장할 수 있었다.
기계학습은 학습말뭉치로부터 문제를 해결하기 위한 규칙을 학습하여 모델을 생성한다. 생성된 모델의 성능을 높이기 위해서는 문제에 적합한 자질들을 많이 이용해야 하지만 많은 자질들을 사용하면 모델의 생성시간은 느려지는 것이 사실이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다단계 기법을 적용한 기계학습으로 구묶음 시스템을 제작하여 학습모델의 생성시간을 단축하고 성능을 높이는 기법을 제안한다. 많은 종류의 자질들을 두 단계로 분리하여 학습하는 기법으로 1단계에서 구의 경계를 인식하고 2단계에서 구의태그를 결정한다. 1단계의 학습자질은 어휘 정보, 품사 정보, 띄어쓰기 정보, 중심어 정보를 사용하였으며, 2단계 학습자질은 어휘 정보와 품사 정보 외에 1단계 결과에서 추출한 구의 시작 품사 정보와 끝 품사 정보, 구 정보, 구 품사 정보를 자질로 사용하였다. 평가를 위해서 본 논문에서는 ETRI 구문구조 말뭉치를 사용하였다.
실시간 스케줄가능성 분석을 위한 여러 가지 방법들이 제안되었지만, 이들은 프로세스의 모든 상태공간을 추적하거나 고정 우선 순위 스케줄링 방법을 사용하기 때문에 시간 및 공간에 대한 복잡성의 증가를 야기한다. 따라서 상태공간의 수를 줄임으로써 보다 빠른 시간에 스케줄가능성을 판단하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 프로세스 대수의 전이규칙을 이용하여 번역시간에 결정될 수 있는 프로세스의 최소 수행시간, 주기, 마감시간, 동기화 시간을 고려하여 실시간 프로세스가 마감시간을 지키는가를 판단하는 개선된 알고리즘을 제안 및 구현한다. 구현 결과를 통하여 모든 상태 공간을 검색하지 않고도 스케줄가능성을 판단하는 효과적인 성능을 보였다.
본 논문에서는 H.263 부호기에서 적정 화질과 일정한 전송율을 유지하는 양자화 변수 추정을 위한 퍼지 제어기를 제안하였다. 퍼지화 방법으로는 Mamdani 방법을 이용하며, 역퍼지화는 무게중심법을 이용하였다. 움직임 벡터에 따른 시간적 특성을 추정할 때 공간영역에서 분산과 엔트로피는 시각적 특성과 상관관계가 있다. 따라서 퍼지 입력변수로 영상의 분산값, 엔트로피 및 움직임 벡터를 이용하였다. 퍼지 소속함수를 유도하고, 시각적 특성에 적합한 퍼지감도를 결정하였으며, FAM 뱅크를 설계하였다. 실제 동영상 압축에 퍼지 규칙을 적용하였으며, 퍼지 양자화를 이용하여 효율적인 율제어와 최적의 비트할당 및 주관적 화질 특성이 유지되는 결과를 얻었다.
ISO/IEC JTC 1 산하의 Directives SWG(Special Working Group)은 JTC 1의 표준화 활동을 위한 조직구성 및 역할, 표준화 작업 방법 및 절차, 표준 개발 규칙 등을 규정하고 있는 상위 규정 문서에 대한 제 개정 및 관련 이슈를 논의하는 조직이다. 금번 Directives SWG 회의는 2011년 8월 31일부터 9월 2일까지 3일간에 걸쳐 7개국 24명이 참석한 가운데 캐나다 오타와에서 개최되었다. 본 논문에서는 Directives SWG에서 논의 및 결정된 주요 내용을 살펴보고 본 표준화 활동에 대한 함의를 모색해 보고자 한다.
USN 미들웨어는 여러 사이트에서 발생하는 센서 정보를 수집하여, 판단하고, 조치를 취하는 기능을 가지고 있다. 한 개 센서 데이터로부터 상황을 결정하는 것은 해당 데이터의 오류나 전체를 반영하지 않을 수 있기 때문에 부적절하다. 여기서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 '그룹'이라는 개념을 도입하였다. 그룹은 같은 장소에 같은 조건에 행동하는 센서의 집합이다. 예를 들어 특정 방에서 모든 화재 센서는 미리 정의된 동일한 특정 온도에 도달하면 버저를 울린다. 이때 이들 센서들은 동일한 한 개의 그룹에 속하는 것이다. 지능형 USN 미들웨어의 모든 판단은 이러한 그룹에 기반하여 이루어진다. 본 연구에서는 그룹에 기반한 미들웨어의 지능형 규칙에 대하여 연구를 하였다.
우리는 등식으로 표현된 많은 정보들을 다룬다. 이러한 정보에 관한 가장 근본적인 문제중의 하나는 '어떤 주어진 등식이 한 가지 방법이다. Rewrite system은 주어진 항(term)에 rewrite 규칙(rule)들을 적용하여 단순화한다. 따라서 어떤 항이라도 단순화 과정이 무한히 계속되지 않아야 함은 rewrite system의 중요한 성질이다. Rewrite system의 이러한 종료(termination) 여부를 결정하는 방법들 중 하나가 다항식 순서(polynomial ordering)이다. 이 방법은 rewrite system의 함수기호에 적절한 다항식을 대응시켜주는 방법이다. 그러나, 주어진 rewrite system이 종료함을 보이는 다항식 순서를 자동적으로 생성하는 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여, 다항식을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다.
본 연구에서는 H.263 부호기에서 양자화 변수의 추정을 위한 퍼지 제어기를 제안한다. 퍼지화 방법으로는 Mamdani법을 이용하였으며, 비퍼지화는 무게 중심법을 이용한다. 퍼지 입력변수로는 영상의 분산값, 엔트로피 및 현재의 움직임 벡터와 이전 영상의 움직임 벡터를 이용한다. 분산값과 엔트로피는 공간영역 특징을 반영하며, 움직임 벡터는 시간영역의 특징을 반영한다. 시각적인 특성에 적합하게 퍼지변수를 결정하며 퍼지 소속함수를 유도하여, 퍼지 규칙의 수를 줄이도록 FAM bank를 설계한다. 퍼지 양자화를 실제 동영상 압축에 적용함으로써 복원영상의 화질 특성이 향상되고, 율제어가 효과적으로 이루어지는 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
최근의 게임 플레이어들은 단순한 반복적인 조작을 벗어나 복잡한 환경 하에서 다양한 전략과 전술을 구사하여야 하는 게임을 요구하고 있다. 이러한 환경에서 게임 캐릭터를 학습시키기 위해 다양한 인공지능 기법들이 제안되었으며, 최근에는 신경망과 유전 알고리즘을 이용한 학습 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 게임이론에서 널리 사용되는 추격-회피 전략의 학습을 위해 유전 프로그래밍(GP)을 사용하였다. 제안된 유전 프로그래밍은 신경망과 같은 기존의 방법에 비해 수행 속도가 빠르고, 학습의 결과를 직관적으로 이해할 수 있으며, 진화된 염색체를 추론 규칙으로 변환 가능하므로 호환성이 높다는 장점을 가지고 있다.
수서 생태계에서 생물막 성장을 고찰하기 위해 2차원 셀룰라오토마톤 (CA) 모델을 구현하였다. 영양물 농도와 연계하여 CA의 단순한 지역 규칙을 세균 개체군의 성장을 나타내는데 적용하였다. 초기 세균 분포는 낮은 영양물 농도에서 개체군 크기와 생물막 형태를 결정하는데 중요한 역할을 하였다. 집중분포에서는 균일분포나 마구잡이분포에 비해 개체군 크기가 느리게 증가하였다. 반면 공극률은 다른 초기 분포에 비해 균일분포에서 높게 나타나는 경향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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