경로 설정 및 파장 할당(Routing and Wavelength Assignment) 문제는 파장 할당 전송 기법(Wavelength Division Multiplexing)을 기반으로 하는 광 네트워크에서 중요한 분야이다. 경로 설정 및 파장 할당 문제는 선형 프로그램(Linear Programming)과 그래프 컬러링(Graph Coloring)의 조합으로 해결되거나, 경로 선택에 기반 한 그래프 알고리즘에 의해서 해결된다. 이와 같은 방법은 복잡하며 휴리스틱 알고리즘(heuristic algorithm)이 요구된다. 본 논문에서는 각각의 연결 요구에 대한 최대한의 EDPs(Edge Disjoint Paths)를 구함으로써 경로 설정 및 파장 할당 문제를 효율적으로 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 이렇게 구한 EDPs는 참조 테이블에 저장되고 가중치 매트릭스의 갱신에 사용된다. 각 연결 요구에 대한 경로는 순서대로 가중치 매트릭스를 참조하여 결정한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 현재 실질적으로 효율적이라 알려진 BGA for EDP(Bounded Greedy Approach for EDP)보다 약 50%의 수행 시간 내에 같거나 작은 파장 수를 사용하여 연결 요구를 만족시켜주고 있음을 시뮬레이션을 통해서 확인할 수 있다.
낮은 이동성을 갖는 무선 애드혹 네트워크에서, 에너지 고갈에 따른 링크 단절 없이 네트워크 생존시간을 오랫동안 유지할 수 있는 방안을 제시한다. 일반적으로 에너지 잔량이 많이 남아 있는 노드는 트래픽 부하가 적은 노드이다. 따라서 노드의 에너지 잔량을 기준으로 경로를 결정하는 수정 AODV 라우팅 프로토콜을 제안한다. 한편, 기존 AODV에서는 경로 설정을 위해 엄청난 개수의 제어 패킷을 네트워크에 방송함으로써 전체 노드의 에너지 소비가 급격히 늘어난다. 이러한 제어 패킷을 효과적으로 줄이기 위해 발신지 노드는 대체 경로 정보를 자신의 경로 테이블에 저장하도록 하였다. 링크 단절이 발생했을 때, 경로 재설정을 시도하기 전에 발신지 노드는 경로 테이블에 저장된 대체 경로 중에서 해당 경로의 에너지 잔량 총합이 가장 큰 경로를 선택한다. 이렇게 함으로써 불필요한 AODV 제어 패킷 발생 가능성을 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 방식을 기존 AODV, MMBCR 방식 등과 비교했을 때 네트워크 생존 시간이 최대 40% 증대됨을 알 수 있다.
영상 압축을 위하여 제시된 JPEG, MPEG 등과 같은 표준에서는 영상 자료의 허프만 부호화를 위하여 한쪽으로 기운 허프만 트리를 사용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 허프만 트리에 대하여 효율적인 새로운 허프만 부호 복원방법을 제안한다. 제안한 허프만 부호 복원방법에서는 입력된 비트열로부터 미리 결정된 수 만큼의 연속된 비트를 반복적으로 취하여 이를 토대로 심볼 정보가 저장된 테이블을 참조함으로써 부호회된 심볼을 복원한다. 이러한 복원방법은 주어진 허프만 트리가 한쪽으로 기울어진 경우에 복원을 위한 테이블의 크기를 작게 할 수 있으며 실제로 본 논문에서는 이의 상한값을 제시한다. 또 한, 이 방법은 한 클릭에 여러 비트를 동시에 처리하기 때문에 실시간 동작이 가능하며 이에 대한 평가 결과를 보인다.
관계형 데이터베이스의 설계 과정은 요구사항 분석, ER 모델을 이용한 개념적 설계, 논리적 설계, 그리고 물리적 설계 과정으로 구성된다. 논리적 설계과정은 ER 다이어그램으로 구성된 개념적 스키마를 관계형 스키마로 전환하여 정규화시키는 과정으로 이루어진다. 이런 기존의 설계 과정에서 요구사항의 분석 후 개념적 스키마를 도출하는 개념적 설계 과정이 명확치 않음으로 인해서, 실제 데이터베이스 설계현장에서 적용하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 작업과정이 모호한 개념적 설계를 제거함으로 보다 체계적으로 데이터베이스 스키마를 설계할 수 있는 방법을 제안한다. 구조적 설계 방법을 이용하여 자료 흐름도를 작성하고, 자료흐름도의 자료저장소에 파악된 애트리뷰트를 이용하여 관계합성으로 관계형 스키마를 도출한다. 관계형 스키마를 정규화하고, 정규화된 테이블로부터 데이터의 의미를 파악하여 테이블 관계도를 작성함으로써 최종 논리적 스키마를 결정한다.
내장형 시스템에 보다 강력한 성능이 요구됨에 따라 내장형 마이크로 프로세서는 보다 깊은 파이프라인을 채택하고 있다. 따라서, 내장형 마이크로 프로세서는 보다 정확한 분기 예측기를 필요로 하고 있다. 이러한 상황에서 분기 예특기의 구조, 성능 및 전력 소모와 전체 시스템의 전력 소모 사이의 trade-off를 분석하는 것은 매우 중요하다. 내장형 환경에서 시스템의 전력 소모는 설계 시 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히 내장형 시스템의 요구사항은 동작할 응용 프로그램에 의하여 규정되고, 전력 소모도 응용프로그램의 구조와 강하게 연관되어 있다. 본 논문의 목표는 내장형 환경에서 성능-전력 공간에서 분기 예측기를 분석하는 기법을 제시하는 것에 있다. 이를 통하여, 분기 예측기 테이블의 성능-전력을 고려한 최적화된 크기를 찾을 수 있다. 이러한 목표는 수학적 모델링을 통한 정량적 예측의 수행 및 시뮬레이션 결과와의 비교를 통한 수학적 모델링의 검증의 과정을 통하여 이루어진다. 결과는 우리의 수학적 모델이 성능-전력 공간에서 분기 예측기 테이블의 최적화된 크기 결정의 해법을 제공하고 있음을 보여주고 있다.
위성자세제어용 구동기 인 반작용 휠은 축 방향 토크뿐만 아니 라 횡 축 방향 외 란 토크와 힘을 발생시켜 위성의 정밀 지향 안정성에 영향을 미치게 된다. 이를 위해서는 반작용 휠 구동시의 발생 외란을 정밀하게 측정할 필요가 있다. 그러나 반작용 휠의 구동은 측정테이블의 진동을 야기 시키고 테이블의 공진 주파수 영역에서 큰 측정 오차를 유발한다. 본 논문은 이러한 진동오차들을 줄이기 위하여 주파수 보정법에 의한 사후처리 과정을 제시하고, 이 보정법으로 얻어진 데이터들로부터 외란 파라미터를 결정함으로써 구동기 외란의 보다 정밀한 측정을 가능케 하기 위함이다. 이 보정법을 적용함으로써 구동기 외란 측정 주파수범위를 넓힐 수 있다.
문서내의 태그를 정의하는 문서타입정의(DTD)는 구문구조를 정의하는 XML 문서문법으로 이문법에 따라 작성되는 XML 문서는 파싱처리로 적합성을 확인해야 한다. XML 문서의 적합성을 확인하기 위한 파싱 방법으로서 프로그래밍 언어의 결정적 파싱은 표준에서 언급한 모든 엘리먼트선언에 대한 결정적 내용 모델에 대한 정의를 만족할 수 없다. 이에 본 논문에서는 적합한 XML 문서 처리를 위하여 구문 편집환경에 초점을 맞추고 구문편집에 기본이 되는 DTD의 내부표현과 그에 따른 알고리즘에 대하여 기술한다. 문자열로 표현되는 DTD의 엘리먼트선언과 어트리뷰트선언의 문서 논리구조는 본 논문에서 제시하는 알고리즘에 의해 그래프구조와 데이블구조로 변환되고, 특히 테이블구조의 구문정보는 속성값을 갖는 문맥자유문법형태로 구문지향적 편집기에 이용되는 문법이 된다. 이 문법을 XML 추상문법이라고 하고 문법생성결과 및 구문편집 예를 보인다.
본 논문에서는 디지탈 자기 기록 채널의 비선형 왜곡 보상을 위한 개선된 fixed-delay tree search with decision feedback(FDTS/DF)에 대하여 논한다. 고밀도로 갈수록 두드러지게 나타나는 비선형 왜곡은 일반적으로 이산 Volterra 급수로 잘 모델링되므로 비선형 feedforward 필터, 선형 궤환 필터, 그리고 비선형 왜곡 테이블에 의하여 등화기가 구성되며, 이 때 왜곡 테이블의 값은 미래의 기록 데이터에 의한 비선형 왜곡 영향을 고려하여 결성된다. FDTS를 사용한 결정단에서는 이전의 결정값, 현재의 추정치와 미래의 추정치를 고려하여 최소의 branch metric을 갖는 path가 선택된다. 모의 실험을 통하여 선형 FDTS/DF, 기존의 비선형 FDTS/DF, 그리고 제안된 비선형 FDTS/DF/DF의 성능이 비교되며, 제안된 비선형 FDTS/DF가 고밀도 기록시 가장 우수한 성능을 보임을 확인한다.
본 논문은 온도 등 7 가지의 IoT 센서에서 수집된 기상데이터의 각 기상요소에 대하여 품질관리(Quality Control; QC)를 하였다. 또한, 우리는 측정된 값에 오류가 있는 데이터를 기계학습으로 의미있게 추정하는 방법을 제안한다. 수집된 기상데이터를 기본 QC 결과를 바탕으로 오류 데이터를 선형 보간하여 기계학습 QC를 진행하였으며, 기계학습 기법으로는 대표적인 서포트벡터회귀, 의사결정테이블, 다층퍼셉트론을 사용했다. 기본 QC의 적용 유무에 따라 비교해 보았을 때, 우리는 기본 QC를 거쳐 보간한 기계학습 모델들의 평균절대오차(MAE)가 21% 낮은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기계학습 기법에 따라 비교하여 서포트벡터회귀 모델을 적용하였을 때가, 모든 기상 요소에 대하여 MAE가 평균적으로 다층신경망은 24%, 의사결정테이블은 58% 낮은 것을 알 수 있었다.
최근 원격 탐사 시스템 등이 발전함에 따라 축적된 공간 데이터의 양이 증가했고 이를 공간 데이터 웨어하우스 분야에서 의사 결정에 활용하는 방안이 중요한 이슈가 되고 있다. 기존의 활용 방법은 주어진 영역을 기준으로 공간 범위-집계를 검색하는 형태였지만, 최근 특정 성향 분석을 위해 분포 질의를 요청하고 그 결과 지역에 대한 공간 분석을 통한 의사결정의 필요성이 대두되었다. 하지만 기존의 처리 방법으로 비공간 질의를 처리하기 위해서는 모든 데이터를 검색해야 하므로 분포 질의를 처리하기 위한 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분포 지역 질의 처리를 위한 확장된 큐브 트리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분석하고자 하는 사실 테이블의 비공간 속성을 큐브 트리의 키로 사용하고, 이 속성과 관련된 공간 데이터의 포인터 집합을 관리한다. 본 논문의 제안 기법을 공간 데이터 웨어하우스에 적용함으로써 비공간 속성 질의를 통해 공간 객체를 결과로 요청하는 형태의 질의를 지원할 수 있게 되며 사실 컬럼을 계층화시킴으로서 사용자에게 좀 더 다각적인 분석을 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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