사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지 문제(Best Coverage Problem)라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 최대한 가까이 위치하며 움직이는 이동경로를 차선거리유지 경로(Second Best Coverage Path)라고 한다. 이 논문에서는 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 모든 경로 중에서, 가장 가까운 두 개의 센서까지 거리 중 큰 값이 최소가 되는 차선거리유지 경로를 찾는 O(n logn)-시간 알고리즘을 제시하며, 차선거리유지 경로를 따라 움직일 때가 최단거리유지 경로를 따라 움직일 때 보다, 네트워크에의 연결이 보다 안정적임을 보여주는 실험결과도 또한 제시한다.
영향력 최대화란 소셜 네트워크에서 최대의 영향력을 갖는 k개의 시드(seed) 노드로 이루어진 집합을 선출하는 문제이다. 이 문제를 해결한 기존 방법들이 갖는 가장 큰 문제는 시드 집합을 선출하는데 너무 많은 시간이 소요된다는 점이다. 이러한 성능 문제는 미시적, 거시적 두 가지 측면에서 발생한다. 본 논문은 미시적, 거시적 측면의 성능 문제 동시에 해결하는 효율적인 영향력 최대화 방안을 제안한다. 또한, 양질의 시드 집합을 선출하기 위한 새로운 경로 기반 커뮤니티 탐지 기법을 제안한다. 네 가지 실세계 데이터를 이용한 실험을 통해, 제안하는 방안이 미시적, 거시적 측면의 문제를 모두 해결하는 동시에 양질의 시드 집합을 선출함을 확인하였다.
본 논문은 퍼지 망(Fuzzy Network)외 개념을 도입하여 한국어 단어의 품사 태깅에 관한 새로운 모델을 제시하고자 한다. 한국어 단어의 품사 태깅이란 여러 개의 품사를 가진 단어가 한국어 문장 속에 나타났을 때, 단어의 품사를 올바르게 결정하는 것이다. 여기서 가장 기본적인 문제는 여러 가지의 태그를 포함하고 있는 단어들의 나열을 어떻게 퍼지 망으로 표현하는가 하는 문제이다. 본 논문에서는 한국어 품사를 태깅할 때 사용한 퍼지 망을 정점(vertex)으로 단어 품사의 퍼지 집합을 표현하고, 연결선(edge)으로 품사와 품사간의 퍼지관계를 표현한다. 일단 퍼지망으로 표현되면, 퍼지망에서의 최적의 경로를 찾는 문제와 동일하게 풀 수 있다. 일반적으로 퍼지 망에서 최적의 경로를 찾는 문제는 dynamic programming 방법에 의해서 효과적으로 해결할 수 있다. 약 2만 6천개의 형태소를 실험 데이타로 하여 실험한 결과, 전체적인 품사 태깅 정확률은 95.6%로 비교적 좋은 결과를 보였다. 앞으로 좀 더 세분화된 태그 집합과 정확히 태깅된 실험 데이타로부터 추출된 소속함수를 이용한다면, 더 좋은 결과를 기대할 수 있다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 얼굴 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정을 실시간적으로 제어할 수 있도록 하기 위한 표정공간의 생성방법에 관하여 기술한다. 본 시스템에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 본 기법에서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리행렬을 사용한다. 이 거리행렬의 집합을 표정공간으로 한다. 그러나 이 표정공간은 한 표정이 다른 표정까지 이동할 때 두 표정간의 직선경로를 통해 이동할 수 있는 그런 공간이 아니다. 본 기법에서는 한 표정에서 다른 표정까지 거쳐 갈 수 있는 경로를 캡쳐된 표정 데이터로부터 근사적으로 유추한다. 우선, 각 표정상태를 표현하는 거리행렬간의 거리가 일정 값 이하인 경우 두 표정을 인접해 있다고 간주한다. 임의의 두 표정 상태가 일련의 인접표정들의 집합으로 연결되어 있으면 두 표정간에 경로가 존재한다고 간주한다. 한 표정에서 다른 표정으로 변화할 때 두 표정간의 최단경로를 통해 이동한다고 가정한다. 두 표정간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 이용한다. 이 거리행렬의 집합인 표정공간은 다차원 공간이다. 3차원 아바타의 얼굴 표정 제어는 애니메이터들이 표정공간을 항해할 때 실시간적으로 수행된다. 이를 도와주기 위해 표정공간을 차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화하였고, 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 실시간 표정 제어를 수행하게 했는데, 본 논문은 그 결과를 평가한다.참여하는 빈들 간의 관계를 분석하여 워크플로우에 대한 성능 측정이 가능하도록 한다. 또한 제안된 메트릭을 통하여 EJB 어플리케이션의 성능 향상을 도모할 수 있도록 한다.로 표면 위로 자라났고, 부종은 창상 밑 조직까지 감소하였으며, 육아조직은 교원질 섬유로 대체되었다. 창상 유발 21일 후, 다른 창상에 비해, HG 처치창은 유의적으로 창상 표면이 거의 재생성 상피로 덮였으며, 육아조직은 창상 유발 14일 후와 비교해서 유의적으로 교원질 섬유로 대체되었다. 위의 모든 결과에서 보듯이, 개에서 전층피부 창상의 처치 시 HG의 사용은 HC와 생리 식염수에 비해 창상치유 복구기의 치유 속도를 촉진하는 것으로 사료된다.시범학교의 자녀를 들 부모들은 환경관련문제에 대한 의식 및 환경관련 제품에 대한 구매행동의 변화가 두드러지게 나타났다.EX>$d^{2+}$ + SA처리구는 두 화합물의 이중 효과에 의해 전반적인 생리 활성을 억제하여, 결국에는 식물의 고사를 유도하는 것으로 사료된다.목에 대한 보안'이 가장 중요한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 솔루션 선정요인에 관한 중요도를 e-마켓플레이스의 유형과 산업 별로 평가해보았는데, 여기에서 밝혀진 중요도를 통해 e 마켓플레이스를 구축하고 자 하는 기업은 솔루션을 자체 개발하거나 구입할 때 올바른 의사결정을 할 수 있다. 그리고 솔루션을 제공하려는 기업측면에서는 e-마켓플레이스를 구축하고자 하는 기업에게 유형과 산업별로 적절한 솔루션을 제공할 수 있다.순환이 뇌대사 및 수술 후 신경학적 결과에 보다 유익한 효과를 제공해 줄 수 있음
그래프 G의 쌍형 다대다 k-서로소민 경로 커버 (k-DPC)는 k개의 서로 다른 소스 정점과 싱크 정점 쌍을 연결하며 그래프에 있는 모든 정점을 지나는 k개의 서로소인 경로 집합을 말한다. 2-차원 $m{\times}n$ 토러스는 길이가 각각 m과 n인 두 사이클 $C_m$과 $C_n$의 곱으로 정의되는 그래프이다. 이 논문에서는 고장 정접이나 에지가 하나인 $m{\times}n$ 이분 토러스(짝수 m,n ${\geq}$4)에는, 정점 고장이 있고 소스나 싱크 중에 고장 정점과 같은 색을 가진 정점이 오직 하나 존재하거나 혹은 정점 고장이 없고 에지 고장이 하나 존재하면서 둘은 흰색 정점이고 둘은 검정색 정점이면 항상 두 소스-싱크 쌍을 잇는 쌍형 다대다 2-DPC가 존재 힘을 보인다.
Ad hoc 무선망은 중앙 집중화된 관리 혹은 표준화된 지원 서비스의 도움 없이 임시 네트워크를 형성시킨 wireless mobile host들의 집합이다. 이러한 환경에서는 무선 전송 전파 범위의 한계 때문에 하나의 mobile host로 패킷을 목적지에 전송하기 위해서는 다른 host들간의 협력이 필수적이며, 경로설정 프로토콜이 중요한 요소로 여겨진다. 이론적인 면에서 On-demand 경로설정방식이 Table-driven방식보다 효율적인 방식으로 제시되고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 두 가지 경로설정방식 프로토콜의 대표적인 DSDV, DSR 방식을 시뮬레이션을 통해 성능을 비교 분석하여 효율적인 라우팅 프로토콜을 제시하고자 한다.
Ad-Hoc망은 어떠한 집중화된 관리 혹은 표준 지원 서비스의 도움 없이 임시 네트워크를 형성시킨 무선 이동 호스트들의 집합으로서 고정된 라우터 없이 이동 호스트들이 라우터로 동작하므로 기존의 라우팅 프로토콜 알고리즘들은 효율적일 수 없다. Ad-Hoc망의 프로토콜은 크게 Table-Driven 경로 선정 알고리즘과 On-Demand 경로선정 알고리즘으로 나눌 수 있고 이론적인 면에서는 On-Demand 경로설정 방식의 절차가 더 효율적인 방식으로 제시되고 있다. 본 논문에서는 On-Demand Ad-Hoc망에서 AODV, DSR 라우팅 프로토콜의 노드 당 처리율을 시뮬레이션을 통해 분석하였다.
화이트 박스 테스팅을 위하여 주로 사용하는 경로 테스팅 방법은 테스트 대상 프로그램의 규모에 크게 영향을 받는다. 이런 단점을 해소하기 위하여 이 논문에서는 슬라이싱과 청킹 개념을 도입하였다. 청킹은 논리 흐름의 덩어리를 프레임화 하여 필요에 따라 펼치거나 추상화할 수 있게 한다. 또한 슬라이싱은 프로그램 동작의 부분 집합을 추출하여 복잡도를 줄이고 특정 변수에 집중하게 한다. 본 논문에서는 이런 두 가지 개념을 도입하여 확장 가능한 경로 테스팅 방법을 제안하여 화이트 박스 테스팅의 실용성을 높일 수 있음을 보였다.
우리는 그룹핑 k-최근접 (Grouping k Nearest Neighbor; GkNN)질의를 지원하기 위하여 유연한 최근접객체(Flexible Nearest Neighbor; FNN)검색 방법을 제안한다. GkNN이란 기존에 제안된 kNN과 다르게 질의자가 요청한 k개의 객체를 모두 확인한 후에 이동 경로의 총합이 가장 작은 k개의 객체를 검색하는 방법이다. 기존 연구에서 제안된 최근접 객체들 (Nearest Neighborhood; NNH) 또한 이 문제를 해결하기 위하여 제안되었다. 그러나 NNH의 문제점은 객체 k와 p가 고정되어 있기 때문에 이동 환경에서 q에서 C까지의 거리가 증가하는 것이다. FNN의 환경은 NNH의 환경과 유사하다. 우리는 NNH의 q에서 집합 C 중 거리 중 가장 짧은 $c_i$ 선택한 후 q에서 $c_i$에 포함된 객체들 모두 검색하는 이동 경로의 총합과 FNN의 이동경로의 총 합을 비교하여 NNH의 문제점을 해결하였다.
Stepwise 환승계수(이하 STC)는 환승회수 증가에 따라 환승비용을 실제보다 많게 인식하도록 한다. 통행시간과 최소환승회수 정보를 제공하는 것은 이러한 경향을 감안하는 취지이다. STC가 포함된 경로탐색문제는 비가산성비용을 포함하며 최적조건의 비성립으로 경로열거가 요구된다. 따라서 대중교통망에서 STC를 고려하는 경로탐색에 대한 이론적 검토를 통해서 경로탐색의 실패를 우회하는 방안이 요구된다. 본 연구는 STC가 포함되는 대중교통망에서 확률적 통행배정모형에 대하여 검토한다. 비가산성 경로문제를 완화하는 방안으로 유입링크기반 전체경로삭제기법을 활용하는 방안을 제안한다. 전체경로삭제기법은 출발지에서 도착지까지 서로 상이한 경로의 구성된 가능경로집합을 구축하기 용이하다. STC를 반영한 경로기반 Logit 모형을 대중교통통행배정기법으로 구축한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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