시퀀스 다이어그램에 대한 모델 기반 테스트를 수행하기 위하여 시퀀스 다이어그램으로부터 테스트 케이스를 자동으로 생성해야 한다. 이를 위해서는 시퀀스 다이어그램이 나타내는 시나리오를 파악하고 테스트 커버리지를 만족하는 경로를 추출하여 테스트 정보를 생성해야 한다. 하지만 시퀀스 다이어그램은 결합 조각을 사용하여 반복 및 조건, 대안 정보를 나타내므로 시퀀스 다이어그램으로부터 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 것은 복잡하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시퀀스 다이어그램으로부터 액티비티 다이어그램으로 변환을 수행하는 모델 변환 프로세스를 정의하고, 이를 통해 시퀀스 다이어그램의 시나리오를 제어 흐름 형태로 표현하고 여기에 테스트 커버리지를 적용하여 테스트 케이스를 생성하는 과정을 정의한다. 마지막으로, 사례 연구를 통하여 시퀀스 다이어그램으로부터 테스트 케이스를 생성하는 과정을 보인다.
콘콜릭 테스트는 높은 테스트 커버리지를 달성하기 위해 실제 프로그램 수행과 심볼릭 수행을 결합하여 테스트 데이터를 생성한다. CREST는 콘콜릭 테스팅을 구현한 대표적인 open-source인 테스트 도구이다. 그러나 현재 CREST는 기본적으로 프로그램의 모든 가능한 실행 경로들을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이 때문에 특정 분기 또는 블록만을 테스트하는 경우에는 비효율적일 수 있다. 이 논문에서는 프로그램 상의 한 분기 또는 블록을 주고 이률 실행할 수 있는 테스트 데이터를 생성하는 목적 지향 콘콜릭 테스트 방법을 제안한다.
사용자들이 PCS에 의해 커버되는 영역내의 어느 곳이던지 이동할 수 있는 이동 환경에서 어떤 이동 단말기가 다른 이동 단말기와 통신하고자 할 경우, 먼저 목적지 이동 단말기의 위치를 찾아야 한다. 따라서, 이동 단말기의 위치 정도를 관리하는 것은 이동 환경에서 중요한 문제이다. 지금까지 제안된 대부분의 위치 관리 정책들은 이동 단말기의 위치를 관리하기 위해 주고 데이터베이스를 사용한다. 만약 위치 관리에 사용되는 데이터베이스들 중에서 어느 하나라도 결함이 발생할 경우, 전체 시스템은 제대로 동작할 수 없게 된다. 따라서, 이들 데이터베이스에 대한 결함 포용은 대단히 중요하다. 본 논문에서는 데이터베이스 고장에 대한 결함을 포용할 수 있는 결함 포용 분산 위치 관리 방법을 제안하고 성능을 평가한다.
무선 센서 네트워크의 노드들은 소형으로써 배터리로 작동하고, 사용자로부터 원거리 또는 산악지대와 같이 배터리 교체가 쉽지 않은 곳에 배치되기 때문에 한정된 에너지를 효율적으로 사용하는 기술이 매우 중요하다. 이를 위해서 같은 지역에 대해 중첩되게 센싱하고 있는 노드들이 있다면 적정한 수의 노드만 활동하게 하고 나머지는 활동하지 않게 함으로써 노드들의 에너지 사용 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 센서 노드가 유효센싱범위(ESA, Effective Sensing Area)를 계산하여 threshold초과 여부에 따라 working/sleeping하도록 함으로써 중첩되는 센싱범위를 최소화 하고 전체 센싱 커버리지를 유지시키면서 네트워크 수명을 증가시키는 스케줄링 프로토콜을 제안한다.
최근 컴퓨터비전이나 로봇 공학 분야에서 가격이 저렴한 웹캠을 이용한 영상, 즉 2차원 영상으로부터 물체를 인식하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 로봇이나 비전에서 물체를 찾아내는 여러 가지 방향들이 제시되고 있으며, 지속적으로 로봇은 사람과 유사해져가고 있다. 이를 실현하기 위해서는 사람이 사과를 보고 사과라고 알기 때문에 사과라고 인식하듯이 로봇 또한 미리 알고 있어야 한다는 가정 하에 내용기반의 물체인식이 필요하다. 그러나 엄청난 양의 내용의 데이터베이스가 필요하다. 그래서 용량은 하드웨어기술로 커버가 가능하지만 화면상에 있는 물체들을 빠르게 데이터베이스상의 자료와 매칭이 되어야한다. 본 논문에서는 이미지를 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘으로 BTS(Binary Search Tree)로 트리구조의 데이터베이스를 구축하여 많은 양의 데이터베이스 중 빠르게 검색하여 화면에 있는 물체를 인식하는 방법을 제안하였다.
프로토콜을 시험하기 위하여 페트리 네트나 동적인 FSM을 이용하여 시험열을 생성하는 방법이 제시되고 있지만, 이 방법은 프로토콜 오류를 허용하거나 루핑 경로가 포함되어 있는 경우에는 에러가 발생하거나 상태가 폭발하여 시험열 생성이 불가능하다. 또 프로토콜을 구현하고 시험하기 위한 시험 범위를 결정하는 것은 시간적 기술적 및 경제적으로 어려운 문제이다. 이를 위하여 정규 표현식을 이용하여 정적으로 간단하게 프로토콜 기능을 커버하는 시험열 생성 방안을 제시하였다. 제안한 방법에 의하여 Q.2971 프로토콜의 최소 시험열을 생성한 결과 38가지의 시험열을 구하였으며, 동적인 방법을 사용할 때 루프 상태의 형성에 기인하는 반복 시험 횟수 문제는 표현식을 단순화하는 과정에서 최소화시킬 수 있었다. 이 과정에서, 시험열의 생성은 정규 표현식을 사용하는 것이 간단하고 쉽다는 것을 확인하였다. 또한 구해진 정규 표현식에서 임의의 시험열의 포함 관계를 검출하기 위한 방법도 검토하였다.
본 논문은 GIS를 기반으로 도시 무선 통신환경에서 지형 공간 요소를 활용하고, 전파 손실에 영향을 미치는 대표 간섭 요인을 고려한 무선 센서노드 배치 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 경기도 고양시 일산의 주요 도로에서 전파 손실 실험을 수행하고, 얻어진 실험 결과는 지리정보 시스템으로 부터 추출 가능한 주변 환경 정보와의 상관관계를 정의하였다. 다음으로, 이의 활용을 통해 무선 센서노드의 무선 커버리지 결정 및 배치 시스템 구현에 필요한 세부 동작에 대해 기술하였다. 그 결과, 전파에 영향을 많이 미치는 건물이나 도로의 선형 구조의 반영을 통해, 5dB 이하의 오류 수준으로 경로손실을 평가할 수 있었다. 그리고 이를 기반으로 센서노드 배치를 보정할 수 있는 방법을 제시하였다.
IEEE 802.16j는 기존의 IEEE 802.16e에 중계기를 도입하여 커버리지 확장과 데이터 처리율 향상을 목적으로 하고 있다. 일반적인 셀룰러 시스템과 마찬가지로 IEEE 802.16j 또한 셀 가장자리에서 경로손실(Path loss), 음영감쇄(Shadow Fading)와 다중경로 감쇄(Multipath fading)에 의해 성능 열화를 겪게 된다. 한편, IEEE 802.16j시스템에서 두 개 이상의 중계기를 상호 협조적으로 사용함으로써 공간 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 여기에, 공간 시간 부호를 사용하는 상호 협조 중계 방식은 일반적인 단일 중계기를 사용하는 방식보다 Multipath Fading 환경에서 보다 우수한 성능을 제공하며, Shadow Fading에 대해서 링크간의 통신 신뢰도를 높인다. 이 논문에서는 상호 협조 중계 방식을 사용하는 IEEE 802.16j의 성능을 링크 레벨 모의 실험을 통해 구하고, 그 방식이 기존의 단일 중계 방식보다 우수한 성능을 가짐을 보인다. 또한 서로 다른 경로들마다 각각의 Shadow Fading을 겪으므로, 이 점을 고려한 실제적인 Shadow Fading 모델을 적용하고 분석하여, 중계기의 공간적인 위치가 시스템의 성능에 큰 영향을 준다는 것을 밝힌다.
우리나라 대피시설의 종류는 재난유형별 대피계획에 따라 구분된다. 자연재난 대피의 경우, 시 군 구별로 수립되는 '안전관리계획'에 대피소의 입지 및 대피에 관한 사항이 포함된다. 그러나 인구수용이 용이하고 구조상 안전한 건축물을 지정하도록 되어 있을 뿐 대피소의 입지나 규모 등에 대한 정량적 기준은 마련되어 있지 않다. 따라서 현실적인 대피계획 수립을 위해서는 자연재난 대피소의 분포 및 대피면적에 대한 현황 분석이 우선시 되어야 한다. 도로경사 등 지형요소와 연령별 신체능력의 차이는 도보 대피 시 신속한 대피경로 분석을 위한 주요 요인이다. 이에 본 연구에서는 지형요소와 연령별 보행속도 차이를 고려한 3차원 기반의 최적 대피경로 산정방법을 제시하고, 서울시를 대상으로 기준 대피시간(7.5, 15, 30분)별 대피소 커버권역의 지역적 차이 분석을 통해 자연재난 대피소의 입지 문제점과 정책적 시사점을 도출하고자 한다. 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 서울시 인구 1인당 평균대피면적은 $0.45m^2$로 분석되었다. 이는 최소 대피면적을 $1m^2$로 가정했을 때 서울시 전체 인구의 45%만 수용 가능하다는 것을 의미한다. 둘째, 기준 대피시간 7.5분 이내에 대피 가능한 인구비율은 서울시 전체 인구의 33%에 불과하였다. 셋째, 5~9세 어린이나 65세 이상 노인의 대피가능 인구비율은 15~49세 기준 보행속도 그룹에 비해 현저히 낮아짐을 알 수 있었다.
통행기종점(Origin-Destination)은 경로 선택 및 통행 배정 등 교통계획 측면에서 중요한 정보 중 하나이다. O/D 예측은 대부분 현장 조사나 가구 면접조사를 통하여 표본 O/D를 산출하고 이를 전수화하는 것이 전통적인 방법이고, 가로 교통량과 통행배정모형과의 상호관계 속에서 동적 O/D를 추정하고자 하는 연구도 있다. 그러나, 최근에는 휴대폰 보급의 괄목할만한 증대에 따라 휴대폰 정보를 이용하여 O/D를 추정하는 연구에 관심이 기울어지고 있다. 본 연구에서는 휴대폰 기지국 정보를 이용한 O/D 추정 방법론을 제시하고, 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D로 변환하는 방법론을 제시한다. 연구를 위해 청주시에서 운행중인 택시에 GPS 장비 및 휴대폰 거치대를 설치하여 GPS 위치 좌표, 휴대폰 기지국 좌표를 수집하였고, 이중 3주간의 자료를 디지털 맵에 맵매칭시켜 기지국 위치 기반 O/D와 GPS 위치 기반 O/D를 산출하였다. GPS 위치 기반 O/D를 이용하여 주간 O/D 통행패턴, 주중 O/D와 주말 O/D 통행패턴, 일평균 O/D와 오전${\cdot}$오후 첨두시 O/D 통행패턴 사이의 관계를 산점도 및 상관계수로부터 유추한 견과, 주중 O/D와 주말 O/D간에는 통행패턴의 차이가 있으며, 오전 첨두시와 오후 첨두시의 통행패턴 역시 차이가 아는 것을 확인할 수 있었다. 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D화하는 방법으로 GPS 분포비를 이용한 방법과 기지국 커버리지 면적비를 이용한 방법을 제시하였으며, 두 방법 모두 참 O/D라 생각할 수 있는 GPS 위치 기반 O/D와 크게 다르지 않은 것을 상관계수, 평균절대오차율(MAE), 제곱근 평균제곱오차(RMSE)를 통하여 확인하였다. 향후 휴대폰 정보만을 이용하는 경우에는 휴대폰 기지국 커버리지 면적비를 이용하는 방법을 이용하면 O/D를 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 현재의 표본 택시 O/D를 전수화하는 방법도 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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