Quality-of-Service(QoS) 라우팅은 네트워크 활용률 및 사용자의 서비스 수준을 향상시킬 수 있는 장점에도 불구하고 그 복잡성 및 비용으로 인해 실제 IP 네트워크 상에 널리 기용되지 못하고 잇다. 이를 해결하기 위한 많은 연구가 이루어졌으나 기존의 분산된 경로 계산에 의존하고 있기 때문에 라우팅 성능과 프로토콜 오버헤드 간의 균형문제(trade-offs)를 해결하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 분산 QoS 라우팅의 근본적인 문제들을 해결하기 위해 중앙 집중적인 서버 기반 QoS 라우팅 메카니즘을 새로이 제안하고, 라우트 서버의 효율적인 경로 계산 및 네트워크 상태 정보 유지를 위한 방안에 대해서도 논의한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과 서버 기반 QoS 라우팅은 정확한 네트워크 상태 정보를 사용하기 때문에 라우팅 성능 및 네트워크 활용률을 보다 더 향상시킬 수 있을 뿐 아니라, 네트워크 상태 정보의 교환이 필요하지 않기 때문에 기존의 프로토콜 오버헤드로 감소시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 인접블록간의 움직임 유사도를 이용하여 불필요한 후보블록을 보다 빠르게 제거하는 PDE기반의 고속 블록매칭 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 인접 블록간의 영상의 유사성에 기초하여 네 개의 인접 매크로블록 가운데 최대 복잡도를 가지는 서브블록의 누적 분포 함수(cumulative distribution function-CDF)와 서브블록별 복잡도가 집중되지 않도록 하기위하여 normalized스캔 방법에 사용하여 효율적으로 계산량을 감소하였다. 제안한 알고리즘은 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 55% 이상의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
일반적으로 온전한 형태의 구조물을 파괴하고 물리적인 움직임을 주기 위해서는 리지드 바디 시뮬레이션(Rigid Body Simulation)을 이용한다. 그러나 다량의 복잡한 파편을 시뮬레이션하기에는 리지드 바디 시뮬레이션은 과도한 계산량과 소요시간으로 인해서 그 효용성이 상당히 떨어진다. 이에 리지드 바디 시뮬레이션보다 상대적으로 계산량과 소요시간을 줄여주고, 효과적으로 다량의 복잡한 파편의 움직임을 사실적으로 시뮬레이션하기 위한 방법을 제시하며 Maya의 C++ API 및 MEL을 사용하여 구현하였다.
오차 신호의 확률분포 사이의 유클리드 거리 (Euclidean distance between error probability density functions, EDEP)는 충격성 잡음 환경의 적응 신호 처리를 위한 성능 지수로 사용되었다. 이 EDEP 알고리듬의 단점 중의 하나로 각 반복 시간마다 수행하는 이중적분에 의해 과다한 계산상의 복잡성이 있다. 이 논문에서는 EDEP 와 그 기울기 계산에서 계산상의 부담을 줄일 수 있는 반복적 추정 방법을 제안하였다. 데이터 블록 크기 N에 대하여, 기존의 추정 방식에 의한 EDEP와 그 기울기 계산량은 $O(N^2)$인 반면, 제안한 방식의 계산량은 O(N)이다. 성능 시험에서 제안한 방식의 EDEP와 그 기울기는 정상상태에서 기존의 블록 처리 방식과 동일한 추정결과를 나타냈다. 이러한 시뮬레이션 결과로부터, 제안한 방식이 실제 적응신호처리 분야에서 효과적인 방식임을 알 수 있다.
겹선형 페어링(bilinear pairing)을 기반으로 하는 암호 프로토콜들은 이산 대수 문제를 기반으로 하는 전통적인 타원 곡선 암호시스템을 대신하여 여러 방면에의 응용성을 제공한다. 겹선형 페어링의 빠른 계산을 위하여 최근 활발한 연구가 진행 중이지만, 여전히 ECC 상수배 연산에 비해서 페어링 연산에 사용되는 계산 비용은 상당히 크다고 여겨진다. 그러나 이진 유한체상의 페어링 계산 연구는 최근 많은 발전이 이루어졌다. 본 논문에서는 이진 유한체상에서의 BLS 서명스킴과 ECDSA 서명 스킴의 복잡도를 비교한다. 공정한 비교를 위하여 1024-bit RSA와 같은 레벨의 보안성을 가지는 160-bit ECDSA와 250-bit BLS를 선택하였다. 분석결과 BLS 스킴은 ECDSA에 비해 하드웨어 복잡도 및 계산 지연시간의 측면에서 많은 차이가 나지 않음을 설명해준다.
현재 하천에서 유량을 측정하는 가장 일반적인 장비는 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)이다. ADCP는 일정 수심이 확보되는 곳에서는 보트에 장착하여 효율적으로 정확한 유량을 측정하고 있다고 알려져 있다. ADCP의 활용성이 증가함에 따라 측정결과의 신뢰성을 표현하는 방법에 대한 관심이 증가하고 있으며, 프랑스에서는 해외 전문가들을 초청하여 동일한 현장에서 ADCP의 유량을 측정하고 해당 결과를 비교하여 ADCP의 측정정확도에 대한 분석을 수행하고자 하였고, 국내에서도 이와 동일한 방식으로 홍수통제소가 주관하여 국내 유량조사기관들의ADCP를 이용해 장비에 대한 검정과 측정유량에 대한 정확도를 확인하고자 하였다. 해당 방식은 장비들간의 측정결과를 이용하여 이상치를 나타내는 장비에 대해서는 검토가 가능하나, 측정결과에 어떠한 요인들이 측정정확도에 영향을 발생시키는지에 대한 분석을 하기 에는 한계점이 있다. ISO에서는 일반적으로 이루어지는 측정에 대하여 GUM 표준안을 기반으로 하여 측정불확도를 산정하도록 권장하고 있으며, 유량분야의 위원회인 TC 113에서도 GUM을 이용하도록 권장하고 있다(ISO 25377, 2020). 하지만 ADCP를 이용하여 유량을 계산하는 방식이 매우 복잡하고, 이를 GUM에 적용하여 유량측정의 불확도를 산정하기에는 복잡하고 많은 계산식이 필요하기 때문에 이를 계산할 수 있는 도구가 없다면 일반적인 측정자가 불확도를 산정하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존에 수행되었던 연구성과들을 종합하여 ADCP의 유량 측정불확도를 산정하는 과정을 프로그램화하고 쉽게 계산할 수 있도록 AQUA(ADCP discharge(Q) Uncertainty Assessment)라는 소프트웨어를 개발하였다. AQUA는 C#을 기반으로 국내에서 일반적으로 사용하고 있는 Sontek사와 TRDI사의 ADCP의 측정결과를 불러올 수 있도록 개발되었다. 해당 소프트웨어를 이용하여 다양한 사용자들이 사용하고 이를 통해 현재 개발된 소프트웨어의 사용성을 보완한다면, 실무에서도 쉽게 ADCP의 측정불확도를 산정할 수 있을 것으로 기대된다.
워크플로우 소속성 네트워크는 워크플로우 기반 조직의 수행자와 업무 사이의 연관관계를 나타내는 소셜 네트워크의 한 형태이며, 이를 기반으로 연결 중심도, 근접 중심도, 사이 중심도, 위세 중심도 등과 같은 다양한 분석 기법들이 제안되었다. 특히, 전사적 워크플로우 모델을 기반으로 하는 소속성 네트워크의 근접 중심도 분석은 워크플로우 소속성 네트워크의 규모가 증가함에 따라, 중심도 및 랭킹 계산의 시간 복잡도 문제점을 가진다는 것을 발견하였다. 본 논문에서는 근접 중심도 분석의 시간 복잡도 문제를 개선하기 위해, 근사치 추정 방법을 이용한 워크플로우 기반 소속성 네트워크의 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘을 제안한다. 노드의 타입이 수행자인, 워크플로우 예제 모델을 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘에 적용한 성능 분석을 실시하였다. 수행 결과, 네트워크 규모 관점에서의 정확도는 평균적으로 47.5% 향상되었고, 샘플 모집단 비율 관점에서는 평균적으로 9.44%정도의 향상된 수치를 보였다. 또한, 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간은 네트워크의 노드 수가 2400개, 샘플 모집단의 비율이 30%일 때, 기존 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간보다 82.40%의 높은 성능을 보였다.
본 연구에서는 복잡한 해저지형을 고려한 조류의 거동을 예측하기 위한 3차원 다중기법을 개발하였다. 복잡한 해저지형을 보다 정확하고 효과적으로 고려하기 위하여 연직방향으로 $\sigma$좌표계를 도입하였다. 시간의 전개에 있어서는 계산상의 오차를 감소시키기 위하여 강한 감쇠효과를 가지는 것으로 알려진 Euler backward scheme을 Leapfrog scheme과 결합하여 사용하였다. 또한, 격자체계로는 해의 안정성을 위하여 교차격자체계를 사용하였다. 본 논문에서는, 계산예로서 다양한 해저지형을 가진 직육면체 유체영역을 설정하여 조류의 연직구조와 조류의 방향에 미치는 해저지형의 효과를 조사하였다. 본 연구에서 제안된, 해저지형을 직접적으로 고려한 3차원 다중기법의 계산결과와 2차원 수심평균기법에 의한 계산결과를 비교하여, 조류의 크기와 방향은 특히 복잡한 해저지형을 가지는 천수역에서 해저지형에 의하여 크게 영향을 받음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 빠르게 변화하는 이동 무선 채널 환경에서 심각한 성능 저하를 일으키는 인접 심볼 간섭(Inter-symbol interference: ISI)에 대처하기 위해 MLSE(Maximum Likelihood Sequence Estimztion) 등화기의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 기존의 MLSE 등화기는 비터비 알고리즘으로 어느 정도 계산량을 감소시켰지만, 정확한 채널 임펄스 응답을 필요로 하기 때문에, 시변 채널에서의 복잡한 채널 추정이 그 문제점으로 남아 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 간단하고 향상된 칼만 필터 기반의 채널 추정기를 새롭게 제안하여 MLSE의 복잡성을 줄였다. 또한, 복잡한 채널 추정을 대신하여 페이딩 채널을 거쳐 수신된 데이터를 클러스터로 매핑하여 클러스터 중심 추정을 이용한 1-D CBSE(1-Dimensional Clustering-based Sequence Equalizer) 알고리즘에, 최소 길이를 지닌 훈련 시퀀스를 제안하여 개선된 1-D CBSE을 이용한 MLSE 등화 성능을 보여주었다.
한국의 지질 환경은 암석 분포가 매우 다양하고 복잡한 구조 활동의 영향을 받아 지하매질의 이방성 특성이 국부적으로 심하게 변화한다. 기존의 이방성 주시 모델링의 경우 지질 모델을 2차원으로 단순화시킴으로써 이러한 복잡한 지질 환경을 제대로 고려할 수 없었다. 또한 약 이방성 가정을 사용하여 실제로 나타날 수 있는 지하 매질의 심각한 이방성 영향을 주시 모델링에서 고려할 수 없었다. 이에 이 연구에서는 보다 실제적이고 복잡한 3차원 횡등방성 매질(transversely isotropic media)에서 q-P파의 초동 주시 양상을 모사할 수 있는 주시 모델링 알고리듬을 개발하였다. 이 알고리듬에서는 2차원 비선형 주시 내삽(2D nonlinear traveltime interpolation) 기법과 주시의 3차원 격자 채움법(mapping)을 이용한 직접 전파법(direct calculation)을 통해 급격한 물성의 변화에도 주시 계산이 가능하도록 하였다. 또한, 최소 주시 계산과정에서 수치 미분을 통한 최대 경사법(steepest descent method)을 사용하여 약 이방성 가정을 극복하였다. 개발된 알고리듬은 해석해와 비교하여 그 타당성을 검증하였고 3차원 2층구조에 대한 주시 계산을 수행하여 물성이 급격히 변화하는 모델에 대해서도 안정적으로 주시 계산이 이루어짐을 확인하였다. 이 연구에서 개발한 3차원 주시 모델링 알고리듬은 향후 구조보정이나 토모그래피 알고리듬 개발에 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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