본 논문에서는 무선 근거리 네트워크 (Wireless Personal Area Network : WPAN) 환경에서 Koinonia 라는 새로운 시스템을 제안하고 링크계층에 적응형 계층을 추가하여 구성 및 모델링 함으로써 2.4GHz의 ISM 무선 대역을 이용하여 근거리에 위치한 무선 기기들을 연결하고 음성정보 및 데이타를 전송하는 근거리 무선 네트워크 시스템의 시뮬레이터를 구현 함을 목적으로 하였다.
본 연구는 이산 사건 시스템 형식론(DEVS: Discrete Event System Specification)을 이용한 가상전장 모델링 및 시뮬레이션 방법론을 제안한다. 기존 군체계에 관련된 모델링 기술은 물리적 모델링, 비쥬얼 모델링, 또는 개념적 모델링 등 개별 기능중심의 단편적 플랫폼 모델링에 그치고 있으며, 무기체계 분석 시뮬레이션도 개별 단위체 중심으로 평가되어져서, 다양하고 종합적인 그리고 상호운영성과 재사용성 등을 고려한 통합 모델링 및 시뮬레이션 환경을 제공하지 못하는 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 개별 전투병력에서부터 첨단 무기체계에 이르는 다양한 전장 요소들을 계층 구조적으로 통합함으로써 장에서 발생될 수 있는 개별 전투병력의 미시적 행동 특성뿐 아니라 분대/중대/대대/사단급 단위의 거시적 전략/전술에 대한 묘사까지도 가능한 가상전장 모델링 및 시뮬레이션 환경을 제안한다. 제안된 방법론은 분대 단위의 가상 전장 환경에 대한 사례연구를 통해 검증하였으며, 향후 연구로는 대단위 가상전장에 대한 묘사를 위한 HLA 분산 시뮬레이션 기술의 적용에 대한 연구가 필요할 것이다.
본 연구는 이산 사건 시스템 형식론(DEVS: Discrete Event System Specification)을 이용한 가상전장 모델링 및 시뮬레이션 방법론을 제안한다. 기존 군체계에 관련된 모델링 기술은 물리적 모델링, 비쥬얼 모델링, 또는 개념적 모델링 등 개별 기능중심의 단편적 플랫폼 모델링에 그치고 있으며, 무기체계 분석 시뮬레이션도 개별 단위체 중심으로 평가되어져서, 다양하고 종합적인 그리고 상호운영성과 재사용성 등을 고려한 통합 모델링 및 시뮬레이션 환경을 제공하지 못하는 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 개별 전투병력에서부터 첨단 무기체계에 이르는 다양한 전장 요소들을 계층 구조적으로 통합함으로써 전장에서 발생될 수 있는 개별 전투병력의 미시적 행동 특성뿐 아니라 분대/중대/대대/사단급 단위의 거시적 전략/전술에 대한 묘사까지도 가능한 가상전장 모델링 및 시뮬레이션 환경을 제안한다. 제안된 방법론은 분대 단위의 가상전장 환경에 대한 사례연구를 통해 검증하였으며, 향후 연구로는 대단위 가상전장에 대한 묘사를 위한 HLA 분산 시뮬레이션 기술의 적용에 대한 연구가 필요할 것이다.
최근 스마트폰의 보급 및 웹 서비스의 도입으로 온라인 사용자들은 대규모의 콘텐츠를 시간과 장소에 관계없이 접할 수 있게 되었다. 그러나 사용자들은 대규모의 콘텐츠 사이에서 원하는 콘텐츠를 찾는 데 어려움을 겪게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 분야에서 사용자 모델링 및 추천 시스템에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 그러나 정보 환경의 변화에 따른 시니어 계층의 적극적인 변화에도 불구하고 시니어 계층에 초점을 맞춘 사용자 모델링 및 추천 시스템에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 기계 학습 방법을 기반으로 스마트 시니어 계층의 선호도를 파악할 수 있는 모델링 방법을 제안하고, 스마트 시니어 분류 모델을 개발한다. 이 결과, 스마트 시니어 계층의 선호도를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 스마트 시니어 분류 모델 개발을 통해 시니어 사용자에게 가장 적합한 활동 및 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 추천 연구에 대한 발판을 마련하였다.
컴퓨터 그래픽스에서 구름과 같은 대기 현상을 모델링하고 렌더링하는 것은 그 복잡성과 규모, 편재성 등으로 인해 상당히 까다로운 연구과제들 중의 하나이다. 본 논문은 컴퓨터 게임이나 항공 시뮬레이션 분야에서 요구되는, 실시간에 처리될 수 있는 구름 모델링과 렌더링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자가 직관적이고 대화형 편집 과정을 거쳐 권운, 층운, 적운 등의 다양한 형태를 생성할 수 있다. 또한, 메타볼과 계층적 구형 파티클을 사용하여, 세부 묘사를 자동으로 추가할 수 있다. 생성된 파티클들은 다중 순방향 산란과 이방성 산란을 고려하여 빌보드 방식으로 출력함으로써 실시간 처리가 가능하다.
기존 텍스트 감성 분석 모델에서는 일반적으로 전체 텍스트를 직접 모델링하고, 텍스트 내용 간의 계층적 관계를 덜 고려한다. 그러나 감정분석의 구현에서는 많은 텍스트가 여러 감정으로 뒤섞여 있다. 전체의 의미론적 모델링을 직접 수행하면 감성분석 모델의 판단 난도가 높아져 혼합 감정 문장의 분류에 적용하기 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 텍스트 계층을 고려한 감성 분석 모델 BHGCN을 제안한다. 이 모델에서는 BERT의 각 레이어의 숨겨진 상태의 출력이 노드로 사용되며, 상위 레이어와 하위 레이어 사이에 직접 연결이 이루어져 의미 계층이 있는 그래프 네트워크를 구축한다. BHGCN 모델은 계층별 의미론에 주의를 기울일 뿐만 아니라 계층적 관계에도 주의를 기울이기 때문에 혼합 감성 분류 작업을 처리하는 데 적합하다. 본 논문에서는 비교 실험을 통해 제안하는 BHGCN 모델이 명백한 경쟁 우위를 보인다는 것을 입증하였다.
IP멀티캐스트가 현재 보편적 서비스로 사용되지 못하는 한계로 인하여 그 대안으로 응용 계층 멀티캐스트 기법들이 제안되고 있다. 기존의 응용 계층 멀티캐스트의 성능 분석 기준으로 네트워크 자원의 효율적 사용면을 고려하여 스트레스, 스트레치와 전송 트리 관리 비용등이 사용되었다. 그러나, 응용 계층 멀티캐스트는 데이터의 전송이 참가자인 종단 시스템에 의해 이루어지고, 종단 시스템은 범용 장비로서 데이터 전달에 최적화된 성능을 갖지 못한다. 따라서, 데이터 전달을 위해 종단 시스템에서의 처리 지연이 발생하고 이로 인한 종단간 데이터 전송 지연에 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 종단 시스템에서의 데이터 전달을 위한 전달 지연 시간을 모델링 하고, 대표적 다대다 응용 계층 멀티캐스트 기법인 Endsystem Multicast와 NICE에 대하여 종단 시스템에서 발생하는 처리 지연 시간이 전체 참가자간의 데이터 전송 지연 시간에 미치는 영향을 분석한 결과를 기술한다.
DEVS(Discrete Event system Specification)형식론은 계층적이고 모듈화 된 형식으로 시스템을 설계함으로써 신뢰성 있는 모델링이 가능하도록 이론적으로 잘 정립된 시뮬레이션 방법론이다. 시뮬레이션의 진행과정 및 결과를 표현하기 위한 애니메이션 개발 환경에 있어서도 DEVS 모델의 구조를 반영하여 계층적 애니메이션 환경을 구현 할 수 있다. 계층적 애니메이션은 시뮬레이션 관찰자가 시스템의 특정 레벨에 맞추어 애니메이션 진행 상황을 볼 수 있도록 한다. 이는 일반적으로 시뮬레이션 애니메이션이 갖는 장점인 시스템 이해 및 모델의 신뢰성 검증의 향상 뿐 아니라, 다양한 관점에서 시스템의 변화를 확인 할 수 있다는데 그 필요성이 요구된다. 본 논문에서는 계층적인 애니메이션과 그래픽 표현이 가능하도록 하기위해 DEVS 모델의 구조를 반영한 계층성을 갖는 애니메이터(시뮬레이션과 애니메이션의 연결 프로세서)를 설계하였다. 이러한 애니메이터는 모델과 같은 구조로 각 모델에 필요한 애니메이션 객체들을 유지·관리함으로써 계층적 애니메이션을 가능하게 하며, 시뮬레이션의 이산적인 시각 경과와 애니메이션의 연속적인 시간 경과와 애니메이션의 연속적인 시간 경과 사이에 동기화를 용이하게 한다.
시스템 모델링은 규모와 크기에 따라서 방법이 모두 다르며, 시스템 요구사항에 따라서 설계를 하는 방법이다. 하지만 현재까지의 기법은 개별적인 방법만 고려했기 때문에 시스템 요구사항의 모든 것을 적용하기 어려운 단점이 있다. 따라서 요구사항에 따른 시스템의 완성도를 높이기 위해서는 복합적인 모델링 방법의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 절차지향 및 객체지향 모델링 방법에 대한 접근을 통합 할 수 있는 DEVS기반 하이브리드 모델링 기법에 대해 제안한다. 제안하는 기법은 프로세스와 객체와의 관계를 계층형으로 구조화 시킬 수 있으며, 수학적 명세가 가능하다. 또한, 하이브리드 모델링의 시뮬레이션을 위한 분산처리 환경에서 DEVS 기반 하이브리드 시뮬레이션에 대해 제안을 한다. 제안하는 모델을 통해서 복잡한 시스템에 대한 명세와 검증이 가능하다.
본 논문에서는 계층적 클러스터링과 GMM을 순차적으로 이용하여 최적의 파라미터를 추정하고 이를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파리미터로 사용하여 모델의 성능 개선을 제안한다. 반복적인 시도 중 가장 좋은 파라미터를 선택하는 기존의 알고리즘 과 달리 계층적 클러스터링은 데이터들 간의 유클리디언 거리를 이용하여 클러스터를 생성하므로 반복적인 시도가 불필요하다. 또한 클러스터링 방법에 의해 퍼지 모델링을 행하므로 클러스터와 동일한 갯수의 적은 규칙을 갖는다. 제안된 방법의 유용함을 비선형 데이터인 Box-Jenkins의 가스로 예측 문제와 Sugeno의 비선형 시스템에 적용하여 이전의 연구보다 적은 규칙으로도 성능이 개선되는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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