클러스터된 이기종 무선 센서 네트워크는 서로 다른 목적을 가지는 노드들이 계층적 구조를 이루어 링크를 구성하는 네트워크를 의미한다. 무선 센서 네트워크에서는 한정적인 메모리나 배터리 용량 내에서 운용되는 경우가 많기 때문에 이러한 자원을 효율적으로 관리해야만 네트워크의 수명, 커버리지, 연결성 등의 성능을 길게 유지할 수 있다. 예를 들어 특정 센서들의 부근에서 관심을 가지는 이벤트가 빈번하게 발생하여 계측되는 데이터가 증가하게 되면, 특정 클러스터 그룹의 클러스터 헤드로 전송되는 데이터의 양도 동시에 기하급수적으로 증가하게 된다. 특히 해당 클러스터 헤드에서 전송하는 데이터양보다 센서들로부터 수신하는 데이터양이 많을 경우나 링크가 끊어져 데이터 전송이 불가능한 경우 메모리 총 용량을 초과하는 데이터 혼잡 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 데이터 혼잡 문제를 해결하기 위해 모바일 싱크로서 드론을 이용한다. 네트워크, 센서 노드, 클러스터 헤드에 대한 모델링 후 데이터 혼잡도를 계산하기 위한 비용 함수와 혼잡 인디케이터를 정의한다. 이를 바탕으로 데이터 혼잡 지도 인덱스를 계산하여 데이터 혼잡 지도를 작성 후 지도를 기반으로 드론을 최적의 위치에 배치한다. 시뮬레이션을 통하여 드론의 배치에 따른 네트워크의 혼잡도가 감소하는 양상을 다양한 접근을 통해 보여준다. 제어 변수 α를 이용하여 배치되는 드론 수에 따른 데이터 혼잡도의 변화, 요구하는 데이터 혼잡도를 만족시키기 위한 통신 범위와 드론 수와의 관계를 알아본다. 또한 기존 연구와의 오버플로우 관점에서 비교를 통해 제안하는 알고리즘이 최소 20 %의 향상이 있음을 보여준다.
이기종 셀룰러 네트워크 (HCN)는 미래 5 세대 (5 세대) 무선 네트워크의 핵심 기술로서 가장 중요하다. 고려된 이기종 네트워크는 펨토셀 기지국 (BS)으로 중첩 된 임의로 매크로 셀 기지국 (MBS)으로 구성된다. 확률 적 기하학은 무선 ad hoc, 센서 네트워크 및 다중 계층 셀룰러 네트워크와 같은 무작위 토폴로지를 사용하여 네트워크를 모델링, 분석 및 설계하는 매우 강력한 도구이다. HCN은 미래의 5G 무선 네트워크를위한 기술 중 하나에 중점을 두어 다른 네트워크에 속한 다양한 BS를 배치함으로써 에너지 효율적으로 설계 될 수 있다. 본 논문에서는 능동 / 슬립 모드를 도입하여 셀룰러 네트워크의 BS가 효율적으로 전력을 소비 할 수 있도록 해주는 시스템을 끄고 켜는 방법을 제안한다. 이 모드는 MBS 및 FBS의 간섭 및 전력 소모를 개별적으로 줄일 수있다. 잘 셀룰러 네트워크의 에너지 효율성을 향상시킬 수 있다. 펨토 기지국 BS 밀도에 따라 Karush Kuhn Tucker (KKT) 조건을 해결할 수있는 처리량 정지 제약 조건 하에서 에너지 효율을 최대화하기위한 최적화 문제뿐만 아니라 MBS 및 FBS에 대한 전력 소모 최소화를 공식화한다. 우리는 또한 커버리지 홀을 피하기 위해 코디네이트 된 멀티 포인트 (CoMP)가 있거나없는 HCN 시나리오에서 커버리지 확률과 에너지 효율의 식을 제안하고 기종 알고리즘과 비교한다.
스마트그리드 기술은 기존의 전력망 관리와 제어를 위해 ICT (Information and Communications Technologies)를 이용하여 전력 공급자와 소비자 간에 양방향으로 실시간 전력 정보의 교환을 통하여 에너지 효율을 극대화시키는 것을 목적으로 하고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.11s STDMA (Spatial Time Division Multiple Access) 기반의 다중 채널 스마트그리드의 NAN (Neighborhood Area Network) 네트워크에서 수리적 모델링에 기반한 계층 교차적 설계 기법을 이용하는 "JRS-MS" (Joint Routing and Scheduling for Multi-channel SmartGrid) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 다중 채널 스마트그리드 NAN 네트워크의 각 데이터 링크에서 데이터 전송량을 적절히 조절하고 동시에 플로우들 간에 간섭이 적은 고속 경로의 탐색을 수행한다. 이를 통하여 각 플로우들의 네트워크 이용률을 높여 전송률을 향상시킨다. 제안 알고리즘과 기존 제안 알고리즘인 JRS-SG (Jointly Routing and Scheduling for SmartGrid) 알고리즘 과의 비교 성능 분석을 통하여 JRS-MS 알고리즘이 다중 홉 NAN 무선 메쉬 네트워크를 경유하는 플로우들의 수가 늘어날 때 주어진 대역폭 자원을 최대로 활용하여 전송 성능을 향상 시킬 수 있음을 보였다.
현재 광대역 통합망의 사용으로 인해 확장된 망을 사용하는 트래픽의 양이 많아지고, 어플리케이션의 발달로 인해 트래픽의 종류도 증가하고 있다. 특히 IPTV, VOD, 온라인 게임 등의 멀티미디어 속성을 가진 트래픽의 증가가 두드러지고 있다. 이러한 멀티미디어 트래픽은 페이로드의 크기가 클 뿐만 아니라 실시간 처리를 요하기 때문에 라우터에서 트래픽 속성에 따라 차등한 대역폭을 지원하는 연구가 진행 중에 있다. 트래픽의 속성을 정확히 구분하기 위해선 어플리케이션 계층을 분석하여야 하는데, 기존의 네트워크 프로세서 구조에선 L2-4 처리와 L7처리를 순차적으로 처리하고 있다. 본 논문에서는 L2-4와 L7을 병렬로 처리하기 위해 글로벌 캐시를 둔 새로운 병렬 네트워크 프로세서 구조를 제안한다. 제안하는 구조를 검증하기 위해 기존의 네트워크 시스템과 제안한 구조의 네트워크 시스템을 SystemC로 모델링하였으며, L2-4, L7 처리 시간을 측정하기 위해 EEMBC-와 SNORT를 이용하여 동일한 시스템에서 시뮬레이션 하였다. 멀티미디어 속성의 동일한 트래픽이 연속적으로 입력될 경우 제안한 구조에서 약 85%의 성능 향상을 보였다.
본 논문에서, 풍력발전기 운영관리 및 유지보수 비용을 저감하기 위해, 분산되는 전산자원을 통합하고 인적 자원을 효율적으로 운영 할 목적으로 SaaS 클라우드 방식의 상태 감시 인프라를 설계 및 개발하였다. 개발한 인프라에서 관련 업무 및 서비스에 따라 각 데이터들을 계층화 하였다. 인프라 상에서 상태 감시를 수행 할 경우에 필요한 기본적인 SW를 개발하였다. 측정 시스템에 대응하는 데이터베이스 설계 SW, 현장 측정 SW, 데이터 전송 SW, 모니터링 SW로 구성되어 있다. 기존의 SCADA 데이터 뿐 아니라 추가적인 센서를 설치하여 풍력발전기의 상태 관측이 가능하다. 상태감시 알고리즘 내 단계 별 지연 시간을 모델링하여, 현장 측정에서 최종 모니터링 단계 까지 소요되는 총 지연 시간을 정의 하였다. 진동 데이터는 고해상도 측정에 의해 취득되기 때문에, 지연 시간은 불가피하고 유지보수에 관한 프로그램 운영 시 지연시간 분석은 필수적이다. 모니터링 대상은 MW 용량의 풍력발전기의 증속기이며, 해당 풍력발전기는 운전 한 지 10년이 넘는 모델로서, 이는 앞으로 해당 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 위해 정확한 상태 감시가 필수적임을 뜻한다. 본 인프라는 연간 50TB 용량의 고해상도 풍력발전기 증속기 상태를 처리 할 수 있도록 운영 중이다.
트리 데이터로부터 유용한 정보들을 추출하는 가장 일반적인 방식은 빈번하게 자주 발생하는 서브트리 패턴들을 얻는 것이다. XML 마이닝, 웹 사용 마이닝, 바이오인포매틱스, 네트워크 멀티캐스트 라우팅 등 빈번 트리 패턴 마이닝은 여러 다양한 영역에서 광범위하게 이용되고 있기 때문에, 해당 패턴들을 추출하기 위한 많은 알고리즘들이 제안되어 왔다. 하지만, 현재까지 제안된 대부분의 트리 마이닝 알고리즘들은 여러 가지 심각한 문제점들을 내포하고 있는데 이는 특히 대량의 트리 데이터 집합을 대상으로 했을 때는 더 심각해진다. 주요하게 발생하는 문제점들로는, (1) 계층적 트리 구조의 데이터 모델링, (2) 후보군 유지를 위한 고비용 계산, (3) 반복적인 입력 데이터 집합 스캔, (4) 높은 메모리 의존성이 대표적이다. 이런 문제점들을 발생하게 하는 주요 원인은, 대부분의 기존 알고리즘들이 apriori 방식에 근거하고 있다는 점과 후보군 생성과 빈발 횟수 집계에 anti-monotone 원리를 적용한다는 점에 기인한다. 언급한 문제들을 해결하기 위해, 본 저자들은 apriori 방식 대신 pattern-growth 방식을 기반으로 하며, 빈번 서브트리 추출 대신 최대 빈번 서브트리 추출을 목적으로 한다. 이를 통해 제안된 방법은, 빈번하지 않은 서브트리들을 제거하는 과정 자체를 배제할 뿐만 아니라, 후보군 트리들을 생성하는 과정 또한 전혀 수행하지 않음으로써 전체 마이닝 과정을 상당히 개선한다.
본 연구는 가족의 창업이력이 개인의 창업방식에 유의미한 영향을 줄 수 있음을 살펴보고 있고, 두 변수 사이의 관계는 국가의 문화속성들에 따라 달라짐을 보여주고 있다. 창업방식에 대한 기존 연구들이 신생회사 설립과 관련된 요인에 초점을 맞추고 있으나, 이런 관점은 기존 회사를 인수하는 방식을 통해서도 기업가가 될 수 있음을 간과하고 있다. 한편 창업과 관련된 교육 및 정부의 정책도 신생 회사의 설립에 대해서만 강조하고 있는 형편이다. 하지만, 저출산 고령화시대에 기존 기업들이 기업 승계시장에 매물로 많이 나올 수 있음을 고려할 때 인수를 통한 창업방식에 대한 연구도 매우 중요한 이슈이다. 따라서 본 연구에서는 가족의 관여와 기존 회사를 인수함으로서 기업가가 되는 관계가, 국가문화의 주요 속성들에 따라 어떤 차이를 보이는지 분석하였다. EU의 Flash Eurobarometer 데이터를 바탕으로 하여 33개국 3,831명의 응답자를 대상으로 계층적 선형 모델링을 사용하여 가설을 검증하였다. 실증분석 결과, 부모 중 창업경험이 있을 경우 이미 존재하고 있는 기업의 인수를 통해 창업자가 되는 방식을 선호하였으며, 이 관계는 개인주의성향이 높은 나라일수록, 미래지향성이 낮을수록, 그리고 권력격차가 작은 문화일수록 강해졌다. 본 연구결과에 따르면, 대한민국의 경우 기업승계시장이 활성화되지 않을 문화적인 조건을 갖추고 있다. 권력격차가 커서 기존 기업들이 승계시장에 매물로 내놓지 않으려는 경향이 있으며, 예비창업자들이 미래지향성이 강해서 다른 기업의 승계보다는 자신의 신생기업 설립에 더 많은 관심을 가지고 있을 수 있다. 한편, 집단주의 문화는 신생기업의 설립만이 창업이라는 고정관념을 확산시킬 수 있다. 따라서 국가의 창업지원제도 및 여러 기관들의 창업과 관련된 교육과정 수립에 있어서 문화의 속성을 고려한 균형 잡힌 시각이 절대적으로 필요하다. 본 연구결과가 창업방식과 관련된 새롭고 다양한 연구관점을 제공해주고, 저출산 고령화시대를 맞이하여 창업지원제도 및 창업교육에 의미 있는 시사점을 제공할 수 있길 희망한다.
이 연구의 목적은 두 가지로 대별할 수 있다. 첫째는, 베리오그램 모델링에 기초를 둔 정규크리깅 보간법의 p-적응적 유한요소법으로의 적용성이다. 둘째는, 수정된 초수렴 팻취복구 기법을 사용한 사후오차평가기와 연계된 계층적 p-체눈 세분화의 적응적 유한요소 과정을 제시하는 것이다. 가중치를 부여한 보간기법중의 하나인 정규크리깅 방법은 가우스 적분점에서의 응력데이타로 부터 소위 준정해를 얻는데 적용된다. 가중치를 동일하게 가정하는 종래의 보간기법과는 달리 실험적 및 이론적 베리오그램을 작성한 후 보간을 위한 가중치를 결정하게 된다. 한편, 적응적 p-체눈 세분화는 해석영역의 각 체눈에서 p-차수를 만족할만한 정확도를 얻을 수 있도록 프로그램내에서 자동으로 사후오차평가를 통해 불균등 또는 선택적으로 증가시킨다. 수정된 초수렴 팻취복구기법을 검증하기 위해 극한치를 사용한 새로운 오차평가기가 제안된다. 제안된 알고리즘의 정당성은 선형탄성파괴역학의 대표적 문제들인 중앙균열판, 일변균열 및 양변균열 해석을 통해 테스트되었다.
데이터 모델링 능력이 한정되고 뷰 갱신 모호성 문제에 기인하여, 관계형 뷰는 공학 응용에 제한적으로 사용되어 왔다. 반면에 객체지향 데이터베이스의 뷰는 관계형 뷰의 이 두 가지 단점을 극복하기 때문에, 공학 응용을 위한 맞춤 인터페이스를 정의하는데 중요한 역할을 할 것이다. 특히 공학 응용을 위한 데이터베이스 인터페이스는 갱신을 충분히 지원하여 한다. 좀더 자세히 말하면, 인터페이스에 대한 갱신이 모호성이 없이 정의되어야 하며 이 정의는 베이스 스키마에 대한 갱신 행동과 일치하여야 한다. 이를 위하여 객체지향 뷰가 베이스 데이터 모델과 같은 갱신 행동을 보이기 위한 제반 조건 - 갱신 의미 보존(update semantic preserving)-을 정의하였다. 그리고 이 갱신 의미 보존 특성의 실현 가능성을 보이기 위하여 CAD에 특화된 객체지향 뷰 시스템, 멀티 뷰(MultiView), 을 선정하여 그 시스템의 뷰 모델에 대한 갱신 의미 보존 갱신 행동을 정의하고 구체적인 구현 알고리즘을 제시하였다. 이 연구는 객체지향 데이터베이스에서 가장 클래스를 모았을 때 단순한 클래스의 모임이 아니라 isa계층을 갖는 '스키마'가 될 수 있게하기 위해서는 가상 클래스에 대한 갱신 의미가 클래스간 isa 관계를 위반해서는 안된다는 것을 발견하였다. 그리고 이의 충분조건으로 '뷰 스키마가 베이스 스키마처럼 보이도록'하는 가상 클래스의 갱신 의미와 가상 클래스간 스키마 형성 가능 조건을 발견하였다. 이는 객체 지향 데이터베이스에서 뷰를 클래스 수준에서 스키마 수준으로 정의하는 충분조건을 발견하고 구현한 최초의 논문이다.
위치기반서비스에서 주요기술로는 GPS가 있지만, 현재 위성 통신을 통해 위치 추정이 불가능한 실내지역의 위치추정기술로는 저 전력 근거리 통신의 연구가 주로 이루어지고 있다. 특히 첩 대역확산방식을 이용한 저 전력 근거리 통신 기술이 신호도달거리의 확장, 잡음에 대한 영향, 저 전력 데이터 통신 등 여러 가지 면에서 기존의 근거리 통신 기술보다 더 나은 특징을 보임에 따라 위치 추정을 위하여 제안된 IEEE802.15.4a의 물리계층에 표준으로 채택되었다. 하지만, 첩 대역확산 방식을 통한 측정된 거리는 기본적으로 오차를 가지는데, 이를 측정된 거리에 따라 가중치 값을 나타내는 비례 계수를 이용하여 영이 아닌 평균값을 가지는 잡음으로 모델링 할 수 있다. 하지만 초기의 빠르고 정확한 위치 추정에는 다소 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정을 위하여 최소자승법과 확장 칼만 필터를 이용하여 보다 빠르고 안정된 위치 추정 시스템을 제안한다. 끝으로 실제 위치 추정 시스템의 구현으로 한 실험 결과를 바탕으로 제안된 알고리즘의 안정된 적응성과 정확성을 평가하여 그 성능을 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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