최근, 다양한 무선 네트워크 기술의 발전으로 무선 인터넷 접속 종류도 크게 늘었다. 블루투스, IEEE 802.11 무선랜, 802.16e 모바일 와이맥스 (또는 와이브로)외 3G 이동통신망을 통한 무선 인터넷 접속이 그 예이다. 이에 따라, 동종 무선 네트워크간에 또는 이종 무선 네트워크에 걸쳐 무선 단말이 이동시 인터넷 연결이 중단되지 않는 끊김없는 이동성의 지원이 연구자들의 지대한 관심을 끌어왔다. 본 논문은 인터넷에서 무선 단말의 이동성 지원을 위해 최근까지 개발되어 온 여러 프로토콜 연구 동향을 계층별로 나누어 살펴보고자 한다. 링크 계층과 네트워크 계층을 중심으로 연구되어 온 이동성 지원 연구는 전송 계층과 응용 계층으로 확장되어, 인터넷 구조의 전 계층이 관련된 이슈가 되었다. 하지만, 전 계층에 걸친 이러한 많은 연구 노력에도 불구하고 아직도 많은 연구를 필요로 하고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.999-1009
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2014
계층적 군집 분석은 분석 결과를 덴드로그램으로 쉽게 표시할 수 있어서 방대한 양의 마이크로어레이 자료를 탐색하기에 유용하며, 군집된 결과를 이용하여 생물학적 현상을 이해하는데 도움을 준다. 하지만, 계층적 군집방법은 두 군집간의 절대값 거리만을 고려하여 병합하기 때문에 군집 간의 상대적 비유사성은 설명하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 상대적 계층적 군집 방법을 소개하고, 마이크로어레이 자료와 같이 다양한 군집의 모양을 가진 모의실험 자료들과 실제 마이크로어레이 자료를 사용하여 상대적 계층적 군집방법과 기존의 계층적 군집 방법을 비교하였다. 두 계층적 군집 방법의 질적 평가는 오분류율, 동질성, 이질성 지표를 이용하여 수행하였다.
태깅은 웹 2.0의 핵심 기술 중 하나로, 매우 유연하고 역동적인 분류 체계를 제공한다. 하지만 유연성과 역동성의 확보에 의해 계층 구조나 연관 관계와 같은 태그의 관계성이 부족하거나 존재하지 않는 한계점을 가지고 있는 것 또한 사실이다. 이런 한계점을 보완하기 위한 방법으로 계층 관계를 형성하기 위한 계층 클러스터링 방법과, 연관 관계를 형성하기 위한 협업 필터링 방법이 존재한다. 이 두 가지 방법은 태그의 관계성을 제공하지만, 연관 관계와 계층 관계 중 하나만 제공한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 태그 검색 시 연관 관계뿐 아니라 계층 구조의 탐색을 제공해주기 위한 태그 클러스터링 알고리즘을 설계하였다. 제안한 알고리즘은 사용자 태그셋을 활용하여 태그의 유사성을 계산하는 방법을 제시하고, 기존의 시각화 방법(태그 구름)과 다른 새로운 형태로 시각화 할 수 있는 결과 데이터를 제공한다.
객체-관계성(ER:entity-relationship)모델을 이용한 지식표현모델은 실세계를 객체(entity)들 또는 객체들의 집합들 사이의 서로간에 관계성(relationship)으로 나타낸다. 그러나 고정된 측면에서 표현되기 때문에 하나의 객체를 여러가지 측면에서 관찰할 수 없다. 반면 객체-측면(EA:entity-aspect)모델은 객체노드와 측면노드의 두가지 형을 갖는 노드들로 구성되어 측면에 따라 서로 다른 지식을 표현 할 수 있으므로 하나의 객체를 여러가지 측면에서 관찰할 수 있고, 그 세부적 계층구조를 나타낼 수 있는 장점이 있으나 너무 계층성을 강조하며, 객체간의 관계성을 나타낼 수가 없어 계층구조 속에 포함되지 않은 객체는 지식으로 표현 할 수 없어 실세계의 다양한 지식을 표현하는데 부자연스럽다. 따라서 본 논문에서는 객체-관계성(ER)모델의 관계성과 객체-측면(EA)모델의 측면성을 통합하여 객체 측면-관계성(EAR)모델을 제시하고, 이 모델에서 객체간의 관계성을 하나의 객체로 간주함으로 IS-A측면에 의하여 하위레벨로 계승할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 자율 비행 무인 헬리콥터를 위한 코바 기반의 계층화 구조를 제안한다. 제안된 소프트웨어 구조에서는 데이터의 추상화 및 기능에 따라 하드웨어 계층, 실행 계층, 논리적 추상화 계층 및 서비스 에이전트 계층으로 구성하고 각 계층의 역할을 정의한다. 또한, 코바를 이용하여 상위의 추상화된 계층을 객체화시킴으로써, 소프트웨어의 재사용성과 유연성을 높일 수 있는 구조에 대해서 서술한다.
기존의 실시간 에이전트 환경에서는 에이전트 구조에서 고려하지 않았던 높은 복잡성의 문제를 해결하기에 환경에 대한 고려가 부족하여 구현 시 충분한 지침으로 상기에는 부족하거나 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이러한 고려하여야 할 환경에서 필요한 요소들을 기존의 계층기반 에이전트 구조를 보완한 혼합형 구조를 이용하여 행위 기 반 구조를 설계하고 구현하였다. 분산적이며 실시간으로 동작하는 환경에서는 효율적이고 범용적으로 사용 할 수 있는 행위 기반 구조가 요구된다. 본 논문에서 제시하는 에이전트 구조는 행위의 논리적 상하계층에 중점을 둔 계층별 분류를 사용하지 않고. 범주 분류한 RtABCM을 사용하여 복잡한 실시간 환경에 유연하게 적응할 수 있는 구조를 제안하였다. 이를 통하여 계층의 단계와 병렬적으로 진행이 가능한 동일한 계층 행위의 수에 제약을 두지 않게 되어 정적인 계층 구조에서 오는 제약의 한계를 극복하고 있다. 또한 행위의 객체화와 이를 위한 구성 요소의 지원으로 실시간 환경에 대한 다중의 행위나 계획 진행에 대한 유연한 진행. 양방향성을 지원하는 확장된 행위모델. 설계와 구현에 있어 자유롭고 유연한 모델을 제시하고 있다. 본 논문에서는 RtABCM에 적응한 행위기반 구조를 실시간 에이전트 환경인 GameBots에 적용시켜 구조의 실시간 환경에 대한 적응성을 증명하고 있다.
클러스터 컴퓨터에서 접속된 모든 노드들의 디스크들을 통합 사용하기 위한 SIOS의 구현은 사용자 레벨과 파일 시스템 레벨, 그리고 디바이스 드라이버 레벨로 분류할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 방법은 현재 공개되어 있는 소프트웨어 라이브러리만을 이용하여 리눅스 클러스터에서 SIOS를 구현하는 방법으로서, 확장 네트워크 블록 디바이스(ENBD: Enhanced Network Block Device)를 이용한 디바이스 드라이버 레벨의 하위 계층과 S/W RAID 및 NFS를 이용한 파일 시스템 레벨의 상위 계층으로 구성된다. 이 방법의 주요 장점은 현재 공개되어 있는 소프트웨어 라이브러리를 이용하기 때문에 구현이 용이하고 비용이 들지 않는다는 점이다. 그리고 하위 계층으로서 디바이스 드라이버 레벨의 ENBD를 이용하기 때문에 파일 시스템을 변경하지 않기 때문에 이전의 응용 프로그램에 대한 호환성이 높다. 또한, 상위 계층에서는 파일 시스템 레벨의 S/W RAID와 NFS를 이용함에 따라 디스크 배열 방식의 조정이 비교적 자유롭다. 또 다른 장점은 하위 계층과 상위 계층이 서로 독립적이기 때문에, 클러스터의 사용 목적에 따라 각 계층을 다양한 방법으로 변경할 수 있다는 것이다. Bonnie 벤치마크를 이용한 성능 측정 결과에 따르면, ENBD를 이용하여 RAID-5로 구성한 경우에 오버헤드가 높은 NFS를 사용했음에도 불구하고 비용이 많이 드는 다른 방법과 대등한 성능을 보였으며, 부분적으로는 더 높은 성능과 확장성을 가지는 것으로 나타났다.
영상압축 방법인 ITU-T H.263 부호화 기법에 비해 H.263에서의 주요 특징 중 하나는 에러 강인성으로, 그중에서 계층부호화 모드는 한 개의 송신 영상에 대해서도 부호기와 전송로에 따라 여러 가지 화질의 재생 영상을 얻을 수 있는 기능, 즉 에러 및 패킷 손실 발생 가능 채널에서 비디오 정보 전송시 디코더측에서 사용 가능한 다양한 비트율, 해상도, 디스플레이 율을 허용함으로써 비디오 정보에 대한 전송을 향상시키는 기법이다. 계층부호화 에러은닉기법은 기본계층에 대해서는 QoS 보장에 의해 무손실 전송이 가능하므로 모든 프레임에 애러가 발생할 수 있는 단일계층 에러은닉보다 고급계층에서 이용할 수 있는 정보가 더 많다는 점에서 더 유리한 이점을 가지고 있다. 본 논문에서는 SNR 계층부호화된 고급계층에 대해서 이용 가능한 데이터 손실이 없는 기본계층과 고급계층에 상관관계를 분석하여 계층형부호화에 맞는 에러은닉기법을 제시한다.
본 연구는 2014년 스마트카드 데이터를 활용하여 장거리 통행에서 대중교통 의존도가 높은 교통 취약계층의 대중교통 이동성을 평가하는 것에 목적이 있다. 특히, 신체적인 문제나 제도적으로 대중교통수단을 선택하게 되는 교통약자(노인, 청소년)와, 경제적 여건으로 대중교통을 이용하여 통근통행을 하는 저소득층 인구를 중심으로 대중교통 이동성을 평가하였다. 또한, 서울시의 노인, 청소년, 기초생활수급자의 분포와 각 취약계층의 대중교통 이동성 수준을 함께 고려하여 각 취약계층의 대중교통 이동성 취약지를 식별하고, 이를 종합하여 대중교통 이동성 개선 우선 지역을 선정하였다. 분석 결과, 대중교통 이동성이 낮으며, 교통취약계층 인구가 많이 거주하고 있는 15개의 대중교통 우선 개선지역을 도출하였다. 본 연구는 개인의 실제 통행 데이터인 스마트카드 데이터를 이용하여 대중교통의 이동성을 평가한 점과 교통 취약계층의 기본적인 이동성을 위해 대중교통 서비스가 개선되어야할 대중교통 이동성 취약지를 식별하였다는 점에서 의의를 가진다.
본 논문에서는 SVC 의 계층적 비디오 구조에 적응적인 스케일러블 암호화 기법을 제안한다. 제안하는 암호화기법은 SVC 의 비디오 계층간 중요도 및 우선순위를 고려하여 비디오 계층 별로 차별화 되는 암호화 강도를 갖는 암호화 알고리듬을 적응적으로 결정한다. 비디오 계층의 특성에 관계없이 모든 비디오 계층에 단일의 암호화 알고리듬을 고정적으로 적용하는 기존의 방법과 달리, 비디오 계층별 중요도에 비례하여 암호화 강도를 차별적으로 설정함으로써 중요한 데이터를 포함하는 하위 비디오 계층에 대한 보안성을 높게 유지하고, 상대적으로 중요도가 떨어지는 상위 비디오 계층에 대해서는 암호화 강도가 낮은 암호화 알고리듬을 적용한다. 다양한 실험을 통하여 제안된 적응적 스케일러블 암호화 기법의 효율성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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