데이터 그리드를 위한 기존의 복제 정책은 계층적 구조를 기반으로 하고 있기 때문에 상위계승에서 하위계층으로만 데이터를 복제할 수 있어 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 기존 데이터 그리드의 계층적 구조에 P2P(Peer-to-Peer)시스템을 적용하여 효율적으로 복제본을 유지할 수 있는 새로운 복제 정책을 제안한다. 이 정책의 특징은 클라이언트 노드의 저장 공간 일정 부분을 임계 구역(critical section)으로 지정하여 데이터 조작을 방지함으로써 클라이언트 노드도 데이터 복제본을 저장할 수 있는 기능을 가지도록 한 것이다. 따라서 계층적 구조에서 상위 계층뿐만 아니라 동일 계층 또는 클라이언트 노드들 간의 데이터 전송이 가능하기 때문에 데이터 그리드의 성능을 향상시킬 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권2호
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pp.247-256
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1996
본 논문은 깁스 표본 기법을 이용하여 Demster et al.(1981)에 의해 소개된 Field Mice자료를 분석하기 위하여 베이지안 계층적 모형을 적용시켜 보았다. Jeffrey의 사전확률을 이용한 사후 평균을 깁스 표본 기법을 이용하여 구하였고, 이로 부터 얻은 베이지안 추정량을 최소 자승 추정량, EM알고리즘을 이용한 랜덤 효과를 포함한 가능도함수에 대한 최대 가능도 추정량(MLR)과 비교하였다.
본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.
이동 단말의 보편화와 무선 액세스 네트워크의 발달, 그리고 이동 사용자의 통신 욕구 등으로 인해 이동 노드의 통신을 지원하는 것은 차세대 네트워크를 위한 필수적인 요소가 되고 있다. 트랜스포트 계층에서 이동성을 지원하게 되면 이동성 지원을 위한 네트워크 계층에서의 특별한 지원을 필요로 하지 않기 때문에 네트워크 계층 이동성 지원 프로토콜에서 필요한 이동성 지원을 위한 특수 네트워크 엔티티의 개입으로 인해 발생되는 오버헤드나 제약을 피할 수 있다. 또한. 이동성 지원 프로토콜이 이동 단말과 서버에 탑재된다면 네트워크가 제공하는 기능에 관계없이 이동하며 데이터 통신 서비스를 사용하는 것이 가능하므로 이동성 지원에 대한 새로운 가능성을 열어 준다. 이에 본 논문에서는 트랜스포트 계층에서의 이동성 지원 프로토콜인 mSCTP의 메커니즘을 구체화하고 seamless 핸드오버를 위한 확장 방안을 제안한다. 시뮬레이션 통해 트랜스포트 계층에서의 이동성 지원은 네트워크 계층에서의 이동성 지원과 함께 이동성 지원이 가능하며, 그 성능에서도 이동 단말의 속도가 빠를수록 네트워크 계층에서의 이동성 지원보다 더 좋은 성능을 보였다.
최근 인간-컴퓨터 상호작용 분야에 있어서 사용자와의 원활한 협력을 위해 각종 센서 정보로부터 사용자 의도를 인식하고 행동을 예측하여 대응하는 의도대응 인터페이스에 대한 연구가 주목 받고 있다. 이는 사람들 사이에서는 자연스러운 일이며, 인간의 의도대응 과정을 모방하여 공학적으로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 사용자의 의도에 대응하기 위해서 거울 뉴런과 마음의 이론을 기반으로 하는 사람의 의도대응 과정을 분석하고 이를 바탕으로 인터페이스에 적용 가능한 의도대응 방법을 제안한다. 본 논문에서는 센서로부터 즉각적으로 인식하여 대응 가능한 기본의도와 추가적인 지식을 통해 추론 가능하며 기본의도의 조합으로 이루어진 복합의도에 대해 계층적으로 대응하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 행동네트워크를 이용하여 기본의도에 대해 즉각적으로 대응을 생성하며, 복합의도에 대하여 계획 기반 방법을 통해 대응 시퀀스를 생성하고 대응을 수행한다. 제안하는 방법은 일정 관리와 집안 관리 서비스를 제공하는 인공비서 시스템에 적용되었으며, 다양한 의도와 상황에 대한 생성 대응을 분석함으로써 사용자의 의도와 관측된 행동을 반영하여 적합한 대응을 생성함을 확인하였다.
본 논문에서는 새로운 율모델을 기반으로한 프레임 단위 HEVC 율제어 기법을 제안한다. 기존의 비디오 압축표준과는 달리 HEVC 는 계층 구조를 지닌 쿼드트리 기반 움직임 예측 및 변환 부호화를 수행한다. 본 논문에서는 쿼드트리 계층의 깊이에 따라 신호의 통계적 특성이 매우 달라지는 것은 이용하여 라플라시안 확률 모델을 각 쿼드트리 계층에 독립적으로 이용한 새로운 율모델을 이용한 율제어 기법을 제안한다. 제안방법에서는 계층적 부호화 단위인 CU 를 계층 깊이에 따라 세 가지 카테고리로 분류하고 각 카테고리에 따라 변환 계수에 대한 라플라시안 확률 분포 함수를 율-양자화 모델을 만든다. 제안된 율모델은 특성이 매우 다른 각 CU 깊이에 따라 독립적인 라플라이안 확률 분포 함수를 이용하기 때문에 매우 정확하고 적응적인 비트율 예측이 가능하므로 보다 안정적이고 정확한 율제어가 가능하다. 실험결과는 제안된 율제어 기법이 단일 확률 분포 함수를 사용했을 경우보다 평균 0.16dB 의 PSNR 향상이 있었음을 보여주었으며 제안된 방법은 각 프레임에 대한 목표 비트에 보다 안정적으로 부호화하는 것을 보여주었다.
본 논문에서는 평면 형상에 대한 새로운 계층적 표현 방법을 소개하였다. 제안한 방법에서는 근사화 과정의 근사화 오차(approximation error)를 근사화 순서와 정도를 결정하는 중요한 척도로 활용하였으며, 제안한 오차 조절 알고리즘을 통해 보다 자연스러운 근사화 표현이 가능하도록 하였다. 그리고 최소 경계 사각형(MBR: Minimum Bounding Rectangle)을 단순 확장한 최소 경계 팔각형(MBO: Minimum Bounding Octangle)을 지역화에 응용하였으며, 이는 다른 지역화 방법들과 비교하였을 때 상대적으로 더 효율적인 방법임을 확인할 수 있었다.
최근 정보통신기술의 발전과 인터넷의 폭발적인 사용자 증가로 인해 전자상거래가 활성화되고 있다. 또한 전자상거래에서 가장 중요한 시스템인 전자화폐 시스템에 대한 연구와 개발이 활발하게 진행되고 있다. 특히, 전자화폐 시스템의 요구사항 중에 분할성 관련된 연구는 대부분이 계층적 구조 테이블을 이용한 방식이었다. 하지만 이 방식은 많은 메모리가 필요하고, 또한 많은 계산량을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 계층적 구조 테이블을 이용하지 않고 분할성을 제공할 수 있는 또 다른 방식인 비밀분산 기법을 이용하여 새로운 전자화폐 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 영상의 정보량에 따라 영상을 분할하고 이를 바탕으로 영상을 계층적으로 부호화하는 알고리듬을 제안한다. 영상을 분할하기 위해서 4진나무구조를 사용하는데, 기존의 방법에서는 각 구획의 평균값을 대표값으로 사용하여 구획의 복잡도를 판단하고 영상을 복원하는 반면, 본 논문에서는 해당 구획의 모서리 화소값을 대표값으로 사용하는 개선된 알고리듬을 사용한다. 분할된 구획의 대표값으로 모서리화소를 사용함으로써 여러 해상도에서 계층적인 영상표현이 가능하다. 제안방법으로 표현된 영상은 복잡한 신호처리과정이 필요 없으며, 부가적인 후처리기법을 사용하지 않고도 복원 영상에서는 구획화현상이 사라지므로 주관적으로 자연스러우면서도 객관적으로도 우수한 성능을 보인다.
비디오 스트링의 표준이라 할 수 있는 MPEG은 데이터 발생량의 변화가 심한 군집성(bursty) 트래픽으로 망의 대역폭을 효율적으로 사용하는 전송방식을 구현하기가 매우 어렵다. 본 연구에서는 최소한의 품질을 보장하면서도 망 자원의 효율적 이용을 위하여 2계층 구조의 새로운 대역폭 할당 기법을 제안하였다. 사용자에게 최소한의 품질을 보장하면서 망에 대역폭의 여유가 있는 경우 보다 고품질의 서비스가 가능토록 하는 방안으로 ATM망의 CBR 클래스와 VBR 클래스를 복합적으로 사용하는 방법을 제안하였다. 이의 구현을 위하여 2계층 구조의 MPEG 부호화기를 설계하였고 모의실험으로 기존의 단일 계층 CBR 클래스와 비교 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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