현대 로봇 분야의 개발에 있어 지능형 서비스 로봇은 모듈 기반으로 구성될 수 있다. 여기서 모듈이란 로봇의 특정 태스크들 수행하기 위해 만들어진 자동화 하드웨어 단위를 의미한다. 이러한 모듈 기반의 로봇시스템 내부는 네트워크의 이종성에 따라 다양한 네트워크들을 통해 연결될 수 있기 때문에 다중 모듈간 안정적이고 효율적인 통신을 하기 위해서는 상호운영을 위한 기술이 뒷받침 되어야 한다. 이를 위해 본 논문은 모듈기반의 로봇을 위한 통신용 미들웨어를 제안한다. 제안된 미들웨어는 네트워크 인터페이스 계층과 네트워크 적응 계층으로 나누어진다. 네트워크 인터페이스 계층은 각 이종 인터페이스들을 논리적인 채널로 추상화하는 기능을 갖는다. 반면, 네트워크 적응 계층은 모듈간의 통신을 위한 메시지 형식을 정의하고 주소할당 및 이종 네트워크를 고려한 라우팅 기능들을 갖는다. 결국, 제안된 미들웨어는 두 계층을 통해 상위 로봇 어플리케이션 개발자들에게 네트워크의 투명성을 보장할 수 있으며 모듈 기반의 로봇내에서 모듈간의 안정적이고 효율적인 통신을 지원한다.
최근 지식경영에 있어 특허를 통한 지식재산권 확보는 기업 운영에 큰 영향을 주는 요소이다. 성공적인 특허 확보를 위해서, 먼저 변화하는 특허 분류 제계를 이해하고, 방대한 특허 정보 데이터를 빠르고 신속하게 특허 분류 체계에 따라 분류화 시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 머신 러닝 기술 중에서도 계층적 주의 네트워크를 활용하여 특허 자료의 초록을 학습시켜 분류를 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 본 연구에서는 제안된 계층적 주의 네트워크의 성능을 검증하기 위해 수정된 입력데이터와 다른 워드 임베딩을 활용하여 진행하였다. 이를 통하여 특허 문서 분류에 활용하려는 계층적 주의 네트워크의 성능과 특허 문서 분류 활용화 방안을 보여주고자 한다. 본 연구의 결과는 많은 기업 지식경영에서 실용적으로 활용할 수 있도록 지식경영 연구자, 기업의 관리자 및 실무자에게 유용한 특허분류기법에 관한 이론적 실무적 활용 방안을 제시한다.
3G 네트워크와 무선랜의 통합은 서로 간의 보완적 특성으로 인하여 학계나 산업계에서 큰 관심사가 되고 있다. 이 주제는 최근 떠오르는 이슈로서 끊김 없는 계층적 핸드오프 지원은 네트워크 통합에 따른 중요한 관심사 중 하나로 인식되고 있다. 본 논문에서는 강결합 시스템에서의 계층적 핸드오프에서 단말의 에너지 소모를 고려하는 네트워크 인터페이스 선택 알고리즘을 제안한다. 본 저자들이 제안하는 Wise Interface SElection (WISE) 알고리즘은 네트워크와 이동 단말의 협력 하에 네트워크 인터페이스카드의 에너지 특성과 현재 서비스 받고 있는 네트워크 상태, 그리고 송수신하는 데이타 양을 종합적으로 고려하여 이동 단말이 효율적으로 에너지를 소비할 수 있는 적절한 네트워크로 서비스 받을 수 있도록 유도한다. 제안된 계층적 핸드오프 알고리즘은 에너지 소비 패턴을 고려하여 다운링크와 업링크에 대하여 독립적으로 동작한다. 3G 네트워크 인터페이스 만을 사용하는 경우와 무선랜 인터페이스 만을 사용하는 경우에 비해 제안된 WISE 알고리즘이 확연히 더 적은 에너지를 소비하여 이동 단말의 동작 시간을 연장시킬 수 있다는 것을 모의 실험을 통해 증명한다. 또한 TCP 트래픽의 경우 WISE 알고리즘의 비대칭적인 링크의 사용으로 부가적인 처리율 향상을 얻을 수 있다.
H.264/SVC는 기본 계층과 하나 이상의 향상 계층으로 구성된 확장 가능한 비디오 스트림을 제공한다. 따라서 일부 계층을 제거함으로써 네트워크 상황에 따라 효율적으로 대처할 수 있는 장점이 있다. 그러나 인터넷과 같은 동적인 환경에서 네트워크 혼잡으로 인한 임의의 패킷 손실은 SVC 스트림의 화질에 치명적인 영향을 줄 수 있다. 따라서 네트워크 혼잡을 피하기 위해서는 효율적으로 스트림 계층을 선택하여 전송율을 조정하여야 한다. 본 논문에서는 제한된 대역폭을 가진 네트워크 노드에서 스트림의 비트율-왜곡(rate-distortion) 특성을 이용하여 네트워크 혼잡을 피할 수 있는 세 가지 계층 선택 알고리즘을 제시한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 FS(Far-Sighted) 알고리즘이 스트림의 특성을 효율적으로 이용함으로써 전체 스트림의 PSNR 값을 최대화할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 계층적 RNN의 성능 향상을 위하여 강화학습을 통한 계층적 RNN 내 파라미터를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 계층적 RNN 내 임의의 파라미터에서 학습을 진행하고 얻는 분류 정확도를 보상으로 하여 간소화된 강화학습 네트워크에서 보상을 최대화하도록 강화학습 내부 파라미터를 수정한다. 기존의 강화학습을 통한 내부 구조를 찾는 네트워크는 많은 자원과 시간을 소모하므로 이를 해결하기 위해 간소화된 강화학습 구조를 적용하였고 이를 통해 적은 컴퓨터 자원에서 학습속도를 증가시킬 수 있었다. 간소화된 강화학습을 통해 계층적 RNN의 파라미터를 수정하고 이를 행동 인식 데이터 세트에 적용한 결과 기존 알고리즘 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.
인공비서 에이전트는 일정관리 및 추천을 할 때 일정이 비어 있는 시간을 계산하는 비교적 간단한 방식을 사용하는데, 보다 유용한 추천을 위해서는 사용자의 상황과 일정의 수행 조건을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 환경의 변화에 유연하게 대응할 수 있는 행동선택 네트워크를 사용하는 일정추천 에이전트를 개발한다. Maes가 제안한 행동선택 네트워크를 현실적인 문제에 적용하는 데는 목적과 행동 노드의 개수가 크게 늘어나면 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 행동선택 네트워크를 모듈화 하여 목적간의 충돌을 방지하고, 모듈화를 할 때 선행 행동 연결을 통한 모듈간의 사라진 연결을 보완하며, 목적들 간의 연관관계를 표현하기 위한 상위 행동선택 네트워크를 두는 계층적 행동선택 네트워크 방식을 제안한다. 제안하는 방법을 사용하여 몇가지 시나리오에 따른 일정추천 실험을 통하여 제안한 에이전트의 유용성을 확인하였다.
현재의 인터넷은 새로운 기술적 요구를 수용하기에 어려운 단계에 이르러 마침내 현 인터넷과의 호환성을 완전히 배제한 새로운 네트워크를 설계하려는 미래네트워크 또는 미래 인터넷 연구가 진행되고 있다. 가상화 기술 기반의 네트워크는 다양한 네트워크 요구사항을 충족하는 네트워크들이 overlay로 공존할 수 있으며, 요구사항의 변화로 인해 완전히 새로운 접근방법이 필요한 경우에도 가상화 기반의 네트워크를 통해 수용이 가능한 장점이 있다. 본 논문에서는 미래인터넷의 핵심 개념인 인프라스트럭처 가상화에 대하여 관련 연구동향을 분석한다. 그리고 이를 기초로 미래네트워크 구조를 제시한다. 가상화된 인프라 기반의 미래네트워크 구조를 3계층 - 서비스 조합 및 연합 계층, 정책 및 제어 계층, 패킷 처리 계층 - 으로 제시하고 각 계층별 기능을 설명한다.
고구려, 백제, 신라 왕조실록에 등장하는 인물 네트워크는 다른 사회 네트워크와는 달리 척도 없는 네트워크 (scale-free network)의 특성이 아닌 정보의 보급, 인터넷 연쇄 편지, 청원 편지 등에서 보여주는 유포 네트워크 (dissemination network) 의 특성을 보여주고 있다. 그러나 이들 세 왕조를 통합한 삼국왕조실록은 사회 네트워크와 마찬가지로 척도 없는 네트워크의 전형적인 특성을 보여주고 있었다. 일반적으로 생명체 네트워크는 척도 없는 네트워크와 계층적 네트워크 (hierarchical network)의 특성을 동시에 가지는데, 삼국왕조실록도 척도 없는 네트워크뿐만 아니라 계층적 네트워크의 특성을 동시에 보여주고 있었다. 네트워크를 기반으로 각 국가의 영토 변화 양상을 분석하였는데, 고구려나 백제와는 달리 신라만의 독특한 양상을 가지는데, 이 양상이 삼국 통일을 이루는 근간을 만든 것으로 분석하였다. 고구려, 백제, 신라의 전반적인 나라 경영, 발전 양상 및 이들 나라의 중심이 되는 왕의 인물 네트워크를 바탕으로 통치 양상을 분석하였다. 본 연구는 삼국 왕조실록에 등장하는 인물을 역사학적 관점이 아닌 실록에 등장하는 인물 네트워크를 기반으로 분석함으로서 새로운 각도에서 해석할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 적응적인 스트리밍 시스템 환경에서 계층적으로 압축된 멀티미디어 데이터의 저장구조와 자료인출 원리를 분석한다. 또한 네트워크 시뮬레이션을 이용, 네트워크 상에서 다양한 멀티미디어 스트리밍 부하의 특성을 분석한다. 두 가지 분석을 통해 기존의 멀티미디어 저장방식이 다양한 네트워크 환경과 시간에 따라 전송율이 변화하는 적응적 스트리밍 시스템의 요구를 충족시키지 못한다는 것을 확인한다. 이를 개선하기 위해 제안된 하모닉 인터리빙은 하모닉 인터리빙 방식은 전송비율이 높은 멀티미디어 데이터 블록의 위치를 연속적으로 배치하기 위해서 전송비율이 높은 계층과 그렇지 않은 계층을 별도의 그룹으로 나누어서 저장하는 방식이다. 실험을 통해서 네트워크 상황이 전송하고자 하는 영화의 대역폭을 보장하지 못하는 환경에서는 기존의 저장방식보다 새로 제안된 저장방식이 디스크 사용율에 있어 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
최근 네트워크 사용자들이 네트워크를 사용하는 방식이나 가치의 변화를 살펴보면 간단한 웹 정보와 같은 단방향 정보만을 제공받는 형태에서 자유로운 이동성을 기반으로 보안과 개인화가 보장된 대용량 정보 전송 형태로 바뀌고 있다. 이처럼 다양한 요구사항들의 변화에 따라 개별적으로 서비스를 제공하던 형태에서 하나의 형태로 통합되는 추세에 있다. 아울러 네트워크 또한 개별적인 네트워크를 통합하는 형태로 발전하고 있으며 이러한 여러 네트워크를 통합적으로 제어할 수 있는 네트워크 제어 기술이 핵심 요소로 등장하였다. 이러한 사용자들의 요구사항을 반영하여 차세대 네트워크는 WDM/IP 전송기술을 기반으로 동적 재구성을 지원하는 다계층 네트워크가 대세를 이루고 있다. 이처럼 패킷-광전달 시스템(P-OTS)은 SONET/SDH와 Ethernet, DWDM, OTN, 그리고 ROADM과 같은 기술들을 통합한 플랫폼이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 다계층 광 네트워크 제어 시스템에서 PCE 기반 광 및 패킷전달계층 경로계산엔진 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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