모바일 IP 환경 내 MN의 이동 과정에서 인증은 초기화되고, 이러한 시작점으로부터 과도한 비용이 발생한다는 전제하에 현재까지 연구는 특정 상황에서의 비용 감소의 요구사항을 명확히 제시하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이런 점에 착안한 제안 기법은 계층적 AAA (Authorization, Authentication, Accounting)로부터 발전되어 빠른 인증과 Diameter 프로토콜 기반의 모바일 IP를 지원하며, AAA 서버는 LMA (Local Mobility Anchor)에 배치하여 짧고 간단한 빠른 이동 인증과 계층적 인증을 통해 도메인 내 인증에서의 비용을 줄여준다. 제안하는 Proxy-AAA 기법은 기존 인증기법들과 바인딩 업데이트 기법들을 개선하였으며 도메인 내 이동과 인증뿐만 아니라 도메인 간에서도 적용된다. 이를 수학적 모델링과 성능 평가를 통해 기존의 단점을 보완할 수 있음을 보여준다.
Non-negative matrix factorization(NMF) 기법은 음이 아닌 값으로 구성된 데이터를 두 종류의 양의 행렬의 곱의 형식으로 분할하는 데이터 분석기법으로서, 텍스트마이닝, 바이오인포매틱스, 멀티미디어 데이터 분석 등에 활용되었다. 본 연구에서는 기본 NMF 기법에 기반하여 텍스트 문서로부터 토픽을 추출하고 동시에 이를 가시적으로 도시하기 위한 Topographic NMF (TNMF) 기법을 제안한다. TNMF에 의한 토픽 가시화는 데이터를 전체적인 관점에서 보다 직관적으로 파악하는데 도움이 될 수 있다. TNMF는 생성모델 관점에서 볼 때, 2개의 은닉층을 갖는 계층적 모델로 표현할 수 있으며, 상위 은닉층에서 하위 은닉층으로의 연결은 토픽공간상에서 토픽간의 전이확률 또는 이웃함수를 정의한다. TNMF에서의 학습은 전이확률값의 연속적 스케줄링 과정 속에서 반복적 파리미터 갱신 과정을 통해 학습이 이루어지는데, 파라미터 갱신은 기본 NMF 기반 학습 과정으로부터 유사한 형태로 유도될 수 있음을 보인다. 추가적으로 Probabilistic LSA에 기초한 토픽 가시화 기법 및 희소(sparse)한 해(解) 도출을 목적으로 한 non-smooth NMF 기법과의 연관성을 분석, 제시한다. NIPS 학회 논문 데이터에 대한 실험을 통해 제안된 방법론이 문서 내에 내재된 토픽들을 효과적으로 가시화 할 수 있음을 제시한다.
본 논문에서는 복합명사에 대한 색인 방법을 다각적으로 적용하여 계층적 결함 문서 클러스터링 시스템의 결과를 분석하고자 한다. 우선 한글 색인 엔진과 HAC(Hierarchical Agglumerative Clustering) 엔진에 대해서 설명하고 한글 색인엔진에서 제공되는 세가지 복합명사 분석 모드에 대해서 설명한다. 또한 구현된 클러스터링 엔진의 특징과 속도 향상을 위한 기법 등을 설명한다. 실험에서는 다양한 요소를 가지고 클러스터링된 문서 집합에 대한 분석 결과를 보인다. 실험 결과에 대한 분석에서 복합명사에 대한 색인 방법이 문서 클러스터링의 결과에 직접적인 영향을 준다는 것을 보여준다.
문맥 광고에서 계층적인 분류 트리를 활용하여 의미적으로 연관된 광고를 매칭하는 기법이 소개되었다. 하지만 기존 기법은 계층 구조의 특성에 기인하여 임의의 광고의 연관성을 측정할 때에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분류 트리를 유사도 그래프로 변환한 후 개인화된 페이지 랭크를 응용한 링크 분석 기법을 적용하여 광고의 의미적 연관성을 측정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 기법이 문맥 광고에서 광고 매칭의 정확도 성능을 향상시킴을 확인하였다.
패스파인더 네트워크를 사용하여 지적 구조의 분석과 규명을 시도한 여러 연구가 발표되었다. 패스파인더 네트워크는 다차원척도법에 비해서 여러 장점을 가지고 있지만 구축 알고리즘의 복잡도가 매우 높아서 실행 시간이 오래 걸리며, 전통적인 지적 구조 분석에 유용하게 사용되어온 군집분석을 함께 적용하기가 어려운 것이 단점이다. 이 연구에서는 이와 같은 패스파인더 네트워크의 약점을 보완할 수 있는 새로운 기법으로 병렬최근접이웃클러스터링(PNNC) 기법을 제안하였다. PNNC 기법의 클러스터링 성능을 전통적인 계층적 병합식 클러스터링 기법들과 비교해본 결과 효과성과 효율성 양면에서 기존 기법보다 우세한 것으로 확인되었다.
본 연구는 다기준의사결정문제인 건설 프로젝트의 공법선정문제에 있어서 퍼지계층분석법 및 그 결과 생성되는 각 공법별 퍼지 점수의 상대평가를 위해 퍼지 선호도 함수를 적용하여 상대평가를 하고자 하였다. 지금까지의 건설 공법 선정에 대한 퍼지계층분석법에 대한 연구는 대부분 최종적인 공법선정을 위해서 각 공법별로 도출된 퍼지 점수의 순위결정기법으로 절대평가를 수행하였다. 그러나 이러한 기법은 비교 대상공법에 대한 일관적인 순위결과를 산출해 내지 못하므로 결과적으로 공법선정과정의 전반적인 타당성을 저해하는 문제점을 지니고 있었다. 따라서 본 연구에서는 건설 분야의 MCDM(Multiple Criteria Decision Making)에 관한 기존의 연구들을 바탕으로 순위 결정기법에 R.P.R(Relative Preference Ratio)기법을 도입하여 각 공법에 대한 퍼지 점수를 상대 평가함으로써 체계적이고 효율적인 건설 공법선정기법을 제시하였고, 이를 창호공법의 선정문제에 적용하여 그 타당성을 살펴보았다.
멀티미디어 서비스의 다양한 재생장치와 네트워크 환경에 적용 가능한 멀티미디어 코덱을 위해 ISO/IEC MPEG와 ITU-T VCEG의 JVT팀에서는 계층구조를 가지는 H.264/AVC Scalable Video Coding(SVC)을 제안하였다. H.264/AVC SVC는 향상계층의 비트율과 왜곡에 관한 효율을 높이기 위해 계층 간 예측, 계층적 B 구조 등 다양한 기법이 적용하며 이로 인해 계산복잡도가 증가하여 부호화 시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 부호화 시간을 단축시키기 위해 예측모드를 분석하고 그 결과에 따라 기준 값을 선정하여 단계적으로 예측모드를 선택하는 기법을 제안한다. 실험결과 제안하는 기법이 계산복잡도를 감소시켜 평균 38%의 부호화 시간을 단축시키며 화질의 저하는 평균 0.01dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인하였다.
하나의 메모리 셀에 여러 비트의 정보를 저장하는 다치화 기법은 공정 미세화와 함께 낸드 플래시 메모리의 집적도를 크게 향상시켰지만, 그 반대급부로 MLC 낸드 플래시 메모리의 평균 쓰기 성능은 SLC 낸드 플래시 메모리 대비 두 배 이상 하락하였다. 본 논문에서는 MLC 낸드 플래시 기반 저장장치의 성능 향상을 위해 제안되었던 기존의 계층 교차적 최적화 기법들을 소개하고, 두 기법의 상호 보완성을 분석하여 해당 기법들의 한계점을 극복하는 새로운 통합 기법을 제안한다. MLC 낸드 플래시 디바이스에 존재하는 성능 비대칭성을 플래시 변환 계층 수준에서 최대한 활용함으로써, 제안하는 기법은 인가되는 다수의 쓰기 명령을 SLC 낸드 플래시 디바이스의 성능으로 처리하여 저장장치의 성능 향상을 도모한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 기존 기법 대비 평균 39%의 성능 향상을 달성할 수 있음을 확인하였다.
스트리밍 비디오를 다양한 수신자에게 전달하기 위해 비디오를 여러 계층으로 나누어 전송하고 이를 선택적으로 수신하는 계층형 비디오 멀티캐스트가 소개되었다. 계층형 비디오 멀티캐스트에서는 가용 대역폭을 측정하기 위해 가입 실험을 사용하는데, 가입 실험이 중복되거나 실패할 경우 수신 비디오의 품질을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 공유 학습 기법이 제안되었지만 응용 계층 멀티캐스트에 적용할 경우 많은 컨트롤 오버헤드와 높은 적응수렴 시간 문제를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 응용 계층 멀티캐스트 기반의 계층형 비디오 멀티캐스트에서 가입실험이 영향을 주는 영역을 분석함으로써 컨트롤 오버헤드 및 수렴 시간을 최소화하는 새로운 공유 학습 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법이 기존 연구와 비교하여 컨트롤 오버헤드와 수렴 시간 측면에서 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
다량의 복잡한 데이터를 잘 분석하고자 하는 의도로 최종 사용자가 데이터 큐브 내에 있는 여러 데이터 뷰 중에서 바라는 데이터 뷰를 시각적으로 탐색하게끔 해주는 기능을 OLAP 시스템에서는 계속 마련하고 있다. 본 연구에서는 자신의 스키마가 현 OLAP 시스템에서는 구현될 수 없는 배타적 대칭 계층과 같은 것이 되는 그런 데이터 큐브 만 대상으로 하고자 한다. 본 연구에서는 추상 계층의 개념적 분류를 하였고, 본 연구에서 개발한 계층적 시각화기법을 활용하여 데이터 큐브를 탐색해 나가는 방안을 제시하고 있다. 계층적 시각화 기법은 이항 추이폐포 개념을 활용하여 개발하였다. 국가자격관리 영역을 예로 들어 이 방안을 설명하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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