복수 개의 웨어러블 디바이스는 휴대성 때문에 유선으로 통신하는 것이 적합하지 않다. 복수 개의 웨어러블 디바이스가 서로 통신 할 때 우수한 통신 품질과 그룹 활동 특징 때문에 무선통신 방법을 이용한다. 본 논문에서 복수 개의 웨어러블 디바이스들의 그룹형 디스플레이를 위한 그룹결정 알고리즘을 제안하였다. 이것은 무선통신 환경에서 여러 개의 웨어러블 디바이스들이 단체동작 디스플레이를 할 때 거리측정을 통하여 그룹멤버로 인지하는 그룹결정 알고리즘을 의미한다. 실험결과 복수 개의 웨어러블 디바이스들의 그룹 디스플레이가 단일 웨어러블 디스플레이의 한계를 극복하였음을 보여주었다.
차세대 무선 네트워크 시스템에서 이동 단말은 다수의 무선 액세스 네트워크를 접속할 수 있는 능력을 갖는다. 이런 이기종 환경에서 네트워크 선택 메커니즘은 사용자에게 QoS를 보장해주기 위한 중요한 역할을 담당한다. 본 연구에서는 최적의 네트워크 선택을 위해 AHP 기법을 그룹결정방법에 적용한다. 특정 QoS를 요구하는 사용자들과 유사한 특성을 갖는 액세스 네트워크들을 각각 그룹으로 생각한다. 이 경우 비슷한 특성을 갖는 네트워크들을 그룹으로 묶어, 일차적으로 그룹간의 판별을 통해 적합한 그룹을 선택한 후, 그 그룹에서 네트워크 선택 알고리즘에 의한 네트워크 순위를 통해 최적의 네트워크를 선택해 주는 방법이다. 여기서 네트워크 선택 알고리즘은 결정요소의 가중치를 계산하는 AHP와 접근 네트워크의 등급을 결정하는 GRA 방법을 이용한다. MATLAB 시뮬레이션 결과, 제안된 시스템은 각 서비스 내 모든 사용자들이 0.9 이상의 높은 판정값으로 동일한 네트워크를 선택함을 알 수 있었다. 결과적으로 제안된 시스템은 WLAN과 UMTS의 통합망에서 기존시스템에 비해 효과적인 네트워크 선택 알고리즘임을 알 수 있다.
본 논문에서는 데이터마이닝 문제에 클러스터링 기법을 적용할 때 발생할 수 있는 문제점 및 속성선택(feature selection)과 그룹 수 산정의 상호연관성을 살펴보고, 데이터 필드의 상대적 중요도와 최적의 그룹 수를 결정하는 수리적 모형을 제시한다. 또한, 이 모형을 풀기 위하여 K-means 알고리즘을 이용한 유전 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 필기숫자의 형태와 FSOM을 이용한 새로운 필기숫자 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 비슷한 형태를 가지는 숫자는 같은 그룹으로 분류된다는 사실에 기초한 알고리즘으로, 필기숫자의 외접선에 의한 형태결정과 템플레이트 매칭을 이용하여 필기숫자 데이터를 여러 개의 그룹으로 분할하고 분할된 각 그룹별로 인식 알고리즘을 적용한다. 본 실험에서는 필기숫자의 데이터를 16개의 그룹으로 분류하였으며, 분류된 그룹별로 각각의 특징추출과 SOM의 단점을 보완한 FSOM을 적용하였다. 분할된 16개의 FSOM은 각 그룹별로 독립적인 학습이 가능한 특징뿐만 아니라 한 그룹씩 단계적으로 학습을 할 수 있는 장점이 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위해서 Concordia 대학의 필기 숫자 데이터를 사용하여 실험하였다.
멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 피코셀(Pico-cell)환경의 IMT-2000(International mobile Telecommunication-2000) 이동통신망 구조를 살펴보면, 셀의 크기가 작기 때문에 이동체의 셀간 이동이 상대적으로 증가해서 잦은 핸드오프 처리로 서비스 중단이 빈번히 발생할 수 있을 뿐만 아니라 자원의 낭비도 많아지게 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 셀 간 이동체에 대하여 중단 없는 서비스를 제공하고 멀티미디어 서비스를 효율적으로 채공하기 위하여 멀티캐스트 그룹 선정 방법과 핸드오프 알고리즘을 제안하고 성능을 평가하였다. 제안한 방법은 이동체의 속도와 예상 진행 방향을 애측하여 멀티캐스트 그룹을 결정한다. 결정된 멀티캐스트 그룹을 이용하여 이동체의 속도 증\ulcorner감소에 따라 멀티캐스트 그룹을 조절하여 핸드오프 멀티캐스트로 인한 버퍼 오버헤드를 감소시킴으로서 핸드오프 호의 블러킹을 감소시켜 전체적인 QoS를 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 차세대 지능형 교통시스템인 UTIS(Urban Traffic Information System)의 빠른 접속 요구 조건을 만족하기 위한 DLC(Dynamic Limited Contention) 알고리즘을 제안한다. UTIS 네트워크는 고속으로 이동하는 차량에 설치된 모바일 노드와 도로 변에 설치된 노변 기지국으로 구성되며, 이 네트워크를 통해서 IP 데이터 그램의 전송 서비스, 방송 데이터를 실시간으로 전송하는 실시간 전송 서비스 그리고 차량의 위치를 계속적으로 알려 주는 위치 탐색 서비스를 지원한다. 이러한 전송 서비스를 지원하기 위해서 UTIS는 물리 계층과 MAC 계층으로 구성된다. 그러나 UTIS에서는 차량의 고속 이동으로 인해서 셀(cell)간의 핸드오프가 빈번히 발생하고 또한 위치 추적과 방송 서비스와 같은 실시간 전송 서비스를 지원해야 하기 때문에 기존의 802.11 MAC을 사용할 수 없다. 즉 UTIS에서의 빠른 등록 요구 조건을 충족시키기 위해 기존의 802.11에서 사용하는 경쟁(contention) 방식은 비효율적이다. 본 논문에서는 셀 내에 도착하는 노드 수에 따라 경쟁을 하는 그룹의 크기를 동적으로 조절하는 DLC 알고리즘을 제안한다. 기존의 UTIS에서는 그룹 크기를 정적으로 결정하고 모바일 노드는 자신의 주소에 이 정적 그룹 크기로 modulo하여 자신의 속한 그룹을 초기에 계산한다. 기지국이 접속해야하는 그룹을 폴링 메시지로 지정할 때 그 그룹에 속한 모바일 노드들만이 제한적으로 경쟁하게 된다. 이러한 정적인 그룹 크기는 셀 내에의 노드의 숫자와 그룹 크기의 분포를 고려하지 않는 방식으로 비효율적이다. 본 DLC 알고리즘에서는 전 폴링 주기 동안에 경쟁하는 노드의 빈도수를 계속적으로 추적하여 등록 시점에 경쟁하는 그룹의 개수를 동적으로 조절하게 된다. 이러한 방식은 UTIS와 같이 접속 시간이 제한적이고 접속하려는 노드 수가 빠르게 변화하는 환경 하에서 기존의 802.11 MAC 프로토콜과 정적인 그룹 크기 방식에 비해 효율적이다.
협력적 여과 시스템은 새로운 사용자의 행위를 파악하고 사용자가 흥미로워할 아이템을 추천해주기 위해서 사용자들에 대한 새로운 정보를 필요로 한다. 이러한 정보를 획득하기 위하여 협력적 여과 시스템은 기존 데이터를 기반으로 학습을 하고, 그 결과에 따라 사용자에 대한 새로운 정보를 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 사용자에 대한 새로운 정보를 획득하기 위한 방법으로 귀납적 추리 방법을 제안하고, 추리된 사용자의 정보를 이용하여 아이템의 순위를 결정한다. 제안된 방법에서는 귀납적 기계 학습 방법인 NMF를 이용하여 사용자를 학습시켜서 모든 사용자들을 그룹으로 군집시키고, 각 그룹으로부터 카이제곱을 이용하여 그룹의 특징을 추출한다. 다음으로, 귀납 추리 방법의 하나인 베이지언 확률모델을 이용하여 새로운 사용자가 입력한 평가값과 각 그룹의 특징을 기반으로 사용자를 적합한 그룹으로 분류한다. 마지막으로, 사용자가 결측한 아이템을 대상으로 로치오(Rocchio) 알고리즘을 적용하여 아이템의 순위를 결정한다.
데이터베이스에 내재된 패턴이나 관계를 묘사한 것만으로도 의사결정에 필요한 정보를 제공할 수 있는데 이 데이터들의 변수들을 비슷한 특징을 가지는 소그룹으로 나누어 패턴을 찾는 것을 군집분석이라 한다. 이러한 군집 분석에는 분리군집방법과 계층적군집방법이 있는데, 재할당이 가능한 분리군집방법의 여러 알고리즘에 대해 비교해보자. 분리군집알고리즘에는 중심을 평균으로 하는 k-평균 알고리즘과, 중심을 메도이드로하는 PAM, CLARA, CLARANS 알고리즘이 있다. 이러한 알고리즘에 대한 이론과, 장단점을 설명하고, 분산과 중심들간의 평균 거리로 비교해 본다.
본 논문에서는 광 통신망에서 서비스 차별화를 제공하기 위하여 광 버스트 교환 (Optical Burst Switching; OBS) 기술의 특징을 이용한다. 제시된 기법은 제어 패킷과 버스트 데이터간의 offset 시간을 이용하는 방식으로서 다중 서비스를 지원하기 위하여 서비스마다 서로 다른 크기의 offset 시간을 이용한다. 이를 위하여 서비스 차등률과 보존 법칙에 의해서 버스트 손실률을 결정하고 이 서비스 요구 QoS 에 맞는 offset 시간을 결정한다. 제시된 첫 번째 방식은 상위 클래스와 하위 클래스로 분류되는 두 종류의 서비스를 고려하여 상위 클래스의 요구 QoS에 적합한 offset 시간을 결정하는 알고리즘이다 두 번째 알고리즘은 두 종류이상의 다중 서비스 클래스 환경에 맞도록 첫 번째 알고리즘에 이용된 분석 방법을 확장한다. 제시된 알고리즘은 서비스를 상위 그룹과 하위 그룹으로 구분하며 상위 그룹의 QoS를 위한 offset 시간을 먼저 결정하고, 이것을 이용하여 각서비스에 맞는 offset 시간을 최종적으로 결정한다. 제시된 알고리즘의 성능 평가는 시뮬레이션을 이용한다. 사용자가 요구하는 서비스 차등률에 맞는 offset 시간을 제안된 알고리즘에 의해서 결정하고 요구 버스트 손실률이 만족됨을 보인다.
본 논문에서는 다층 연결 구조(Multistage Interconnection Network, MIN)를 기반으로 하는 병렬 컴퓨터 환경에서 효과적으로 운용할 수 있는 병렬 Optimal Best-First search Branch-and-Bound 알고리즘(pobs)을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 먼저 해를 얻고자 하는 문제를 임의의 G개 부 문제로 분할하고 소수 프로세서로 구성된 프로세서 그룹들에 할당하여 각각의 지역 해를 산출하도록 하였다. 따라서 N개의 프로세서를 갖는 시스템은 G개 프로세서 그룹으로 구분되고 각 프로세서 그룹은 P(=N/G)개 프로세서를 보유하게 된다. 각 프로세서 그룹은 할당된 부 문제의 지역 해를 얻는 과정에 병렬 sub-Global Best-First B&B 알고리즘을 수행한다. 프로세서 그룹들이 산출한 지역 해들 가운데 최선의 값을 갖는 지역 해가 문제의 전역 해로 결정되는데, 이를 위하여 각 프로세서 그룹의 대표 프로세서는 할당된 부 문제의 지역 해를 다른 그룹들에게 전파하도록 하였다. 지역 해 전파는 프로세서 그룹들의 지역 해 비교를 통한 전역해 선정 기능과 함께 프로세서 그룹간 작업 불균형 문제를 상당 부분 해소하는 효과를 제공한다. 알고리즘 설계에 이어 성능 평가를 위한 분석 모형을 제시하였다. 제안한 모형은 B&B 알고리즘 수행에 따른 연산 소요시간과 통신 소요시간을 분리하여 처리함으로 병렬 처리 환경에서 보다 실질적인 알고리즘 성능 평가가 가능하게 함과 동시에, 다양한 컴퓨터 연결 구조에서의 알고리즘 성능 예측을 용이하게 하였다. B&B 알고리즘의 확률 특성을 토대로 작성된 성능 분석 연구의 실효성 검토를 위하여 MIN 기반 시스템을 대상으로 병행된 시뮬레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 일치하는 결과를 보여 제시한 성능 분석 기법의 타당성을 입증하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 병렬 알고리즘을 MIN 기반 시스템에 적용하여 기존 알고리즘의 성능과 비교 평가 결과 제안한 pobs가 문제 해결 과정에서 전개되는 부 문제 수를 줄이고 프로세서간의 효율적인 작업 분배 효과를 제공하는 한편 프로세서간의 주된 통신 활동 범위를 국부적으로 제한하여 성능면에서 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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