본 논문에서는 다중 클래스 인지 라디오 망에서 2차 사용자(SU:secondary user)의 서비스 품질 향상을 위해 RA(restricted access) 기반 동적 스펙트럼 홀 그룹핑에 의한 연결 수락 제어 기법을 제안한다. RA기반 동적 스펙트럼 홀 그룹핑은 본 논문에서 제시한 SU의 다중 클래스 서비스를 위한 일렬 스펙트럼 공유 구조를 사용한다. 다중 서비스 2차 사용자는 실시간 사용자와 비실시간 사용자의 클래스로 구분하고 실시간 사용자에게 자원 사용 우선권을 부여한다. 실시간 사용자가 요구하는 자원의 양은 위너 예측 기법과 RA기반 동적 스펙트럼 홀 그룹핑으로 요구량을 지원하고, 비실시간 사용자에 대해서는 예측 없이 유용한 나머지 홀 자원을 RA기반 동적 그룹핑하여 지원한다. 시뮬레이션을 통하여 2차 사용자의 다중 클래스 연결의 트래픽 특성에 따라 제안된 RA기반 동적 스펙트럼 홀 그룹핑에 의한 연결 수락 제어의 성능을 SU연결의 차단율(손실률)과 자원 이용률에서 비교하고, 다중 클래스 2차 사용자의 원하는 서비스 품질을 만족 시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 바둑 프로그램에서 사석을 제거하기 위해 그룹핑에 기반하여 사석을 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 그룹은 같은 색의 돌이 상하좌우로 연결되는 경우에 같은 그룹으로 그룹핑 되도록 정의한다. 사석제거 알고리즘은 이와 같은 그룹을 기반으로 하여 사석을 제거하는 방법으로서 같은 그룹의 모든 돌이 같은 색의 돌과 상관없이 상하좌우가 막혀 있는 Case에 만족 할 경우에 해당되는 그룹을 검출하여 사석으로 처리한다.
본 논문에서는 3D FPS 게임에서 다수의 NPC(Non Player Character)들이 player를 대상으로 접근할 때 유사한 속성을 가진 NPC들을 객체별 그룹핑을 형성하게 하고, 그룹핑 된 NPC들의 위험도를 판단하여 player가 적절히 대응할 수 있는 방안을 제시한다. NPC들의 그룹핑을 위한 각 속성은 게임의 특성에 따라 별도로 정한다. 따라서 속성에는 NPC가 가지는 행동패턴, 공격패턴, 무기패턴 등의 다양한 요소로 형성되고 이러한 요소들이 하나의 그룹에 대한 속성이 된다. NPC들이 그룹으로 형성되는 크기는 NPC 들이 가지는 속성들의 개수와 동일하게 설정하고 이동을 하면서 자신과 유사한 속성을 가진 다른 NPC들과 즉석에서 그룹을 형성하도록 한다. 또한 형성된 그룹들 중에 우선순위를 고려하여 player의 공격 여부를 판단한다. 제안된 방법은 변화가 많은 FPS 게임에서 player와 NPC 들이 효과적으로 플레이 할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 일반국도 수시조사 지점의 AADT 추정값의 정확도를 높이기 위하여 새로운 그룹핑방법을 제시하였다. 일반적으로 수시조사 자료의 AADT 추정을 위해 월보정계수, 요일보정계수, 조사된 24시간 교통량을 이용하여 AADT를 추정 하므로 상시조사 지점을 그룹핑할 때 상기 세 가지 요인(43개 변수)을 모두 적용하여 그룹핑하였다. 이 방법은 기존의 월보정계수와 요일보정계수만을 이용하여 그룹핑한것과 비교하여 시간대별 교통량을 적용한 것에 있어서 차이가 있다. 그룹핑 결과 5개의 군집이 가장 적당한 것으로 분석되었다. 5개의 군집 중 2개의 군집은 해당되는 지점이 몇 지점 없어 설명하기 어려웠고, 나머지 3개의 군집에서 각각 출퇴근로, 관광부도로, 지방부도로의 특성을 가지는 것으로 나타났다. 각 그룹의 월보정계수 평균과 요일보정계수 평균, 시간대별 교통량 비율의 평균으로 각 그룹의 대표 보정계수를 산출하고, 분석대상지점의 평일 교통량을 해당 그룹의 대표 보정계수를 적용하여 AADT를 추정한 결과 평균적으로 오차가 8.7%인 것으로 나타났다. 이는 기존 연구에서 우수하다고 분석된 동일 대구간 내의 상시조사 보정계수를 적용한 것보다 1.5%오차가 더 적은 것으로 나타났다. 이러한 AADT 산출방법은 전체 수시조사 지점에 적용 가능하므로 실무에서의 활용도가 매우 크다고 판단된다.
데스크톱 그리드 컴퓨팅은 이질성과 휘발성을 갖는 데스크톱 자원을 활용하여 대용량의 컴퓨팅 작업을 수행한다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서는 서로 다른 성능을 갖는 데스크톱 자원의 연산 참여와 이탈이 자유롭기 때문에 연산 수행의 안정성과 신뢰성을 보장하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 데스크톱 그리드 컴퓨팅에 연산 수행의 안정성과 신뢰성을 제공하기 위한 방안으로 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용한 자원 그룹핑 기법을 설계한다. 아울러, 실제 데스크톱 그리드 시스템의 연산 수행 로그 데이터에 기반하여 자원 그룹핑을 수행하고, 데스크톱 자원 그룹에 대한 결함포용으로의 적용 방안을 제시한다.
본 논문은 OFDM 시스템에서 PAPR (peak-to-average power ratio) 저감을 위해 심볼 그룹핑 후 그룹별로 같은 스크램블 코드를 이용하였다. 기존의 SLM 기법은 IFFT단에 들어가는 부반송파 벡터를 여러개의 스크램블 코드에 의해 랜덤화 시켜 PAPR중 작은 값을 선택하여 전송한다. 그러므로 SLM 기법은 스크램블의 코드 갯수만큼 부가 정보를 전송함으로 대역의 손실이 발생한다. 본 논문에서는 부반송파들을 M개로 그룹화 하여 동일한 스크램블 코드를 사용함으로써 그룹화한 OFDM 심볼의 갯수만큼 정보 데이터를 줄일 수 있다. 또한 SLM 기법에서 사용한 숫자만큼 스크램블 코드를 사용한다면 기존의 SLM 기법보다 PAPR 성능을 개선할 수 있다.
본 논문에서는 셀룰러 인지 라디오 망에서 주 사용자들 (PU; primary user)의 다중 채널상에서 발생하는 스펙트럼 홀 (spectrum hole)을 그룹핑(grouping)하여, 광대역 인지 사용자 (WCRU; wideband cognitive radio user)의 서비스 품질 (QoS; quality of service)을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 스펙트럼 홀 그룹핑 방법은 같은 시간에 발생하는 스펙트럼 홀들을 위너예측과정으로 예측하고, 예측된 스펙트럼 홀을 그룹핑하여 광대역 인지 사용자를 지원함으로써 인지 사용자의 서비스 품질을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통하여 단일 스펙트럼 홀 채널을 이용한 경우와 비교하여 핸드오프 호의 손실률과 초기 발생 호의 차단률을 줄일 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 P2P 기반의 IPTV 시스템에서 TTL을 이용해서 지역성을 반영하는 피어 그룹핑 기법을 제안한다. 이 기법은 두 피어 사이의 경유 라우터 수를 최소화하도록 이웃 피어를 선정하여 중간 라우터들이 전송해야 하는 데이터 양이 감소한 만큼 네트워크 대역폭을 절약할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안하는 TTL 기반의 피어 그룹핑 기법이 기존의 RTT 기반의 기법에 비해 성능이 향상되는 것을 보이기 위해 다양한 시뮬레이션 시험을 수행하였다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 TTL 기반의 피어 그룹핑 기법이 전체 라우터들이 전송하는 데이터 및 제어패킷 용량뿐만 아니라 지터 비율도 감소시킬 수 있다는 것을 보인다.
오존 반응 메카니즘은 상당히 복잡하고 비선형적이기 때문에 오존 농도를 예측하는 것은 상당한 어려움을 안고 있다 따라서, 신뢰성 높은 오존 예측값을 구하는데 단일 예측모델만으로는 한계가 있으며, 이를 개선하기 위하여 다중 모델을 제안하였다. 입력데이터에 퍼지 클러스터링을 사용하여 고, 중, 저농도별로 그룹핑한 후, 그룹핑된 오존농도에 대해서 의사결정 트리를 사용하여 그룹핑된 오존데이터가 어느 정도 분류능력을 갖는지 파악하여, 오차가 가장 적은 분류특성을 갖는 그룹을 설정하여, 다중모델의 입력 데이터로 사용하여 모델을 형성하였다. 의사결정 트리를 이용하여 모델의 입력 데이터를 설정하는 것은 어떤 오존농도까지의 범위를 클래스로 설정하느냐에 따라서 모델의 성능과 고, 중, 저농도의 오존을 분류하는 성능이 달라지므로 본 논문에서는 퍼지 클러스터링을 이용하여 의사결정 트리의 클래스의 범위를 설정하여 예측 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 토픽 모델링 기반 TV 프로그램 유사 시청 사용자 그룹핑 및 이를 이용한 TV 프로그램 콘텐츠 추천 알고리듬을 제안하였다. 제안 기술은 토픽 모델링 기법 중 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 방법을 이용하여 TV프로그램 시청 기록 내에서 은닉된 유사 사용자들을 그룹핑하고 이러한 유사 시청 사용자 그룹 정보를 이용하여 사용자에게 선호 TV 프로그램 콘텐츠를 자동으로 추천하는 알고리듬이다. 제안된 자동 추천 알고리듬의 성능평가를 위해 실제 TV 시청기록 데이터를 이용하여 훈련 기간과 검증 기간을 나누어 훈련 기간 동안 제안한 알고리듬을 이용하여 사용자 개인에 대한 추천 TV 프로그램 콘텐츠 목록을 생성하여 검증 기간 동안에 실제 추천된 TV프로그램을 얼마나 시청했는지를 측정하여 추천 정확도를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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