본 논문에서는 과거 교통정체 패턴을 이용하여 현재의 교통정체가 풀리는 정체인지 아니면 악화되는 정체인지를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 과거 교통정체 패턴은 다중 포인터를 이용하여 정체구간들을 연결한 인접 리스트에 교통정체의 시간적 길이와 공간적 길이로 저장된다. 교통정체가 시작된 구간에 해당하는 헤드노드를 탐색하고 현재패턴과 가장 유사한 과거 교통정체 패턴을 이용하여 장래의 교통정체 변화정보를 제공한다. 실험을 통해 검증한 결과, 도로 구간 하나에 대한 정체 변화를 판별하였을 때 실제 값과 비교해서 평균적으로 15분 오차를 보였으며, 연속된 다수의 도로 구간들을 결합하여 비교적 긴 구간의 정체 변화를 판별하였을 경우 평균적으로 10분 이내의 오차를 보이며 실제 값과 유사한 것을 보였다.
무선 센서 네트워크는 제한된 배터리를 갖는 노드로 토폴로지를 구성한다. 이러한 이유 때문에 전체 네트워크의 수명을 극대화하고 라우팅에 에너지 효율성을 고려하여 토폴로지를 구성하는 것이 중요하다. 네트워크 토폴로지는 전송범위에 의해 결정되며 노드의 고정된 전송범위로 인한 에너지 비효율성 문제를 해결하는 방법으로 최적의 전송범위 혹은 MST(Minimum Spanning Tree)기반으로 토폴로지를 구성하는 대안이 있지만 최적의 솔루션은 아니다. 본 논문에서는 단계에 따라 전송범위를 차별화시켜 라우팅을 수행하는 DR(Differential Routing)을 제안하였다. DR은 전송범위에 기반하여 최적의 토폴로지를 구성한다. 그리고 무선 센서 네트워크의 특정한 통신 패턴에 맞게 트리 구성 단계와 데이터 수집 단계의 전송범위를 차별화시켜 전송파워를 조절함으로써 전체 네트워크의 수명 극대화, 파티션 방지, 그리고 에너지 효율성을 향상시킨 알고리즘이다. 실험을 통해 제안한 DR이 최적의 토폴로지를 구성하여 에너지 효율성 측면에서 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
패턴 인식 분야에서 다중 분류기 시스템은 여러 분류기의 결과들을 조합하여 전체 성능을 항상 시키는 시스템이다. 다중 분류기를 사용함으로써 단일 분류기 보다 더 나은 결과를 얻을 수 있음은 이미 널리 알려진 사실이다. 서로 다른 구조를 갖는 분류기들은 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문에 각 분류기마다 입력 공간에 대해서 지역적으로 좋은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 지역적으로 가장 좋은 성능을 보이는 분류기 선택 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 입력 공간에 비해 각 분류기들을 학습하는 과정에서 자기조직화지도를 생성하고 각 노드별로 평가함으로써 입력이 주어지면, 해당 노드에서 가장 성능이 좋은 분류기를 선택하여 전체 성능을 향상시키는 시스템이다.
본 연구에서는 방사형 기저 함수를 이용한 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network) 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층의 다항식 노드 대신에 다중 출력 형태의 방사형 기저 함수를 사용하여 각 노드가 방사형 기저 함수 신경회로망(RBFNN)을 형성한다. RBFNN의 은닉층에는 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. 제안된 분류기는 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Multiobjective Particle Swarm Optimization(MoPSO)을 사용하여 모델의 성능뿐만 아니라 모델의 복잡성 및 해석력을 고려하였다. 패턴 분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 Iris 데이터를 이용하였다.
네트워크에 대한 활용 범위가 방대해 지면서, 신뢰성 및 효율성을 가지는 네트워크 관리가 필요하게 되었다. 특히 네트워크 관리에 데이터 마이닝을 이용해 네트워크의 운용 상태에 대한 유용한 정보를 추출하기 위한 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 네트워크의 최적화를 위한 하나의 방법으로, 특정 노드의 트래픽 집중 현상을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 노드별 트래픽 정보를 표현하고, 수집된 정보들간의 연관성을 가지는 규칙들을 찾으며, 이들 규칙들 중 중복되거나 유용하지 않은 규칙들을 제거하고, 마지막으로 네트워크의 구성 정보를 반영하여 트래픽의 분산에 도움이 되지 않는 정보를 담고 있는 규칙들을 제거한다. 이러한 과정으로 얻어진 규칙들은 새로운 라우팅 정책에 반영하여 병목 현상을 제거하는데 효과적으로 활용할 수 있다.
수많은 이동 노드가 존재하는 유비쿼터스 환경에서 위치 기반 서비스가 중요한 응용 분야로 부상하고 있다. 효율적인 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 브로드캐스팅을 이용한 다양한 기법들이 연구 되었지만, 대부분 효율적인 인덱스 구축에 대한 연구이고, 브로드캐스팅 데이터의 크기를 줄이기 위한 기법은 고려되지 않았다. 이에 본 논문에서는 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 센서 네트워크와 브로드캐스팅 기법을 활용하여, 객체의 이동 패턴을 고려한 데이터 분산 브로드캐스팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 수행하기 위한 기반 인프라를 구축하기 위해 도로 네트워크 기반의 센서 클러스터링 기법을 제안하고, 센서 노드에 의해 측정 된 객체의 이동 정보를 기반으로 한 최적의 데이터 분산 브로드캐스팅 기법을 적용한다.
The free vibration analyses of the isotropic and composite(CFRP, GFRP) rectangular plates with point supports at the free edge and middle position are performed. The natural frequencies and nodal patterns of plates with point supports are experimentally determined by impact testing using an impact hammer. To compare and verify these experimental results, the finite element analysis is also carried out. The effect of the point support position, the number of point supports, and the anisotropic parameters on the natural frequencies and nodal patterns of cantilevered rectangular plates are investigated.
사용자의 인터넷 환경이 점차 무선 접속을 통한 인터넷의 사용과 실시간 응용 데이터의 사용이 늘어가는 주세에 따라, 이동 인터넷 서비스를 하기 위한 방안으로 Mobile IPv6(MIPv6)가 제시되었다. 그러나 MIPv6에서, 현재 표준대로 핸드오프를 하는 경우에 길게는 수초에 이르는 핸드오프 지연이 생기고 그로 인한 패킷의 유실과 지연이 초래된다. 이것은 멀티미디어 스트리밍과 같이 실시간 데이터의 경우 치명적인 단점이 된다. 이에 이동노드가 외부 네트워크로 이동하는 경우 낮은 지연을 가지는 핸드오프 방법으로 fast핸드오프 방법이 있다. fast핸드오프는 히스토리 파일에 있는 임의의 한 이동노드가 전에 방문한 셀들에 대한 정보를 사용하여 이동전에 등록에 관한 패킷을 다음 이동할 셀 외부에이전트에게 미리 전송하고 이동을 하는 방법이다. 이 논문에서는 무선 단말의 이동 패턴 및 캐쉬 내 방향그래프(Directed Graph) 형식으로 작성한 히스토리 파일을 이용하여 이동성 예측 실패 시 패킷소실을 없앨 수 있는 방안에 대해 제안한다.
본 논문에서는 BOP(Beacon Only Period)를 포함하고 있는 MAC Superframe 구조에서의 beacon routing 방법을 제안한다. 노드들간의 communication 패턴은 노드들이 데이터를 sink로 전송하는 'nodes-to-sink reporting'을 기준으로 한다. Beacon routing은 매주기마다 전송하는 beacon에 routing을 위한 정보를 실어서 보내고 이 정보를 바탕으로 routing path를 설정하는 방법이다. 이 방법을 이용하면 routing을 결정할 때 beacon을 이용하기 때문에 라우팅을 위한 추가적인 패킷 전송이 없고, 경로 변경시 routing path를 실시간으로 변경할 수 있는 장점이 있다. 사용된 Routing 알고리즘은 4개의 cost 계산 방법을 제안한다.
대부분의 퍼즐 게임에서 발생 할 수 있는 중요한 문제 중 하나는 교착상태 문제이다. 본 논문에서는 이러한 교착상태를 해결하기 위해 퍼즐 게임을 그래프 기법으로 나타낸 뒤, 이를 이용한 새로운 교착상태 발견 기법인 Cycle Detection을 제안한다. 기존의 기법들은 알고리즘을 수행하는데 너무 많은 시간이 걸리거나, 패턴에 대한 데이터베이스가 구축되어 있어야 하기 때문에 실시간으로 교착상태를 발견하기엔 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 탐색해야 하는 노드의 개수를 최대한 줄이는 Local search 기법과 Pruning 기법을 적용하여 퍼즐 게임을 플레이하는 동안 실시간으로 교착상태를 발견할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 성능을 평가하기 위해 실제 퍼즐게임 환경에서 알고리즘을 수행하고, 그 결과로 검색하는 노드의 개수와 검색 시간을 기존의 기법과 비교하여 성능향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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