센서 네트워크를 구성하는 대부분의 센서 노드들은 제한된 용량의 배터리로부터 전력을 공급받는다. 그러한 센서 노드들의 수명은 장착된 배터리의 수명에 의해 결정되기 때문에 배터리의 수명을 최대화시키는 것이 센서 네트워크 응용 설계에서 중요한 고려 사항이 된다. 한편, 배터리는 전력 소모 패턴에 따라 전지가 제공할 수 있는 총 용량이 일정하지 않으며 방전이 진행됨에 따라서 비선형적인 특성을 보이기 때문에, 배터리의 수명은 연결된 로드의 특성에 따라서 항상 다르게 결정된다. 본 논문에서는 그러한 배터리의 방전 특성을 고려한 실시간 태스크 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 얻은 결과는 제안된 배터리의 특성을 고려한 태스크 스케줄링 알고리즘이 그렇지 않은 태스크 스케줄링 알고리즘에 비해 배터리 수명을 향상시킴을 보인다.
본 논문은 신재생에너지와 전기자동차의 보급이 활발한 제주시에서 태양광 발전량과 기후변화 기록들을 활용할 수 있는 데이터처리 프레임워크를 구축하고 인공신경망으로 태양광 발전량 예측모델을 구축한다. 이 인공신경망 모델은 일조시간, 일사량, 전운량 등을 입력 노드로 설정하고 일별 생산량을 출력 노드로 설정한다. 가장 상관관계가 높은 발전기 3개에서 학습 패턴을 추출하였으며, 모든 대상 발전기에 대해 최대 평균 오류율은 평균 36.7 %를 보이고 있다.
최근 소프트웨어 아키텍처 설계 시 재사용성의 효율성이 강조되어지고 있다. 이러한 설계의 재사용성은 소프트웨어의 품질을 높이고 유지보수 효율을 높일 수 있는 비용절감 요소로 많이 활용된다. 이러한 재사용관련 객체지향 설계에서 GoF 디자인 패턴은 반복적인 설계 문제에 대해 재사용성이 높은 해법을 제공하므로 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 이와 관련한 설계방법이 여러 응용시스템에서 적용되고 있다. 이중 다중 분산 센서네트워크 시스템에서 서로 다른 기능의 센서노드, 수집노드와 서버에서 수많은 컴포넌트와 클래스의 조합으로 시스템이 설계되어 복잡한 구조를 이루고 있다. 더군다나 이러한 시스템들은 개발자의 특정 목적에 맞추어 더욱 복잡한 시스템으로 변경되기도 한다. 본 논문은 TinyOS에 기반한 다중 분산되어진 센서네트워크 시스템에서 복잡하게 구현되어 있는 구조들을 클래스와 기능 등에 따라 재사용성의 효율성을 높이는 CATL 모델 구조를 설계하고 Facade 패턴을 응용하여 센서네트워크 시스템을 설계 하고자 한다. 이러한 모델구조와 패턴은 복잡한 센서네트워크 시스템에서 주요 기능들을 담당하는 클래스와 기능 들을 묶어 구조화함으로서 새로운 시스템의 설계나 변경 또는 유지보수 등에 효율적으로 활용될 것이라 판단된다.
지속적으로 확장되는 데이터 스트림에 대한 데이터 마이닝 수행과정에서는 메모리 사용량을 가용한 범위 내로 제한하는 것이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 한정된 메모리 공간을 이용하여 빈발 항목집합을 탐색하는데 효과적인 프라임 패턴 트리(Prime pattern tree: PPT)구조를 제안한다. 프라임 패턴 트리는 기존의 전위 트리 구조와 비교하여 항목집합들을 하나의 노드로 관리함으로써 트리의 크기를 크게 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 전지 임계값 $S_{\delta}$에 따라 노드를 병합하거나 분리하여 동적으로 트리의 크기와 결과 집합의 정확도를 마이닝 수행 중에 조절 할 수 있다. $S_{\delta}$값이 크면 한 노드에서 관리되는 항목집합의 수가 증가하게 되고, 출현 빈도수를 추정해야 하기 때문에, $S_{\delta}$값이 작을수록 결과집합의 정확도가 높다. 이처럼 PPT에는 트리의 크기와 정확도의 trade-off 가 존재한다. PPT의 이러한 특성에 기반하여, 데이터 스트림에서 갑자기 데이터 집합에 변화가 생겨 빈발항목이 될 가능성이 높은 항목들이 많이 출현하는 경우에도 마이닝을 지속적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 프라임 패턴 트리를 이전 연구에서 제안한 데이터 스트림에서 최근 빈발 항목 탐색 방법인 estDec 방법에 적용하여 한정된 작은 양의 메모리 공간을 이용하여 온라인 데이터 스트림에서 빈발항목을 탐색하는 방법을 제시한다. 또한, 가용 메모리 범위에서 최적의 메모리를 사용하여 최적의 마이닝 결과를 얻을 수 있도록 하는 메모리 사용량에 대한 적응적 방법을 제시한다. 끝으로, 여러 실험을 통한 효율성 검증을 통해 제안된 방법의 여러 특성을 확인한다.
사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 시공간 상에서 발생하는 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 유용한 패턴을 추출하기 위한 시공간 패턴 탐사가 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터로부터 패턴 탐사를 통해 실세계에 적용 가능한 위치 기반 서비스의 개발에 대한 응용으로, STOMP(F)[25]에서 정의한 최적의 이동 패턴을 탐사하는 문제들을 기반으로 시간 및 공간 제약을 갖는 패턴을 추출하기 위한 새로운 탐사 기법인 STOMP(FW)를 제안한다. 제안된 기법은 패턴 빈발도 만을 이용한 기존 연구(STOMP(F)[25])에 가중치(거리, 시간, 비용 등)를 복합적으로 이용하는 패턴 탐사 방법으로, 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 이동 패턴들 중 패턴 빈발도가 특정 임계치 이상이고 가중치가 가장 적게 소요되는 이동 패턴을 최적 경로로 결정하는 방법이다. 제안된 방법의 패턴 탐사는 경험적인 이동 이력을 사용함으로써 기존의 최적 경로 탐색 기법들($A^*$, Dijkstra 알고리즘)이나 빈발도 만을 이용한 방법들 보다 접근하는 노드 수가 상대적으로 적어 보다 빠르고 정확하게 최적 패턴을 탐색할 수 있음을 보인다.
이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.
온라인에서의 상호작용을 위한 수단으로서, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 사용자의 인간관계를 기반으로 사회적 인맥 형성에 초점을 맞추고 있다. 또한, SNS는 인맥 관계를 관리하고 인맥관계를 기반으로 정보를 공유할 수 있도록 다양한 기능들을 제공한다. 따라서 SNS 사용자의 행동 특성과 인맥 관계 형성 과정의 분석은 온라인 인간관계에 대한 모델의 특징을 파악하는데 유용하다. 본 논문에서는 트위터에서 영향력 있는 사용자가 게시된 메시지의 특성을 기반으로 사용 패턴을 분석한다. 또한, 페이스북 내에서 인맥 관계 수를 기준으로 영향력이 큰 그룹과 그렇지 않은 그룹으로 분류하고, 두 그룹의 인맥 형성 특성을 비교하고 분석한 후 이에 따라 패턴 분석에 따라서 소셜 네트워크에서의 인간관계 모델의 특징을 설명한다.
기존의 ART1 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 유사성 검증 방법의 문제점과 경계 변수에 따라 클러스터의 수와 인식률이 좌우되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ART1 알고리즘을 개선하기 위하여 입력 패턴과 저장 패턴간의 Exclusive NOR의 놈 (norm) 비율을 사용하는 유사성 측정 방법과 퍼지 접속 연산자를 이용하여 유사성에 따라 경계변수를 동적으로 조정하는 방법을 적용한 개선된 ART1을 제안한다. 제안된 방법에서는 1의 개수 비율이 아니라 같은 값을 가진 노드의 비율을 사용하여 유사성을 측정하고 경계 변수는 Yager의 합 접속 연산자를 사용하여 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 26개의 영문 패턴 분류 문제와 잡음이 있는 패턴 인식 문제를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 ART1 알고리즘 보다 경계 변수의 설정에 따라 민감하게 반응하지 않았고 인식률에서도 개선된 것을 확인하였다.
이 연구의 목적은 화상처리 기법과 신경회로망을 이용하여 다섯가지 균열 패턴 즉, 횡방향, 종방향, 대각선($-45^{\circ}$) 대각선($+45^{\circ}$) 그리고 비방향성 균열의 패턴을 인식할 수 있는 기법을 제안하는 것이다. 제안된 화상처리 알고리즘과 인공 신경회로망 모델은 MATLAB 언어를 이용하여 구현하였다. 인공 신경회로망의 입력층에 들어갈 패턴인자는 Total projection technique를 통해 구하였으며, 인공 신경회로망의 구조(은닉층의 수와 은닉노드의 수)와 가중치 값은 가상 균열 화상을 사용하여 학습을 통해 결정하였다. 인공 신경회로망의 학습은 Bayesian regularization 기법을 도입함으로써 과적합 문제가 발생하지 않도록 하였으며, 이 연구에서 제안한 기법의 적합성을 판정하기 위하여 총 38개의 실제 균열 화상을 사용하여 시험하였다. 검증 시험 결과내에서는 이 연구에서 제안한 기법이 사람의 균열 패턴 인식결과와 정확히 일치하는 결과것으로 나타났다.
이동 IP는 인터넷에서 호스트의 이동성을 제공하기 위한 효율적이고 확장성 있는 기법이다 이동 IP를 이용하여, 이동노드는 If주소의 변경없이 인터넷에서 이동할 수 있다. 하지만, 이동 IP는 위치등록을 위한 높은 통신비용을 요구한다. 이러한 통신비용을 감소시키기 위하여 이동 사용자들의 통신패턴을 조사해본 결과, 이동 사용자들이 실제 통신하는 시간이 많지 않다는 사실에 주목하게 되었다. 실제, 이동노드가 통신하지 않는 유휴상태에서 이동중인 이동노드는 위치등록을 위한 바인딩 갱신 메시지를 흠 에이전트에게 보낼 필요가 없다. 이러한 관점에 의해서, 본 논문에서는 계충적 이동 IPv6 환경에서 포워딩 포인터를 사용하여 통신 비용을 최소화하는 갱신지연전략을 제안한다. 제안 기법은 이동중인 이동노드가 통신하지 않는 동안 발생하는 불필요한 바인딩 갱신 메시지를 제거함으로써 통신비용을 칙소화함에 있다. 제안기법에서 바인딩 갱신 메세지는 이동노드가 통신하는 무휴상태에서만 전송된다. 이동노드가 유휴상태일 경우, 바인딩 갱신 메세지는 포워딩 포인터를 이용하여 무휴상태가 될 때까지 지연된다. 따라서, 이동노드가 유휴상태인 경우 불필요한 바인딩 갱신 메시지를 제거함으로써 위치등록 비용을 감소시킬 수 있다. 또한, 이동노드가 유휴상태일때 핑퐁효과로부터 발생되는 불필요한 위치등록 비용을 감소시킬 수 있다. 이산 분석 모델을 이용하여 분석한 결과는 제안 기법을 이용하여 위치 둥록 비용을 감소시킬 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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