본 논문은 상호 간 간섭을 주는 두 개의 다중입력 다중출력 간섭 브로드캐스트 채널 (MIMO-IBC: Multiple input multiple output-interfering broadcast channel)에서 공통된 잡음 없는 백본(backbone)망을 통해 두 기지국이 상호간의 사용자 데이터를 공유할 수 있을 때의 공간적 다중화 이득 (SMG: Spatial multiplexing gain)의 일반적인 공식을 유도하였다. 본 MIMO-IBC 모델은 다중안테나를 갖는 두 개의 기지국과 각각 다수의 다중안테나 사용자가 있고, 모두 고정된 채널을 통해 독립적인 메시지를 송신한다고 가정한다. 최종 유도된 결과로부터 다양한 상황의 안테나 분포뿐 만 아니라 기지국 협력 유무에 따른 공간적 다중화 이득의 변화를 정량적으로 관찰할 수 있다. 그리고 사용자들 사이에 완전한 협력이 되는 상황과 본 MIMO-IBC 모델에서의 유도된 SMG 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 기존의 LCD MW를 이용한 각 다중화 시스템에서 인접한 수직방향 MW 사이의 crosstalk를 제거하기 위하여 MW의 뒷단에 수직방향으로 주기적으로 서로 다른 초점 길이를 갖는 이중초점 렌즈를 삽입하여 인접한 MW의 기준빔이 서로 다른 공간에 기록되게 함으로써 기준빔의 전자적 제어뿐만 아니라 고밀도의 정보저장 및 복원이 가능한 새로운 공간-각 다중화 기법을 제안하고 이에 대한 광학 실험을 통해 구현가능성을 제시하였다.
스마트 디바이스의 개발과 발달, 그리고 스마트 디바이스의 보편화에 따라 사용자들은 한 개 이상의 스마트 디바이스를 소지하게 되었다. 기존의 온라인 학습 서비스는 하나의 스크린을 분할시켜 다양한 정보를 제공해 왔다. 그러나 기존의 PC환경과 다르게 스마트 디바이스가 발달되고 보편화됨에 따라, 사용자의 학습공간은 하나의 스크린 환경에서 다중스크린 환경으로 변화할 것이다. 본 논문에서는 다중스크린을 기반으로 한 스마트 학습공간을 구성하고, 스마트 학습공간에서 미디어 콘텐츠를 융합하여 서비스하는 시스템을 제고하고자 한다. 이에 다중스크린 관련연구 분야와 다중스크린 환경에 합당한 온라인 학습 서비스를 분석 설계하여 Timed Button이라는 스마트 디바이스 간의 동기화 기법을 제시한다.
최근 들어 무선 인터넷 및 모바일 기술이 급속한 발달을 이루면서 이동 객체의 위치에 기반 한 많은 서비스들이 개발되고 있다. 이 서비스에 사용되는 않은 어플리케이션들은 비교적 용량이 큰 공간 정보를 사용하여 최근에는 기존 디스크 기반 데이터베이스 관리 시스템이 제공할 수 있는 처리 속도보다 더욱 빠른 트랜잭션 처리를 요구하고 있다. 따라서 공간 데이터와 같은 대용량 데이터의 효율적인 처리와 폭주 하는 여러 사용자들에게 빠른 응답시간을 제공하여 주는 공간 DBMS가 요구되고 있다. 기존 디스크 기반의 공간 DBMS는 공간데이터와 같은 대용량의 데이터 관리가 가능하지만, 빠른 응답속도를 요구하는 여러 어플리케이션을 지원하기에는 무리가 있다. 반면에 메인 메모리 기반의 공간 DBMS는 불필요한 디스크 I/O를 없앰으로써 더욱 빠른 트랜잭션 처리를 지원하지만, 메인 메모리의 저장 한계로 대용량 처리에는 한계가 있다. 이러한 이유로 디스크 공간 DBMS의 장점과 메인 메모리 공간 DBMS의 장점으로 이루어진 다중레벨 공간 DBMS를 제안한다. 다중레벨 공간 DBMS는 디스크 기반의 공간 DBMS인 GMS시스템에 메인 메모리 데이터베이스와 그와 관련된 여러 컴포넌트들을 추가하여 개발 하였다. 제안된 시스템은 디스크 데이터베이스 기반의 대용량 데이터의 효율적인 관리와 메모리 데이터베이스 기반의 빠른 트랜잭션 처리를 보장한다.
본 논문에서는 직육면체 형태의 실내 공간에서 다중 개체 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 평면 검출 알고리즘은 평면성을 띄지 않거나 관측이 미흡한 영역에 대해 기하 정보를 검출할 수 없다. 이로 인해 장애물과 같은 개체의 영역을 파악할 수 없는 한계점이 있다. 제안 방법은 유클리드 클러스터링을 기반으로 군집화를 수행하고, 클러스터의 간소화를 통해 다중 개체 영역을 검출한다. 제안 방법은 직육면체 공간의 내부표면을 활용해 직육면체 공간과 좌표계를 공유하는 주요 개체들의 영역을 다량으로 검출한다. 제안 방법은 실험을 통해 다중 개체 영역이 적합하게 검출되었음을 보인다.
다중축척 공간데이터베이스란 동일한 현실 공간을 여러 축척으로 저장한 것으로, 기존에 구축된 원시 공간 데이터베이스로부터 유도될 수 있다. 이 유도과정에서 원시 데이터베이스에 있던 기하 및 위상관계는 변형이 되고, 이 관계 변형은 유도된 데이터베이스의 무결성을 보장하지 못하는 원인이 되므로, 유도과정이 수행된 후에는 반드시 유도된 데이터베이스와 원시 데이터베이스의 관계 일관성을 조사해야한다. 이 논문에서는 원시 데이터베이스와 유도된 다중축척 데이터베이스간의 위상 관계 일관성을 평가하는 방법을 제시하겠다. 특히, 2차원 공간객체가 1차원으로 축소되었을 때 위상관계의 일관성을 평가하는 방법을 제한할 것이며, 이 평가 방법들의 구현에 대해서 기술하고, 사례를 이용하여 구현결과를 기술하겠다.
본 논문에서는 기울기 센서와 고도계 센서로 구성된 다중모드 센서를 통하여 일정 공간내의 거주자의 자세 및 행동 패턴을 수집, 분석하여 거주자의 위치를 추론함으로써, 현재 거주자가 위치한 공간을 인지하는 시스템을 제안한다. 여기에서 제안된 센서 시스템의 하드웨어 구성과 소프트웨어 알고리즘에 대하여 설명하고, 다중모드 센서를 통하여 획득한 데이터로부터 거주자의 자세 및 행동을 분석한 후에 거주자가 존재하는 공간을 추론하는 프로세스에 대하여 설명한다. 마지막으로 거주자의 자세 및 행동 분석과 공간인지 기능을 검증하기 위하여 실제 환경 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시스템의 효용성과 타당성을 검토한다.
강화 학습은 누적 보상 값을 최대화할 수 있는 행동 선택 전략을 학습하는 온라인 학습의 한 형태이다. 효과적인 강화학습을 위해 학습 에이전트가 매 순간 고민해야 하는 문제가 탐험(exploitation)과 탐색(exploration)의 문제이다. 경험과 학습이 충분치 않은 상태의 에이전트는 어느 정도의 보상 값을 보장하는 과거에 경험한 행동을 선택하느냐 아니면 보상 값을 예측할 수 없는 새로운 행동을 시도해봄으로써 학습의 폭을 넓힐 것이냐를 고민하게 된다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 더욱 커지는 다중 에이전트 시스템의 경우, 효과적인 강화학습을 위해서는 상태 공간 축소방법과 더불어 탐색의 기회가 많은 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 로봇축구 Keepaway를 위한 효율적인 다중 에이전트 강화학습 방법을 설명한다. 이 방법의 특징은 상태 공간 축소를 위해 함수근사방법의 하나인 타일 코딩을 적용하였고, 다양한 행동 선택을 위해 룰렛 휠 선택 전략을 적용한 것이다. 본 논문에서는 이 방법의 효과를 입증하기 위한 실험결과를 소개한다.
본 논문은 모든 노드가 다중 안테나를 갖는 다중 안테나 (MIMO, multiple-input and multiple-output) 공간 다중화 (SM, spatial multiplexing) 릴레이 시스템을 비트 오율 (BER, bit error rate) 관점에서 연구한다. 제한된 전력 자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 각 노드와 안테나에서 최적화된 전력 할당 전략이 필요하다. 본 논문은 이런 관점에서 다중 안테나 공간 다중화 릴레이 시스템을 위한 비트 오율 최소화에 기반을 둔 전력 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 평균 비트 오율을 직접 최소화하여 얻어지며, 노드 간 (inter-node) 전력 할당 알고리즘과 안테나 간 (inter-antenna) 전력 할당 알고리즘으로 구성된다. 비트 오율 성능에 있어서, 기존의 균등 전력 할당 (EPA, equal power allocation) 알고리즘보다 추가적인 전력 소비 없이도 월등한 성능을 보인다.
다중버전 알고리즘은 다수의 버전에 대한 접근을 통해 검색 연산이 갱신 연산 때문에 대기하거나. 갱신 연산이 검색연산 때문에 대기하는 문제점을 제거하여 트랜잭션의 동시성을 향상시킨다. 이런 다중버전 알고리즘을 바탕으로 공간 데이터베이스 관리 시스템을 위한 버전 기반의 공간 레코드 관리기법이 제안되었다. 버전 기반의 공간 레코드 관리기법은 공간 레코드의 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전을 따로 생성 및 관리하는 기법이다 하지만 하나의 공간레코드를 위하여 털러 개의 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전을 계속 유지하기 때문에 저장 공간의 부하가 존재한다. 본 논문에서는 버전 기반의 공간 레코드 관리 기법에서 저장 공간의 부하를 최소화하기 위해서 검색 트랜잭션이 더 이상 사용하지 않는 공간 레코드 버전을 찾아 제거하는 기법을 제안한다. 본 기법은 트랜잭션 완료 시 제거될 버전의 후보를 선정한 후, 진행중인 트랜잭션의 타임스탬프와 제거될 버전의 타임스탬프를 비교하여 향후 검색 트랜잭션이 사용하지 않는 대전을 제거하여 저장 공간의 부하를 최소화하는 기법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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