무선 센서 네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로서 그 활용도가 다양해 이와 관련된 많은 연구 개발이 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 매우 작은 크기의 독립된 무선 센서들을 물리적 공간에 배치하여 주위의 온도, 빛, 가속도 등의 정보를 무선으로 감지, 관리할 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 지속적 환경 데이터 처리의 효율성 및 다중 질의의 처리 성능을 높이기 위해 공간색인 기법을 이용한 다중 질의 색인 처리를 제안, 구현하였다. 다중 질의 색인 시스템은 미리 정의된 다중 질의를 이용하여 색인 구조를 생성하고, 센서 네트워크에서의 센서 데이터를 입력으로 받아서 생성된 색인 구조를 통해 센서 데이터가 해당되는 질의를 출력해 주는 시스템이다. 시스템 구축을 위한 무선 센서 노드로서 Mote 플랫폼 중에서 MICAz와 운영체제인 TinyOS를 이용하여 환경 정보를 탐지하고 다중 질의 색인 처리하였다.
다단계 상호연결망(MIN)은 대규모 병렬처리 능력을 가지는 대표적 연결망 구조이다. 그러나 MIN은 입출력 사이의 단일경로와 블록킹 네트워크를 가지는 특성으로 인해 시스템 성능저하를 가져올 수 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 버퍼를 이용하거나 적은 하드웨어 추가와 스위치 대역폭 확장이 가능한 링크를 N배만큼 확장시키는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 기존에 오류를 허용하기 위해 제안된 구조들보다 좀더 많은 오류를 허용하기 위한 방법으로 입력버퍼와 확장경로를 사용하여 HOL 블록킹을 방지하고 오류허용 기능을 향상시키는데 그 목적이 있다. 이에 따라 네트워크에 다중 오류가 발생하더라도 부하분산을 통해 이를 허용할 수 있는 구조를 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 성능을 평가한다.
다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.
본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.
최근 다중 지질정보의 통합적 해석은 GIS의 중요한 응용 분야중 하나로 인식되고 있다. 공간통합을 위하여 지구통계학적 방법들이 개발되어 있지만, 통합결과와 입력 주제도들 사이의 관계에 대한 통계적, 정량적 분석방법론의 개발은 아직까지 체계적으로 정립되어 있지 못한 상황이다. 본 연구에서는 지질도, 지화학자료, 항공지구물리자료, 지형자료 및 원격탐사 영상등 다양한 지질정보등이 보고된 옥동지역을 대상으로 하여 광물 부존 예상도 작성 사례연구를 수행하여 기존에 이용되고 있는 여러 공간 통합 방법중 확실인자 (Certainty Factor: CF) 추정방법과 다변량 통계 분석방법중 하나인 주성분분석을 시험적인 통합방법으로 우선적으로 적용한 뒤, 입력 자료와 통합결과에 대한 정량적인 통계량 정보를 추출하고자 하였다. 입력 주제도와 통합 결과사이의 관계 규명에는 통계 분할표를 이용한 통계처리를 편의 분석에는 잭나이프 방법을 적용하였다. 통합정보에 대한 통계량 분석을 통하여, 통합 결과와 입력자료 사이의 정량적 관계를 추출할 수 있었으며, 부가적으로 입력자료의 상태수준에 대한 판단정보를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 GIS 관점에서 통합결과 해석에 중요한 결정보조자료로 활용될 수 있으며, 복잡한 다중정보를 다루는데 공간 통합문제에서도 입력정보 검증을 위한 일반적일 처리과정으로도 발전할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문은 Buck-Boost DC-DC 변환기를 이용하여 다중 대역으로 존재하는 RF 신호를 수집하여 에너지를 생성하는 에너지 수집 시스템에 대하여 소개한다. 수집된 전기에너지를 사용하는 부하의 저항이 지속적으로 변하는 환경에서는 부하 저항이 변하여도 DC-DC 변환기의 입력저항이 변하지 않는 Buck-Boost DC-DC 변환기를 사용하였다. 입력으로 들어오는 RF 신호의 주파수 대역이 다양하므로 다중대역을 다 처리 할 수 있도록 정류기를 대역별로 설계하고 정류기 앞에 각 대역별로 매칭 회로를 추가하였다. 크기가 매우 작은 RF 신호를 효과적으로 수집하기 위한 정류기를 위하여 각 대역에서 수집하여 발생시킨 전압을 계속 누적하여 축적하는 방법을 고안하여 매우 작은 크기의 입력 신호에도 일정한 전압이 출력되게끔 회로를 설계하였다. 입력이 -20 dBm의 크기를 가진 RF 신호에도 출력 효율이 20% 정도까지 낼 수 있음을 확인하였다.
휴대용 정보통신 단말기에서 한글 입력 방식은 단말기에 부착되어 있는 제한된 버튼만을 이용한다는 제약이 있다. 이 제약 조건 하에서 한글 모음을 편리하고 빠르게 입력할 수 있도록 8개의 기본 모음 집합으로부터 이중 모음을 조합하는 방식을 제안한다. 이 방식은 최대 2타로 모든 모음들이 조합될 수 있어서 신속한 입력이 가능하고, 이중 모음에 대해 사용자들이 익숙한 방법으로 조합될 수 있도록 2가지 이상의 조합 방식을 지원하여 사용자 편의성을 높였다 또한, 양성-음성 모음 간에 빈번하게 발생하는 입력 오류를 쉽게 수정할 수 있도록 양성 모음과 음성 모음이 추가 키 입력으로 전환되는 오류 수정 기능을 추가하였다. 기존의 모음 입력 방식들과 비교했을 때 제안한 방식이 입력의 신속성과 오류 수정의 용이성 등의 관점에서 매우 효율적임을 확인하였다.
지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.
ATM은 음성, 비데오, 벌크 데이타등과 같은 다양한 형태의 버스트 트래픽을 수용할 수 있다. ATM망에서 트래픽 소오스를 효과적으로 처리하거나 가능한한 대역폭 사용율을 증가시키기 위해서는 통계적 다중화 구조가 채택되어야 한다. 본 논문은 독립적인 입력 소오스를 갖고 유한개의 버퍼 크기를 갖는 큐잉 시스템에서 큐 상태분포를 계산하기 위한 효과적인 계산 절차를 논의하고, 이러한 반복적인 계산방법을 통해 셀 손실율을 정확하게 계산한다. 또한 동질의 ON-OFF 소오스를 갖는 ATM 다중화기에 대해 몇가지의 수치계산 예를 통해 셀 손실율의 특성을 조사해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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