본 논문에서는 액세스 망 인터페이스로 EPON 정합을 기본으로 하는 홈 네트워크에서 방송 서비스와 IP 데이터 서비스를 융합하는 것에 초점을 두고자 한다. 본 논문에서는 액세스 망에서는 오버레이 전송 방법을 이용하고 홈 네트워크에서는 멀티캐스트 그룹 관리 프로토콜인 IGMP와 IGMP 스누핑 기능을 이용함으로써 액세스 망에서뿐만 아니라 댁내에서도 방송 서비스와 데이터 서비스를 융합시킬 수 있는 새로운 구조를 제안한다. 또한, 홈 게이트웨이를 통해 댁내 방송 서비스를 지원하기 위한 일련의 방법 및 절차에 대하여 설명한다. 본 논문에서 제안하고자 하는 방법은 다음의 3 가지로 구성되어 있다. I) 방송신호와 인터넷 데이터의 오버레이 전송 모델, ii) 다중 튜너 시스템을 이용하는 튜너/변화 모듈에서 특정 방송 채널을 선택하고 선택된 방송 스트림을 IP 멀티캐스트 패킷으로의 변환, iii) 변환된 IP 멀티캐스트 패킷을 L2 이더넷 홈 게이트웨이의 코어 모듈인 L2 이더넷 스위치로 보내고 IGMP 스누핑 기능을 이용하여 L2 멀티캐스트 처리 방법에 의하여 목적지 포트로의 전송.
본 논문에서는 고차원의 특징 벡터에서 질의와 가장 가까운 k개의 데이터를 찾는 k-최근접 질의 최적화 방법을 제안한다. k-최근접 질의는 k개의 데이터를 포함할 가능성이 있는 범위를 기반으로 범위 질의로 변환되어 처리하는 기법이다. 본 논문에서는 처리 비용을 감소시키고 검색 속도를 가속화 할 수 있는 최적의 범위를 도출하기 위해 k-최근접 질의 처리 시 DNN 모델을 이용한 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 모듈과 오프라인 모듈로 구성된다. 온라인 모듈에서는 클라이언트로부터 요청을 받아 실제 질의를 처리한다. 오프라인 모듈에서는 과거 최적화 기법의 결과를 학습 로그로 사용한 DNN 모델로 최적의 범위를 도출하고 온라인 모듈로 전달한다. 제안하는 기법의 우수성 및 타당성의 입증을 위하여 다양한 성능 평가를 수행한다.
인스턴스 분할에서 Mask-RCNN은 베이스 모델로 자주 사용된다. Mask-RCNN의 성능을 높이는 것은 파생된 모델에 영향을 미치기에 의미가 있다. Mask-RCNN에는 입력 이미지 크기를 배치 크기로 통일시키는 변환 모듈(transform module)이 있다. 이 논문에서는 Mask-RCNN의 성능 향상을 위해 변환 모듈의 크기 조정 부분에 딥러닝 기반 ASSR(Arbitrary-Scale Super-Resolution)을 적용하고, 스케일 정보를 모델의 IM(Integration Module)을 이용하여 주입한다. 제안하는 방법을 COCO 데이터세트에 적용하였을 때 인스턴스 분할 성능이 Mask-RCNN 성능보다 2.5 AP 높았다. 그리고 제안하는 IM 위치 최적화를 위한 실험에서는 FPN(Feature Pyramid Network)과 백본(backbone)이 결합하기 전의 'Top' 위치에 배치했을 때 가장 좋은 성능을 보였다. 따라서 제안하는 방법은 Mask-RCNN을 베이스 모델로 사용하는 모델들의 성능을 향상시킬 수 있다.
인터넷 비즈니스 사이트가 많아짐에 따라 사용자에게 편리한 비즈니스 사이트를 구추하기위해 웹서버의 구조 및 내용을 평가하고 재구성해야 하는데, 수작업에 의한 웹문서의 평가시 인적, 시간적 비용이 높고 시스템에 대한 평가값이 객관적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 구조추출, 구조저장, 구조가시화로 구성된 웹문서의 구조분석 에이전트를 제안한다. 구조추출 모듈은 URL로 웹문서를 받고 이를 잘정의된 XML형태로 변환한 후, 태그정보를 이용하여 웹문서의 구조를 구하고, 하이퍼링크데이터를 이용하여 웹문서간의 연결구조를 얻는다. 구조저장은 추출된 웹문서와 웹문서 연결관계를 웹서버와 같이 연결하여 저장하며, 구조 가시화에서 이를 계층적으로나 그래프형식으로 가시화된다. 제안한 시스템의 유용성을 보이기 위하여 웹문서의 평가문제에 적용한 결과, 많은 양의 데이터를 의 데이터의 기술적인 평가가 가능하고, 데이터를 수집하기 위한 인력자원, 시간과 비용을 줄일수 있으며, 쉽게 사이트를 평가하여 서비스 수준을 향상 시킬 수 있음을 알 수 있었다.
현재 웹 서비스에서 주로 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 사용자의 의도와는 상관없는 정보까지 검색하는 경우가 많아서, 실제로 원하는 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 요구한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 최근 시맨틱 웹이라는 개념이 등장하였으며, 본 논문에서는 검색 결과의 신뢰성을 향상시키기 위해 온톨로지를 기반으로 시맨틱 검색시스템을 설계하였다. 본 논문에서 설계한 온톨로지 기반의 시맨틱 검색 시스템은 기능적으로 크게 두 부분으로 구성되어 있다. 즉, 자료 수집을 하는 로봇 에이전트와 온톨로지를 기반으로 자료를 검색하는 시맨틱 검색 엔진으로 구성된다. 로봇 에이전트는 자율적으로 웹을 순회하면서 자료를 수집하고 필터링하여 메타데이터 저장소로 가져오는 역할을 한다. 시맨틱 검색 엔진은 사용자의 검색 폼으로부터 전달된 정보 검색 요구사항을 기초로 시맨틱 질의어로 변환한 후, 온톨로지 저장소를 활용하여 검색한다. 시맨틱 검색 엔진은 사용자가 입력한 검색어를 시맨틱 질의어로 변환해 주는 질의처리 모듈과 사용자의 의도를 추론하여 보다 향상된 검색을 가능하게 해주는 추론(Inference) 모듈, 온톨로지를 보관해주는 온톨로지 저장소 등으로 구성된다. 본 논문에서 설계한 온톨로지 기반의 시맨틱 검색 시스템은 키워드 기반 검색에 비해 사용자가 원하는 정보를 찾는데 소요되는 시간과 노력을 줄여 주고, 사용자의 의도에 적합한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
시스템 최적화는 소스코드의 변경 없이 중복된 모듈을 추출하고, 추출된 모듈의 재사용을 위하여 프로그램의 구조를 변경하는 기법이다. 구조지향 개발과 객체지향 개발은 크로스커팅 영역의 모듈화에는 효율적이나 크로스커팅 개념을 모듈화 할 수 없다. 기존 시스템에서 크로스커팅 개념을 적용하기 위해, 각 시스템 내에 분산되어 있는 시스템 최적화 대상 모듈을 크로스커팅 영역으로 추출하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 개발이 완료된 시스템에서 중복 모듈을 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 소스코드 분석을 통해 데이터 의존관계와 제어 의존관계를 분석하여 중복되는 요소를 추출한다. 추출된 중복된 요소는 시스템 최적화를 위하여 프로그램 의존 관계 분석에 사용될 수 있다. 중복된 의존관계 분석 결과는 제어 흐름 그래프로 변환되며, 이를 활용하여 최소 크로스커팅 모듈을 생성할 수 있다. 의존 관계 분석을 통해 추출된 요소는 크로스커팅 영역 모듈로 설정함으로써 시스템 내 중복된 코드를 최소화 할 수 있는 시스템 최적화 방법을 제시한다.
본 연구는 PDA기반의 측량용 매핑시스템을 개발하여 수치지형도를 기반으로 한 측량성과의 수정 및 갱신의 편리성을 증대시키고자 한 것이다. 이를 위해 토털스테이션과 연계한 PDA의 무선통신모듈을 개발하고 이의 효용성을 증대시키기 위한 컨텐츠를 개발하였다. 측량성과 제출용 텍스트 파일의 변환 모듈과 PC에서의 도면 편집을 위해 dxf형식의 데이터 변화 모듈을 구현하였다. 그리고 도면 레이어 제어를 통한 수치지형도의 중첩 및 갱신 모듈을 구현하였다. 구축 시스템은 현장에서 측량성과의 실시간 도면화 및 좌표 측정을 가능하게 하여 공간위치정보 측정분야에 유용하게 활용될 것이다.
휴대용 전자제품의 증가에 따라 배터리의 사용 시간을 증가시키기 위한 파워메니지먼트 회로의 설계는 매우 중요해 지고 있다. 이에 따라 switching power supply, 특히 DC-DC 변환기의 필요성은 더욱 커지고 있다. 기존 DC-DC 변환기용 컨트롤로 칩들은 순수한 아날로그 방식으로 설계되어 왔었다. 본 논문에서는 아날로그 방식의 단점을 극복하기 위한 디지털방식 컨트롤러 칩의 제작 및 측정된 연구 결과를 소개한다. 디지털 컨트롤러의 장점으로는 설계시간이 빠르고, 설계 변경을 쉽게 할수 있다는 점이다. 그러나 DC-DC 컨버터의 최종 출력 전압은 아날로그 전압이기 때문에, 아날로그를 디지털로 변환해 주는 장치가 디지털 컨트롤러에는 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 flash 방식의 데이터 변환기 대신에 회로설계가 단순화된 델타시그마 모듈레이션을 사용하여 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하였다. 개발된 CMOS 컨트롤로 칩은 테스트 보드 측정을 통하여 성공적인 동작이 검증되었다.
영어는 동일 철자의 발음이 매우 다양한 언어이기 때문에 사전에 기술되어 있는 단어의 발음기호를 읽어야만 정확한 발음을 알 수 있다. 영어 사전마다 사용하는 발음기호(phonetic alphabet) 시스템이 다르며 같은 단어에 대해 기술하고 있는 발음 역시 다르다. 본 연구에서는 최근 딥 러닝 분야에서 널리 사용되고 있는 sequence-to-sequence (seq2seq) model을 이용하여 사전마다 다른 발음을 자동으로 변환해 보고자 한다. 4가지 다른 종류의 사전에서 추출한 발음 데이터를 이용하여 모두 12개의 seq2seq model을 구현하였으며, 발음 자동 변환 모듈의 정확 일치율은 74.5% ~ 89.6%의 성능을 보였다. 본 연구의 주요 목적은 다음의 두 가지이다. 첫째 영어 발음기호 시스템과 각 사전의 발음 데이터 특성을 살펴보는 것이고, 둘째, 발음 정보의 자동 변환과 오류 분석을 통해 seq2seq model의 특성을 살펴보는 것이다.
세계측지계의 도입에 따라 광범위한 공간데이터의 재정비가 필요하게 되었다. 이 연구에서는 이를 위한 통합모델로서 상호운용성과 표준화 및 공간 DB 활용에 기반한 구체적인 전략과 시범시스템을 제시한다. 세계측지계를 위한 지도데이터 변환은 파일변환과 공간DB 변환, 그리고 파일-공간DB 상호간 변환의 형태로 이루어질 수 있다. 이 연구에서 개발한 통합모델은 기존의 파일형식(예컨대, DXF와 Shapefile)은 물론 새로운 표준으로 권장되는 파일형식 (예컨대, GML과 SVG)의 세계측지계 변환이 파일형식 상호간에 이루어지도록 한다. 이러한 지도파일들은 세계측지계 변환모듈을 거쳐 공간DB로 임포트되거나 공간DB로부터 익스포트 될 수 있다. 또한, 공간DB의 세계측지계 변환은 단일 DB 내부변환과 함께 이질적인 DB간의 변환 (예컨대, SDE/Oracle과 Oracle Spatial)을 포함한다. 이 연구의 세계측지계 변환시스템은 다중컴퓨팅 환경을 고려하여 데스크탑과 인터넷 기반에서 동시에 운영되도록 구현되었다. 시험운영과 평가를 통해 본 연구에서 제안한 통합모델의 상호운용성과 타당성이 검증되었으며 또한 좌표변환의 결과도 기존 연구의 결과물과 일치함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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