전파 지문 기반의 실내 경로 생성 기술에 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로는 부적합하다. 따라서 순차적 위치의 연속성 정보를 부여해야한다. 이를 위해서는 신호 데이터를 기반으로 각 지역의 구분을 통해 클러스터링이 가능하다. 이때 클러스터 간의 연속성 정보에는 전파 신호의 한계로 이해 실제 이동이 가능한지의 정보를 담지 못한다. 따라서 인접 클러스터간의 이동이 가능한지에 대한 연관성 정보가 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 경로 예측을 위한 기술로서 실내 환경에서 경로 생성을 위해 연속적인 위치 정보를 생성하여 객체의 경로 예측 시 발생할 수 있는 오류를 낮추고 예측 경로상의 이동이 불가능한 잘못된 경로 예측을 회피할 수 있는 향상된 이동 경로 생성을 위한 클러스터링 상호간의 연관성을 부여하는 기법을 제안한다.
컴퓨터 성능 향상으로 다양한 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있으며 최근에는 구조물 안전성 평가 연구에도 그 적용이 이루어지고 있다. 특히 터빈의 내부 블레이드는 분리가 쉽지 않고 어두운 주변 환경으로 인해 블레이드의 표면 결함 검출은 전문 인력의 경험에 의존하고 있으며, 점검시간도 상당히 소요되고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기술을 적용하여 터빈 구조의 부재 중 하나인 내부 블레이드에 발생하는 결함을 검출할 수 있는 효율적인 방법을 제시하였다. Faster R-CNN 인공신경망 기법을 활용하여 결함의 이미지 데이터를 학습하였고 부족한 이미지는 필터링과 Image Data Generator를 이용하여 데이터를 확장하였다. 그 결과 블레이드의 결함을 학습한 딥러닝 모델은 평균적으로 약 96.1%의 정확도와 재현율은 95.3%, 정밀도는 96%의 성능을 보였다. 재현율을 통해 제시된 딥러닝 모델이 결함을 탐지하지 못하는 경우는 4.7% 로 나타났다. 재현율의 성능은 여러 환경의 많은 결함 이미지 데이터를 수집하고 확장하여 딥러닝 학습에 적용함으로써 더욱 향상되리라 판단된다. 이러한 실제 블레이드의 결함 이미지 데이터 확보와 학습을 통해 향후 터빈엔진 정비에 적용 가능한 결함 검출 시스템으로 발전할 수 있을 것이다.
최근 데이터 경제가 가속화되면서 경영학 분야에서는 데이터 매칭이라는 새로운 기법이 주목받고 있다. 데이터 매칭은 모집단이 같지만 서로 다른 표본에서 수집된 데이터셋을 합치는 기법 또는 처리 과정을 의미한다. 그중에서 통계적 매칭은 서로 다른 데이터를 결합하는데 있어서 사업자 번호와 같이 기준이 되는 변수가 없는 경우 통계적 함수를 활용하여 데이터를 매칭하는 방법이다. 선행연구 검토결과 경제학, 교육학, 보건, 의료 등 다양한 분야에서 통계적 매칭이 많이 사용되고 있는데 반해 경영학 분야는 제한적임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 경영학 분야에서 충분히 연구되지 않았던 통계적 매칭의 유용성을 검증하고 활용도를 높이는 방안을 연구하고자 한다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 2020 벤처기업정밀실태조사와 2020 한국기업혁신조사 자료를 활용하여 통계적 매칭 시뮬레이션을 수행하였다. 먼저, 선행연구를 바탕으로 통계적 매칭에 사용되는 변수를 선정하였다. 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수와 제공변수는 중소기업 혁신에서 가장 중요한 연구인력 비율과 R&D 비용으로 각각 설정하였다. 사전 검증을 위해 2020 벤처기업정밀실태조사 자료를 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%로 분할하였다. 통계적 매칭에는 마할라노비스 거리와 랜덤 핫덱을 결합한 방식을 사용하였고, 성능평가는 수여자 데이터와 원시 데이터의 평균값 비교와 커널 밀도 함수(Kernel Density Estimation)를 통해 데이터 분포를 비교하였다. 검증결과, 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%에서 추출된 매칭 데이터의 평균값이 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타나 유사한 데이터가 매칭된다는 것을 확인하였다. 또한, 두 데이터의 커널 밀도 함수로 도출한 데이터 분포 역시 유사한 형태가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 사후 검증에는 2020 벤처기업정밀실태조사에서 임의로 30%를 수여자 데이터로 추출하고 2020 한국기업혁신조사 자료를 기여자 데이터로 설정하여 통계적 매칭을 수행하고 검증하였다. 사전 검증과 마찬가지로 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수는 연구 인력 비율과 R&D 비용으로 정의하였다. 분석 결과, 수여자 데이터의 연구인력 비율의 평균과 기여자 데이터의 평균은 예상과 다르게 통계적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 하지만 커널 밀도 함수에 따른 두 데이터의 분포는 유사한 형태를 보이는 것으로 조사되어 통계적 매칭의 적절성을 확인할 수 있었다. R&D 비용은 통계적 매칭 수행 결과, 수여자 데이터의 R&D 비용 평균과 기여자 데이터의 평균이 통계적으로 차이가 없었고, 커널 밀도 함수도 유사한 분포를 보이는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 모집단은 동일하지만 서로 다른 표본에서 수집된 자료를 통계적으로 결합하여 신뢰할 수 있는 새로운 데이터를 확보할 수 있다는 측면에서 큰 의의가 있다. 또한, 경영학 분야에서 많이 사용되지 않았던 데이터 매칭 방법론을 모의실험을 통해 타당성을 검증함으로써 연구용 데이터 확보와 연구방법론의 확장에 기여했다는 점에서 시사점을 가진다.
본 논문은 Simulink/Stateflow 모델 기반의 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위하여, 휴리스틱 입력 분석을 이용한 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 기법을 제안한다. RRT는 모델 기반 블랙박스 테스트 케이스 생성 시 반드시 해결해야 되는 도달 가능성 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방법이지만, 모델의 내부 상태와 테스트 목표를 고려하지 않고 무작위로 모델의 입력을 생성하기 때문에 테스트 케이스 생성 효율이 떨어지는 단점이 있다. 제안하는 기법에서는 RRT를 확장해나갈 때 필요한 입력을, 모델의 현재 상태에서 만족 할 수 있는 테스트 목표를 분석하고 이를 달성할 수 있는 모델의 입력을 분석 결과에 따라 휴리스틱하게 결정함으로써, RRT의 장점을 보존하면서, 테스트 케이스 생성 효율을 높일 수 있다. 제안된 기법은 자동차에 사용되는 실 부품 ECU의 Simulink/Stateflow 모델을 대상으로 한 실험을 통해 성능이 평가되었으며, 기존 RRT와 비교하여 테스트 케이스 생성 효율이 높은 것을 보였다.
무선 메쉬 네트워크는 확장성이 좋으며 넓은 지역에 서비스가 가능하므로 네트워크 음영지역 해소 및 우회, 분산 경로 구축을 위한 솔루션으로 각광받고 있다. 하지만 메쉬 네트워크는 인프라 기반의 네트워크보다 사용자에게 낮은 QoS를 제공한다. 본 논문에서는 모바일 WiMAX 기반의 메쉬 네트워크에서 라우팅 성능을 향상시키고 QoS를 보장하기위한 LSQR (Load Sensing QoS Routing) 기법을 제안한다. LSQR 기법은 각각의 노드가 네트워크의 혼잡 상황을 인지하여 우회 경로를 선택한다. 이는 대량의 인터넷 트래픽이 발생할 때 centralized link에서 distributed link로 라우팅 경로를 변경하여 효과적인 부하 분산을 기대할 수 있다. NS-2를 이용한 시뮬레이션 결과로부터, 제안한 LSQR 기법이 기존의 다른 대표적인 라우팅 기법에 비해 패킷 손실을 감소하고 동시에 데이터 전송 속도를 증가함을 검증하였다.
본 논문은 N 통신노드들이 다중 안테나 비재생 릴레이국의 협력으로 서로 데이터를 교환하는 다중방향 릴레이 시스템을 제안한다. 기존의 단방향 릴레이를 적용한 다중방향 통신의 경우 2N 전송 단계가 필요하나 제안하는 다중방향 릴레이 시스템은 단일 다중접속 단계와 N-1 방송 단계로 구성된 총 N 전송 단계만 필요로 한다. 특히 효율적인 방송 단계 전송을 위해 통신노드들을 쌍을 짓고 쌍이 아닌 통신노드들에게 간섭을 주지 않는 새로운 릴레이 빔형성 행렬과 통신노드 자가간섭 소거기를 제안한다. 평균 합 전송률로 성능을 평가한 결과, 제안 기법이 기존 기법의 성능을 향상시키며 그 이득은 릴레이 노드 안테나 수와 통신노드 수가 비슷할 때 더 커짐을 볼 수 있다. 이러한 제안 기법은 여러 선박간의 정보를 공유할 필요가 있는 해양 통신 환경에서 통신 거리를 확장하는 데 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 ESPAR(Electronically Steerable Parasitic Array Radiator) 안테나를 이용한 $M{\times}M$ BS-MIMO(beam space multiple input multiple output) 시스템을 제안한다. 기존 MIMO 시스템은 전송 데이터 신호를 다수의 안테나에 맵핑시켜 전송하기 때문에 다수의 RF 체인이 필요한 문제점이 있다. 다수의 RF 체인은 하드웨어의 비용을 및 RF 회로의 전력 소모를 증가 시킨다. 또한, 휴대폰과 같이 공간적인 제약이 큰 모바일 장비에서 MIMO 시스템을 사용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 단일 RF 체인을 가지는 ESPAR 안테나를 사용하여 빔 공간에서 신호를 맵핑시키는 BS-MIMO 시스템이 제안되었다. 본 논문에서는 BS-MIMO 시스템 기법에 대해서 설명하고 이를 확장한 $M{\times}M$ BS-MIMO 전송 기법의 설계 및 성능을 분석한다. 컴퓨터 모의실험을 통한 성능 확인 결과 제안된 BS-MIMO 전송기법은 기존 MIMO 기법과 비교하여 거의 동일한 수신 BER 성능을 얻는다. 따라서 다수의 RF 체인을 가지는 기존 MIMO 시스템과 비교하여 BS-MIMO 시스템은 단일 RF 체인을 가지고 MIMO 전송이 가능하며, 이로 인해서 하드웨어 비용 및 RF 회로의 전력 소모를 획기적으로 줄일 것으로 예상된다.
객체 기반 스토리지 솔루션은 비정형 데이터를 효과적으로 처리할 뿐만 아니라 보안, 확장성에서 기존 블록 스토리지보다 장점을 갖고 있다. 그러나 전력관리 관점에서, 객체 기반 스토리지가 기록하는 많은 수의 사본들은 여러 서버들을 유휴상태에서 불필요한 전력을 소모하게 하는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 작업량에 따라 유휴상태 서버들의 전원모드를 변화시키는 전력관리기법의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 프락시 서버에서 보내는 작업량 정보를 기반으로 스토리지 서버의 전력 상태를 동적으로 전환하는 전력관리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전력관리 기법은 오픈스택 기반 스위프트 객체 스토리지에서 전체 전력 소모량을 12% 감소시키는 것으로 나타났다.
유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 핵심 기반 기술로서 무선 센서 네트워크 통신 기술에 대한 연구가 점차 확산되고 있다. 특히 센서 노드는 에너지 자원이 한정되어 있기 때문에, 에너지 효율적인 라우팅 기법을 통해 통신 에너지를 감소시키는 것이 가장 중요하다. 기존의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 헤더를 임의로 선정함으로써 효율적으로 클러스터 헤더를 선정하지 못하는 문제점을 지닌다. 또한 기존의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 대규모 크기의 네트워크를 지원하지 못하기 때문에 다양한 응용에서 활용될 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 기존 클러스터 기반 라우팅 기법의 문제점을 해결하기 위하여, 대표경로를 이용한 새로운 클러스터 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안하는 기법은 홉 수 기반의 대표경로를 생성함으로써 분산된 클러스터 헤더를 지닌 효율적인 클러스터를 구성한다. 또한, 클러스터 멤버 노드와 클러스터 헤더간의 데이터 통신 및 클러스터 헤더간의 통신을 위하여 멀티 홉 통신을 지원한다. 마지막으로 LEACH와 Mutihop-LEACH와의 성능 비교를 통해 제안하는 기법이 신뢰성 및 확장성 측면에서 성능이 우수함을 제시한다.
한 개 이상의 사이트에 공간 데이타가 중복 저장된 분산 공간 DB에서, 동시에 수행될 수 있는 긴 트랜잭션의 변경은 일관성 제어를 위해 다른 사이트에 전파되어야 한다. 이때 같은 영역의 공간 데이타를 서로 다른 사이트에서 동시에 변경할 경우, 변경 상충 문제가 발생하거나 잠금 기법에 의한 오랜 대기 시간이 초래되는 문제가 있다. 또한 공간 객체는 잠금의 대상이 아닌 공간 관련성에 의한 종속성을 가진다.이 논문은 긴 트랜잭션으로 중복된 공간 데이타를 변경할 경우 중복 제어를 위한 변경 전파와 동시성 제어 문제를 다룬다. 중복된 공간 데이타의 변경 병렬성을 향상시키기 위해 영역 잠금 및 SR-bound WRITE 잠금 기법을 제시한다. 한 사이트에서 수정하는 객체들과 다른 사이트에서 수정하는 객체들 사이에 공간 관련성에 의한 종속성이 없을 경우 병렬 수정을 허용하도록 제어하며, 공간 관련성에 의한 종속성이 있을 경우 SR-based 2PC라 불리는, 확장된 2단계 완료 프로토콜로 협동작업을 수행해서 변경 상충을 해결하는 새로운 중복 제어 기법을 설계하고 구현한다.Abstract The update of a long transaction should be propagated to the other sites for consistency control, when spatial database are replicated at multiple sites to achieve availability, reliability, and performance. When the replicated spatial data are updated at the same time, the update of one site would be conflicted with the other or a user would not be able to access the replicated spatial data under the control of locking. Two spatial objects having spatial relationships should be cooperatively updated even if there are no conflicts of locking for them.This paper deals with the issues of concurrency control and update propagation of replicated spatial data. We present the concept of region lock and SR-bound WRITE lock for enhancing the parallelism of updating the replicated spatial data. If there are no spatial relationships between one site's objets and the other's objects, parallel update would be allowed. Concurrent update of two spatial objects having spatial relationships should be propagated and cooperated by using an extended two-phase commit protocol, called spatial relationship-based 2PC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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