최근 무선방송 환경을 기반으로 하는 k-최근접(k-Nearest Neighbor) 질의처리가 활발히 연구되고 있다. 무선방송환경의 장점은 서버 내에 존재하는 불특정 다수에게 일괄적으로 질의처리를 할 수 있는 확장성을 가진다는 것이다. 그러나 기존의 k-NN 질의는 무선방송환경에 적용할 경우 탐색과정에서 백트래킹이 발생하여 질의처리시간이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문은 무선방송환경에서 k-NN 질의를 효과적으로 처리하기 위하여 계층적 비트맵 기반 공간색인(Hierarchical Bitmap-based Spatial Index: HBI)을 제안한다. HBI는 비트맵 정보와 트리 구조를 이용하여 비트맵의 크기를 줄인다. 결과적으로 방송주기를 줄임으로써 클라이언트의 청취시간과 질의처리 시간을 줄일 수 있다. 또한 비트맵 정보를 활용하여 객체의 위치를 모두 파악할 수 있기 때문에 필요한 데이터를 선택적으로 청취할 수 있다. 본 논문에서는 HBI를 k-NN 질의에 적용하여 실험을 실시하고 성능평가에서 제안 기법이 우수함을 증명한다.
오래 전부터 연료의 가격은 상승하고 있다. 제조업체는 보증을 통해 실용적인 대안을 찾고자 전기와 강력한 바이오 연료를 이용하여 차량의 성장가능을 연구하고 있다. 이제, 이러한 녹색 환경(emission) 관련된 보증은 보증기간이 확장되며, 이러한 보증을 "수퍼 보증" 이라 불린다. 본 논문의 주요 결과는 라돈 변환의 역행렬을 보증공간의 수치를 줄이기 위해 사용되며, 응용 프로그램 및 RBF 네트워크를 사용하여 대략적인 이변량의 보증 기능에 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 다음과 같은 단계로 구성되어 있다. 첫째, 라돈 변환을 이용하여, 이변량 보증 함수의 1차원 함수를 줄일 수 있다. 둘째, 1 차원 함수의 각 신경 서브 네트워크와 신경 네트워크 기법을 사용하여 근사할 수 있다. 셋째, 이러한 신경 sub-networks 형태로 최종 근사 신경망 함께 결합 된다. 넷째, 라 돈 변환의 역함수 값을 사용 하여 최종 근사 신경 네트워크에 우리가 주어진 함수 근사화를 얻을 수 있다. 또한, 우리는 자동차 회사의 일부 그린 보증 데이터를 가지고 위의 방법을 적용한다.
본 논문에서는 OpenRISC 프로세서의 코드 크기를 저감하는 새로운 압축 명령어 집합 구조를 제시한다. 새로운 명령어와 형식은 기존 명령어들의 사용 빈도와 용법에 대한 프로파일 정보에 의해 결정된다. 제시된 기법에서는 기존의 32비트 명령어들과 연속적인 명령어들을 각각 대체하는 새로운 16비트 명령어와 32비트 명령어를 도입한다. 제시된 명령어는 세 유형으로 분류할 수 있다. 첫 번째는 사용 빈도가 높은 기존의 덧셈, 로드, 저장, 분기 명령어 등의 32비트 명령어들을 대체하는 새로운 16비트 명령어들이다. 두 번째 유형은 사용 빈도가 높은 두 개의 연속적인 로드 명령어, 두 개의 연속적인 저장 명령어, 32비트 데이터 이동 명령어를 압축하는 새로운 32비트 명령어들이다. 마지막으로 함수 프롤로그와 에필로그 명령어들을 각각 하나로 압축하는 두 개의 새로운 32비트 명령어가 제시된다. 추가된 명령어들을 디코딩하기 위해서 OpenRISC 하드웨어 디코더 부분이 확장된다. OpenRISC 1200프로세서에서 실험을 수행한 결과, 성능 저하 없이 30.4%의 코드 크기를 절감한다.
빠르게 일어나는 기술의 발전과 그 안에 내재된 문화적 현상을 결합하려는 시도를 문화 컴퓨팅, 문화 모델링이라 한다. 본 논문에서는 문화 모델링 연구 추세를 기반으로 문화 사용자 인터페이스 디자인, 특히 그 중에서도 콘텐츠를 중심으로 한 문화 기반 디자인 구조를 설명한다. 문화에 기반한 콘텐츠를 디자인하기 위해서는 콘텐츠의 문화적 특성을 도출하는 구조가 필요하다. 이를 위해 Hofstede의 문화 차원 모델과 콘텐츠 데이터를 결합하여, 콘텐츠 중심의 문화 차원 지수(CiCo) 구조를 새롭게 제안한다. 또한 도출한 CiCo와 국가별 콘텐츠 선호 패턴을 결합하여 국가별 콘텐츠 문화 차원 지수인 NiCC를 도출한다. 제안하는 CiCo와 NiCC는 기존의 Hofstede 모델에 기반하였으되, 기존 모델 대비 약 10% 개선된 설명력을 갖는다.
현재 정부에서는 설계기술발전을 위해서 BIM을 적극적으로 장려하고 있다. BIM 환경에서 건설관리자는 시각적인 정보뿐만 아니라 비용과 시간을 접목시켜서 건설공사의 진행사항과 이와 관련된 비용집행현황과 공정 스케줄을 검토할 수 있다. 그러나 BIM은 건물, 교량 등 고정된 구조물 설계와 시공에 대부분 적용되고 있는 것이 현실이다. BIM은 그 기능을 확장시켜서 고정된 구조물뿐만 아니라 환경변화가 지속적으로 발생되는 토공작업에도 적용할 수 있다. 본 논문에서는 BIM 기법을 토공현장에 적용시키기 위한 프로토타입 개발과 적용을 연구목적으로 한다. 토공 BIM 프로토타입은 굴삭기와 같은 건설장비와 연동하여 변화되는 지형에 대한 3차원적 데이터를 제공하여 토공작업의 현황정보를 제공한다. 본 연구과정에서는 BIM을 동적인 토공작업에 적용하기 위해서 필요한 속성정보를 찾고, 이를 바탕으로 토공 BIM의 사용자 화면을 제시한다.
인공위성의 자세추정은 결정론적 방법과 재귀적인 방법으로 나눌 수 있는데, 이 중 재귀적인 방법으로는 칼만 필터를 사용하여 자세를 추정하는 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 초소형 큐브 위성의 경우 많은 탑재체를 실을 수 없기에 최소한의 자세 센서만을 이용해야 하는 제한점이 있다. 미션에 따라 식 기간 및 태양 센서의 데이터 이용이 불가능할 때에도 인공위성의 자세추정은 계속 되어야 인공위성은 임무를 성공적으로 완수할 수 있게 된다. 본 연구에서는 일반적인 인공위성의 자세추정 기법을 기반으로 큐브위성의 동역학과 토크외란을 고려하여 알고리즘을 발전시켜 식 기간에서도 더욱 정확한 자세 추정이 가능하도록 하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 기존의 자세추정 방법과 비교하여 그 성능을 검증하였다. 또한 위성체가 우주 환경에서 운용되면서 받을 수 있는 다양한 크기의 토크외란에 따른 자세추정 오차를 분석하였다.
무선 센서 네트워크의 구현에 활용되는 IEEE 802.15.4 표준은 이기종 통신 기술들이 공존하는 2.4 GHz ISM 대역을 기반으로 동작하며, 수시로 변하는 네트워크 상태로 인한 간섭을 회피한 전송 효율의 향상과 네트워크의 상태를 고려한 채널 선택 기술이 요구된다. 무선 센서 네트워크는 다수의 센서 노드로 구성되어 있으며, 확장성을 위해 클러스터 기반의 네트워크 구조를 가지며, 싱크 노드는 각 클러스터들의 네트워크 특성정보를 수집하고 주기적 쿼리 메시지 발송을 통해 이 정보들을 네트워크 필드 내 클러스터 헤드들과 공유한다. 본 논문에서는 클러스터 헤드가 수집한 네트워크 정보를 기반으로 클러스터 내에서의 네트워크 상태를 파악하고, 계량화된 처리량 (throughput) 레벨, 수신신호강도 (RSSI) 레벨, 그리고 신뢰성 (reliability)을 파라미터로 하는 목적함수를 통해 적절한 무선채널을 클러스터에서 선택하는 방안을 제안한다. 제안된 방안이 네트워크 상태 변화에서도 데이터 전송 효율을 유지할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 연구의 목표는 객체-관계 DBMS를 이용하여 충청북도를 대상 지역으로 하는 관광안내 지리정보 시스템을 구현해 봄으로써, 객체-관계 DBMS의 수행 능력을 살펴보고 특정 응용 구축에 대해 객체-관계 DBMS가 얼마나 우수하게 적용 가능한지를 알아보는데 있다. 관광지 데이타베이스는 충청북도의 행정구역상의 경계. 각종 도로 및 철도의 위치 좌표를 구하고, 관광지의 소개, 숙박시설 및 기타 사항 등의 속성 정보를 조사한다. 객체지향 모델링 기법인 OMT 모델을 이용하여 분석모델을 구성하고, ORDBMS 스키마를 설계한 후 GEUS/XTM를 이용하여 데이타베이스를 구축하였다. 다양한 질의를 통해 구축된 관광정보에 대한 선택적 접근성을 검토한 바, 확장성 보장, 비정형화되고 복잡한 데이터의 모델링, 저장, 검색, 관리에 있어 객체-관계형 DBMS가 일반 DBMS보다 효율적임을 알 수 있었다. 따라서, 인터넷을 통한 공간 정보 서비스에 대한 요구의 증가에 부응하기 위해 다양한 형태의 정보들을 효율적으로 데이터베이스화하고 관리하는데 객체-관계형 DBMS의 이용이 바람직하다.
Ad-hoc 네트워크는 음영지역, 재난지역, 전쟁 시와 같은 통신 인프라가 구축되기 어려운 상황에서 유용하게 사용 될 수 있다. 그러나 음성 및 데이터 서비스 등과 같은 무선 서비스의 제공을 위해 많은 양의 네트워크 용량이 필요하게 되지만 기존의 제한된 주파수 자원에 따른 주파수 부족 상황 및 주파수 자원정책의 규제에 따라 원활한 주파수 사용이 어려운 상황이다. 이에 따라 높은 주파수 활용을 제공하는 인지 무선 시스템을 ad-hoc 네트워크에 적용하여 보다 다양하고 확장된 네트워크 서비스를 제공할 수 있다. 하지만 인지무선 기반 ad-hoc 네트워크에서 1차 사용자의 센싱 정보를 취합해서 1차 사용자의 존재 유무를 판단하는 클러스터 헤드의 선정에 대한 연구는 아직 미비한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 인지 무선 기반 ad-hoc 네트워크 시스템에서 각 ad-hoc 단말기내의 클러스터 헤드 선정 방법과 그에 따른 신호 검출 성능을 보여준다.
본 연구에서는 멀티미디어 데이터의 동기 셀 손실율을 줄이기 위해 개선된 Dual Leaky-Bucket 알고리즘을 제안하였다. 기존의 DLB 알고리즘은 동기셀에 대하여 어떠한 지원도 하지 않았으나 제안 알고리즘은 동기셀에 높은 우선순위를 부여한다. 본 연구에서는 동기셀의 손실율을 줄이기 위해 동기셀 검출기를 사용하였다. 동기셀 검출기는 수신셀을 검사하여 동기셀이며 1단계 Leaky-Bucket을 거치지 않고 바로 2단게 Leaky-Bucket으로 전달하게 된다. 이것은 동기셀에 우선순위를 주는 것과 유사한 효과를 보인다. On/Off와 Two-state MMPP로 모델링한 Audio와 Video 트래픽을 SLAM II 시뮬레이션 팩키지를 통해 시뮬레이션 한 결과 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비하여 낮은 동기셀 손실율을 얻을 수 있음을 보였다. 멀티미디어 동기화를 위하여 개선된 DLB 알고리즘은 높은 우선순위를 요구하는 다른 임의의 셀에 대해서도 확장되어 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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