최근 FCC(Federal Communications Commission)에서는 통신 채널의 부족을 극복하기 위해 기존의 허가된 사용자의 무선 주파수에 대한 비 허가 사용자의 사용을 고려하고 있다. 이에 채널을 실시간으로 감지하고 선택하는 CR의 개념이 도입되어 IEEE 802.22 WRAN(Wireless Regional Area Networks) 워킹 그룹에서 CR(Cognitive Radio)의 기술개발을 진행 중에 있다. CR의 기술을 사용함에 있어서 채널을 선택하는 기준에 따라 네트워크의 통신 효율에 상당한 영향을 미치기 때문에 최적의 채널을 선택하는 방법이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 통신을 위해 무선인지 기술 기반의 정책에 따른 동적 채널 선택 구조(Policy-based Dynamic Channel Selection Architecture for Cognitive Radio Network)를 제안한다. 제안하는 동적 주파수 선택 방법에는 가중치 채널 선택 방법(weighted channel selection)과 순차적 채널 선택 방법(sequential channel selection)곡 혼합 채널 선택 방법(combined channel selection)의 세 가지 방법이 있으며 제안하는 방법을 사용함으로써 최적의 채널 리스트를 구성해 줄 수 있을 뿐만 아니라 동적으로 채널을 할당해 줄 수 있다.
나관중의 소설 삼국지에 등장하는 인물들에 대한 인간관계 네트워크를 구축하고 분석한 결과, 실제 사회 인간관계 및 사회 네트워크의 특성과 마찬가지로 척도 없는 네트워크 및 계층적 네트워크의 특성을 보여주었다. 지금까지 대부분 네트워크에 관한 연구는 정적인 측면을 중심으로 이루어졌다. 왜냐하면, 네트워크는 고정되어 있는 것이 아니라 시간 및 공간에 따라 다양하게 변화함에도 불구하고 동적인 면을 분석하기 위한 데이터가 충분하지 않기 때문이다. 소설 삼국지는 비교적 짧은 역사 속에서 다양한 등장인물(1,119 노드)과 인물들의 이합집산에 의한 다양한 인간관계(3,604 링크) 연결망을 형성하고 있기 때문에 시간에 따른 동적 네트워크의 분석을 위한 좋은 모델이 될 것이다. 본 연구는 시대적으로 형성되는 네트워크 특성을 분석하고, 주요 등장인물들의 상관관계와 등장인물의 가중치를 분석하여 연결망의 동역학적 특성을 살펴보았다. 따라서 본 연구는 실제 인간관계 및 사회 네트워크나 생명체를 구성하고 있는 분자들의 네트워크에 관한 동역학적 특성을 분석할 수 있는 가능성을 제시하고 있다.
본 논문에서는 구조화된 격자 패턴 발생기를 이용하여 카메라 시야로부터 가려진 인체의 완전한 3차원 정보를 정합하기 위하여 턴테이블 위에 놓인 인체를 4방향에서 영상을 획득한 후 각 영상을 정합하는 새로운 알고리즘을 소개한다. 다각형 망으로 표시된 정합될 두 영상은 3차원 좌표 값의 급격한 변화가 없고 주사 방향이 한 방향이기 때문에 좌표축에 따라 가중치가 다른 최소 거리 기반 가중치 이분 분할 매칭 법을 사용하여 정합한다. 완전한 3차원 체형 정보를 획득하기 위하여, 획득한 영상이 4개이기 때문에 이런 과정들을 3번 반복한다. 제안된 방법은 기존의 분지 한정법, 동적 계획법, 헝가리언 법에 비해 매칭 정확도는 조금 낮지만 탐색 시간을 200 - 300% 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 논문은 추가 비용 없이 전기자동차(EV) 주행 범위를 확장하기 위해 에너지 효율적인 전기자동차 주행 프로파일을 도출하는 새로운 시스템 수준의 프레임 워크를 소개한다. 이 논문은 먼저 운전 차량에 작용하는 힘과 모터 효율을 고려한 전기차 파워 트레인 모델을 구현한 후, 경로에 의해 정의된 주행 임무에 대한 최소 에너지 주행 프로파일을 도출한다. 이를 위해서 본 프레임워크는 먼저 최적화 문제를 공식화하고, 가중치 계수를 이용한 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용하여 에너지 소비와 운전 시간을 모두 최소화하는 주행 프로파일을 도출한다. 본 논문은 주행 시간 제약을 만족시키기 위한 다양한 가중치 계수 도출 방법을 소개한다. 시뮬레이션 결과, 제안 된 스케일링 알고리즘의 연산시간이 이진 검색 알고리즘 및 탐욕 알고리즘보다 각각 34 % 및 50 % 더 작음을 보여준다.
본 논문에서는 화질 저하 모델에 기반한 다중 인식기 결합을 이용하여 저화질 영상에 대한 인식 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 화질 저하 모델을 이용해 특정 화질에 각각 특화된 복수의 인식기들을 생성한다. 인식 과정에서는 인식기들의 결과를 가중 평균에 의해 결합함으로써 최종 결과를 결정한다. 이 때, 각 인식기의 가중치는 입력 영상의 화질 추정 결과에 따라 동적으로 결정된다. 입력 영상의 화질에 특화된 인식기에는 큰 가중치를, 그렇지 않은 인식기에는 작은 가중치를 지정한다. 그 결과, 입력 영상의 화질 변이에 효과적으로 적응할 수 있다. 뿐만 아니라, 복수의 인식기를 사용하기 때문에 저화질 영상에 대하여 단일 인식 시스템보다 더욱 안정적인 성능을 나타낸다. 제안하는 다중 인식기 결합 방법은 화질을 고려하지 않은 다중 인식기 결합 방법이나, 화질을 고려한 단일 인식 방법과 비교하여 더 높은 인식률을 보였다.
최근 클라우드 환경의 서비스 지연문제 해결을 위하여 응용서비스의 사용자 근접성 확보 및 계산 오프로딩을 위한 FEC (Fog/Edge Computing) 패러다임에 대한 연구가 활발하다. 엣지 디바이스 (이동객체)들의 동적 위치변화 패턴 예측방법은 FEC 환경에서 컴퓨팅 리소스의 효율적 분배 및 배치를 위하여 중요한 역할을 한다. 본 논문은 엣지 디바이스들의 이동 빈발패턴에 대한 지지도의 임계값을 적용하여 선택된 경로들을 대상으로 임의의 가중치 (거리, 시간, 혼잡도)를 추가적으로 적용한 최적 이동패턴 추출방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘은 빈발도만을 적용한 OPE_freq [8] 알고리즘과 A* 및 Dijkstra 알고리즘 등과 비교한 결과, 수행시간과 노드 접근횟수를 감소시키고 보다 정확한 경로를 추출함을 알 수 있다.
데이터마이닝 기법들은 의미 있고 유용한 정보를 효율적으로 찾기 위해서 제안되어 왔다. 특별히, 빅 데이터 환경에서 데이터가 여러 응용들에서 축적되어짐에 따라, 관련된 패턴 마이닝 방법들이 제안되고 있다. 최근에는 파일이나 데이터베이스에 이미 저장되어 있는 정적 데이터를 분석하는 대신에 점진적으로 생성되는 동적 데이터를 마이닝 하는 것이 더 흥미 있는 연구영역으로 고려되고 있는데 동적데이터는 단지 한번만 스캔하여 읽을 수 있기 때문이다. 이와 같은 이유로, 어떻게 동적 데이터를 효율적으로 마이닝 하는지에 대한 연구들이 진행되고 있다. 더불어서, 마이닝 결과로 거대한 수의 패턴들이 생성되기 때문에, 맥시멀 패턴 마이닝과 같은 대표 패턴들을 마이닝하는 접근방법들도 제안되고 있다. 또 다른 이슈로, 실세계에서 더 의미있는 패턴들을 발견하기 위해, 가중화 패턴 마이닝에서 아이템들의 가중치가 사용되고 있다. 실제 상황에서 아이템의 이익이나 가격 등이 가중치로 사용 될 수 있다. 본 논문에서는 점진적으로 생성되는 데이터에 대한 가중화 맥시멀 패턴 마이닝, 맥시멀 대표 패턴 마이닝 그리고 점진적 패턴 마이닝 기법들에 대해 분석한다. 그리고 가중화 대표 패턴 마이닝을 적용하여서 유아들에게서 필요로 하는 물품 패턴들을 분석하기 위한 응용 시나리오를 제시한다. 추가로, 분석한 마이닝 알고리즘들에 대한 성능 평가를 수행한다. 결과적으로, 점진적 가중화 맥시멀 패턴 마이닝 기법이 점진적 가중화 패턴 마이닝과 가중화 패턴 마이닝 기법보다 좋은 성능을 가짐을 보인다.
IEEE는 E-PON에 대한 구현 표준으로 IEEE802.3ah을 제정하였으나 구체적인 상향대역할당 메커니즘에 대해서는 별도로 규정하지 않고 제조업체의 몫으로 남겨 두었다. 이에 관련 전문가들은 E-PON에서의 상향 전송에 대한 성능 개선 및 다양한 서비스 수용을 위해서 여러 방식의 상향대역할당 기법들을 연구하였다. 본 논문에서는 상향 트래픽 전송 성능을 개선하는 동적대역할당 메커니즘을 제안한다. 이 메커니즘은 ONU의 상향전송 큐별로 최소보장 상향대역을 다양하게 설정할 수 있도록 하였으며, 큐에 대기 중인 패킷을 전송하기 위하여 큐별로 가중치를 부여한 DRR(Deficit Round Robin) 기법을 적용하였다. 시뮬레이션에 의해 상향대역 이용률이 기존방식 대비 10% 이상 개선됨을 보여 주었다.
본 논문에서는 온톨로지 기반의 연구자 모델링 기법을 제안하고, 이를 이용하여 연구자간의 다양한 연결 속성을 이용한 연구자 네트워크를 구성한다. 연구자 모델링을 위한 온톨로지 스키마는 HR-XML을 기반으로 연구자 중심의 모델로 확장하여 생성하고 연구자 온톨로지 스키마와 인스턴스는 OWL를 이용하여 생성한다. 연구자 네트워크는 학연과 같은 정적인 연결속성과 공통 논문, 프로젝트와 같은 동적인 연결속성별로 가중치를 부여하여 연구자간 친밀도를 표현한다. 친밀도는 연구자별로 연구자 네트워크가 다르므로 방향성을 가진다. SWRL를 이용하여 연구자간의 직접 관계를 추론하기 위한 규칙을 정의하고, racer 추론기를 이용하여 온톨로지 규칙을 추론한다. 본 연구에서 제안한 모델은 연구자간의 협업 모델이나 공동 프로젝트 수행을 위한 전문가 집단을 동적으로 검색하는데 응용할 수 있다.
현재 인터넷상에 있는 대부분의 쇼핑몰들은 관리자의 주관에 따라 상품배열 및 제안을 획일적이며 포괄적으로 제시하기 때문에 모든 고객에게 만족을 주지 못한다. 쇼핑몰에서 고객의 구매성향은 세대별, 성별, 소득별, 직업별, 취미생활 등에 따라 그룹으로 구분하는 경우 서로 다르게 나타나며, 고객마다 관심분야와 실제 구매력도 다르다. 본 논문에서는 고객들의 동적인 활동을 통계적으로 분석하여 제품군에 따른 가중치와 고객을 계층으로 나누어 최적의 상품을 동적으로 구성할 수 있는 고객 지향 지능형 쇼핑몰 시스템의 개발에 관하여 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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