Statechart는 기존 상태추이도를 확장한 것으로서, 반응시스템을 명세하기 위해 제안된 가시적 정형기법이다. 그러나 statechart에서의 비결정성은 실시간 시스템에서의 예측가능성에 심각한 문제를 유발할 수 있다. 또한, 이를 해결하기 위한 기존의 우선순위 표현방법은 statechart의 비결정성을 완전히 해결하지 못하고 있을 뿐 아니라 실시간 시스템에서 요구하는 다양하고 동적인 우선순위 변화를 표현하기에 부적합하다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 미리 예측가능하고 동적으로 우선순위 변화에 표현하기에 부적합하다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 미리 예측가능하고 동적 우선순위를 변화시킬 수 있는 동적 우선순위 개념을 제안한다.
기존 협상 시스템의 가격 변동 정책의 형태를 살펴보게 되면 시간의 변화에 따른 단순한 가격 변화율을 채택하여 사용하여 왔다. 하지만 이러한 고정적인 전략에 의한 협상 방법은 많은 문제점을 가지고 있다. 특히, 협상 대상으로 가격 하나만을 고려하였기 때문에 구매자의 요구조건을 만족하지 못하며, 동적으로 변하고 있는 시장상황에 맞지 않는 결과를 초래할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 변화하는 거래 환경에 적응하는 동적 가격변화 방식의 e-Marketplace를 설계하였다. 동적 가격변화 방식을 통해 기존 시스템들이 가지고 있는 단순한 가격변동 정책을 새롭게 개선하여 동적인 가격정책을 통하여 거래를 성사시킬 수 있는 동적 가격 협상 시스템을 제안한다.
본 논문은 조명변화가 심한 주변환경에서 동적객체의 특징정보를 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선 조명변화의 효과를 최소화 하기위해 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도 및 색상기울기에 대한 평균값과 표준편차 값으로 이루어진 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue) 성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적 객체의 영역으로 판별한다. 마지막으로 모폴로지 연산을 수행하여 배경영상의 노이즈 영역을 제거한다. 본 논문에서는 기존 동적객체 추출기법과 제안기법을 핸드 트래킹과 전체 몸 움직임 추적의 비교실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다. 제안 기법은 극심한 조명변화에 강건하게 동적 객체의 영역정보를 실시간 추출하였다.
본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.
장거리 시스템의 경우에 있어서 기동과 정지 시의 동적하중은 구동부 입력크기의 변화와 구동부간이 기동 시간차이로부터 발생되며, 벨트로 전파되어 장력변화를 일으키고, 과도한 장력의 변화는 인장과 압축의 탄성파로 벨트요소의 응력을 증가시키며, 벨트, 풀리, 아이들러(idler)등의 벨트요소들을 파괴시킨다. 따라서 동적해석에 의한 설계가 필수적으로 요구되어 벨트의 동적거동 해석에 대한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 벨트 컨베이어 시스템을 집중질량모델(lumped mass model)로 근사하여 모델링하는 방법을 도입하여 세부요소에 대한 운동방정식을 유도하고, 각 요소 모델링을 결합하여 전체 운동방정식을 수립하였으며, 예제 시스템에 적용하여 동적거동을 해석하였다. 예제 시스템에 있어서 기동시의 구동입력을 두 가지 형태의 입력을 이용하였고, 정지시에는 구동부 브레이크가 없는 경우로 정상운전상태에서 순간적으로 구동부의 동력을 제거하는 방법을 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 기동시의 구동입력을 적절히 제어하므로 벨트 속도와 장력의 변화를 줄일 수 있는 입력형태를 결정할 수 있었고, 이 때의 테이크업의 운동도 구할 수 있었다.
수자원개발과 관리 측면에서 하천에서 흐르는 유량을 정확히 산정하는 것은 이수와 치수 두 측면에서 모두 매우 중요한 문제이다. 과거의 유량측정성과를 이용하여 수위-유량 관계 곡선식을 구하면, 현재 관측된 수위만으로도 유량을 간단히 산정할 수 있기 때문에 유량 산정에서 있어서, 수위-유량 관계 곡선식을 사용하는 것이 일반적이며, 따라서 수위-유량 관계식의 신뢰도에 의해 유량 산정의 정확성이 좌우되는 것이 사실이다. 과거 일반적인 단일 수위-유량 곡선의 적용으로는 유량추정에 높은 불확실성이 존재할 수 있음이 확인되어, 하천의 단면변화, 식생변화, 유사이동, 비정상류 등 영향인자를 파악하고 수위-유량 관계의 동적 변화를 추정하는 기술의 고도화가 다양하게 시도되고 있다. 기존 연구에서는 하천의 수위에 따른 단면 변화율 차이 등을 가정하고 수위구간을 구분 다른 수위-유량 관계식으로 추정하는 방안이 제안되거나, 부정류, 하상경사, 그리고 조도계수 변화에 따른 수위-유량 관계 변화 가정하고 특정 조건에 따라서 수위-유량 관계가 변화하는 특성이 연구되었다. 하지만, 검토한 바에 따르면 기존 연구에서는 대부분 수위 관측 지점에 한하여 단면 및 하상특성 등의 영향을 고려하였으며, 수km 떨어진 원거리 하류 범위에서의 하상 등 동적 변화로 인한 상류 지점의 수위-유량 관계의 영향에 대해서는 정량적 분석이 미진한 것으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 조건에 따른 복잡한 동적 수위-유량 관계를 분석하기 위한 기계학습 기반 데이터 분석기술의 활용 방안을 검토하고, 시범적으로 금강 세종보가 가동중이였던 2017년 관측된 보상류 5km 지점의 수위와 유량 데이터 분석에 적용하였다. 분석 결과 하류 5km 범위에서의 하상변화는 즉각적으로 상류의 수위-유량 관계를 변화시키는 것으로 확인되었다. 이러한 결과로부터 하류에서의 준설, 퇴적, 교량 및 보건설, 가동보 운영 등이 있을 경우 수km 떨어진 상류에서 수위-유량 관계는 크게 변화함을 예상할 수 있으며, 따라서 유량산정의 신뢰도 제고를 위해서는 본 연구에서 제안된 방안과 같이 동적 수위-유량 관계를 추정하는 기술이 점차 확대 적용되어야 할 것으로 판단된다.
센서 네트워크는 제한된 메모리와 배터리를 가진 센서 노드로 구성되는 네트워크로서, 노드의 이동이나 장애로 인한 토폴로지 변화가 빈번하다. 이러한 센서 노드의 주소 할당에 있어서 기존의 방식들은 고정 주소를 할당하는 방식이므로 네트워크의 구성형태나 토폴로지의 변화에 맞게 주소를 변경하기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 트리 기반의 동적 주소 할당 방식을 제안하였는데, 이는 초기에 트리 기반으로 생성된 노드 주소를 동적으로 할당하여, 라우팅 경로 등의 네트워크 변화에 따라 유동적으로 주소를 재할당한다. 메커니즘의 검증을 위해서는 ns-2 시뮬레이터를 사용하여 동작을 할인하였다.
분산된 공간 데이터를 효과적으로 저장. 관리하고 공유하기 위하여 분산 공간 데이터베이스 시스템의 필요성이 대두되었다. 분산 공간 데이터베이스 시스템은 많은 변화가 있는 환경이기 때문에 최적화된 질의 플랜을 작성하기가 어렵고 또한 고비용의 공간 연산 비용을 고려해야 하는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 질의 실행 시간이 변화된 분산 데이터베이스 환경을 고려하여 질의를 수행하며 공간 조인을 병렬적으로 수행하는 동적 콜렉터를 제안한다. 동적 콜렉터는 분산 데이터베이스 환경의 변화에 적응할 수 있으며 분산 공간 조인을 효율적으로 처리할 수 있다.
본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.
현대의 컴퓨팅 환경에서, 무선통신과 이동가능한 기기들의 등장 그리고 사용자의 요구조건의 변화로 인해서 소프트웨어는 동적으로 적응할 수 있어야 한다. 특히 새로운 컴퓨팅 패러다임으로 등장하는 이동 에이전트의 경우 어떠한 환경에서 수행될지를 모르기 때문에, 변화하는 상황에 대응한 적응력을 가지는 것이 필수적으로 요구된다. 이 논문은 다양한 변화에 대한 요구 사항들을 수용하기 위해서 이동 에이전트 시스템에서의 AOP을 이용한 환경 적응 코드의 투명한 동적 적응 기법을 제안한다. 본 논문은 동적인 상황에 대한 적응성을 역할의 분리를 통해서 이동 에이전트에 투명하게 적용하는 기법과, 다양한 정책을 적용함으로써 변화하는 환경에 대해서 성공적으로 작업을 수행하게 하는 기법을 보여줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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