본 논문은 무선 센서 네트워크를 이용하여 동적 애플리케이션 프레임워크 기반의 데이터 수집 및 모니터링 기법을 제안한다. 무선 측정 노드의 펨웨어 프로그램을 위한 애플리케이션 개발의 최적화를 통해서 다양한 센서들과의 통합 및 제어를 수행한다. 사용자 애플리케이션의 수집 데이터는 노드의 온보드 프로세서에서 무선으로 다운로드되고, 노드의 온도 초기값 설정을 사용자 애플리케이션으로부터 변경을 지시할 수 있으므로 측정 노드의 동적 샘플링이 가능하다. 따라서 노드의 동적 샘플링 제어를 통해서 기존의 유선 기반의 데이터 모니터링에 비해 센서의 소비전력을 감소시킬 수 있다.
우리는 범주 불균형 분류 문제를 해결하기 위해 학습 과정 중 범주 크기 기반 배치 샘플링 방법 전환을 위한 스케줄링 방법을 제안한다. 범주별 샘플링 확률로 범주 크기의 역수(LWRS-Reciporcal)와 범주 비율의 반수(LWRS-Ratio)를 적용하여 각각 실험을 진행하였고, LWRS-Reciporcal 방법이 F1 성능 개선에 더 효과적인 것을 확인하였다. 더하여 고정된 샘플링 확률값으로 인해 발생할 수 있는 또 다른 편향 문제를 완화하기 위해 학습 과정 중 샘플링 방법을 전환하는 스케줄링 방법을 설계하였다. 결과적으로 검증 성능의 갱신 유무로 샘플링 방법을 전환하였을 때 naver shopping 데이터셋과 KLUE-TC에 대하여 f1 score와 accuracy의 성능 합이 베이스라인보다 각각 0.7%, 0.8% 향상된 가장 이상적인 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 스트림 환경에서의 샘플링 기법 중 랜덤 샘플링과 유사한 특성을 갖는 KSample의 균일신뢰도 향상에 초점을 맞춘다. 이를 위해, 먼저 KSample의 균일신뢰도 문제점을 분석하여 KSample의 균일신뢰도가 초기에 많이 감소하는 현상을 초기 균일신뢰도 저하 문제로, KSample의 균일신뢰도가 지속적으로 감소하는 현상을 지속 균일신뢰도 저하 문제라 정의한다. 그리고 초기 균일신뢰도 저하 문제를 발생시키는 성질을 과거 샘플 불변으로, 지속 균일신뢰도 저하 문제를 발생시키는 성질을 샘플 추출 범위 증가로 정의하고 이를 해결하여 균일신뢰도를 향상시킨 UC KSample을 제안한다. 실험 결과, 샘플링 비율 p=0.01, 균일신뢰도 하한 ${\varepsilon}=0.7$일 때, UC KSample의 균일신뢰도가 기존 KSample 보다 약 2.2배 증가하였고, 균일신뢰도는 항상 하한 이상으로 유지되었다. 본 연구는 스트림 환경에서 중요한 척도인 균일신뢰도를 KSample에 결합시킨 최초의 시도로서, 샘플링 비율을 유지하며 동적으로 샘플링하는 KSample의 장점은 유지하면서도 균일신뢰도를 증가시킨 우수한 연구라 사료된다.
스케일된 웨이브 디지털 필터는 동적범위의 관점에서 최적화되어야 한다. 변압기 스케일링법은 웨이브 디지털 필터의 각 절점에서 이득을 같게 함으로 동적범위를 최대화하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 회로망의 구성법과 샘플링 주파수의 영향을 연구하기 위하여 쌍대인 회로망과 상이한 주파수를 사용하였다. 스케일링 안한 WDF와 비교하면 변압기 스케일링법으로 스케일된 웨이브 디지털 필터에서 SNR이 7~35[dB]정도 개선되었다. 또한 샘플링 주파수가 증가함에 다라서 SNR은 연속적인 강하를 나타냈으나, 스케일링 영향으로 SNR이 강하하는 비율은 감소하였다.
본 연구에서는 자율운항선박이 복잡한 항계 내에서 다양한 해상 객체와의 충돌을 회피하기 위하여 계층적 경로 생성 기법을 연계하는 프레임워크를 제안한다. 항계 내에는 항로를 항행하는 선박 외에도 정박 영역 내 정박 또는 묘박 중인 선박뿐만 아니라 항로 표지나 부표와 같은 정적 객체들이 다양하게 분포되어 있다. 자율운항선박의 효율적 운항을 위해서는 운항 중에 조우하게 되는 객체의 정적/동적 속성에 따라 경로 생성 기법이 달리 적용되어야 한다. 본 연구에서 제안한 경로 생성 프레임워크는 항계 내의 정적 객체나 항행 가항 영역 및 항행 불가항 영역 등에 대한 위치 정보들은 사전적 정보로 활용 가능하므로, 샘플링 기반의 전역 경로 생성 기법을 적용하여, 초기 출발지에서 최종 목적지까지의 예상 경로를 생성한다. 그리고 생성된 전역 경로를 추종하며 운항하는 과정에서 조우하게 되는 동적 객체들과의 조우 상황별 국제해상 충돌예방규칙(COLREGs)을 고려한 지역 경로를 생성한다. 샘플링 기반의 전역 경로와 국소 영역에서의 충돌 회피를 위한 지역 경로를 연계하기 위한 계층적 경로 생성 프레임워크를 설계하고, 수치 시뮬레이션을 통해 제안한 프레임워크의 유용성을 검증하였다.
트래픽 부하 측정은 네트웍 트래픽 엔지니어링의 기반이 된다. 그러나 고속 링크에서 트래픽 부하 정보를 얻기 위해 모든 패킷을 측정하는 것은, 라우터의 패킷 포워딩 성능을 저해시키므로 확장성이 결여된다. 이에 따라 샘플링 기법이 트래픽 측정의 대안으로 제시되었다. 샘플링은 라우터의 성능 저해를 최소화시킬 수 있으나 샘플링으로 예측되는 트래픽 부하는 실제 트래픽 부하와 차이를 보이게 되며, 이와 같은 오류가 제한되지 못한다면 측정값을 기반으로 하는 응용들에 부영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 샘플링 오류를 오류 허용범위 내로 제한시킬 수 있는 적응성 있는 패킷 샘플링 기법을 제안한다. 제안 기법은 수학적 분석을 통해 얻어진 부하 예측 오류에 영향을 미치는 주요 트래픽 파라메터를 각 블록의 시작마다 예측하여 샘플링 확률을 동적으로 적응시킨다. 본 논문에서는 또한 실제 측정된 인터넷 트래픽을 이용하여 제안 기법의 확장성과 성능을 검증하였다
현재 차량 내 네트워크에서 주로 쓰이는 CAN 프로토콜은 네트워크 내에 다수의 노드가 연결되어 동작하는 경우 우선순위가 낮은 메시지의 전송지연이 심각하게 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 다양한 제어 방법들이 제안되어 시험되고 있는데, 본 논문에서는 동적 ID 차당 기법을 연로전지 하이브리드 자동차 네트워크 시스템에 적용하여 각 장치들간의 메시지 전송 지연문제를 해결 하며, 또한 이로 인해 발생하는 차량 내 네트워크 시스템의 수행 주기 변화의 문제점을 샘플링 주기 결정 기법을 이용하여 효율적으로 해결하였다.
최근 들어, 모바일 단말의 폭발적인 보급 더불어 단말 내의 중요정보가 외부 저장 매체로 불법적으로 유출되는 보안 위협이 증가되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 단말 내 중요정보의 외부 저장 매체로의 유출 방지 기법을 설계 및 구현한다. 이 기법은 파일의 임의위치에서 시그니처를 샘플링하고 이를 이용하여 유출 탐지, 차단 기능을 수행한다. 시그니처 샘플링 과정은 대상 파일을 일정 크기의 추출 윈도우로 구분한 후 이 영역 내에서 임의의 위치에서 1개 이상의 시그니처를 추출한다. 그리고, 가장 효과적인 샘플링을 수행하기 위하여 전체 샘플링, 이항분포 샘플링, 동적 샘플링의 다양한 추출 방식을 구현 및 시뮬레이션을 수행 한다. 제안된 기법은 파일의 임의 위치에서 시그니처를 샘플링하여 공격자의 시그니처 예측성을 낮출 수 있고 원본 데이터에 대한 변형 없이 유출 방지기능을 효과적으로 구현할 수 있다는 장점을 가진다. 따라서, 사용자 편의성이 중시되고 비교적 저 사양의 시스템인 모바일 단말에서 효과적으로 유출방지 기능을 구현할 수 있는 기법이다.
노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 공진기 각진동에 의한 출력을 제거하기 위하여 복조방법을 사용하는 링레이저 자이로의 시간 양자화 오차를 감소시키기 위한 방법을 논의하였다. 링레이저 자이로에는 맥놀이 주파수를 검출하는 과정에서 발생하는 각도 양자화오차와 lock-in 현상을 해결하기 위하여 변조한 각진동을 출력으로부터 복조하는 과정에서 발생하는 시간 양자화오차가 있다. 시간 양자화 오차는 링레이저 자이로의 샘플링 주기가 자이로 각진동 주기에 동기된 복조방법을 사용하기 때문에 발생한다. 일반적으로 자이로 각진동 주기는 항법계산 주기에 비하여 길기 때문에, 탑재체의 자세를 빠른 속도로 업데이트 해야만 하는 고기동 환경에서는 시간양자화 오차에 의한 항법오차가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 샘플링 시간 양자화오차를 줄이기 위하여 이중 복조방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 동적환경에서의 오차 감소현상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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