공간 데이터베이스 시스템에서 객체간의 인접성을 유지해야하는 공간 객체의 갱신 연산 수행시, 이와 인접한 공간 객체들은 의미적 무결성을 상실하게 된다. 이러한 의미적 무결성을 만족하기 위해서는 수작업으로 무결성을 유지하는 수동적 무결성 유지 방법보다 사용자 편의성을 위해 자동 보정 연산의 지원이 필요하다. 본 논문에서는 공간 객체의 갱신 연산 수행시 인접한 공간 객체간의 의미적 무결성을 지원하기 위한 능동적인 공간 연산 트리거를 제안한다. 제안한 기법은 무결성 제약조건 검증 단계에서 인접한 공간 객체에 대한 자동 보정 연산을 수행하여 객체간의 의미적 무결성을 유지한다. 제안한 기법의 지원을 위해 무결성 제약조건은 레이어, 공간 객체의 순서로 기술하며, 무결성 검증 단계는 공간 객체, 레이어 순으로 제약조건 검사를 수행한다. 능동적 공간 연산 트리거는 레이어 제약조건 검증 단계에서 갱신연산에 대해 공간 위상 추출연산을 포함한 확장된 SQL을 사용하여 무결성을 유지하도록 한다. 능동적 공간 연산 트리거는 레이어 제약조건 검사와 공간 객체에 대한 자동 보정 연산의 수행을 통하여 인접성을 유지해야 하는 공간 객체들의 의미적 무결성과 사용자 편의성을 제공한다.
제한된 전지를 사용하는 노드들로 이루어진 이동 애드혹 네트워크 환경에서 멀티 홉 간의 에너지 효율적인 경로 설정은 매우 중요한 이슈이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크 환경에서 자주 사용되는 라우팅 프로토콜 중 하나인 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector) 라우팅 프로토콜을 기반으로, 네트워크 계층과 MAC계층의 자원을 크로스 레이어 기법을 활용하여 에너지 효율적인 크로스 레이어 라우팅 프로토콜을 제안한다. 네트워크 계층에서의 이웃노드에 관한 상태 정보를 크로스 레이어 기법을 활용하여 MAC 계층의 back-off time을 적절히 조절함으로써 프레임의 충돌을 줄이고, 패킷의 경로를 설정하는데 있어서 신뢰성과 효율성을 부여하기 위한 방법으로 MAC계층의 자원을 활용하여 얻은 Collision-Level을 사용한다. 또한 Collision Level은 패킷 경로 선택에 사용되는 지연시간을 적응성 있게 줄이는 자원으로 사용된다.
최근 시행되는 건설공사에서는 설계 및 시공과정에 소요되는 공사정보들을 점차 가상현실기반의 3D모델로 활용하는 사례들이 증대되고 있다. 본 논문에서는 개념 설계 단계에서 활용 가능한 가상현실기반의 레이어 객체 시뮬레이션 기능 방법론을 구성한 후, 완성된 시스템으로 구축하여 활용성을 검증하고 있다. 레이어 객체 시뮬레이션 시스템은 사용자가 지정한 임의 공사 순서대로 구조물을 가상공간에서 사전 시공하여 실제 시공시의 문제점을 사전에 검토가 가능하도록 한다. 이러한 방법론은 3D객체 기반의 가상건설 시스템 구축시 주요 기능으로 적용되어 효율적 공사관리가 가능하게 할 수 있다.
본 논문에서는 I/O 트레이스 리플레이어들의 분석을 통해 SSD 성능 평가에 적합한 리플레이어를 찾는다. 또한 저장장치의 성능 비교를 위한 척도로써 적합한 척도를 도출한다. 실험결과, 시간 리플레이어가 I/O 트레이스 리플레이어로써 적합함을 밝히고, Q2C의 합이 성능 평가에 적합한 척도임을 보인다.
고해상도 위성영상의 제공이 증가함에 따라 위성영상의 위치정확도 향상이 요구되고 있다. 이를 위해 기복변위를 제거하고 인공지물의 정위가 수립된 정사영상 생성의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존에 구축된 건물 높이 데이터베이스를 이용하여 원본 위성영상에서의 건물 옥상면과 건물포함영역을 자동으로 추출하였다. 이후 추출된 건물 옥상면을 정위치 편집하여 건물 정위 레이어(layer)를 생성하였다. 추출된 건물포함영역을 이용하여 위성영상에서 건물영역을 공백 처리하여 비건물 정위 레이어를 생성하였다. 이후, 실감정사 건물레이어와 실감정사 비건물레이어를 중첩하여 최종 정사영상을 제작하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A 위성영상을 이용해 실험하였으며, 실험 결과를 수치지형도와 중첩하여 검증을 수행하였다. 실험결과 건물 정위 레이어는 0.4 m의 위치 오차를 가지는 것으로 나타났다. 제안 방법을 통해 도심지역에 대한 자동 실감정사영상 생성의 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 옐로우 레이어 케이크의 재료 중 쇼트닝 대신 시판 탄수화물계 지방대체물인 waxy maize starch의 사용 가능성을 측정하고, 저 열량 레이어 케이크를 제조하기 위한 최적 비율을 결정하기 위해 여러 가지 비율로 대체하여 제조한 케이크의 물리적 및 관능적 특성을 평가하였다. 지방대체율이 증가할수록 케이크의 비중은 증가하지만 점도는 감소하였다. 주사전자 현미경 측정 결과, 지방 대체물이 증가함에 따라 air cell과 함께 지방구의 수와 크기는 감소하였고, 점도가 높을수록 치밀한 구조를 보였다. 또한, 물성특성 측정결과 대체율이 증가할수록 hardness, springiness, cohe-ssiveness, gumminess, chewiness 및 resilience는 감소하였다. 관능적 평가에서 색의 경우에만 waxy maize starch 대체 45%에서 가장 우수한 것으로 평가되었고 지방 대체율이 크게 증가했을 때 전반적인 관능적 평가에서 좋지 않은 것으로 나타났다. 따라서 지방 대체물인 waxy maize starch는 저 열량 레이어 케이크 제조 시 적은 비율의 쇼트닝 대체로 사용한다면, 새로운 저 열량 레이어 케이크 제조를 위한 새로운 소재로 사용 가능성이 시사되었다.
본 논문은 가우시안 정보원을 전송할 때 평균 왜곡이 줄어들도록 두 레이어 (layer) 중첩 부호와 순차 복호를 적용한 단일 릴레이 노드 협력 통신 시스템을 고려한다. 이 시스템을 위해 제안하는 협력 전송 방식은 릴레이 노드가 자신의 레이어 복호결과와 피드백 정보인 목적 노드의 레이어 복호결과에 따라 알맞은 릴레이 신호를 구성하여 전송하는 것이다. 이 때 릴레이 신호는 복호-후 전달과 증폭-후-전달 기법을 혼합하여 설계함으로써 최종 레이어 복호 시의 아웃티지 확률을 줄이도록 한다. 제안 기법의 성능은 아웃티지 확률 분석 결과를 이용하여 다양한 릴레이 노드 위치에서의 최적 평균 왜곡 성능으로 살펴본다. 그 결과 대부분의 릴레이 위치에서 제안 방식이 기존 방식보다 성능이 좋으며, 특히 릴레이 노드가 원천 노드에 가까울수록 성능 이득이 더욱 증가함을 볼 수 있다.
무선 애드-혹 네트워크와 유선 네트워크를 연동하는 하이브리드 애드-혹 네트워크에서 효율적인 서비스 검색 기법은 중요하다. 본 논문에서는 무선 애드-혹 네트워크를 인터넷으로 확장한 하이브리드 애드-혹 네트워크를 위해 중복을 허용하는 다중 경로 소스 라우팅 프로토콜을 사용하는 효율적인 크로스-레이어 서비스 검색 기법을 제안한다. 이 기법은 다중 경로 소스 라우팅 프로토콜의 장점뿐만 아니라 크로스-레이어 서비스 검색 기법의 장점을 동시에 갖는 기법이다. 서비스와 경로 검색이 동시에 이루어지는 크로스-레이어 서비스 검색 기법이 서비스 검색 후 해당 경로를 다시 검색하여 서비스를 제공받는 기존 기법보다 적은 오버헤드를 가진다는 것은 직관적으로 이해할 수 있으므로, 본 시뮬레이션을 통해서는 이 기법이 각 노드에서 다중 라우팅 경로를 유지함으로써 경로 단절시 보다 빠른 라우팅 복구가 가능하며, 다중 경로의 수를 제한하고 링크/노드 중복을 허용하는 다중 경로를 유지하도록 함으로써 라우팅 오버헤드를 줄일 수 있음으로 보인다.
기존의 초해상도 딥러닝 기법은 모델의 깊이가 깊어지면서, 좋은 성능을 내지만 점점 더 복잡해지고 있고, 실제로 사용하는데 있어 많은 시간을 요구한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 딥러닝 모델의 가중치를 양자화 하여 추론시간을 줄이고자 한다. 초해상도 모델은 feature extraction, non-linear mapping, reconstruction 세 부분으로 나누어져 있으며, 레이어 사이에 많은 skip-connection 이 존재하는 특징이 있다. 따라서 양자화 시 최종 성능 하락에 미치는 영향력이 레이어 별로 다르며, 이를 감안하여 강화학습으로 레이어 별 최적 bit 를 찾아 성능 하락을 최소화한다. 본 논문에서는 Skip-connection 이 많이 존재하는 MSRN 을 사용하였으며, 결과에서 feature extraction, reconstruction 부분과 블록 내 특정 위치의 레이어가 항상 높은 bit 를 가짐을 알 수 있다. 기존에 영상 분류에 한정되어 사용되었던 혼합 bit 양자화를 사용하여 초해상도 딥러닝 기법의 모델 사이즈를 줄인 최초의 논문이며, 제안 방법은 모바일 등 제한된 환경에 적용 가능할 것으로 생각된다.
침입 탐지는 인터넷 보안에 반드시 필요한 구성 요소이다. 발전하고 있는 추세에 뒤지지 않고 따라가기 위해 싱글 레이어 탐지 기술을 멀티 레이어 탐지 기술에 적용 할 수 있는 방법이 필요하다. 다른 타입의 서비스 거부 공격(DoS)은 인가된 사용자의 네트워크 접근을 방해하므로 서비스 거부 공격의 취약한 점을 찾아 피해를 최소화 하기위해 노력했다. 우리는 악의적인 노드를 발견하기 위한 새로운 크로스 레이어 침입 탐지 아키텍처를 제안한다. 프로토콜 스텍에서 서로 다른 레이어를 가로지를 수 있는 정보는 탐색의 정확성을 향상시키기 위하여 제안하였다. 제안한 프로토콜의 아키텍처를 강화하기 위해 데어터 마이닝을 사용하여 조합과 분배의 변칙적인 침입탐지 시스템을 사용했다. 제안하고 있는 구조의 시뮬레이션은 OPNET 시뮬레이터를 사용하여 결과 분석을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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