RFID 기술을 이용함으로써 얻을 수 있는 많은 장점으로 인하여, 공급망에서 발생하는 실시간 제품 정보를 수집하고 관리하기 위하여 RFID 기술이 도입되고 있다. 기존의 RFID 기반의 공급망 관리 시스템은 제품의 위치에 따른 가시성은 확보할 수 있지만, 제품의 모든 상태에 따른 가시성은 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 공급망 상의 제품 이동을 계획하고, 제품이 계획에 따라 이동할 때 발생하는 정보를 실시간으로 모니터링하고 통제할 수 있는 제품 상태 기반의 물류 통제 시스템을 설계하고 개발하였다. 이를 위해 본 연구에서는 첫째, 공급망에서 발생하는 제품 상태의 정의와 상태 변화의 흐름을 state chart로 표현하고, 둘째, 공급망에서의 폐쇄형관리 패러다임을 통한 제품 통제(감시 및 예외처리)를 정의하였으며, 셋째, Temporal data modeling을 통해 RFID 데이터 기반의 Database를 설계하고, 마지막으로, Publish/Subscribe 모델을 통해 효율적인 제품 상태 기반의 물류 통제 시스템 아키텍처를 설계하였다.
오늘날 통신 환경에서 널리 사용되고 있는 TCP는 유선망과 고정된 호스트로 이루어진 전통적인 네트워크에 적합하여 유선망의 특성을 적용한 것이기 때문에, 무선 구간의 제한된 대역폭, 높은 지연, 산발적인 비트 에러, 일시적인 연결 두절 및 핸드오프 등과 같은 특징을 가진 특성상 유선망과는 상이한 무선망에 이를 그대로 적용하게 되면 오히려 불필요한 메커니즘의 호출로 인해 End-to-End Throughput의 성능 저하를 가져온다. 이러한 무선망에서 발생되는 핸드오프로 인해 TCP 성능이 저하되는 것을 방지하기 위한 방안으로 핸드오프 과정 동안 무선 구간에서 발생되는 패킷 손실로 인한 고정 호스트 재전송 타이머의 타임아웃과 불필요한 혼잡제어 절차의 수행에 따른 성능감소를 미연에 방지하기 위한 방안으로 핸드오프가 발생했을 때 핸드오프를 가장 먼저 알게 되는 이동 호스트가 ICMP(Internet Control Message Protocol) 형태의 EHN(Explicit Handoff Notification) 패킷을 고정 호스트에 전송하여 새로운 기지국과 고정 호스트에 핸드오프의 시작을 명시적으로 알림으로써 핸드오프 과정 동안에 발생되는 고정 호스트 재전송 타이머의 타임아웃과 혼잡제어 절차를 강제로 일어나지 않게 하여 기지국에서의 부하를 감소하게 할 수 있는 새로운 방식의 EHN 알고리즘을 제안한다.
PC 사용이 많은 현대사회에서 자신이 보유한 PC를 어느 장소에서나 편리하게 사용하고 싶은 욕구가 커지고 있다. 기존에 나온 휴대용 PC(노트북), PDA등이 이 요구를 충족하고 있지만 하드웨어장치 및 모니터(LCD)의 크기에 의하여 소형화는 한계에 부딪쳐 있다. 이를 해결하기 위해서는 차세대 이동 통신인 IMT-2000 망의 이동단말기를 이용하여 멀리 떨어진 곳에 위치한 컴퓨터를 IMT-2000 망을 통한 원격제어에 의해 현재 자신이 위치한 곳에 컴퓨터가 있는 것처럼 사용할 수 있도록 하는 원격컴퓨터 제어 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 원격컴퓨터 제어 서비스에 필요한 요구사항, 망 구성, 프로토콜, 단말형태, 번호체계 등의 설계사항을 제시하고, IMT-2000 망에서의 원격컴퓨터 제어 서비스를 실현하기 위한 자국호 처리 시나리오의 예를 제시한다.
이동 인터넷상에서 단말기의 이동 하에서 서비스 질을 보장하기 위해, 크게 세 방향의 연구가 진행되고 있다. 즉, 서비스 질 보장 단위와 방법에 따라 각 흐름 단위의 제어 방법(IntServ), 몇 가지 서비스 클래스에 의한 방법 (DiffServ) 그리고 흐름들의 군집 방법등이다. UMTS 망의 백본은 IP 망으로 구성되므로 IP망의 서비스 질 보장 방법이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 상기의 세 방법 중 UMTS 망의 특성에 가장 부합되는 흐름 군집방법을 기반으로 UMTS 망의 서비스 질 보장을 위한 새로운 방안을 제안한다.
본 논문에서는 L$_1$평면상에 도로망이 주어져 있어서 여행자들이 그 도로들을 이용하여 더욱 빠르게 이동할 수 있는 가정 하에서 가장 기초적인 기하문제 중에 하나인 두 점 사이의 최단 경로를 찾는 문제를 다룬다. 이 때, 두 점 사이의 거리는 L$_1$ 거리가 아닌 주어진 도로들을 이용하여 두 점 사이를 이동할 때 필요한 최소시간으로 측정한다. 단순한 평면상에서의 최단경로와는 달리 도로망이 설치되어 있는 경우는 그것을 해결하기가 일반적으로 쉽지 않다. 본 논문에서는 도로망이 있는 평면에 대한 깊은 관찰과 이해를 통해 도로망이 설치되어 있는 L$_1$ 평면상에서의 최단경로 문제를 해결하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 덧붙여, 본 논문에서 제시하는 문제 해결 방법은 L$_1$ 평면뿐만 아니라 유클리드 평면에도 어렵지 않게 적용할 수 있으며 보로노이 다이어그램으로의 일반화도 간단하다.
예측에 필요한 중요한 자료에는 비선형 자료와 시계열과 같은 선형 자료 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 식별하는데 어려움이 많다. 신경망 분석은 비모수적 문제나 비선형 곡선 적합능력의 우수성 때문에 현실세계에서의 고유한 복잡성을 다루는 많은 경제 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. 신경망은 또한 경제 시계열자료의 예측분야에서도 여러 연구에서 훌륭한 도구로서 적용되고 있다. 전통적으로 우리나라에서 시계열자료의 예측은 선형 자료적 분석을 중심으로 하는 분석도구인 자기회귀누적이동평균(ARIMA)모형을 이용한 시계열분석이 일반적이다. 이 연구에서는 신경망과 ARIMA 모형을 이용하여 한국의 주가변동 자료 및 자동차등록 현황 자료등과 같은 시계열자료를 이용한 예측결과를 비교한다. 연구의 결과는 신경망을 이용한 예측 방법들이 ARIMA 예측 결과보다 통계적으로 작은 오차를 주는 보다 효율적인 방법임을 보여주고 있다.
개방망은 망 접속을 표준화하여 망을 접근하도록 하는 technical interface의 공개측면과 망이 가지고 있는 망서비스를 공개하여 사용자로 하여금 선택적으로 이용할 수 있게 해주는 망서비스 공개 측면을 모두 고려하여 망구조를 실현해야 한다. 통신망은 망의 서비스 유형 및 일반적인 기능에 따라 음성급 전화망, 데이터망, 전용선망, 이동통신망 및 위성망으로 구분할 수 있으며, 이에 대한 망 접속은 각 망별로 또한 분유될 수 있다. 망서비스는 기술의 발전과 망진화에 따른 기술적인 요인, 고도통신 사업의 다양화에 따른 사업자 요구에 의한 요인, 그리고 시장수요 요인에 의해 계속 발전.진화되어지는 동적인 것이다. 개방망구조는 망서비스와 기술적인 접속을 주요 내용으로 하고 있기 때문에 이것도 역시 계속 진화되는 것으로 해석해야 한다. 본고에서는 개방망의 서비스 측면에서 해당교환 시스팀이나 전송시스팀이 제공가능한 서비스들로서 개방망구조의 서비스메뉴로 표현할 수 있는 것들을 각 망에 대해 자세히 파악하고자 한다. 이번 호에서는 그 두번째 내용으로서 데이터급 망과 전용선망에서 개방망 서비스로서 국내 교환시스팀과 미국의 ONA 일환으로 BOC가 제공 가능한 것들을 소개한다.
컴퓨터통신의 중요성이 부각되고 있는 가운데 이동 컴퓨팅 환경에서 데이터를 전송함에 있어서 손실 없이 할 수 있도록 해야한다. 외부 에이전트가 이동 노드로 전송하는 데이터를 이동 노드의 이동성에 의해 이동 노드로 전달되지 못하는 경우가 발생한다면 실시간 데이터는 연속적으로 데이터를 받지 못하여 끊김 현상이 발생하게 된다. 이동 노드는 이동한 새로운 외부 에이전트에 등록을 하고 인터넷 호스트로부터 데이터를 받을 수 있는 환경이 구축되기 전까지 데이터통신이 불가능하다. 그러므로 기존의 기법으로는 실시간 데이터 통신을 할 경우 이동 노드의 이동성을 지원할 수는 있지만 효과적이지는 않다. 이에 대한 해결책으로 외부 에이전트가 유선망과 무선망을 연계하고 이동 노드가 이동하며 실시간 데이터 통신을 하는 경우, 외부 에이전트는 홈에이전트와 인터넷 호스트에게 이동하게 될 외부에이전트의 정보를 보내서 홈에이전트는 이동노드에 대한 정보만을 갱신하여 효과적으로 성능을 개선할 수 있고, 인터넷 호스트는 바로 이동할 에이전트에게 데이터를 보내어 빠르고 연속적인 데이터를 보낼 수 있도록 하는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 퍼지 집합을 기반으로한 새로운 신경망에 대해 기술하고 있다. 새로운 퍼지 신경망은 변형에 영향을 받지 않는 문자 인식을 적용하였다. 퍼지 신경망은 5개 층으로 구성되어 있다. 구현 결과 왜곡, 이동, 회전 및 필기체 문자의 크기가 서로 달라도 문자들을 정확하게 인식함을 보였다. 잡은(8${\sim}$30%)이 있는 경우에도 정확하게 인식을 하였다. 이동, 왜곡, 서로 다른 문자 크기 및 잡음은 L2 층에 의해서 이루어 졌으며, 회전에 영향을 받지 않게 하기 위해서 L5층을 구성하였다. 퍼지 신경망을 훈련하기 위해서 108개 문자를 사용하였으며 훈련 패턴에서 1- 또는 2-픽셀의 이동이 있는 경우에도 100%의 인식률을 보였다. ${\pm}20^{\circ}$ 도 정도 회전된 문자인 경우에는 정확하게 인식하였다. 또한 제안된 퍼지 신경망은 학습된 문자인 경우 100% 인식률을 가지고 recall하였다. 제안된 퍼지 신경망은 구조가 간단하고 학습 속도와 recall속도가 매우 빨랐다. 본 퍼지 신경망은 필기체 문자열의 분할과 인식에도 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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