멀티캐스트 기법은 큰 규모의 VOD 서비스에서 비용을 줄이기 위한 방법 중에 하나다. 그러나 멀티캐스트 전송 시스템에서 사용자의 편의를 위한 VCR 기능(VCR-like Interaction)을 구현하는 것은 복잡한 문제들을 내포하고 있어 이에 대한 해법이 필요하다. 따라서 본 연구는 P2P 개념과 패칭(Patching)을 혼합 적용한 P2Patching 기법을 제안한다. P2Patching 은 VCR 기능 수행 주기 동안에 빈번한 멀티 캐스트 트리의 이탈(Departure)과 참여(Join) 행위에 대한 문제를 개선하기 위하여 다수의 피어(Peer)들이 협력적으로 VCR 기능 스트림을 VCR 기능을 수행하는 클라이언트에게 전송하고 VCR 기능 수행 후에는 이 클라이언트가 원하는 위치의 멀티 캐스트 세션으로 점프를 허용하는 CISS(Collaborative Interaction Streaming Scheme) 알고리즘으로 네트워크의 트래픽을 분산시키고 컨트롤 오버헤드와 지연 (Latency) 을 줄일 수 있다. 그리고 제안 기법의 성능 평가를 위하여 P2Cast[10] 그리고 DSL[11]에 대하여 스트림 전송 토플러지 성능과 컨트롤 오버헤드 그리고 스트리밍 질 (Streaming Quality)을 실험하여 제안한 방법과 비교하였다. 이 실험에서 VCR 기능 수행 시에 DSL 보다 P2Patching이 컨트롤 오버헤드는 약 30% 정도 감소시켰으며 스트리밍의 질은 $25{\sim}30%$ 정도를 향상시켰다.
최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.
현재까지 다양한 검지기로부터 추정되는 통행시간의 융합에 관한 연구는 주로 GPS, Probe 자료 등 간헐적인 자료에 기반하여 이루어져 왔다. 이러한 간헐적 자료의 분산비에 기초한 융합모형은 번호판 인식 AVI와 같이 다량의 자료 구득이 용이한 시스템에는 적합하지 않다. 따라서, 본 연구는 지점검지기와 번호판 인식 AVI를 기반으로 각각 산출한 통행시간의 융합모형을 개발하고자 수행되었다. 본 연구에서는 지점검지기와 번호판인식 AVI 통행시간의 융합을 위해 최적화 융합모형과 비례화 융합모형을 각각 개발하였다. 검증 결과, 최적화 융합모형이 가장 우수한 추정력을 보여주었다. 최적화 융합모형은 실시간 이력자료를 기반으로 융합 가중치를 산정하여 현재 시간대에 적용하는 실시간 차원의 동적 융합비 예측 모형이다. 본 연구결과는 향후 국도교통관리 및 정보제공시스템에 유용하게 적용될 것으로 기대된다. 그러나, 향후 AVI의 적정설치간격과 설치차로에 따른 매칭율을 고려한 보다 심도있는 연구를 필요로 한다.
본 논문은 블라인드 소스 분리 분야에서 널리 사용되는 멀티채널 비음수 행렬 분해 기법의 단점을 개선하여 미결정 복잡한 혼합 환경에서 문제를 해결한다. 공간 공분산 행렬에 기반을 둔 기존의 연구들에서, 단일 채널의 파워게인 및 상관관계와 같은 값으로 구성된 행렬의 각 요소는 높은 분산으로 인해 분리된 소스의 품질을 저하시키는 경향이 있다. 이 논문에서는 추정된 소스들을 효과적으로 클러스터링하기 위해 레벨 및 주파수 정규화를 수행한다. 따라서 새로운 공간 공분산 행렬 및 효과적인 클러스터 쌍별 거리함수를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 행렬을 공간 모델의 초기화에 활용하여 공간 모델의 향상된 추정과 이를 바탕으로 상향식 접근법에서의 계층적 응집 클러스터링에 활용함으로써 분리된 음원의 품질을 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 'Signal Separation Evaluation Campaign 2008 development dataset'을 활용하여 실험을 하였다. 그 결과 객관적인 소스 분리 품질 검증 도구인 'Blind Source Separation Eval toolbox'를 활용하여 대부분의 성능향상지표에서의 향상을 확인하였으며, 특히 대표적인 수치인 SDR의 1 dB ~ 3.5 dB 정도의 성능우위를 검증하였다.
MANET의 기반 연구 기술들의 결과를 토대로 현실 속에서 MANET을 활용하기 위한 응용으로써 다양한 서비스 발견 및 전달 기법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 MANET에서의 메시지 오버헤드의 최소화와 안정적인 서비스 발견 및 네트워크의 확장성을 보장하기 위한 T-Chord(Trustworthy-based Chord) 링 시스템을 제안한다. T-Chord 링 시스템은 모바일 환경에서 이동 노드들이 제공하는 서비스들을 효율적으로 관리하기 위해 P2P 오버레이 네트워크 기법을 이용한 서비스 발견 시스템으로, MANET에서 이동 노드들은 이동성을 갖으며 서비스 요청 노드, 서비스 제공 노드 그리고 서비스 전달 노드로써 동작하기 위해 이동 노드들의 Trustworthy 평가와 분산된 서비스 정보의 수집, P2P 오버레이 네트워크의 구성을 통한 O(Log N) 성능을 제공하는 Chord 알고리즘 모듈로 내부 시스템을 구성하였다. 시스템의 성능 평가는 NS2 시뮬레이터를 이용하여 기존의 서비스 발견 기법들과 서비스 발견 메시지 오버헤드, 서비스 발견 및 전달의 효율성, 네트워크의 확장성 측면에서 성능을 비교 평가하고 분석함으로써 MANET에서 효과적인 서비스 발견 및 전달의 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 하지 보행 장애를 가진 환자가 사용하는 크러치에 로봇 기술이 적용된 새로운 타입의 착용식 족형 보행 재활 로봇에 대해 서술하였다. 개발된 로봇의 주된 특징은 크게 세 가지로 나뉜다. 첫 번째, 착용 방식의 특징으로서, 팔꿈치에 착용하여 환자를 보조하는 엘보 크러치와 달리 환자의 가슴부에 족형 로봇을 착용함으로써 보행 시 넓은 가슴 면적으로부터 하중을 분산시키고 팔에 작용하는 집중 하중을 제거하였으며, 팔과 손의 움직임을 자유롭게 하였다. 두 번째, 사용자의 보행 의지를 파악하는 방법으로서, 족형 로봇의 발에 부착된 3축 힘센서를 이용하여 지면 반발력의 크기와 방향으로부터 사용자의 보행의도를 추정하는 알고리즘을 제안하였고 이에 따라 가슴 착용형 로봇을 보행시켰다. 마지막으로, 계단 보행을 위한 근력 강화 방법으로서, 둔턱을 오르내리는 근력 훈련이 가능하도록 바닥 높낮이에 따라 상하 운동 궤적이 변화할 수 있는 둔턱 보행 기능을 구현하였다. 최종적으로 개발된 로봇이 보행 의도를 인지하고 로봇 다리로부터 보행 보조를 효과적으로 수행할 수 있다는 것을 실험을 통하여 확인하였고, 하지 근전도 측정을 통하여 보행 시 로봇이 하지 근력을 보조하는 성능을 정량적으로 검증하였다.
송전선은 항공사고를 야기하는 대표적인 장애물로써 인지되며, 비행 중 충돌회피를 위해 송전선의 실시간 탐지는 아주 중요하다. 최근 들어 이러한 비행장애물 회피를 위해 기상조건에 영향을 덜 받으며 주야에 관계없이 데이터 획득이 가능한 라이다의 활용이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터를 이용하여 비행장애물 회피를 위해 송전선을 고속으로 탐지하는 방법을 개발하였다. 제안된 방법은 먼저 지표면에서 반사된 점을 필터링 과정을 통해 제거하여 비지면점을 추출하고, 이중에서 분산 행렬의 고유값 비율을 이용하여 선형적으로 분포하는 점들을 추출하고, 마지막으로 송전탑(기둥)이나 굴뚝같이 수직방향으로 선형적으로 분포하는 점들이나 길이가 작은 선형점들을 제거한다. 구현된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 송전선이 포함된 영역에서 취득된 실측 및 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 탐지성능은 약 80%정도로 분석되었고, 처리시간은 평균 0.2초가 소요되었다. 향후 제시된 방법을 다양한 시험환경에 대해 실험을 수행하여 개선한다면, 비행장애물 회피용 시스템에 효과적으로 활용될 것을 판단된다.
웹 사용 패턴 발견은 웹 로그 데이터를 사용하는 고급 수단이며 웹 로그 데이터 마이닝에 데이터 마이닝 기술을 적용한 특정 응용이다. 교육 분야에서 데이터 마이닝 (DM)은 데이터 마이닝 기술을 교육 데이터 (대학의 웹 로그, e-러닝, 적응형 하이퍼미디어 및 지능형 튜터링시스템 등)에 적용한다. 따라서 교육 연구 문제를 해결하기 위해 이러한 유형의 데이터를 분석하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 대학의 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝의 연구 대상으로 사용되어 진다. 데이터베이스 OLAP 기술을 사용하여 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝에 사용될 수 있는 데이터 형식으로 사전 처리되고 그 처리 결과가 MSSQL에 저장된다. 동시에 처리 된 웹 로그 레코드를 기반으로 기본 데이터 통계 및 분석이 완료된다. 또한 웹 사용 패턴 마이닝의 Apriori Algorithm 및 구현 프로세스를 소개하고 Python 개발 환경에서 Apriori Algorithm 프로그램을 개발했다. 그런 다음 Apriori Algorithm의 성능을 보이고 웹 사용자 액세스 패턴의 마이닝을 실현했다. 이 연구 결과는 교육 시스템 개발에 패턴을 적용하는데 중요한 이론적 의미를 갖는다. 다음 연구로는 분산 컴퓨팅 환경에서 Apriori Algorithm의 성능 향상을 연구하는 것이다.
인터넷 서비스에 대한 요청의 기하학적인 증가와 그 요구의 양과 질에 대한 다양성은 이질적인 능력을 지닌 서버들로 구성된 웹 서버 클러스터를 구축하게 되었다. 클러스터 환경에서 가장 결정적인 역할을 하는 요청 대 서버의 맵핑 기법이 최근 활발히 논의되고 있다. 기존의 맵핑 방식은 요청의 수를 기반으로 서버들이 동일한 양의 부하를 할당받는 것을 목적으로 한다. 하지만, 최근의 다양한 서비스의 증가로 인해 단순한 부하의 균등화만으로 적절한 지연 시간을 기대할 수 없게 되었다. 이에 요구되는 내용을 기반으로 맵핑을 수행하여 응답 시간을 단축하고 전체 서버들의 캐시 적중률도 높이는, 내용-기반 맵핑(content-based mapping)이 최근의 인터넷 환경에서 매우 긍정적으로 평가받고 있다. 이에 본 논문에서는 내용-기반 맵핑 방식을 이질적 환경에 적합하도록 개선시킨 우선 순위 최상 임의 가중치 맵핑(Prioritized Highest Random Weight Mapping, PHRW Mapping)을 제안하였다. 요구되는 내용을 기반으로 맵핑하며, 이질적 서버들에 대해 능력에 따라 우선 순위를 부여하여 높은 성능의 서버가 많은 요청들을 처리하는 방식이다. 이를 통해 이질적인 서버들로 구성된 클러스터에서 매우 효과적으로 적용하며, 특히 지연 시간에 제한을 갖고 있는 실시간 데이타 서비스의 지연 시간을 효과적으로 감소시킨다. 알고리즘과 시뮬레이션을 통하여, 제안된 기법을 사용하는 경우 짧은 지연 시간을 보장하여 전체 시스템의 성능이 향상됨을 증명하였다.
최근 건강검진센터는 병원의 보조시설에서 핵심적이고 독립적인 의료시설로 위상이 높아지고 있다. 그러나 검진센터를 비롯한 의료시설들은 공간 및 인간간의 관계가 주체가 되는 가변적 특성으로 인하여 개선이 쉽지 않다. 이에 검진센터의 문제점과 및 개선방법을 발견하기 위하여 보행자 기반 이산사건시뮬레이션 분석프로그램을 개발하고자 하였다. 프로그램은 5가지 평가지표와 수검자 밀도를 분석할 수 있도록 구축하였으며, 시뮬레이션을 통해 소요시간, 수용능력, 검사항목별 대기열 규모를 분석하여 문제점을 도출하였다. 제안된 평가방법을 통해 검사시간이 길어지는 가장 큰 원인은 대기열의 증가와 집중에 의한 장시간 대기자의 발생으로 밝혀졌다. 적정한 서비스 재배분으로 대기열을 분산시켜 검사시간을 크게 단축시킬 수 있었으며 조정안의 검증 결과, 수검인원 18% 증가, 1인당 수검시간 15% 단축, 이동거리 5.5% 단축의 효과를 정량적으로 계산해 낼 수 있었다. 또한 히트맵 분석과 병행한 공간 재배치 계획으로 복도의 교차부에 집중되었던 과밀현상을 해소할 수 있었으며, 이는 통행자와 대기자간의 혼잡을 줄이는 긍정적 효과를 가져올 것이다. 본 연구는 분석프로그램을 구축하기 위한 기초적 성격을 가진 알고리즘 중심의 검토연구이지만, 이러한 복잡계 시뮬레이션 분석방법론은 운영 중인 시스템을 중단시키지 않으면서도 저비용의 최적 대안을 도출하는 도구로서 충분한 활용가치를 가질 수 있을 것으로 기대하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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