본 논문에서는 다중 스레드 Java 프로그램의 실행 중 처리되지 않는 예외상황을 실행 전에 미리 예측하는 분석 방법을 제안한다. Java에서는 안전성 문제 때문에 다중 스레드 사이에서 예외 상황을 발생시키지 않도록 제한하고 있는데 반해, 본 연구에서는 프로그래머가 자유롭게 다중 스레드 사이에 예외상황을 발생시킬 수 있도록 언어를 확장한 후에 그 프로그램에서 처리되지 않는 예외상황을 예측해낸다. 이 분석 방법은 다중 스레드 Java 프로그램의 각 스레드에서 동시에 수행될 수 있는 부분들을 미리 예측해내고, 이 분석 정보를 이용하여 다중 스레드 사이에서 예외상황을 발생시킬 때 처리되지 않는 예외상황을 예측한다.
DTN(Delay/Disruption Tolerant Networks)은 노드의 불규칙적인 움직임으로 인한 연결단절과 불안정한 연결 상태를 극복하기 위해 효율적인 포워딩 전략이 필요하다. 제시하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향 등의 상황정보를 활용하며 이를 통해 이후의 이동성을 예측하여 포워딩할 중계노드를 선택하기 위한 방법을 고려한다. 본 논문에서는 중계노드들의 상관관계를 분석하여 안정된 경로를 제공하기 위해 노드의 상황정보를 예측하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 상황 매트릭스라는 상황 분석 도구를 사용하여 시간에 따라 상황정보를 저장하고, 변화의 추이를 분석하여 노드의 속도, 방향 등의 정보를 예측하는데 활용된다. EPCM 알고리즘은 예측된 상황정보를 활용하여 노드 간 미래의 연결성을 분석하고 중계노드를 선택함으로써 안정된 포워딩 경로를 제공할 수 있고, 불필요한 포워딩으로 인한 자원 낭비를 방지할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 시뮬레이션 해본 결과 예측된 상황정보의 값이 실제의 값에 대하여 약 2%내의 오차율을 나타내어 예측의 정확도를 확인하였다.
본 연구는 FTMS와 TCS를 실시간으로 통신하여 톨게이트 운영에 관련된 다양한 교통정보를 제공하는 교통상황 모니터링과 미래의 교통상황을 예측하고 이를 바탕으로 톨게이트 교통상황을 예측하는 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)을 개발하는 것이다. 교통상황 모니터링은 실시간 교통자료를 통계처리하고 분석하여 사용자에게 그래픽하게 교통정보를 제공하고 교통류의 예측은 톨게이트에 도착하는 교통류를 60분 후까지 예측하여 톨게이트 운영자에게 제공한다. 또한 톨게이트 예측시스템은 서울톨게이트에 도착하는 교통류 패턴을 이용하여 미래 톨게이트 교통상황을 시뮬레이션하고 이에 대한 톨게이트 운영 대안을 제시하는 기능을 수행한다. FTMS 및 TCS와 실시간으로 통신하기 위하여 별도의 통신프로그램을 작성하였고 통신에 의해 수집된 실시간 교통자료들은 모니터링 시스템과 연계하여 서울 톨게이트 주변구간의 교통상황과 톨게이트 운영 현황을 제공한다. 교통류 예측 시스템에 사용되는 모형은 거시적 교통류 모형인 Simple Continuum 모형과 시계열 모형을 이용하였고 이를 통해 서울 톨게이트에 도착하는 미래 교통류를 예측 할 수 있다. 톨게이트의 교통상황을 구현하기 위하여 미시적 모형인 차량추종모형과 차로변경모형을 톨게이트 예측 시스템에 반영하였고 현재의 톨부스 운영안과 사용자가 입력하는 톨부스 운영대안에 따라 시뮬레이션 함으로써 미래 톨 플라자내 교통상황을 톨게이트 운영자에게 애니메이션으로 보여줄 수 있다. 톨게이트 시뮬레이션 시스템을 이용하여 현재의 톨게이트 운영안과 최적화된 운영안을 상호 비교함으로써 톨게이트 운영자는 좀더 과학적인 톨게이트 운영을 모색할 수 있을 것으로 생각된다. 실용적 측면에서 볼 때, 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)은 실시간 통신을 통한 모니터링과 교통류 예측으로 톨게이트 상황을 시뮬레이션하고 톨게이트 운영 대안을 제시·평가함으로써 서울톨게이트 운영을 효율화하고 이로 인한 고속도로 소통 증대를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문의 이전 연구[1]에서 모바일 사용자들의 지난 상황데이터(context data)를 기반으로 다음 상황 예측을 위한 확률론적 방법을 제안하였다. 이 방법은 가중치를 나타내는 멀티그래프에 속하는 새로운 그래프 구조를 통한 확률론적 이론에 근거하여 일반적인 상황을 예측한다. 본 논문에서는 이전 연구보다 더 정확한 상황 예측을 위해 목표 상황과 관련된 상황데이터만을 선별하는 특징 선택 방법과 상황데이터가 적을 경우 균등분포를 가정하여 상황의 예측가능성을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 이 외에도 사용자의 다양한 생활 패턴에 대한 예측방법과 이동통신사 간의 고객정보를 보안성 있게 공유하기 위한 방법을 제시한다.
예측 모델은 어떤 상황이 주어졌을 때, 다음 상황에 대한 예측을 수행하는 시스템으로, 현재 상황을 올바르게 인지하고, 그 인지된 상황을 토대로 미래를 예측할 수 있는 지능을 갖고 있어야 한다. 이러한 예측 모델이 올바르게 동작하기 위해서는 상황을 올바르게 인지하는 기능이 우선되어야 하지만, 원시 데이터로부터 상황을 인지하기 위해서는 원시 데이터를 올바르게 해석하기 위한 데이터 정제 과정이 필요하다. 이에 본 연구에서는 다양한 형태의 원시 데이터를 예측 모델의 유효한 입력 값으로 변환시키기 위한 데이터 정제 방법을 제안한다. 본 방법은 윈시 데이터의 형태 정의, 데이터 정규화, 속성 관계 검증, 결측치 보정, 그리고 신뢰도 적용의 5단계로 구성되어 있다.
본 연구는 상황인식의 첫 번째 단계인 지각, 특히 운전상황과 관련한 대부분의 정보를 획득하는 공간지각 능력과 상황인식의 다음 단계인 이해와 예측 사이의 관계를 검토하였다. 실제 도로상황을 편집한 동영상으로 구성된 실험 재료를 이용해 재인과 예측 능력을 측정하였으며, 이 두 가지 요소들을 통합하는 과제로 운전 시뮬레이터를 조작하면서 간단한 숫자 배열 규칙에 따라 결과를 계산(예측)하는 과제를 사용하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 운전-관련 상황에서 오퍼레이터의 공간지각 능력이 우수할수록 실제 도로상황 재인과제 수행의 민감도가 높았다. 둘째, 공간지각 능력이 좋을수록 실제 도로상황 예측과제에서의 예측률이 높았다. 마지막으로 공간지각능력이 우수할수록 이해와 예측을 통합적으로 요구되는 숫자-계산 과제에서의 수행이 우수하였다. 본 연구 결과, 운전자 상황인식 능력의 측정방법으로 공간지각능력 검사의 활용을 제안할 수 있으며, 비교적 간단한 절차인 계산검사를 통해 상황인식의 이해와 예측을 통합적으로 살펴볼 수 있음을 시사한다.
인과 관계에 대한 직관적인 개념으로 Bayesian Networks 알고리즘이나 트리 구조 추측 알고리즘 그리고 유전자 알고리즘을 사용하여 다양한 구조의 상황을 예측을 하게 된다. 하지만 이런 예측 알고리즘들을 상황인지 서비스 구현에 적용하기에는 실제 구현의 어려움과 실시간 환경에서 트레이닝 데이터 처리에서 오는 시간 지연 문제 등이 발생하게 된다. 이 때문에 특정 목적의 상황인지 시스템에서 이 알고리즘들이 어느 정도의 예측 정확도와 신뢰도를 가지고 상황 정보에 부합하는지 미지수이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 예측 알고리즘과는 다른 접근 방식을 통해, 사용자의 습관이나 행동양식을 데이터베이스로 만들어 이를 고려함으로써 상황인지 시스템의 상황 정보와 부합되는 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘은 동일한 실험 조건 아래, Fixed Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘보다 평균적으로 5.10% 더 우수한 성능을 보인다. 이 방식은 기하급수적으로 늘어나는 상황 정보를 감안했을 때 알고리즘 수행 시 처리 시간의 감소와 예측 정확도를 향상 시킬 수 있다.
본 논문에서는 인터넷 혼잡제어를 위한 새로운 방법을 제안한다. 라우터 큐에 예측제어함수를 적용하여 미래의 혼잡상황을 예측하고 소스에게 미리 피드백을 수행하여 혼잡제어를 한다. 예측제어함수는 실제 큐와 예측된 큐의 오차를 계산하여 주기적으로 예측함수를 갱신하는 NLMS 방식의 예측제어함수를 적용한다. 피드백 정보의 전송지연으로 인한 혼잡상황 악화가 발생하기 전에 혼잡상황에 대응할 수 있으므로 라우터 버퍼 사용효율의 최적함을 유지할 수 있으며 버퍼 오퍼플로우로 발생하는 패킷의 손실을 최소화 할 수 있다. 혼잡상황을 야기하도록 과도한 트래픽을 생성하여 라우터에서 예측함수를 적용하는 경우와 단지 혼잡알림제어를 수행하는 경우를 비교하여 시뮬레이션을 수행하였다. 예측함수를 적용하는 경우는 시스템 성능효율을 증가시키며 라우터 버퍼 크기를 최적하게 사용할 뿐만 아니라 오퍼플로우가 발생하지 않았으나 예측함수를 적용하지 않고 혼잡알림제어를 수행하는 경우는 과도한 큐 크기와 오버플로우가 발생하였음을 시뮬레이션을 통해서 보인다.
내부순환로 교통관리시스템은 기존의 국내 교통 시스템들과는 달리 충분한 수집체계와 정보제공 체계를 갖추고 있으며, 전략의 구체화와 현실적 실현, 즉 전략의 시스템화를 위해 많은 노력을 기울였다. 그런 노력의 일환으로 이 시스템에서는 다양하고 복잡한 돌발상황을 단순화하고 일반화하기 위해 Uniform Event Reaction Formula라 하는 개념을 사용하였다. 이 개념은 어떤 돌발상황이 발생하면 이로 인해 영향을 받는 반응 영역과 영향을 받지 않는 비반응 영역으로 분리한 후, 반응 영역은 예측을 통한 제어 관리를 수행하고, 비반응 영역은 통상적인 제어 관리만을 수행함을 의미한다. 그러나, 돌발상황에 따른 반응 영역과 비반응 영역의 결정에 필요한 돌발상황 처리시간 예측과 대기행렬 예측 모형은 내부순환로의 도로 및 교통환경에 적합한지 검증되지 않아 많은 시행착오가 예상된다. 특히, 돌발상황의 처리시간 예측은 동질대응 구간 결정의 가장 중요한 요소로서, 현재는 처리시간에 상당한 여유를 두어 운영할 계획이지만 궁극적으로는 내부순환로에 적합한 처리시간 예측 모형의 개발이 필요할 것으로 판단된다.
실시간 환경에서 저전력 설계의 효율적인 방법으로 동적 전압 조절 기법(Dynamic Voltage Scaling)이 있다. 동적 전압 조절 기법의 성능을 올리기 위하여 정확한 작업 시간의 예측이 필수적이며, 많은 예측 필터들이 이를 위하여 사용되었다. 하지만 각 예측 필터들은 여러 가지 다른 상황에 대하여 모두 적절하게 처리하는데 한계를 가지고 있다. 이 논문에서는 여러 가지 다른 예측필터들의 상황 별 성능을 분석하고 이를 바탕으로 동적으로 상황에 따라 예측 필터를 변화시키며 항상 최적의 성능을 가지는 새로운 예측 방법을 제안하였다. 또한 MPEG 환경에서의 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 모든 상황에서 다른 예측 필터들에 비하여 높은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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