보안성을 향상시킬 수 있는 시스템인 카오스 통신 시스템은 신호의 비예측성, 비주기성, 광대역성, 구현의 용이성 등의 특징을 가지며, 초기조건에 굉장히 민감한 특징을 가진다. 이런 특징들로 인해서 카오스 통신 시스템의 보안성은 디지털 통신 시스템보다 우수하다. COOK 변조 방식은 비동기식 수신기를 사용하면서도 다른 카오스 변조 방식보다 BER 성능이 우수하게 평가된다. 하지만 COOK 변조 신호는 정보 비트의 예측이 쉽기 때문에 보안성과 신호의 안전성 측면에서는 다른 카오스 변조 방식보다 나쁘게 평가된다. 따라서 본 논문에서, 우리는 COOK 변조 방식의 보안성과 신호의 안전성을 향상시키기 위해 스크램블링 기법을 응용하여 새로운 스크램블링 COOK 변조 방식을 제안한다. 기존 COOK 변조 방식은 데이터가 1인 경우에만 카오스 신호를 발생시키기 때문에 데이터 예측이 가능하지만, 스크램블링 COOK 변조 방식은 발생된 카오스 신호가 0일 수도 있으며 1일 수도 있기 때문에 예측이 불가능하다. 따라서 스크램블링 COOK 변조 방식은 기존 COOK 변조 방식보다 전송 신호의 보안성과 안전성을 향상시킬 수 있다.
대규모 센서 네트워크를 위한 분산 위치 인식 기법은 센서 네트워크의 운용에 있어서 반드시 필요한 기술이다. 센서가 획득한 데이터에 대한 지형적인 위치를 결정함으로써 그 데이터에 대한 가치가 중요해질 수도 그렇지 않을 수도 있기 때문이다. 본 논문에서는 초소형, 저가의 센서가 비교적 많은 수로 분포되어 있고 또한 그 분포 특성이 대부분 균일할 때 기존에 사용되어 오던 삼각법보다는 정확하고 최근에 제안된 MDS를 이용한 기법 보다는 간단하고 효율적인 분산 위치 인식 기법에 대해서 소개한다. 이는 노드의 분포 특성을 이용함으로써 삼각법과 같은 매우 간단한 기법보다는 보다 정확하고 많은 계산을 요구하여 시스템의 실용성에는 적합하지 않은 MDS보다는 보다 간단한 위치인식을 수행한다. 이는 MATLAB을 이용한 PC 실험에서 제안하는 기법의 성능을 검증하고 Crossbow사의 micaZ 모트에 TinyOS-2.x를 이용하여 제안하는 위치인식 기술을 구현함으로써 그 실용성을 입증하였다.
본 연구는 신문과 그 기사에 대한 FRBR 모형의 적용 방안을 검토하였다. 이를 위해 신문매체 수준과 신문기사 수준으로 나누어 데이터 요소를 분석하고 FRBR 모형을 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 논하였다. 신문매체 수준의 경우, 신문, 조석간 구분, 호, 판을 각각의 저작으로 처리하였으며, 그들 간의 관계는 전체-부분 관계로 설정하였다. 신문기사 수준의 각각 기사도 저작이며, 이들은 신문매체 수준의 판과 전체-부분 관계를 가지고 있다. 신문기사는 텍스트, 사진, 그래픽, 표 등으로 표현되며, 각각 별도의 저작이다. 각각의 저작은 신문기사의 부분이 될 수도 있고, 독립하여 하나의 신문기사가 될 수도 있다. 또한, 고정물과 연재물의 통일 제목은 각각 저작으로 하였으며, 각각의 신문기사와 전체-부분 관계가 있다. 신문제호의 변경에 의해 하나의 묶음으로 하는 통일 제호는 슈퍼저작으로서 그들 간에도 전체-부분 관계가 있다.
본 논문에서는 스마트 전력량계에 세대집중화장치를 내장하여 AMI에 필요한 가스, 수도, 온수, 난방 검침을 일괄검침하는 시스템과, 검침데이터를 에너지정보표시장치(IHD: In House Display)와 서버로 전송하는 방법을 구성하여 보다 경제적으로 AMI 시스템을 구축하는 방법을 제시한다. 개발된 시스템은 기존 시스템 보다 네트워크 구성에 있어서 가격이 저렴하고 운영비용이 절감되며 설치가 용이하다. 개발된 시스템을 적용하면 전기, 수도, 가스, 온수 및 난방의 5종 계량기의 계량값을 원격검침 하고 이에 대한 AMI 적용을 보다 용이하게 구성 가능하다. 주요개발 내용은 스마트 전력량계 구성과 세대집중화장치 결합 및 이들 데이터를 IHD와 서버로 전송하는 방법이며, 이들 요소들을 연계하여 시스템을 구성하고 실제 검침 동작구성을 테스트하고 그 결과를 보여준다.
시뮬레이션을 통하여 경험하기 어려운 사건을 가상적으로 체험할 수도 있으며, 분석을 수행할 수도 있다. 국방시뮬레이션 분야에서 이런 체험을 기반으로 Virtual 시뮬레이션이 연구 개발되고 있으며, 분석을 위하여 Constructive 시뮬레이션이 연구 개발되고 있다. 이런 시뮬레이션을 연동하여, VC(Virtual-Constructive) 시뮬레이션 환경을 구성할 수 있고, VC 시뮬레이션 환경은 전투 환경의 가상적인 경험과 교전개체의 지능적인 전술을 동시에 시험할 수 있는 환경이다. 또한, 최근의 인공지능 연구를 위해, 사람의 행동을 학습하는 이미테이션 학습 혹은 역강화학습 분야는 VC 환경에서 수집된 인간 행동 데이터를 필요로 한다. 제시된 연구는 공중전 분야에 VC 시뮬레이션 환경의 사례를 보여주며, 이를 통해 수집된 인간 행동 데이터의 특징을 분석하고 있다. 본 논문을 통하여, 공중전 분야 VC 시뮬레이션 환경이 어떻게 구축될 수 있으며, 인공지능 학습을 위하여 어떻게 활용될 수 있는지 보여준다.
문장 독립 화자 인증 연구에서는 일반화 성능 향상을 위해 문장 정보와 독립적인 화자 특징을 추출하는 것이 필수적이다. 그렇지만 심층 신경망은 학습 데이터에 의존적이므로, 동일한 시계열 정보를 반복 학습할 경우, 화자 정보를 학습하는 대신 문장 정보에 과적합 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 과적합을 방지하기 위해 시간 축으로 입력층 혹은 은닉층을 분할 및 무작위 재배열하여 시계열 정보의 순서를 뒤섞는 세그멘트 단위 혼합 계층을 제안한다. 세그멘트 단위 혼합 계층은 입력층 뿐만 아니라 은닉층에도 적용이 가능하므로, 입력층에서의 일반화 기법에 비해 효과적이라 알려진 은닉층에서의 일반화 기법으로 활용이 가능하며, 기존의 데이터 증강 방법과 동시에 적용할 수도 있다. 뿐만아니라, 세그멘트의 단위 크기를 조절하여 혼합의 정도를 조절할 수도 있다. 본 논문에서는 제안한 방법을 적용하여 문장 독립 화자 인증 성능이 개선됨을 확인하였다.
클라우드 환경에서 기업은 의사결정이나 기업의 정책을 결정하기 위해 데이터 통합 및 분석이 필요하다. 그러나 이 환경에서 새로운 시스템이 추가되면 데이터 통합 측면에서 기존 시스템이 가진 이질적인 특성 때문에 많은 비용과 시간이 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서 멀티 데이터베이스 서비스를 위하여 DBaaS 허브 시스템을 제안한다. 이러한 DBaaS는 서로 다른 데이터베이스를 요구할 수도 있으며, 연관성이 있는 서비스를 위하여 데이터를 통합해야할 필요가 있다. DBaaS의 데이터 상호운용성 문제를 해결하기 위해 온톨로지를 이용한 메타 쿼리를 제안한다. 메타 쿼리는 실제 데이터에 접근하기 위한 쿼리가 아닌 상위의 쿼리이다. 이는 실제 데이터베이스에 접근할 때 온톨로지를 통하여 변환된 질의로 접근함으로써 데이터 통합을 기할 수 있다. 또한 메타 데이터를 이용하여 문서 지향 데이터베이스 시스템을 구축한다.
본 연구의 목적은 물리적 메모리 할당이 어려운 대용량 BIM(Building Information Modeling) 형상 데이터를 처리하기 위한 캐쉬(cache) 구조를 제안한다. 조달청 등 공공기관에서 BIM 발주가 많아짐에 따라 대용량 BIM 형상 데이터를 가시화하고, 계산해야 하는 경우가 많아지고 있다. 규모가 크고 복합적인 시설물의 경우, 렌더링 및 계산해야하는 형상 수가 많아 사용자가 BIM 모델을 검토하고, 단면을 확인하는 데 어려움을 겪는 경우가 있다. 예를 들어, 설계, 검토 협업 시, 대용량 BIM 데이터를 네트워크를 통해 전달받아야 할 경우, 다운로드에 많은 시간이 걸릴 수 있고, 물리적 여유 메모리 한계를 넘어가면, 에러로 가시화나 형상정보 추출이 불가능할 수도 있다. 물리적 메모리가 부족하거나 대역폭이 적은 네트워크 상에서 대용량 BIM 데이터를 활용하기 위해서는, BIM 형상 렌더링 및 계산 시점에 필요한 데이터만 메모리로 캐쉬(cache) 처리하는 것이 유리하다. 이 연구는 물리적 메모리 할당이 어려운 대용량 BIM 형상 데이터를 효과적으로 렌더링하고 계산하기 위한 BIM 형상 캐쉬 구조를 제안한다.
센서 네트워크를 위한 데이터 중심 저장구조는 다차원의 범위 질의는 물론 정합질의를 효과적으로 처리하기 위해서 제안되었다. 하나의 센서 네트워크는 범위질의 하나만 처리하거나 스카이라인 질의 하나만을 처리하기 위해서 설치될 수도 있지만 일반적으로 다양한 질의를 같이 처리하기 위해서 사용된다. 따라서, 데이터 중심 저장구조에서 다차원의 범위질의 뿐만 아니라 스카이라인 질의도 효과적으로 처리될 필요가 있다. 기존에 제안된 스카이라인 질의 처리 알고리즘들은 데이터 중심 저장구조의 존재를 고려하지 않고 있다. 일부 대표적인 데이터 중심 저장구조는 유사한 데이터를 지리적으로 인접한 센서노드에 저장하는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 이러한 특징을 고려하여 데이터 중심 저장구조에서 보다 효과적으로 동작할 수 있는 스카이라인 질의 처리기법을 제안한다.
본 논문에서는 PRMA의 구조를 사용하여 ABR 형태의 데이터 서비스를 수행 할 수 있는 알고리즘을 도입하므로서 그 개념을 확장하고, 채널의 이용효율을 극대화하도록 설계된 무선 MAC 알고리즘인 APRMA를 제안한다. 기존의 PRMA에서는 랜덤 데이터를 전송하고자 하는 단말들은 슬롯을 예약할 수 없다. 즉, 슬롯의 예약은 시간 지연에 엄격한 음성에만 국한된다. 그러나 데이터들도 요구하는 서비스 품질을 만족시켜 주어야 하며, 이를 위해 데이터에 대해서도 예약을 가능하게 하므로서 채널의 처리율도 높일 수 있다. 따라서 무선 MAC에서는 음성 뿐 아니라 데이터에 대해서도 예약이 수행되어야 한다. 이때, 데이터에 고정된 전송율을 갖도록 슬롯을 예약해줄 수도 있겠지만 이로 인해 시간 지연에 민감한 서비스들의 효율이 떨어질 수 있다. 따라서, APRMA에서는 초기에는 최소한의 대역만을 할당해주며, 잉여의 대역이 존재하면 계속 그 전송율을 높여나갈 수 있게 하므로서 채널의 이용율을 높이고, 음성과 같은 상대적으로 우선순위가 높은 서비스 요청에 대해서도 동시에 그 서비스 품질을 만족시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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