인공신경망은 복잡한 상호관계를 가지는 문제의 해결을 위한 효과적인 컴퓨터 테크닉으로써 많은 분야에 활발히 활용되고 있다. 본 논문에서는 지반의 액상화 가능성을 판별하기 위하여 인공신경망 이론을 사용하였으며, 이를 위하여 반복삼축압축시험 결과와 토성자료, 지반조사자료 등을 학습인자로 사용하였다. 학습과 검증에 서해안지역의 43개의 반복삼축압축시험 데이터가 사용되었다. 여기서 인공신경망의 학습은 예측된 CSR과 실측한 CSR 사이의 오차가 적어지도록 신경망의 가중치를 수정하는 것으로 이루어진다. 전체 신경망에 대한 평균제곱의 오차가 허용치 이내로 감소할 때까지 학습은 반복되어 진행되며 일반적으로 15,000 이상의 학습이 요구되는 것으로 나타났다. 다양한 노드수를 가지는 신경망에 대한 학습을 수행한 결과, 1번째 은닉층의 수가 20개이고 2번째 은닉층의 수가 10개인 신경망이 72~98%에 해당되는 정밀도를 가지고 해당 전단변형률과 반복횟수에서의 CSR값을 예측할 수 있었다. 여기서 NOC(Number of Cycle)와$D_10$, ($N_1$)$_60$ 등의 입력변수가 지반의 액상화 거동에 주요한 영향인자로 나타났다. 연구결과 인공신경망을 이용한 지반의 액상화 거동의 예측이 비교적 정확하게 산정됨을 알 수 있었으며, CSR과 ($N_1$)$_60$, NOC와의 관계가 기존의 연구 결과에 부합하여 나타남을 알 수 있었다.
주문형 비디오(Video-On-Demand) 시스템은 광대역 통신 네트워크를 통하여 사용자가 원하는 영화를 융통성있게 제공하는 전자 비디오 대여 시스템이다. 대부분의 제안된 VOD 시스템은 사용자와 비디오 서버 간에 일대일 연결로 설계되어 있어 하나의 비디오 서버 스트림을 전용 전송 채널로 각 사용자에게 개별적으로 서비스되었다. 그러나 동일한 비디오 스트림을 엑세스하는 다수의 사용자에게 개별적으로 전용 전송 채널로 서비스를 하는 것은 매우 비효율적이며 비용의 낭비를 초래한다. 따라서, 비용 효율성을 얻기 위하여, 동일한 비디오 스트림을 요구하는 다수의 사용자에게 멀티캐스트 기능을 이용하여 하나의 스트림으로 전송하는 batching 기법이 연구되었다. 그러나, batching에 의한 멀티캐스트의 사용은 오히려 VCR 기능의 특성과 on-demand 특성을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 서버에 대한 I/O와 네트워크 대역폭을 감소시키기 위하여 가입자 인접 부근인 엑세스 노드에 가변 playout point를 갖는 동적 버퍼를 두어 동일한 비디오 스트림을 요구하는 사용자들을 batching으로 전송하는 기법을 제안하였다. 따라서, 사용자당 비디오 전송 비용을 감소시켰으며, 사용자들이 true VOD를 사용하는 것과 마찬가지로 대화형 VCR 명령을 가능하게 하였다. 또한, 초기 요구나 VCR 기능이 수행된 후에도 어떠한 batching지연이 없이 바로 멀티캐스트 비디오 스트림을 전송할 수 있었으며, 소수의 서버 용량으로 많은 사용자들에게 서비스하여 시스템의 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.
XML 데이터 량의 증가에 따라 DBMS를 이용한 XML 데이터의 저장 관리 기법들이 고안되었다. 하지만, 현재의 가지 패턴 질의 처리 알고리즘들은 XML 데이터를 태그 또는 임의 단위로 분할되고, 각 항목들이 특정 순서로 정렬된 역 리스트들을 입력으로 한다. 이러한 저장 기법의 불일치는 관계형 테이블에 나뉘어 저장되는 XML 데이터의 질의 처리에 이 알고리즘들의 적용을 어렵게 한다. 이 논문에서는 관계형 테이블에 저장된 XML 데이터에 대한 홀리스틱 가지 조인을 지원하기 위한 비트맵 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 비트맵 인덱스는 많은 데이터베이스 시스템에서 지원하므로, 제안하는 인덱스와 가지 질의 처리 기법은 관계형 질의 처리 프레임워크에서 보다 이식이 용이하다. 제안하는 인덱스 기법은 압축을 통해 인덱스 크기를 줄이면서도 질의 처리시 압축해제가 불필요해 시간과 공간 효율적이다. 또한, 이 논문에서는 비트맵 인덱스만을 이용해 XML 노드들 간의 관계성을 식별함으로써, 가지 패턴 질의 처리를 레코드에 저장된 XML 데이터의 접근 없이 수행할 수 있는 혼합 인덱스를 제시한다.
최근 유선 네트워크의 설치가 어려운 먼 거리의 인터넷 접속을 낮은 비용으로 가능하게 해주는 기술인 무선 메쉬 네트워크에 대한 관심이 증가하고 있다. 무선 메쉬 네트워크의 각 노드는 데이터를 송수신하는 호스트의 역할 뿐만 아니라 데이터를 전달하는 라우터의 역할도 수행한다. 이 때 메쉬 라우터는 기존 유선 망 또는 다른 무선 통신망으로의 연결을 제공하는 게이트웨이의 역할을 함으로써 무선 네트워크에서의 백본으로 동작할 수도 있다. 무선 메쉬 네트워크에서 멀티 채널 멀티 인터페이스를 사용하는 것은, 서로 간섭하지 않는 채널을 사용하여 동시에 통신이 가능함으로써 천체 네트워크의 데이터 처리량을 높이게 된다. 이러한 멀티 채널 멀티 인터페이스 무선 메쉬 네트워크에서 각 인터페이스에 채널들을 할당하고 라우팅을 결정하는 것은 중요한 연구 과제이다. 따라서 멀티 채널 멀티 인터페이스를 지원하는 무선 메쉬 네트워크에서의 채널 할당 및 라우팅의 목적은 네트워크의 연결성을 유지하면서 간섭을 최소화하며 네트워크의 데이터 처리량을 향상시키는 것이다. 본 논문에서는 멀티 채널 멀티 인터페이스 무선 메쉬 네트워크에서 네트워크의 전체 데이터 처리량을 높이며, 평균 종단간 지연시간을 줄이는 중앙 집중적이며 휴리스틱한 방법의 채널 할당 및 라우팅 알고리즘들을 제안한다. 이를 위해 링크의 잔여 채널 용량을 고려한 라우팅 방법과 링크의 통신 참여 수를 고려한 채널 할당 및 라우팅 방법, 그리고 우회 경로를 허용하는 라우팅 방법을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 NS-2 시뮬레이터를 사용하여 기존 관련 연구와 비교 분석하였다. 제안한 방법은 기종 관련 연구에서의 방법보다 우선 메쉬 네트워크에서의 평균 데이터 처리량을 증가시키며 평균 종단간 지연시간을 감소시키는 결과를 보임으로써 전체 네트워크의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
최근 이동체의 위치 데이타를 활용한 위치 기반 서비스에 대한 관심이 높아지면서 보다 효율적인 이동체 위치 데이타 관리 시스템으로 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조인 GALIS(Gracefully Aging Location Information System)가 제시되었다. 그러나, GALIS의 서브 시스템인 SLDS(Short-term Location Data Subsystem)에서 SDP Master는 다수의 SDP(Short-term Data Processor) 노드들이 처리한 질의 결과를 취합하여 Client로 보내는 구조이기 때문에 SDP Master에 장애가 발생하거나 부하가 집중될 경우에 서비스가 중지되거나 Client로의 응답 시간이 길어지는 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 SLDS에 이중화를 지원하기 위해 SDP Master를 추가하여 기존 SLDS의 안정성과 가용성을 높이고 이동체 위치 데이타의 질의 처리 성능을 향상시킨 확장 SLDS를 설계 및 구현하였다. 확장 SLDS에서는 이중화된 두 대의 SDP Master를 가동하여 한 SDP Master에 장애가 발생하더라도 다른 SDP Master가 서비스를 계속 제공함으로써 현재 위치 데이타의 실시간성과 시스템의 안정성을 보장한다. 또한, 확장 SLDS는 두 대의 SDP Master가 질의 처리를 분산하여 수행하기 때문에 Client로의 응답 시간을 줄일 수 있다. 마지막으로 확장 SLDS의 장애 테스트와 질의 처리 성능을 실험하였으며, 이러한 실험을 통해 확장 SLDS의 고신뢰성 및 고가용성을 검증하였다.
센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법들이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 총괄적인 비교를 요구한다. 따라서, 부분적인 데이터만을 이용할 수 있는 인-네트워크 방식으로 처리하기 어렵다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 긍정 오류(False Positive) 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 PBFiltering 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 그리고 여기서 제안하는 우선순위 맵을 이용한 선 필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터링 효율을 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 MFTAC 기법과의 시뮬레이션을 통해 비교 평가하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 다수의 긍정 오류의 발생을 감소시키고, 네트워크 수명이 연장됨을 보였다.
사물 인터넷 기반 초연결성 통신을 위한 일차적인 과제는 액서스 포인트, 기지국 등의 인프라를 거치지 않는 저전력, 손실 무선 네트워크 환경에서 사물 인터넷 기기들 간의 직접 통신 기법을 개발하는 것이다. 저전력 그리고 손실 네트워크 환경에서 사물 인터넷 디바이스들은 물론 라우터가 한정된 메모리를 사용하는 제한 조건을 가지고 있기 때문에 목적지 경로 정보를 지속적으로 유지할 수 없으며 다만 적은 수의 디폴트 라우터 정보만을 유지한다. IPv6주소를 그대로 활용하고 단순히 제어 메시지들의 양만 줄이는 데 초점을 둔 기존 경량화 라우팅 기법들과 달리 본 연구에서는 블룸필터 및 향상된 랭크개념을 활용하여 경량화 자동 주소 설정을 포함한 IPv6 이웃노드탐색 기법 및 경량화된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 또한, 처음으로 사물 인터넷 기반 기기 간 손실 있는 무선 환경을 다양한 확률분포함수를 따르면서 에러가 발생하도록 모델링하여 성능평가를 수행했다. 특히, 제안하는 기법은 동적으로 무선 링크가 변하여 데이터 손실이 발생해도 향상된 랭크 정보를 바탕으로 다중 경로 정보를 지역적으로 활용하여 견고성을 높였다. 성능평가 결과 제안하는 기법은 RPL 기반 라우팅 프로토콜에 비해서 최대 40%까지 성능향상을 보일 수 있었다.
본 논문은 독거노인들의 움직임을 감지하여 주기적 활동 패턴을 원격으로 모니터링 하는 시스템에 대해 기술한다. 제안하는 모니터링 시스템은 1차 시스템[2] 개발 과정에서 도출된 모니터링 시스템에 대한 요구 기능을 보다 편리하고 안정적으로 제공하도록 설계, 구현되었다. 개발된 시스템은 개별 노인 주택에 설치되는 댁내 센싱 시스템과 중앙 서버 시스템으로 구성된다. 댁내 센싱 시스템은 초전도 적외선(PIR) 센서를 장착한 무선 센싱 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크 형태로 구현되었고, 각 센서가 감지한 노인들의 움직임은 홈 게이트웨이를 거쳐 중앙 데이터베이스 서버로 저장된다. 서버 시스템은 데이터베이스 서버와 웹 서버로 구성되어 있으며, 이를 통해 웹 기반 모니터링 시스템이 구현되었다. 시스템은 저장된 움직임 데이터를 가공하여 독거노인들의 수발제공자(가족, 친구 및 사회복지 사 등)들에게 각 노인들의 외출 여부와 주기적 활동 패턴 정보를 제공한다. 보완 개선된 2차 시스템은 신뢰도 성능 개선과 함께 1차 시스템에서 구현되지 못했던 '자동 진단 기능', '외출 감지 기능' 및 향상된 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공한다. 개발된 시스템의 성능 평가는 1차와 2차 시스템 각자 춘천 권역에 거주하는 9명/15명의 노인들의 실제 주택에 시스템을 설치하고, 약 3/4개월의 연속 운영 실험을 통해 수행하였다. 실험 결과는 제안된 모니터링 시스템이 독거노인 관련 복지 서비스의 효율성을 높일 수 있다는 가능성을 보여주었다.
센서 기술과 무선 통신 기술의 발달로 무선 센서 네트워크 환경에서 데이터 처리 중심의 미들웨어에 대한 연구가 크게 증가하고 있다. 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 처리와 신속한 전송을 위해 사용되는 미들웨어는 순간적인 데이터 밀집현상(burstness)으로 발생하는 중간 노드의 데이터 손실 문제를 해결하여야 하며, 이를 위해 폐기정책을 사용하거나 전송해야 할 데이터양을 최소화하는 압축 기법이 사용되고 있다. 그러나 폐기정책은 수집된 데이터의 정확성을 저하시키는 문제점이 있으며, 압축기법은 알고리즘 복잡도가 커서 추가적으로 프로세싱 오버헤드가 커지는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 계산 능력, 소비 전력 등 극히 한정된 자원만을 사용하여 데이터를 전달해야 하는 무선 센서 네트워크 환경에서 수집된 데이터의 효율성 및 정확성을 향상시킬 수 있는 Delta-Average 기법을 제시하였다. 제안된 기법을 통해 평균화 방식을 이용함으로써 순간적인 데이터 밀집현상으로부터 중복된 데이터에 대한 불필요한 전송을 방지하면서 정확성을 높이도록 하였다. 마지막으로 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 TinyDB에서 TOSSIM 시뮬레이션을 수행하였으며, 성능분석 결과를 통해 데이터 정확성이 향상되었음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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