무선단말기에 도착하는 호의 연결을 위해서 유휴상태에 있는 무선단말기의 위치정보를 관리하는 위치추적 방법이 사용된다. 본 논문에서는 시간이 지남에 따라서 호도착율이 변화할 때에 적합한 호도착기록에 기반한 위치갱신 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 사용한 위치추적방법은 무선단말기의 호도착기록을 사용하여 호도착율의 변화를 파악하고, 이를 사용하여 현재의 호도착율에 적합한 타임아웃 주기를 계산한다. 그리고 이 방법에 대한 성능을 평가하기 위하여 고정/가변 호도착율에 대한 분석 모델과 그에 따른 분석 결과를 제시함으로써 호도착율의 변화에 적합함을 보인다.
GPS 및 무선 통신 기술의 진보와 네트워크의 활성화 및 단말기의 소형화를 통해 이동하는 차량의 위치 추적이 가능해지고, 위치를 기반으로 한 서비스 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 위치기반 서비스를 제공하기 위해서는 수많은 이동 객체 데이타를 빠르게 저장, 검색하기 위한 색인 기술이 필수적이다. 그러나 기존의 이동 객체 색인은 각각의 입력받는 위치 정보를 직접 색인에 입력하기 때문에 많은 비용이 든다. 따라서 이 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 색인의 입력 비용을 효과적으로 줄이는 버퍼 노드 방식을 제안하고, 이를 활용한 GU-트리를 설계한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 입력받는 이동 객체 정보를 넌 리프 노드 단위로 그룹화하여 색인에 저장함으로써 데이타를 입력하는 시간을 효과적으로 줄인다. 그리고 기존의 색인과 비교 실험함으로써, 버퍼 노드 입력 방식이 이동 객체 색인의 데이타 입력 비용을 효과적으로 줄이고, 특정 시점 질의에서 검색의 성능을 높이는 것을 확인한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 여행 가이드 및 물류 차량 관리 시스템과 같이 빈번한 위치 갱신이 이루어지는 환경에서 효과적으로 사용될 수 있다.
본 논문은 NAND 플래시 메모리를 기반으로 한 임베디드 시스템에서 빠른 부팅을 지원하는 파일 시스템을 제안한다. 플래시 메모리는 비휘발성이며 기존의 하드디스크와 같은 자기 매체에 비해서 크기가 작고 전력소모도 적으며 내구성이 높은 장점을 지니고 있다. 그러나 제자리 덮어쓰기가 불가능하고 지움 연산단위가 쓰기 연산 단위보다 크다. 또한 지움 연산 획수가 제한되는 단점이 있다. 이러한 특성 때문에 기존의 파일 시스템들은 갱신 연산 발생 시, 갱신된 데이터를 다른 위치에 기록한다. 따라서 마운팅 시, 최신의 데이터를 얻기 위해 전체 플래시 메모리 공간을 읽어야만 한다. 이러한 파일 시스템의 마운팅 과정은 전체 시스템의 부팅 시간을 지연시킨다. 본 논문은 임베디드 시스템에서 빠른 부팅을 제공할 수 있는 NAND 플래시 메모리 파일 시스템의 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 플래시 메모리 이미지 정보와 메타 데이터 블록만을 읽어 파일 시스템을 구축한다. 메타 데이터가 데이터 위치를 포함하기 때문에 마운팅 시, 전체 플래시 메모리 영역을 읽을 필요가 없으며 파일 데이터 위치 저장을 위한 별도의 자료 구조를 RAM 상에 유지할 필요가 없다. 실험 결과, YAFFS에 비해 $76%{\sim}85%$ 마운팅 시간은 감소시켰다. 또한 YAFFS에 비해 $64%{\sim}75%$ RAM 사용량을 감소시켰다.
최근 도로 네트워크 환경에서 이동 객체 위치 정보를 관리하고 이동 객체의 미래 위치를 예측하는 이동 객체 위치 예측 시스템의 필요성이 나날이 증가되고 있다. 이동 객체위치 예측 시스템은 교통 관제 및 다양한 응급 상황 시 이동 객체의 미래 위치를 신속히 예측하기 위해 사용되며, 보다 편리한 위치 기반 서비스의 제공을 가능하게 해준다. 이러한 시스템을 위한 대부분의 미래 인덱싱 기법은 일반적으로 이동 객체의 미래 위치 예측을 위해 과거 이동 궤적을 이용하고 있다. 그러나, 수많은 이동 객체의 과거 이동 궤적 관리가 어렵고, 실시간으로 변화하는 이동 객체의 미래 궤적을 반영하기 위한 방대한 미래 인덱스의 갱신 요청으로 인해 인덱스 유지 비용이 증가하여 미래 위치 질의 요청에 대한 신속한 처리 성능이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체 위치 예측 시스템에서 방대한 이동 객체의 과거 이동 궤적으로부터 효율적으로 미래 위치를 예측하기 위해 셀 기반의 미래 인덱싱 방법인 PFCT-Tree(Probability Future Cell Trajectory-Tree)를 제시한다. PFCT-Tree는 방대한 과거 이동 궤적을 셀 단위로 재구성하여 인덱스 크기를 줄이고, 셀 내부 경험치를 기반으로 장기간 질의 시 빠른 미래 위치를 예측할 수 있다. 또한 신속한 미래 이동 궤적의 갱신 속도를 향상시키기 위해 미래 시간을 미래 궤적과 분리하여 인덱싱함으로써 위치 예측 오류로 인한 미래 인덱스 갱신 비용을 최소화 할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 도로 네트워크 환경에서 PFCT-Tree가 기존 인덱싱 기법들보다 갱신 및 검색 성능이 우수함도 입증하였다.ential oil (Bergamot, Grapefruit, Lemon, Petigrain)은 농도 의존적으로 ROS 생성을 증가시켰다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 citrus essential oil은 MSH에 의한 melanin 생성을 억제하는 것으로 보아 미백제로서의 개발 가능성이 있는 것으로 사료된다.가 사용될 수 있음을 제시한다.찍 발견되어 크기는 작았으며, 육안적으로 폴립의 Yamada 형태의 분류는 II, III의 형태를 띠고 있었다.EX>로 한반도 후기 백악기의 고지자기극$(Lat./Long.=70.9^{\circ}N/215.4^{\circ}E,\;A_{95}=5.3^{\circ})$의 위치와 유사하므로 암석의 생성 시기는 후기 백악기로 판단하였다. 한편 함평분지에 분포하는 백악기 화산암류에서는 한 개의 정자화 방향과 두 개의 역자화 방향이 확인되었다. 이들 특성잔류자화 방향은 백악기 화산암 형성 당시 암석에 기록된 성분으로써 당시 지구자기장의 상태를 기록한 것으로 해석하였으며, 이중 정자화 방향을 함평분지 화산암의 대표 방향으로 채택하였다 함평분지 화산암의 고지자기 극의 위치는 정자극의 경우는 $Lat./Long.=70.2^{\circ}N/199.5^{\circ}E,\;(K=18.1,\;A_{95}=9.6^{\circ})$ 이며 역자극의 경우는 $Lat./Long.=65.5^{\circ}S/251.3^{\circ}E,\;(K=7.1,\;A_{95}=20.7^{\circ})$이다. 이중 정자극의 위치는 한반도의 후기 백악기극의 위치와 통계적으로 동일한 것으로 나타나 함평분지 화산암
최근 사람이 여러 이동 기기를 가지고 이동하는 작은 규모의 이동 네트워크 형태가 나타나고 있다. 또한, 액세스 네트워크를 가지는 배, 기차, 버스 등과 같은 이동수단은 큰 규모의 이동 네트워크의 예들이다. 이러한 이동 네트워크내의 이동 노드들에게 끊김 없는 이동성을 제공하기 위해 바인딩 갱신 메시지가 빈번하게 교환되어야 한다. 하지만, 이는 네트워크의 부하 증가 및 이동 라우터의 에너지 효율성을 악화시키게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생되는 메시지 수를 감소시키면, 네트워크 보안 문제가 발생할 수 있다. 따라서 이동 라우터가 적은 비용으로 위치 정보 갱신을 수행하면서 보안 문제를 효과적으로 해결하기 위한 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이 두 경우를 모두 고려한 이동라우터의 이동 패턴에 기반을 둔 이동성 관리 기법을 제안한다. 각 이동 라우터는 방문한 네트워크를 떠날 때마다 이동 관련 정보를 기록하고, 이후 이 정보를 기반으로 주기적으로 방문한 네트워크의 향후 예상 상주시간을 계산하여 프로파일에 저장한다. 이후 각 이동 라우터가 방문했던 네트워크에 진입하게 되면 프로파일을 기반으로 바인딩 메시지의 갱신 주기를 동적으로 결정하여 메시지의 수를 감소시키고자 한다. 이때 보안 문제가 발생할 수 있다. 이 문제는 여러 개의 키를 한 번에 보내는 키 신용인증(key credit)을 사용하여 해결한다. 제안기법과 기존기법의 성능을 비교하기 위해 다양한 실험을 통하여 바인딩 갱신 메시지의 대역폭을 측정하였다. 그 결과 이동 라우터가 임의의 네트워크에 50분 이상 상주시 발생되는 메시지의 양을 65%이상 감소시킬 수 있었다. 즉, 기존 기법과 동일하게 이동 라우터의 위치 관리를 하면서도, 인증과정을 간소화하고 바인딩 갱신 메시지 수를 기적으로 줄임으로써 네트워크 및 이동 라우터의 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있었다.
위치 기반 서비스(Location Based Services) 지원을 위해 이동체(Moving Objects)의 위치 정보를 효과적으로 저장 및 검색하기 위한 기술이 요구되었으며, 이러한 이동체를 효율적으로 관리하기 위한 이동체 색인에 대한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 이동체 색인들은 실 세계에 응용이 많이 되는 제한된 망 구조(도로, 철도 선로 등)를 따라 움직이는 이동체에 대해 고려가 되어 있지 않기 때문에, 제한된 망 구조 기반 이동체 색인들이 제안되었다. 그러나 이 색인들은 다음과 같은 두 가지 문제점을 가지고 있다. 첫 번째로, 제한된 망 구조에 기반한 이동체 색인은 시간 도메인 별로 나뉘어져 있기 때문에 이동체의 현재부터 과거까지의 위치를 모두 필요로 하는 경우 현재 위치 색인과 과거 위치 색인에서 중복된 공간 탐색을 해야 하는 문제점이 있다. 두 번째로, 이러한 경우 현재 위치 색인과 과거 위치 색인을 모두 구축해 놓아야 하므로 색인의 공간적인 비용 및 갱신 비용에 대한 부담이 따른다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제한된 망 구조 내의 이동체를 위한 통합 색인을 제안한다. 제안 색인은 이동체의 현재 위치뿐만 아니라 과거 위치까지 함께 지원하기 때문에 기존 이동체 색인의 문제점인 이동체의 현재 및 과거 위치 검색 시 별도의 계산 과정이 필요했던 점을 해결한다. 또한 현재 위치 색인 및 과거 위치 색인의 공통된 부분을 통합하였기 때문에 색인을 별도로 유지하는 것 보다 색인의 공간적인 비용 및 갱신 비용을 감소시킨다.
본 연구는 10만 개 이상의 움직이는 파티클 각각이 발광원으로서 존재할 때 라이팅을 위한 실시간 렌더링 알고리즘을 제안한다. 각 라이트의 영향 범위를 동적으로 파악하기 위해 2개의 3D 텍스처를 사용하며 첫 번째 텍스처는 라이트 색상 두 번째 텍스처는 라이트 방향 정보를 가진다. 각 프레임마다 두 단계를 거친다. 첫 단계는 Compute shader 기반으로 3D 텍스처 초기화 및 렌더링에 필요한 파티클 정보를 갱신하는 단계이다. 이때 파티클 위치를 3D 텍스처의 샘플링 좌표로 변환 후 이 좌표를 기반으로 첫 번째 3D 텍스처엔 해당 복셀에 대해 영향을 미치는 파티클 라이트들의 색상 총합을, 그리고 두 번째 3D 텍스처에 해당 복셀에서 파티클 라이트들로 향하는 방향벡터들의 총합을 갱신한다. 두 번째 단계는 일반 렌더링 파이프라인을 기반으로 동작한다. 먼저 렌더링 될 폴리곤 위치를 기반으로 첫 번째 단계에서 갱신된 3D 텍스처의 정확한 샘플링 좌표를 계산한다. 샘플링 좌표는 3D 텍스쳐의 크기와 게임 월드의 크기가 1:1로 대응하므로 픽셀의 월드좌표를 그대로 샘플링 좌표로 사용한다. 샘플링한 픽셀의 색상과 라이트의 방향벡터를 기반으로 라이팅 처리를 수행한다. 3D 텍스처가 실제 게임 월드와 1:1로 대응하며 최소 단위를 1m로 가정하는데 1m보다 작은 영역의 경우 해상도 제한에 의한 계단 현상 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 개선하기 위한 텍스처 샘플링 시 보간 및 슈퍼 샘플링을 수행한다. 한 프레임을 렌더링하는데 소요된 시간을 측정한 결과 파티클이 라이트의 개수가 262144개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 146ms, deferred Lighting 파이프라인에서 46ms 가 소요되었으며, 파티클 라이트의 개수가 1024576개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 214ms, Deferred Lighting 파이프라인에서 104ms 가 소요되었다.
모바일 컴퓨팅의 상업적인 응용분야로서, 지능형 교통정보시스템(ITS: Intelligent Transport Systems)의 한 분야인 첨단 여행자 정보시스템(ATIS: Advanced Traveler Information Systems )이 있다. ATIS에서 가장 중요한 모바일 컴퓨팅 태스크는 현재 위치에서 목적지까지의 최단 경로를 계산하는 일이다. 본 논문에서는 ATIS의 동적 경로 안내 시스템(DRGS: Dynamic Route Guidance System)에서 발생하는 최단 경로 재 계산 문제에 대해서 연구하였다. 이 문제는 동적인 교통상태에 따라 디지털 로드 맵 상의 간선 비용이 빈번하게 갱신되기 때문에 발생한다. 기존의 방법들은 처음부터 최단 경로를 재 계산하거나, 또는 단지 비용의 변화가 일어난 간선 상에 있는 양 꼰 노드 사이에 대해서만 최단 경로를 재 계산할 뿐이다. 이러한 방법은 앞서 계산된 최단 경로에 대한 정보를 이용하지 않는다는 점에서 모두 비효율적이다. 이에, 본 논문에서는 효율적인 동적 윈도우 기반의 근접 최단 경로 재 계산 방법(A Dynamic Window-Based Approximate Shortest Path Re-Computation Method)을 제안한다. 이 방법은 앞서 계산된 최단 경로의 정보를 이용하여 최적의 최단 경로에 상당히 근접한 경로를 매우 빠른 시간 안에 계산해 낸다. 우리는 제안한 방법을 이론적으로 분석한 다음 이를 격자 그래프 및 실제 디지털 로드맵 상에 구현하여 철저한 실험적인 성능 분석을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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