본 논문에서는 음성신호의 시간정보와 상관성을 포함할 수 있는 방법으로 시퀀스-피이드백 신경회로망을 제안하였으며, 그에 의한 단어인식을 수행하였다. 이 방법에서는 음성을 인식할 때 순차적으로 과거의 출력을 네트워크 입력으로 피이드백시켜 신경회로망으로 하여금 음성의 상관성과 시간정보를 갖도록 하는 순차적인 피이드백 순환구조의 시퀀스-bldlemqor 신경회로망을 이용하였으며 시퀀스-bldlemqor 신경회로망의 입출력층의 수를 줄이는 방법으로 등분 분할을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 한국어 숫자음을 대상으로 실험한 결과 92.5%의 인식율을 얻었으며, 피이드포워드형 신경회로망에서의 옷인식율을 1/3배 정도로 감소시켰다.
본 연구에서는 대한민국 도시 유역에 대하여 딥러닝 네트워크 기반의 분산형 수문 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 완전연결계층(Fully Connected Layer)으로 연결된 여러 개의 장단기 메모리(LSTM-Long Short-Term Memory) 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 구성되었다. 개발된 모형을 사용하여 연구 지역인 중랑천 유역을 분석하기 위해 1km2 해상도의 239개 모델 격자 셀에서 10분 단위 레이더-지상 합성 강수량과 10분 단위 기온의 시계열을 입력으로 사용하여 10분 단위 하도 유량을 모의하였다. 모형은 보정과(2013~2016년)과 검증 기간(2017~2019년)에 대한 NSE 계수는각각 0.99와 0.67로 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 모형을 추가적으로 심층 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다: (1) 모형을 기반으로 생성된 유출-강수 비율 지도는 토지 피복 데이터에서 얻은 연구 지역의 불투수율 지도와 유사하며, 이는 모형이 수문학에 대한 선험적 정보에 의존하지 않고 입력 및 출력 데이터만으로 강우-유출 분할과정을 성공적으로 학습하였음을 의미한다. (2) 모형은 연속 수문 모형의 필수 전제 조건인 토양 수분 의존 유출 프로세스를 성공적으로 재현하였다; (3) 각 LSTM 은닉 유닛은 강수 자극에 대한 시간적 민감도가 다르며, 응답이 빠른 LSTM 은닉 유닛은 유역 출구 근처에서 더 큰 출력 가중치 계수를 가졌는데, 이는 모형이 강수 입력에 대한 직접 유출과 지하수가 주도하는 기저 흐름과 같이 응답 시간의 차이가 뚜렷한 수문순환의 구성 요소를 별도로 고려하는 메커니즘을 가지고 있음을 의미한다.
프로세서와 네트워크의 성능이 향상됨에 따라 이들을 이용한 많은 멀티미디어 응용물들이 개발되었다. 특히 인터넷의 발전은 이러한 멀티미디어 응용물들로 하여금 여러 곳에 분산되어 있는 데이터들을 쉽게 이용할 수 있도록 하였다. 멀티미디어 응용물들이 요구하는 데이터는 그 크기가 크고, 실시간 전송을 요구한다는 특성을 가진다. 따라서 이러한 데이터를 제공하는 서버는 여러 데이터를 다수의 사용자에게 일정한 전송률로 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 디스크 배열을 이용하는 주문형 비디오 서버에 있어서 디스크 탐색 시간으로 낭비되는 디스크 대역폭을 최소화하는 논리적 디스크 분할 기법과 이에 적합한 비디오 파일 배치 기업을 제시한다. 추가적으로 얻어진 디스크 대역폭들은 보다 많은 사용자 요구들을 처리하기 위해 사용되거나 비동기적인 사용자 요구들을 처리하는데 이용될 수 있는데, 이를 스트림 지원에 이용할 경우, 평균 3~11%정도의 스트림수 증가가 있음을 모의 실험을 통해 확인하였다.
LoRa는 네트워크에 대부모 트리 구조와 처프 확산 스펙트럼을 도입한 물리 계층 기술로 높은 신뢰도의 장거리 통신을 제공한다. LoRa의 트리 네트워크에서 자식 노드는 단일 부모가 아닌 여러 노드에게 동시에 메시지를 전송할 수 있기 때문에 동일 부하가 네트워크에 가해진다면 패킷 전달률은 게이트웨이의 수의 증가에 따라 증가한다. 하지만 알로하류의 원시적 매체 접근 제어의 한계 때문에 이러한 트리 환경에서도 부하의 증가에 따라 네트워크의 이용률은 하락한다. 본 논문에서는 동일 주파수를 동일 시간대, 동일 지역에서 사용하는 공간 분할 다중 접근 방식을 제안한다. 본 기법은 수집된 신호 세기의 분포로부터 송신 전력을 도출하여 같은 시간, 다른 게이트웨이에서 각기 다른 패킷이 수신되도록 제어한다. 즉, 포획 효과를 의도적으로 활용하여 저전력 광역 네트워크의 노드 수용력을 향상시킨다.
최근 블록체인 기술을 응용한 가상화폐에 대한 관심이 높아지면서 자본금이 많지 않은 사람들도 블록체인 네트워크에 참여하기 시작했다. 가장 유명한 가상화폐인 비트코인이 채택한 PoW 방식은 고성능 하드웨어의 과열된 열풍을 불어왔고 PoS 방식은 기존 지분이 많은 참여자들이 많이 존재하여 소수의 자본금을 가진 신규 참여자들이 네트워크에 새로 참여하기 어려운 환경이다. 따라서 본 논문에서는 기존 블록체인 증명방식인 PoW, PoS 방식보다 네트워크 참여를 위한 자본금이 적고 신규로 참여하더라도 리스크가 적은 PoP(Proof-of-Probability) 방식을 소개한다. PoP 방식은 블록을 생성할 시 실제 암호화된 해쉬와 수많은 가짜 해쉬를 각 노드들이 정렬하여 진짜 해쉬를 복호화하여 찾은 노드가 블록을 생성하는 방식이다. 또한 1개의 해쉬를 복호화하여 검증받을 때 1분의 대기시간을 두어 과열된 컴퓨팅파워 경쟁을 제한한다. 지분(Stake)이 많을수록 블록을 생성할 확률은 높아지지만 이는 PoS 방식처럼 절대적이지 않다. 이 방식을 이용한다면 지분을 많이 가진 유효성 검증자(Validators)에 의한 집중화를 피하며 블록체인 네트워크에 참여하려는 진입장벽도 낮출 수 있을 것 이다.
무선 네트워크의 기술 발달과 이동기기들의 많은 보급에 따라 GIS, LBS 등의 위치기반 서비스 등이 널리 사용되고 있다. 이러한 서비스를 수행하기위하여 방대한 양의 이동 객체들의 효율적인 관리, 검색에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며 이동 객체들의 특성과 사용목적에 따라 다양한 연구결과가 제시되고 있다. 본 논문에서는 시간에 따라 다양한 속도와 방향으로 이동하는 다차원 이동 공간 데이터를 위한 효율적인 색인 기법을 제시한다. 제안된 방법은 KDB-Tree와 QSF-Tree에 기반을 두고 있으며 색인 구조의 검색 성능을 향상시키기 위한 분할, 갱신 방법을 제시하여 시간에 따라 현재 속도와 방향이 다양하게 변화하는 데이터를 신속히 데이터를 색인하고 영역 질의 뿐만 아니라 미래 예측 질의에 대하여 현재 보유한 데이터 정보를 기반으로 미래 예측 결과를 신속히 산출할 수 있도록 한다.
효율적인 네트워크 관리를 위해 중앙 집중적인 구조, 분산 관리 구조, 그리고 하이브리드 구조와 같은 다양한 관리 구조들이 연구되었지만, 어느 구조도 모든 환경에서 효율적이지는 못하다. 본 연구에서는 향후 활용이 많을 것으로 기대되는 광범위한 영역에 분포된 많은 수의 저용량 NE(Network Element)들을 유연성 있게 관리하기 위한 MA+SNMP 기반의 계층적 관리 구조를 제안한다. 제안 구조는 중간 관리 노드를 사용한 계층적 분할 관리 구조이며 관리의 유연성과 NMS의 부하 감소를 위하여 중간 관리 노드는 MA 기반의 분산 처리를 수행하고, NE의 소규모 특성을 고려하여 NE는 SNMP 기반으로 동작한다. 분석을 통해 제시된 환경에서 제안 구조가 기존 관리 구조의 취약점을 해결하여 처리 시간이 개선됨을 보인다.
WPAN은 비교적 좁은 영역에서 통신이 수행되고, PNC라 불리는 중앙 조정장치가 중심이 돼서 네트워크가 조직되고 운영된다. 그리고 주요 응용분야는 방범장치, 건강관리 장치 등이 있을 수 있다. 이런 네트워크는 실시간성을 보장하는 것이 중요한데, PNC가 더 이상 동작하지 못해서 통신이 끊어지면 심각한 문제가 발생할 수 있기 때문에 이런 상황에서 다음 PNC를 빠르게 선출하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 PNC를 선출할 때의 기준으로 QoS 보장가능정도와 주변 디바이스와의 연결성을 고려하여 기존의 PNC가 커버하던 영역을 최대한 보장하고 네트워크의 깨짐 및 분할 현상을 막고 QoS도 보장하는 분산적 PNC 선출방법을 제안한다. 저속 WPAN의 표준인 IEEE 802.15.4에 기반을 두는 시스템을 고려하였고, 모의실험결과 QoS와 주변 디바이스와의 연결성을 최대한 보장하면서 빠른 시간에 PNC를 선출할 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 요구할당 다중접속 기반의 네트워크에서 다양한 전송주기의 특징을 고려하여 주어진 시간슬롯을 효율적으로 운용할 수 있는 중심국의 시간슬롯 할당 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션으로 제안 알고리즘과 랜덤 할당 알고리즘을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘의 시간슬롯 이용효율이 랜덤 할당 알고리즘 보다 우수함을 확인할 수 있었으며, 이러한 경향은 네트워크 혼잡도가 낮은 환경에서 짧은 전송주기의 시간슬롯 할당에 있어서 더욱 뚜렷하였다.
광학 네트워크-온-칩(Optical Network-on-Chip, ONoC) 아키텍처는 향후 폭증하는 칩 내부 커뮤니케이션 병목 현상을 해결 할 새로운 패러다임으로 대두되고 있다. ONoC에 대한 최근의 연구들은 파장 분할 다중화(Wavelength division multiplexing, WDM) 방식을 이용하여 광 신호의 병렬 전송을 지원하고 경로 충돌을 방지하는데 초점을 두었다. 하지만 신호의 간섭 및 감쇄에 의해 하나의 도파관에서 수용할 수 있는 파장 수는 제한되어 있고, 이로 인하여 노드 수 증가에 따라 파장이 다른 광 신호 개수를 증가시키는 기존의 파장 분할 방식 연구들은 구현의 한계를 보일 것이라 전망된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 WDM에 시 분할 다중화(Time division multiplexing, TDM) 방식을 접목시켰다. 또한 채널 최적화 기법을 제안함으로써 TDM 방식의 접목으로 인한 여분채널 및 지연시간 문제를 최소화 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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