유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 환경에서 센서 및 센서 노드, 그리고 센서 네트워크들은 서로 이기종으구성되며, 각 구성의 특성 또한 매우 다양하다. 그러므로 센서 및 센서 노드들 사이에 상호운용성을 위하여 단일의 메타데이터를 정의, 관리하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해서 센서를 모델링 하기 위한 표준 언어로 SensorML(Sensor Model Language)이 있다. 본 논문에서는 센서 장치, 센서노드 그리고 센서 네트워크 정보를 응용 단에서 기술하기 위한 XMDR-DAI 기반의 USN 메타데이터를 정의한다. 그리고 제안된 XMDR-DAI 기반의 USN 메타데이터를 효과적으로 저장하고 검색하기 위한 방법은 에이전트 기술을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 센서 메타데이터는 SensorML 기반으로써 USN 환경에서 상호운용성을 유지할 수 있을 것이며, 메타데이터 관리 시스템은 USN 미들웨어나 응용에서 메타데이터 관리를 위해 직접 활용 될 수 있다.
최근 귀농을 희망하는 사람들이 증가하고 있으며 이들 대부분은 노지재배 보다는 상대적으로 소득이 높은 시설재배를 선호하는 경향이지만 부족한 영농경험과 경영정보 부재로 농업 실패 확률이 높은 실정이다. 본 연구는 시설재배를 원하는 귀농인의 초기 시설재배 경영의사결정 지원 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 표준화 모델링 언어인 UML(Unified Modeling Language)로 설계되며, 사용자가 입력하는 재배지역, 선택작목, 재배형태 등의 정보에 따라 토지/작물 적합성, 토지/시설비용 및 경영비 등의 주요 의사결정 정보를 제공한다. 제안하는 인터페이스를 통해, 시설재배 희망 귀농인은 원하는 대상지에서의 시설재배를 위한 초기 의사결정 정보 획득을 통해 효과적이고 빠르며 체계적인 작물 시설재배 설계가 가능하다.
아스팔트 포장은 점탄성재료로서 포장체에 발생되는 토압은 차량하중의 크기와 재하속도, 아스팔트 포장층의 온도와 하부층의 재료구성에 따라 크기와 분포 양상이 다르게 발생된다. 본 연구는 이러한 다양한 조건에 따른 포장체 하부의 토압분포를 분석하고, 기층과 보조기층의 지지력을 평가하는 평판재하시험 기준과 실제 계측된 토압과의 비교를 통해 현재 적용되고 있는 지지력기준에 대한 타당성을 검토하고자 한다. 또한 실제 포장단면을 모사한 유한요소해석을 통해 포장체 하부에 발생되는 토압을 예측하고 계측결과와 비교함으로서 포장체의 거동을 예측할 수 있는 모델을 제안 하고자 한다. 이를 위해서 시험도로의 2004년 8, 9, 11월과 2005년 8월에 계측이 수행된 아스팔트 포장 동적재하시험 결과 중 계측기 상태가 양호한 A5, A7, A14, A15 단면에 대해 계측결과의 분석을 수행하였다. 토압계의 분석은 차량하중의 크기와 속도. 아스팔트 포장의 온도, 포장하부의 재료구성에 따른 토압의 크기 변화와 차량하중으로 인한 포장체 내부의 횡방향과 깊이방향 하중의 영향 범위를 분석하였다. 포장체의 유한요소해석은 ABAQUS 프로그램을 활용하였으며, 실제 포장체의 거동을 모사하기 위해 시험도로 포장단면을 그대로 반영하고 계측이 이루어진 당시의 온도계측 자료를 활용해 아스팔트 포장의 물성을 적용하였다. 토압계의 분석결과 차량의 하중이 크고 저속으로 주행 할 때 토압의 크기는 증가하고 아스팔트층의 온도가 높을수록 하중의 영향반경이 작아지고 최대 토압크기는 증가하였다. 또한 실제 포장단면과 물성을 적용한 해석결과 계측결과와 매우 유사한 형태의 토압분포와 크기를 보였다. 그리고 기존 보조기층 및 동상방지층의 다짐관리 기준은 실측된 토압과 비교해 볼때 상당히 높은 수준으로 나타났다.다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을
본 논문에서는 한국어 음성 데이터를 대상으로 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다. HM-Net은 기존의 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘을 개량한 PDT(Phonetic Decision Tree)-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행하며, 마지막으로 파라미터의 공유를 통해 triphone 형태의 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 인식에 사용된 알고리즘은 음소 및 단어인식의 경우에는 One-Pass Viterbi 빔 탐색을 사용하며 트리 구조 형태의 사전과 phone/word-pair 문법을 채용하고 있다. 연속음성인식의 경우에는 단어 bigram과 단어 trigram 언어모델과 목구조 형태의 사전을 채용한 Multi-Pass 빔 탐색을 사용하고 있다. 전체적으로 본 논문에서는 다양한 조건에서 HM-Net 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였으며, 지금까지 소개된 음성인식 시스템과 비교하여 매우 우수한 인식성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
IT의 발전에 따라 다양하고 복잡한 기능을 가진 응용 시스템들이 요구되고 있다. 이러한 응용 시스템들은 대부분 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 데이터베이스를 기반으로 구축된다. 그러나 응용 시스템 개발을 위하여 사용되고 있는 대부분의 객체지향 분석 설계 방법론들은 데이터베이스와의 상호 연관성을 명확하게 제공하지 못하고 있다. 보안과 관련된 요구사항들이 증가되면서 보안에 대한 중요성 역시 점차 증가되고 있다. 하지만 이러한 보안은 대부분 개발 마지막 과정에서 고려되기 때문에 요구사항 분석부터 구현에 이르기까지 시스템 개발 전 주기에 따른 일관된 보안 적용은 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 요구사항 분석부터 구현에 이르기까지, 보안이 강조된 '안전한 데이터베이스 설계를 위한 객체지향 분석 설계 방법론'을 제안한다. 제안한 '안전한 데이터베이스 설계를 위한 객체지향 분석 설계 방법론'은 대부분의 객체지향 분석 설계 방법론들이 제시하지 못했던 데이터베이스와의 상호 연관성을 제공할 뿐만 아니라, 보안이 강조된 모델링 언어인 UMLsec을 사용하여 보안이 데이터베이스 설계에 반영토록 하였다. 아울러 보안에 따른 구현을 위하여 관계형 데이터베이스의 역할기반 접근제어(RBAC; Role Based Access Control)를 사용한다.
최근 신경망 기반 심층학습 알고리즘의 적용으로 고전적인 Gaussian mixture model based hidden Markov model (GMM-HMM) 음성인식기에 비해 성능이 비약적으로 향상되었다. 또한 심층학습 기법의 장점을 더욱 잘 활용하는 방법으로 언어모델링 및 디코딩 과정을 통합처리 하는 종단간 음성인식 시스템에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 종단간 음성인식 시스템은 어텐션을 사용한 여러 층의 인코더-디코더 구조로 이루어져 있다. 때문에 종단간 음성인식 시스템이 충분히 좋은 성능을 내기 위해서는 많은 양의 음성과 문자열이 함께 있는 데이터가 필요하다. 음성-문자열 짝 데이터를 구하기 위해서는 사람의 노동력과 시간이 많이 필요하여 종단간 음성인식기를 구축하는 데 있어서 높은 장벽이 되고 있다. 그렇기에 비교적 적은 양의 음성-문자열 짝 데이터를 이용하여 종단간 음성인식기의 성능을 향상하는 선행연구들이 있으나, 음성 단일 데이터나 문자열 단일 데이터 한쪽만을 활용하여 진행된 연구가 대부분이다. 본 연구에서는 음성 또는 문자열 단일 데이터를 함께 이용하여 종단간 음성인식기가 다른 도메인의 말뭉치에서도 좋은 성능을 낼 수 있도록 하는 준교사 학습 방식을 제안했으며, 성격이 다른 도메인에 적응하여 제안된 방식이 효과적으로 동작하는지 확인하였다. 그 결과로 제안된 방식이 타깃 도메인에서 좋은 성능을 보임과 동시에 소스 도메인에서도 크게 열화되지 않는 성능을 보임을 알 수 있었다.
21세기 지식기반 사회로의 정착화와 글로벌 인터넷화 추진으로 소프트웨어는 대형화 및 복잡화 되어가고 있으며, 그 수요는 폭주하는 실정이다. 이에, 표준화된 컴포넌트의 개발 및 유통을 통한 재사용의 활성화가 최근 산업계와 학계에서 중요한 이슈로 부각되는 실정이다. 현재, 컴포넌트의 재사용을 위하여 해외 컴포넌트 판매 마켓에서는 자사별 판매하는 제품의 특성에 따라 정보를 제공하고 있으나, 상이하게 정보를 정의하고 있으며, 그 정보의 수준이 미약하며, 표준화되지 않은 메타정보를 제공하고 있다. 즉, 국제표준 ISO 11179에 기반한 컴포넌트 데이타 레지스트리의 구축이 이루어지고 있지 않다. 국내에서는 2001년도에 공용 컴포넌트의 출시를 추진하고 있다. 따라서, 개발된 컴포넌트의 정보 공유와 유통을 위한 지원도구로서 표준화된 컴포넌트의 메타정보를 서비스 해주는 시스템이 필요하다. 본 논문은 컴포넌트 재사용 활성화의 일환으로 체계적인 정보공유와 정보유통을 위하여, 제품화된 공용 컴포넌트에 대한 표준화된 메타정보의 등록 및 관리를 제공해주는 ISO 11179 표준에 근거한 컴포넌트 유통환경의 도구로서, 컴포넌트 메타데이타 레지스트리(C_MDR) 시스템을 제시한다. 이를 위해, 컴포넌트에 대한 메타정보의 명세 플랫폼을 제시하고, 이 플랫폼에 따라 메타정보를 정의하고, 또한 타 시스템과의 정보의 호환성 증진을 위해 XML을 이용해 표현한다. 그리고 시스템 디자인을 위해 3계층 아키텍쳐 표현방식을 적용하여 단순하고 이해성 있는 시각화 모델링을 제공한다. 시스템 구현은 웹 상의 인터넷을 통해 컴포넌트 메타정보를 서비스를 할 수 있도록 시스템을 구축하며, ASP 개발언어와 PC용 RDMS 오라클을 사용한다. 이로서, 제품화된 컴포넌트j에 대한 유통 메타정보의 표준화를 기할 수 있고, 재사용을 위한 유통지원도구로서 지원이 가능할 것이다.
동영상 압축 기술은 오랜 기간 동안 연구되었으며 H.264/AVC는 최근에 사용되고 있는 동영상 압축 표준 중 가장 효율적인 동영상 압축 표준으로 알려져 있다. H.264/AVC의 베이스 프로파일에서는 무손실 압축과정으로 기존의 VLC(Variable Length Coding) 방식 대신에 압축 효율을 향상시킨 CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding)라는 압축 방식을 사용한다. CAVLC 복호기는 기존의 VLC 보다 많은 VLC 표가 필요하기 때문에 하드웨어로 구현하기에는 많은 면적을 요구하게 되며 소프트웨어로 구현 시에는 표 탐색에 의해서 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 CAVLC 복호기의 소프트웨어에서의 성능 저하를 막기 위해서 VLC 표를 계층적으로 집단화하여 코드만으로 주소를 정하고 정해진 VLC 표를 한번만 참조하여 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 C 언어로 모델링하였으며 ARM ADS1.2에서 컴파일하고 ARM9TDMI 프로세서 시스템을 Armulator를 이용하여 시뮬레이션하였다. 실험 결과, H.264/AVC 표준 참조 프로그램인 JM(Joint Model) 10.2 보다 약 80%의 수행 시간 단축을 보였으며 최근 논문에서의 산술연산 알고리즘보다 15%의 성능 향상을 보였다.
공급사슬관리(SCM)는 공급사슬의 가치를 높이고 변화하는 환경에 더 민첩하게 적응할 수 있는 전략적인 접근방식이다. 공급사슬 파트너 간에 중단 없는 파트너쉽과 가치 창출을 위해서는 정보와 지식의 공유 및 적절한 파트너 선정기준이 적용되어야 한다. 따라서 파트너 선정 기준은 제품의 품질과 신뢰도를 유지하기 위해서 아주 중요하다. 제품의 각 부품은 적절한 공급 파트너를 통해서 공급된다. 파트너를 선정하는 기준은 기술적 능력, 품질, 가격, 지속성 등 여러 요인이 있다. 실제로 파트너 선정기준은 구성부품의 특성에 따라서 변화할 수 있다. 그 부품이 핵심 구성품이면 품질이 가격에 비해서 최고 우선순위가 된다. 표준부품은 낮은 가격이 우선순위를 가진다. 간혹 긴급 주문과 같은 예기치 못한 상황이 발생하면 우선순위가 변하게 된다. 따라서 SCM 파트너 선정 기준은 구성부품의 특성과 상황에 따라서 동적으로 결정 되어진다. 이 연구의 목적은 상황과 부품의 특성에 따라서 공급사슬 파트너쉽을 위한 온톨로지 모델을 제시하고자 하는 것이다. 변수의 불확실성은 퍼지이론을 이용하여 나타내고자 하였다. 부품별 우선순위와 상황변수는 웹 온톨로지 언어(OWL : Web Ontology Language)를 이용하여 모델링 하였다. 부품의 우선순위는 퍼지로직을 이용한 퍼지소속함수로 변환 되어진다. 온톨로지의 추론을 위해서 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이용하였다. 제안된 모델의 구현을 위해서 자동차 구성품인 스타트모터 부품을 대상으로 온톨로지를 구축하고 구성 부품별 우선순위에 따른 공급 파트너를 선정하는 과정을 제시하였다.
본 논문은 기가 스케일 System on Chip(SoC)를 위한 통합 설계 및 검증 플랫폼을 제안한다. VLSI 집적도의 발달로 그 복잡도가 증가하여 기존의 RTL 설계 방식으로는 그 생산성 차이(Production Gap)를 극복할 수 없게 되었다. 또한, 검증 차이(Verification Gap)의 증가로 검증 방법론에도 커다란 변혁이 필요하게 되었다. 본 플랫폼은 기존의 상위 수준 합성을 포함하며, 그 결과물을 이용하여 저 전력 설계의 전원 인식 검증 플랫폼과 검증 자동화를 개발하였다. 상위 수준 합성 시 사용되는 Control and Data Row Graph (CDFG)와 고 입력인 상위 수준 언어와 RTL를 기반으로 한 검증 플랫폼 자동화와 전원 인식 검증 방법론을 개발하였다. 검증 플랫폼에는 자동 검사 기능을 포함하고 있으며 Coverage Driven Verification을 채택하고 있다. 특히 전원 인식 검증을 위하여 개발된 조건 랜덤 벡터 생성 알고리듬을 사용하여 랜덤 벡터의 개수를 최소 5.75배 감소시키는 효과를 가져왔고, 전원과 전원 셀에 대한 모델링 기법을 이용하여 일반적인 로직 시뮬레이터 툴을 통해서도 전원 인식 검증을 가능하게 하였다. 이러한 통합된 설계 및 검증 플랫폼은 시스템 수준의 설계에서 검증, 합성에 이르는 전 설계 흐름을 완전 자동화 하여 상위 수준의 설계와 검증을 가능하게 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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