방송통신 프로토콜은 메시지들의 순서가 바뀌거나 메시지 손실이 발생하는 문제점을 갖는 비신뢰 통신 프로토콜이다. 아메바 시스템에서 사용하는 순차적 기반 방송통신 프로토콜은 신뢰성 있고 전송되는 모든 메시지들의 순서를 일정하게 유지할 수 있는 통신 방법중의 하나이다. 비록 아메바 시스템에서는 순차기의 고장이 발생하였을 경우 선출알고리즘을 사용하여 대처하지만, 대부분의 순차기기반 방송통신 프로토콜들은 단일 노드 고장이라는 한가지 단점을 가지고 있다. 이 단점은 순차기 고장으로 인해 전체 시스템에서의 방송통신을 사용할 수 없는 매우 치명적인 현상이 발생한다. 본 논문에서는 전송되는 모든 메시지들의 순서를 일정하게 유지하면서 순차기의 작업량을 줄이는 고장감내 방송통신 프로토콜 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 다수의 순차기를 사용하고 손실된 메시지를 재전송하기 위한 논리적 노드인 기록노드를 사용한다. 또한 순차기노드의 고장을 검출하기 위하여 순차기들간의 논리적 리스트를 구성한다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위하여 시뮬레이션 하였고 실제 유닉스를 기반으로 하는 랜에서 실험했다. 시뮬레이션결과, 제안된 알고리즘은 기존의 순차기기반 알고리즘보다 빠르고, 고장감내 성격을 갖고 있음을 알 수있다.
외부 환경변화에 적응하여 MPP를 추적할 수 있는 포복경 영양 번식(VPR; Vegetative Propagation by Runner) 최적화 알고리즘 기반 MPPT 알고리즘을 제시하였다. VPR 알고리즘은 영양기관을 기반으로 군집 이동 번식하는 식물 생태를 모방한 알고리즘으로 식물의 노화 및 부근(Rhizome)에 대한 주변탐색 절차를 수행하여 최적점 인근의 주변을 지속적으로 탐색할 수 있다. 따라서 VPR 기반 MPPT 알고리즘의 경우, MPPT 알고리즘이 수행되는 시점에 발생하는 외부 환경변화에 적응하여 최적점을 탐색할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 모의실험을 통해 VPR 기반 MPPT 알고리즘의 성능을 분석하였다. 더불어 PSO(Particle Swarm Optimization) 기반 MPPT 알고리즘과 동일한 환경에서 성능 비교를 통해 성능의 우수성을 비교하였다.
본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.
본 논문은 최근 주목 받고 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 사용하는 배터리 충전 상태 추정 기법에 대하여 조사 분석한다. 기존의 배터리 모델링 기법의 단점을 회피할 수 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘의 구조적 특징을 확인하고, 배터리 충전 상태 추정에 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 적용 했을 때, 충전 상태 추정 정확도에 영향을 끼치는 요소인 데이터 구성에 대한 분석을 실시하여, 데이터 구성 시 필수적으로 고려해야하는 설계조건을 조사 분석한다.
최근 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 질의처리 알고리즘에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 현재 좌표-기반 질의에 대한 연구는 활발히 진행중인 반면, 경로-기반 질의에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 공간 네트워크 데이터베이스에서는 이동객체가 공간 네트워크상에서만 이동하기 때문에 경로-기반 질의의 유용성이 매우 증대되므로, 경로-기반 질의에 대한 효율적인 질의처리 알고리즘 연구가 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 경로-기반 질의의 대표적인 방법인 In-Route Nearest Neighbor 질의처리 알고리즘을 분석하여 기존 연구에서 고려하지 않은 시간 및 공간제약을 고려한 경로-기반 질의처리 알고리즘을 설계한다.
전자의무기록 (EMR)과 같은 의료 현장에서 수집되는 대용량의 데이터는 임상 해석적으로 잠재가치가 크고 활용도가 다양하나 결측값이 많아 희소성이 크다는 한계점이 있어 분석이 어렵다. 특히 EMR의 정보수집과정에서 발생하는 결측값은 무작위적이고 임의적이어서 분석 정확도를 낮추고 예측 모델의 성능을 저하시키는 주된 요인으로 작용하기 때문에, 결측치 대체는 필수불가결하다. 최근 통상적으로 활용되어지던 통계기반 알고리즘기반의 결측치 대체 알고리즘보다는 딥러닝 기술을 활용한 알고리즘들이 새로이 등장하고 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Network를 기반한 최신 결측값 대치 알고리즘인 Generative Adversarial Imputation Nets을 적용하여 EMR에서의 성능을 분석해보고자 하였다.
본 논문은 HMM 기반의 TTS 시스템을 위하여 상호유사도 비율을 이용한 결정트리 기반의 문맥 군집화 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘들은 유사한 통계적 특성을 가지는 문맥종속 HMM을 하나로 묶고 있다. 그러나 기존의 알고리즘들은 결정트리의 나누어진 노드간의 통계적 유사도를 고려하지 않음으로 인하여 최종 노드 사이의 통계적인 차이를 보장하지 못한다. 제안한 알고리즘은 분리된 노드들 간의 통계적 유사도를 최소화하여 모델 파라미터의 신뢰도를 향상시킨다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비해 우수한 성능을 나타낸다는 것을 확인할 수 있다.
DMT기반 VDSL 시스템에서 채널의 주파수 특성에 따라 각 부채널에 각기 다른 비트를 할당하는 "Bit allocation algorithm"은 DMT기반 시스템의 초기화 과정에 필수적으로 사용되며 초기화 시간을 단축하기위해 이알고리즘의 고속화가 필요하다 기존의 알고리즘인 Chow Campello가제시한 알고리즘들은 ADSL과 같이 부채널수가 적은 응용분야에서는 적용 가능했으나 부채널 수가 ADSL의 16배에 이르는 VDSL과 같은 경우에는 계산량이 과다하기 때문에 실시간 적용이 어렵다. 본 논문에서는 수신단에서 계산된 SNR을 미리 계산된 기준 SNR 값과 비교하는 방법을 이용하여 계산량을 줄인 새로운 비트 할당 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에서 N.log2N의 연산이 필요한 SNR을 내림차순으로 분류하는 과정을 없앴고 log2 연산 덧셈 및 나눗셈의 연산을 단순한 비교 연산으로 대체함으로서 보다 고속으로 각 부채널에 할당할 비트 수를 계산할수 있다 그리고 제안된 고속 알고리즘을 VDSL 시스템에 적용한 결과 기존의 알고리즘인 Chow 알고리즘과 동일한 성능을 보임을 확이하였다.보임을 확이하였다.
RFID는 RF신호를 이용하여 물체를 식별하는 가장 유망한 미래의 비접촉 기술이다. RFID 리더의 식별영역에 여러 개의 태그가 있는 경우, 리더의 질의에 대하여 모든 태그들이 동시에 응답을 하기 때문에 충돌이 발생되어 태그를 식별할 수 없게 된다. RFID에서 다중 태그 식별문제는 아주 중요한 핵심 기술로 이것을 해결하기 위해 슬롯기반 알로하 알고리즘, 트리 기반 알고리즘 등과 같은 충돌 방지 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 RFID 시스템에서 충돌 트리를 이용한 충돌트리 기반 충돌 방지알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 효과적인 충돌 방지 메커니즘을 제공하며 메모리래스 알고리즘이다. 제안하는 충돌트리는 다중 태그 식별문제를 해결하기 위한 메커니즘으로 리더와 태그사이 질의와 응답과정에서 만들어진다. 리더가 k 비트로 구성된 프리픽스를 질의하면, 태그는 자신의 식별자와 프리픽스를 비교 하여 일치할 경우 식별자의 K+1 비트에서 마지막 비트까지 리더에게 전송한다. 시뮬레이션 결과에 따라 제안하는 충돌 트리 기반 충돌 방지 알고리즘이 기존의 트리 워킹 알고리즘이나 쿼리 트리 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 무선 인터페이스에서 최저의 간섭 레벨을 유지하고 요구된 QoS를 제공하기 위해 사용되는 SIR(signal-to-Interference Ratio) 기반의 폐루프 전력 제어 알고리즘 대신 Soft Symbol을 이용한 Soft Symbol 알고리즘과 함께 병렬 알고리즘을 적용한 폐루프 전력 제어에 대한 연구를 하였다. SIR 기반 알고리즘과 Soft Symbol 기반 알고리즘을 이용한 전력 제어에 대한 성능 평가를 하여 Soft Symbol 기반 알고리즘을 이용한 전력 제어 성능이 향상 되었고, 병렬 알고리즘을 이용한 폐루프 전력 제어에서는 SIR 기반의 전력 제어보다 $15\sim20\%$의 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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