최근 소셜 네트워크의 등장과 기술의 발달로 인해 빅 데이터가 등장하였다. 특히, 소셜 네트워크나 웹 데이터 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 이러한 그래프 데이터는 크기가 매우 방대하여 인-메모리 기법을 통해 연산하기 어렵다. 최근 대용량 그래프 상에서 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 인덱스 테이블을 활용한 기법이 제안되었으나, 인덱스 참조율을 고려하지 않아 비효율적이다. 본 논문에서는 인덱스 참조율이 높은 노드의 차수를 이용한 k-차수 인덱스 테이블을 이용한 효율적인 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 거리 기반 인덱스를 이용한 기존의 기법에 비해 약 12% 정도 성능이 향상됨을 보였다.
고안전성이 요구되는 내장형 소프트웨어의 경우 극히 낮은 확률로 발생하는 오류로 인하여 전체시스템의 안전에 치명적인 상황을 야기할 수 있으므로, 철저한 안전성 검증이 요구된다. 모든 가능한 실행경로를 고려해야 하는 안전성 검증의 고비용 문제를 해결하기 위하여, 기존연구에서는 안전성 특질기반 테스트 대상함수를 추출하여 테스트 시나리오 생성하는 생성기를 개발하여 검증 효율을 높이는데 기여하였다. 그러나 기존의 도구는 함수포인터를 탐색 하지 못한 문제와, 변수에 대한 규칙 부족문제 그리고 모듈화 되지 않아 유지 및 보수가 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 기존도구의 문제점들을 개선하여 정확도를 높인 새로운 함수탐색기를 소개한다. 개발된 함수탐색기는 모듈화 되어 차후에 수정 및 보완 문제에 대하여 유연하게 대처할 수 있게 하였다. 개선된 함수탐색기를 OSEK/VDX[1] 기반의 개방형 차량전장용 운영체제인 Trampoline을 대상으로 테스트 해 본 결과 기존 도구보다 약 68%의 높은 정확도를 보였다.
동영상에서의 얼굴 영역 추출은 헤드 제스처 인터페이스를 위한 기본적이고 필수적인 기법이다. 얼굴 영역 추출을 위해서는 색상 정보와 차영상을 이용한 방법이 많이 사용되며, 색상 정보를 이용하는 방법에는 HSI의 H(hue)성분과 YIQ의 I(in-phase)성분이 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 먼저 얼굴 색상에 해당하는 각 색상 성분의 구간을 탐색하고, 다음으로 각 색상 정보를 이용한 얼굴 영역 검출의 정확도를 비교 실험한다. 또한, 색상 정보와 차영상을 결합한 방법에 대해서도 얼굴 영역 검출의 정확도를 비교한다. 실험 결과, YIQ의 경우 구간 130~150, HSI의 경우 구간 0~20에서 얼굴색을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 얼굴 영역 검출의 정확도 측면에서는, 색상 정보만을 이용한 실험의 경우 YIQ가 HSI에 비해 약 10%의 향상된 성능을 보였고, 색상 정보와 차영상을 결합한 경우에서도 YIQ가 약 5%의 향상된 성능을 보였다.
정보검색 기술은 거의 40년 전부터 미국 코넬대학의 Salton과 영국 케임브리지 대학의 van Rijsjbergen 및 Sparck Jones 등 초창기 선구자들을 중심으로 기초가 세워지고 ACM에서는 약 30년 전에 SIC(Special Interest Group)로 인정 받은 후 독립된 학문 분야로 꾸준히 발전되어 왔다. 1968년에 출간된 Salton의 책 [1]에서는 정보검색을 "정보의 구조, 분석, 조직, 저장, 탐색(searching), 검색(retrieval)에 관한 분야"로 정의하고 데이터베이스 시스템과 질의응답 시스템도 포함시키고 있다. 포함시키고 있다.
자유전단류(Shear free flow) 가정을 이용한 수상함 항적모델을 잠수함에 적용 결과 잠수함 난류항적 지름은 $x^n,\;({\frac{1}{5}}{\leq}n\;<{\frac{1}{2}})$ 에 비례하였으며, 난류항적의 최소 확산을 가정할 때(${\sigma}=50.25$, 즉 ${\infty}\;x^{1/5}$인 경우), 길이65m, 폭 6.5m 속력 6kts 인 잠수함의 난류항적 반지름은 잠수함 함미로부터 1.2Km 후방에서 약 20m, 10Km 후방에서는 약 30m에 달하였고, 해수면에서 관측 가능한 잠수함 난류항적은 잔잔한 해상상태에서 잠수함 후방 약 15Km에 이르는 것으로 나타났으나 쇄파가 발생하는 악천후에서는 해수면에서 난류항적을 관측하기는 매우 제한되었다. 이는 적어도 서해와 같이 얕은 잠수함 작전환경에서는 잠수함 난류항적이 해수면에서 나타나는 것을 의미하며 SAR와 같은 탐지체계를 이용 시 탐색 가능함을 의미한다.
영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.
모바일 로봇은 자신의 임무를 수행하기 위해 탐색 기능을 가지고 있어야 한다. 탐색은 감시 로봇, 구조 로봇, 자원 탐사 로봇 등에 사용될 수 있다. 로봇이 환경을 탐색하기 위해서는 지도와 같은 환경에 대한 정보를 가지고 있어야 한다. 그러나 기존에 많이 사용되는 그리드 지도는 용량이 너무 커서 모바일 로봇에 사용하기 힘들다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 저 사양의 모바일 로봇에서 사용할 수 있는 하이브리드 지도를 제안한다. 또한 제안하는 하이브리드 지도를 사용하여 모든 영역을 탐색하는 방법을 제안하고 있다. 제안하는 방법은 로봇의 작업 환경을 현재 처리할 수 있는 영역과 처리 할 수 없는 영역으로 나누고, 나누어진 영역을 탐색하는 동시에 지도를 업데이트하며 영역을 확장해 나간다. 탐색이 완료된 영역은 하이브리드 맵 형태로 저장한다. 생성한 하이브리드 맵을 사용하여 로봇은 장애물이 없는 영역으로 이동 경로를 생성할 수 있다. 실험결과에 따르면 기존 그리드 지도에 비해 약 6%의 메모리만을 사용해 환경 지도를 생성할 수 있었다.
사람이 걸을 때와는 달리 차량으로 이동할 경우 좌회전, U턴 등의 방향 전환시 교통신호를 받거나 속도를 줄여야만 하는 지연시간이 존재한다. 동일한 거리를 이동한다면 방향전환이 많은 경로보다 직진 구간이 많은 경로가 목적지에 더 빨리 도착할 가능성이 높다. 기존의 연구 중 이러한 직진성을 고려한 경로탐색은 연구되어 지지 않았다. 이 논문에서는 방향전환이 이루어지는 경로에 대해 가중치를 부여하여 직진성을 높인 경로 탐색 방법을 소개한다. 또한, 기존의 $A^*$ 알고리즘과 이 논문에서 제안하는 휴리스틱을 적용한 알고리즘으로 탐색된 경로를 비교해 보았다. 실험결과 직진성이 약 30% 가량 향상되었으며 이동거리는 약 3.3%가량 축소되는 결과를 보였다.
이 논문에서는 2차원 화합물 반도체인 Indium Selenide monolayer의 효과적인 도펀트 원소를 탐색해보았다. 총 4가지 종류의 원소를 도핑시켜 계산을 했다. In 자리에 Mg과 Sn을 도핑시켜 각각 p-type과 n-type으로 만들고 Se 자리에 As과 Br을 도핑시켜 각각 p-type과 n-type으로 만들었다. 변화한 성질을 알아보기 위해 전자 구조를 분석하고 band structure와 DOS를 살펴보았다. P-type 같은 경우, Mg doped InSe는 shallow defect level이 생겨 좋은 반도체로 쓰일 수 있지만 As을 도핑한 InSe는 deep defect states가 생겼다. VBM에서 약 0.67 eV만큼 떨어져있는데 이 수치는 실험값과 비슷한 값이다. N-type 경우에는 Sn doped InSe는 deep defect states가 생겼고, CBM 아래로 약 0.08eV만큼 defect가 생긴 것이 실험값과 비슷하다. Br doped InSe는 Sn doped InSe보다 안정적인 n형 반도체가 될 수 있다.
개체 간의 상호 작용을 나타내기 위해 그래프 데이터 형태의 네트워크가 많은 애플리케이션에서 사용되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 처리해야할 네트워크의 크기가 점점 커짐에 따라 하나의 서버에서 이를 처리하기 어려워졌기 때문에 분산 처리의 필요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 그래프 데이터가 분산 저장되어있는 환경에서 서브 그래프 탐색을 효율적으로 수행하기 위한 분산 처리시스템을 제안한다. 불필요한 탐색을 줄이기 위해 데이터의 통계정보를 활용해 확률적인 스코어링을 통해 탐색 순서를 정한다. 그래프 네트워크의 정점과 차수의 관계는 데이터의 종류에 따라 다른 특성을 보일 수 있기 때문에 여러 분포적 특성을 갖는 그래프에 대해 다른 스코어링 방법을 통해 불필요한 탐색을 줄이기 위한 스코어를 계산하여 탐색 순서를 결정한다. 결정된 순서에 따라 그래프가 분산 저장된 서버에서 순차적으로 탐색한다. 성능평가에서는 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과의 비교를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법보다 탐색 시간이 약 3~10% 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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