테더링 서비스(Tethering Service)는 인터넷에 연결된 모바일 장비가 스스로 중계기 역할을 하여 주변의 테더링을 사용하는 장비에 인터넷 접속을 가능케 하는 서비스이다. 즉, 별도의 모무선 모뎀 없이 이동전화를 PC나 휴대기기에 연결해 언제 어디서든 무선 인터넷을 이용할 수 있도록 하는 것이다. 이러한 테더링은 방식에 따라 블루투스, USB 케이블 연결, 무선랜 등이 사용되고 있으며, 이용자들은 스마트 단말기에 노트북 PC를 연결하여 인터넷 서비스를 이용한다. 테더링은 최근 OS3.0이 탑재되어 출시된 스마트 단말기에 테더링 기능이 지원되면서 관심이 급증하고 있다. 그러나 이러한 테더링의 확산은 유저들 사이에선 스마트 단말기 해킹 사이트를 통해 무료로 테더링 서비스를 이용할 수 있는 방법들이 유포되고 있으며, 부적절한 접속 방식으로 인해 사용자가 아닌 다른 유저한테 과금이 청구되는 사례도 있다. 테더링 통신 과정 중 거치는 장비들의 정보를 조작, 변조, 삭제 등이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 무선 테더링에서의 상호인증을 통한 안전한 테더링 기법을 제안한다.
본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.
본 논문에서는 비선형구조물의 위상최적화를 위하여 개발된 요소 연결 매개법 (Element Connectivity Parameterization Method)을 이용하여 기하비선형 구조물의 고유진동수(Eigenfrequency)를 최적화하는 연구를 소개한다. 기존의 밀도를 기반으로 한 위상최적화기법은 비선형 구조물의 위상최적화를 수행할 때 약한 탄성계수를 가지는 요소가 대변형을 일으켜 전체 강성행렬(Tangent Stiffness Matrix)이 양정정성(Positive definiteness)를 잃어버리는 문제점이 있어서 위상최적화를 수행하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위하여 최근에 요소 연결 매개법(Element Connectivity Parameterization Method)이 개발되었다. 이 요소 연결 매개법은 요소의 강성을 설계하는 것이 아니라 요소의 연결성을 설계하는 기법으로 이를 이용하여 비선형 구조물의 위상최적화를 효과적으로 수행할 수 있다. 이 연구에서는 요소 연결 매개법을 동적인 문제에 적용하기 위한 연구를 수행하며 이를 이용하여 비선형 구조물의 고유진동수를 최적화 하는 위상최적화 문제에 적용하였다. 비선형 수치 예제를 통하여 기하 비선형 구조물의 고유진동수를 최대화를 통하여 기하 비선형 구조물의 강성최대화 문제와 같은 결과를 얻을 수 있었다.
개체명 연결이란 문장 내 어떤 단어를 특정 사물이나 사람, 장소, 개념 등으로 연결하는 작업이다. 과거에는 주로 연결 대상 단어 주변 문맥에서 자질 공학을 거쳐 입력을 만들고, 이를 이용해 SVM이나 Logistic Regression 혹은 유사도 계산, 그래프 기반 방법론 등으로 지도/비지도 학습하여 문제를 풀어왔다. 보통 개체명 연결 문제의 출력 부류(class)가 사물이나 사람 수만큼이나 매우 커서, 자질 희소성 문제를 겪을 수 있다. 본 논문에서는 이 문제에 구조적으로 더 적합하며 모형화 능력이 더 뛰어나다 여겨지는 딥러닝 기법을 적용하고자 한다. 다양한 딥러닝 모형을 이용한 실험 결과 LSTM과 Attention기법을 같이 사용했을 때 가장 좋은 품질을 보였다.
날로 커져가는 3D 모델을 효율적으로 사용하기 위한 노력으로 압축처리 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 3D 모델의 메쉬를 Layer로 분할하여 Vertex Layer와 Triangle Layer를 생성 후, 삼각형들을 몇가지 연산코드로 분류하여 압축(compression)하는 방법을 제안한다. Triangle Layer는 기본 정점으로부터 연결된 선분의 정점들로 이루어진 Vertex Layer의 쌍을 이용하여 만들어진다. 이 Triangle Layer에 해당 되는 삼각형들의 연결 정보를 제안한 연산코드로 분류하고, 이것을 엔트로피 코딩하여 3D 모델을 압축한다. 이 기법은 삼각형의 형태를 기준으로 한 개나 두 개의 삼각형을 하나의 연산코드로 분류하거나 삼각형의 연결 상황에 따라 하나의 연산코드로 분류하여 연결정보를 표현한다. 복원(decompression)시에는 연산 코드를 이용하여 삼각형의 연결정보를 뽑아내면 원 상태의 3D 모델을 획득할 수 있다. 이 방법은 연결 정보를 무손실 압축하는 방법으로, 지금까지 제안된 압축기법과 비교할 때, 간단하면서도 월등한 압축 효과를 볼 수 있다.
개체명 연결이란 문장 내 어떤 단어를 특정 사물이나 사람, 장소, 개념 등으로 연결하는 작업이다. 과거에는 주로 연결 대상 단어 주변 문맥에서 자질 공학을 거쳐 입력을 만들고, 이를 이용해 SVM이나 Logistic Regression 혹은 유사도 계산, 그래프 기반 방법론 등으로 지도/비지도 학습하여 문제를 풀어왔다. 보통 개체명 연결 문제의 출력 부류(class)가 사물이나 사람 수만큼이나 매우 커서, 자질 희소성 문제를 겪을 수 있다. 본 논문에서는 이 문제에 구조적으로 더 적합하며 모형화 능력이 더 뛰어나다 여겨지는 딥러닝 기법을 적용하고자 한다. 다양한 딥러닝 모형을 이용한 실험 결과 LSTM과 Attention기법을 같이 사용했을 때 가장 좋은 품질을 보였다.
계층적 문서 클러스터링에 있어서 실험집단에 따라 응집식 기법과 분할식 기법의 성능이 다르며, 이를 좌우하는 요소는 분류의 깊이, 즉 분류수준이라고 가정하였다. 조금만 나누면 되는 대분류인 경우는 상대적으로 분할식 기법이 유리하고, 조금만 합치면 되는 소분류인 경우에는 응집식 기법이 유리할 것이라고 판단했기 때문이다. 그에 따라 분할식 클러스터링 기법인 양분(Bisecting) K-means기법과 응집식 기법인 완전연결, 평균연결, WARD기법의 성능을 실험집단이 대분류인 경우와 소분류인 경우의 유사계수를 적용하여 각 기법별 성능을 비교하여 실험집단의 특성에 따른 적합 클러스터링 기법을 찾고자 하였다. 실험결과 응집식 기법과 분할식 기법의 성능 우열에 영향을 미치는 것은 분류수준보다는 변이계수로 측정된 상대적인 군집의 크기 편차인 것으로 나타났다.
각 사용자들이 자료를 직접 주고받을 수 있는 P2P 네트워킹 방식에는 하이브리드 P2P 네트워킹 방식과 순수 P2P 네트워킹 방식이 있다. 하이브리드 P2P 네트워킹 방식에서는 각 피어들로 하여금 서버에 연결하여 서비스를 제공받게 하기 때문에, 서버가 운영되고 있는 한 각 피어들은 서버로부터 지속적인 서비스를 받을 수 있으며 다른 피어들간의 통신이 단절되는 네트워크 고립 현사이 발생되지 않는다. 그러나 순수 P2P 네트워킹 방식에서는 각 피어들이 서버가 아닌 다른 피어에게로 연결하여 서비스를 제공받게 함으로써, 피어들간의 통신을 중재하는 특정 피어가 종료할 경우 피어들간에 통신을 할 수 없는 네트워크 고립 현상이 발생될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 각 피어들로 하여금 인접한 피어들의 연결 상태를 관리하게 함으로써, 연결된 피어가 종료할 경우 종료한 피어의 인접 피어에게 연결하는 기법과 이때 특정 피어에게 집중될 수 있는 연결들을 제거하거나 다른 피어로 분산하는 기법을 제시한다. 그에 따라 이 제안기법은 각 피어들로 하여금 연결된 특정 피어가 종료되어도 다른 피어에게 연결하여 네트워크 그룹에 지속적으로 연결을 유지하게 함으로써, 특정 피어가 네트워크 그룹으로부터 고립되어 서비스를 제공받지 못하는 현상을 방지할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 각 피어들이 네트워크 그룹으로의 고립이 발생하지 않는 상태에서 네트워크 연결을 분산시키는 것을 확인하였고, 피어 하나당 권장 연결 수 에 따른 전체 네트워크 트래픽 양과 권장 연결 수에 따른 최대 흡수를 측정하여 비교하였다.
본 논문에서는 부하제어 서비스 클래스와 같이 결정적인 수준의 보장을 지원할 수 없는 연결 구조를 이중화하여 실시간 RPC의 종료시한 만족도를 개선하는 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 제안된 기법은 RPC의 여유시간에 따라 요청 혹은 응답 메시지 전송에 있어서 종료시한 만족가능성이 높은 연결을 선택하도록 함으로써 각 RPC 트랜잭션에 여유시간에 따른 우선순위를 부여할 수 있으며 분할 기준치의 효율적인 선택에 의해 성능의 향상을 기할 수 있다. 이를 위해 할당된 대역폭에 따른 최적의 분할 기준치를 통계적으로 추정하여 실험 결과와 비교하였다. SMPL을 기반으로 수행된 모의실험은 제안된 기법이 실험에서 주어진 인자값에 대해 실시간 RPC의 종료시한 만족도를 개선할 수 있으며 통계적으로 0.3% 이내에서 최적의 분할 기준치를 추정할 수 있음을 보인다.
컴포넌트 조합을 통한 소프트웨어 개발은 Time-To-Market을 위한 시대적인 흐름이며 소프트웨어의 짧은 생명주기(Lifecycle) 를 극복할 수 있는 방안이다. 그러므로 효과적으로 컴포넌트를 통합하기 위한 기법들이 연구되어 왔다. 그러나 체계적이고 실용적인 기법들의 연구가 미흡하였다. 컴포넌트 통합을 위한 핵심 중에 하나는 통합을 위한 스펙을 어떻게 정의하느냐와 그 통합 스펙을 운영하기 위한 컴포넌트 아키텍쳐를 어떻게 구성하느냐 이다. 본 논문은 특화가 가능한 복합 컴포넌트를 개발하기 위해 컴포넌트 아키텍쳐를 기반으로 컴포넌트간의 조합을 위한 가변성 설계 기법을 제안하며 가변성 중에 컴포넌트간의 메시지의 흐름인 워크플로우(Workflow)에 대한 가변성 설계 기법을 제안한다. 본 기법은 컴포넌트 아키텍쳐 기반의 연결 계약(Connection Contract)을 설계하는 것이 핵심이다. 연결 계약은 컴포넌트의 제공 인터페이스(Provided Interface)를 사용하여 설계하며 이 연결 계약에 의해 동적으로 컴포넌트를 조합하고 특화(Customiztion)할 수 있는 기법을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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