센서네트워크가 다양하고 동적인 영역으로 발전해감에 따라 임무 갱신과 같은 기능을 위해 신뢰성 있는 멀티캐스팅 기술이 새롭게 요구되고 있다. 기존의 연구들은 NAK 기반 방식을 사용하고 있지만, 마지막 패킷 문제 등을 안고 있다. 본 논문은 묵시적 ACK와 간접 복구를 이용하는 ACK 기반 오류 제어 기법인 RM2I를 제안한다. 묵시적 ACK는, 송신 노드로부터 패킷을 받은 수신 노드가 다음 노드로 포워딩할 때 송신 노드도 이를 간접적으로 받게 되는데, 이 수신 내용을 ACK로 해석하는 것을 말한다. 간접 복구는 어떤 노드가 상위 노드가 아닌 이웃노드로부터 패킷을 간접적으로 받았을 때 이를 상위 노드로부터 받은 것으로 해석하여 오류 복구에 활용하는 것을 말한다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 다양한 환경 및 인자에서 RM2I의 에너지 성능을 분석 및 검증하였다. 실험 결과, 묵시적 ACK는 ACK의 수를 줄여 제어 부하를 감소시키고, 간접 복구는 재전송 횟수를 줄여 데이타 전송 부하를 감소시켰다. 또한, NAK 기반 오류 복구 기법의 이론적 에너지 성능 상한선을 계산하여 이와 비교하였다. 비교 결과, 에지 노드에서의 부하를 제외하면 어떤 NAK 기반 기법과도 견줄 수 있는 에너지 효율성을 제공한다는 것을 알 수 있었다.
온톨로지 통합은 두 소스 온톨로지들을 통합하여 하나의 새로운 온톨로지를 생성하는 과정으로서 시맨틱 웹, 데이타 통합, 지식관리시스템 등 여러 온톨로지 응용 시스템에서 중요하게 다루는 연구주제이다. 그러나 과거의 연구들은 대부분 두 소스 온톨로지들 사이에 의미적으로 대응되는 공통 요소를 효과적으로 찾기 위한 온톨로지 매칭 기법에 집중되어 있으며 매핑 요소들을 통합하는 과정에서 발생하는 문제를 정의하고 해결하는 방법에 대해서는 간과하고 있다. 본 논문에서는 매칭 프로세스에 의해 주어진 매핑 결과에 기반하여 두 소스 온톨로지들을 통합해 나가는 상세한 통합 프로세스를 정의하고 매핑 요소들 사이에 존재하는 통합 충돌의 유형에 대한 분류 체계 및 충돌을 탐지하고 해결하기 위한 기법을 제안한다. 또한 충돌의 탐지 및 해결을 포함하여 통합 과정을 캡슐화하는 T-MERGE 연산자와 통합 과정의 기록과 오류 복구를 위한 MergeLog를 설계 및 구현한다. 제안하는 통합 모듈의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 및 네이버 백과사전의 일부를 온톨로지로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 전문가의 수작업에 의한 온톨로지 통합과 동일한 결과를 적은 시간과 노력으로 얻을 수 있음을 보인다.
최근의 CALS 시스템 구축 가속화 및 전자상거래 활성화 분위기는 정보기술의 전략적 활용의 초점을 개별기업 위주에서 기업간 협력체제 구축과 이를 바탕으로 하는 기업간 전자적 결합(Electronic Integration)으로 옮기고 있다. 우리는 정보기술의 공유를 기반으로 새로운 기업간의 관계를 구축할 수 있으며, 이러한 관계를 전략적으로 활용함으로써 기존 사업에서의 경쟁우위 뿐만 아니라, 새로운 사업기회를 창출할 수 있다. 관련기업간의 데이터 표준화를 통한 정보의 공유는 CALS 시스템 구축의 바탕이 된다고 할 수 있는데, 정보공유의 범위는 산업별 특성과 제품별 특성에 따라 달라질 수밖에 없으며, 관련기업간의 교섭력(Bargaining Power)에 의해서도 영향을 받게된다. CALS 환경에서는 개별기업의 정보전략에 따라 수직적 협력관계에 있는 기업들간의 정보공유 정도와 수평적 협력관계에 있는 기업들간의 정보공유 정도가 결정된다고 할 수 있다. 정보공유의 범위를 설정하는 데에는 기업간에 이루어지는 업무의 성격, 공급-제조-유통으로 연결되는 관련기업간의 구조 등도 크게 영향을 미치는 것으로 파악되고 있다. 이 연구에서는 CALS 시스템 구축과정에서 우리가 고려할 수 있는 정보공유의 범위를 관련업무공유, 시스템공유, 부품 설비공유, 시설공유 등의 관점에서 분석하여 봄으로써, 각 산업별로 진행되고 있는 시범사업들의 시스템 영역의 범위를 재조명해보고자 한다. 이 연구에서 집중적으로 다루게 될 정보공유의 범위에 대한 내용은 CALS 시스템을 개발하려는 기업들의 응용서비스 개발 및 정보전략 구축에 중요한 공헌을 할 수 있을 것으로 기대된다.진" 사업에 대한 표준 설정을 위하여 노스캐롤라이나주 지방보건소의 "보건교육/건강증진" 표준체제를 예로 들었다. 다음으로, 경제적인 효율면에서 볼 때 "보건교육/건강증진" 사업에는 단기 혹은 장기 투자가치가 있는가 하는 것이다. 새로 태어나는 미국 지방 보건소의 "보건교육/건강증진" 활동은 지역 시민 및 그 단체가 광범위하고도 자연 다발적으로 참여할 때만 성공할 수 있다고 결론 지울 수 있다.한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다. 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.gical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projec
본 논문에서는 객체 지향 분산 가상 컴퓨팅 환경인 DOVE에 대하여 기술한다. DOVE는 독립적인 분산 객체들이 메소드 호출을 통하여 서로 상호 작용하는 분산 객체 모델을 기반으로 설계되었으며, 다수의 이기종 머신들로 구성된 분산 환경을 하나의 논리적인 단일 가상 컴퓨터로 사용자에게 제공함으로써 원격지에 있는 분산 객체들이 하나의 가상 컴퓨터에 존재하는 것처럼 사용할 수 있도록 한다. 또한, 병렬성, 이기종 환경, 객체 그룹, 단일한 네임 서비스, 그리고 오류 허용 등의 지원을 통하여 병렬 프로그램 개발을 위한 투명성 있고 사용이 용이한 프로그래밍 환경을 제공한다. 병렬성은 다양한 메소드 호출, 객체 그룹을 통한 다중 메소드 호출, 다중 쓰레드 구조 그리고 여러 동기화 구조를 사용함으로써 효과적으로 지원되며, 자동화된 데이타 변환 코드 생성, IDL 컴파일러를 통한 stub와 skeleton 객체 생성 그리고 객체 관리자를 통한 객체 라이프 관리와 네임 서비스를 통하여 이기종 간 호환성 문제를 해결하였으며 투명성 있고 사용이 용이한 프로그래밍 환경을 제공한다. 자치성 있는 분산 객체와 다중 레이어 구조 그리고 분산화된 네임 서비스와 객체 관리 구조를 사용함으로써 확장성과 보수성이 향상되었으며, 비동기방식의 사건 및 예외 처리 통한 오류 탐지 및 확인 기능을 제공한다.
MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 패턴인식에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있다. 패턴인식에 사용되는 학습 데이타는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부변수 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 웅용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정되고 학습이 진행됨에 따라 학습패턴 영역이 달라지는 학습과정의 각 단계에 효과적으로 대웅하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습과정을 세 단계로 정의하고, 각 단계별로 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습속도 및 학습생략(ILVRS) 방법을 제안한다. ILVRS의 기본개념은 다음과 같다. 학습단계마다 학습에 필요한 패턴의 부분이 달라지므로 이를 구별 하여 학습에 적용할 수 있도록 (1)패턴마다 발생하는 오류치를 적절한 범위 이내로 제한하여 가변 학습률로 사용하고, (2)학습이 진행됨에 따라 불필요한 부분의 패턴을 학습에서 생략한다. 제안한 ILVRS의 성능을 입증하기 위해 본 논문에서는 패턴인식 응용의 한 갈래인 화자증명을 실험하고 그 결과를 제시한다.
센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법들이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 총괄적인 비교를 요구한다. 따라서, 부분적인 데이터만을 이용할 수 있는 인-네트워크 방식으로 처리하기 어렵다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 긍정 오류(False Positive) 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 PBFiltering 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 그리고 여기서 제안하는 우선순위 맵을 이용한 선 필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터링 효율을 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 MFTAC 기법과의 시뮬레이션을 통해 비교 평가하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 다수의 긍정 오류의 발생을 감소시키고, 네트워크 수명이 연장됨을 보였다.
유비쿼터스 환경의 구현을 위한 핵심 기술 중 고정된 인프라의 지원 없이 무선 단말기들끼리 연결되는 애드 혹 네트워크 기술이 큰 관심을 받고 있다. 이러한 애드 혹 무선 네트워크에서는 무선링크의 높은 비트 오류 확률과 시변 하는 네트워크 토폴로지로 인하여 수신자와 송신자간의 원활한 정보 교환을 위해 데이타 전송 경로를 효과적으로 제어할 수 있는 라우팅 프로토콜이 매우 중요한 역할을 수행한다. 하지만 기존의 애드 혹 네트워크를 위한 라우팅 프로토콜은 높은 오버헤드와 네트워크의 안정성 및 확장성 측면에서 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 보다 효과적으로 전송 경로를 제어하고, 애드 혹 무선 네트워크 환경의 안정성을 향상시키기 위한 해결 방법으로 본 논문에서는 하이브리드 무선 네트워크를 위한 존 마스터 기반의 라우팅 프로토콜을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 라우팅 프로토콜의 성능 분석을 위해 모의실험을 수행하였으며, 그 결과 제안 라우팅 프로토콜이 다양한 무선 환경에서 기존의 라우팅 프로토콜보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 HMM과 연결 숫자음의 후처리를 이용한 음성 다이얼링에 관한 연구이다. HMM(Hidden Markov Model)은 좋은 결과를 보이면서 현재 음성 인식 분야에서 널리 사용되는 알고리즘이다. 그러나, HMM의 학습 방법인 maximum like-lihood estimation은 인식률을 극대화하는 모델의 파라메터 값을 생성하지 못하는 단점이 었다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 Segmental K-means 학습 과정에 후저리를 이용하여 인식 실험을 하였다. 한국어 연속 숫자음은 영어 연속 숫자음과 달리 연음 현상의 영향을 많이 받는다. Level Building 과정에서 연음에 의한 오류를 감소시키기 위해 연음에 의해 발생할 수 있는 단어를 별도의 모델로 추가하였다. 이렇게 추가된 단어 모델들에 대한 몇 가지 규칙을 인식 결과에 적용하여 출력을 다시 조정한다. 본 시 스템은 TMS320C30 프로세서를 내장한 DSP 보드와 IBM PC 상에서 구현되었고, 표준 패턴은 실험실 잡음 환경에서 남성 화자3명을 대상으로 작성하였다. 인식 실험 결과 21종 전화 번호 252개 데이타에 대하여 화자 종속의 경우 $91.6\%$, 회자 독립의 경우 $80.5\%$의 인식률을 나타내었다.
차세대 정보통신 서비스 응용들이 분산 처리 환경에서 객체지향 기법으로 개발 되고 있다. 본 논문에서는 개발 단계 뿐 아니라 운용 단계에서 이 서비스들의 효율 적인 시험을 위하여 분산 프로그램의 수행 상태를 감시하기 위한 하부구조의 감시 기능을 정의하고 이를 토대로 시스템 차원의 시험 방법을 제시한다. 본 논문의 방법에서는 객체 수행을 감시하고 감시된 데이타를 모으는 것을 임무로 하는 감시 서버와 이를 분석하고 시험할 내용과 순서를 정하는 시험자와의 기능을 분리시킴으로써 감시에 따 른 영향을 최소화 할 수 있다. 또한, 오류가 발생된 부분의 시험을 반복함으로써 정확한 진단을 내릴수 있게 된다. 이 기법은 실시간 결함허용 시스템 구현의 핵심적 요소로서, 정보통신 시스템 뿐 아니라 일반 분산 시스템에도 적용 가능할 것이다.
Firewall은 다양한 부정Access의 방지책으로서 확실히 유효한 수단이지만 이 Firewall은 사용자로부터 지시된 설정을 충실히 실행하는 것으로 설정 오류, 소프트웨어의 정지, 허가된 룰을 악용한 침입 등 반드시 사용자가 바라는 작용을 무조건적 상태에서 보증해 주는 것은 아니다. 따라서 사용자는 도입 후 에도 운용시에 Access log를 감시하고 본래의 Security Policy에 반하는 행위를 매일 매일 체크하지 않으면 안될 상황에 처해 있다. 본 연구는 이러한 부정Access에 대한 이와 같은 Firewall의 현상에 대한 과제 중에서 "부정Access를 어떻게 하면 일찍, 정확히 체크할 수 있는가\ulcorner"라는 주제를 선택하여 Firewall의 한계와 그 대응책을 실제로 부정Access를 시험해 보는 것으로 검증하기로 하였다. 실험결과에서 (1)Port Scan이나 전자메일 폭탄(서비스정지공격)등은 Firewall로 방지하는 것은 불가능하거나 혹은 Checking이 곤란하다. (2)공격마다 로그 수집을 했음에도 관계없이 Firewall의 로그는 번잡하므로 단시간에 사태의 발견이 대단히 곤란하다고 하는 Firewall의 한계를 인식하였다. 그리고 그 대책으로서 우리는 체크 툴의 유효성에 착안하여 조사한 결과, 결국 무엇이 부정Access인가에 대해서는 어디까지나 이용하는 측이 판단하여 Firewall 상에 설정하지 않으면 안되지만 체크 툴은 이 부정Access 정보를 데이터베이스로서 갖고 있음으로써 '무엇이 부정Access인가'를 이용자 대신에 판단하고 툴에 따라서는 설정을 자동적으로 변경하여 부정 Access의 저지율을 향상시킨다. 이처럼 체크 툴은 Firewall의 수비능력을 보강하는 위치에 있다고 생각할 수 있다.다. 4 장에서는 3장에서 제기한 각각의 문제점에 대해 RAD 의 관점에 비추어 e-business 시스템의 단기개발을 실현하기 위한 고려사항이나 조건 해결책을 제안한다. 본 논문이 지금부터 e-business 를 시작하려고 하는 분, e-business 시스템의 개발을 시작하려고 하는 분께 단기간의 e-business 실현을 위한 하나의 지침이 된다면 다행이겠다.formable template is used to optimize the matching. Then, clustering the similar shapes by the distance between each centroid, papaya can be completely detected from the background.uage ("Association of research for algorithm of calculating machine (1992)"). As a result, conventional NN and CNN were available for interpolation of sampling data. Moreover, when nonlinear intensity is not so large under the field condition of small slope, interpolation performance of CNN was a little not so better than NN. However, when nonlinear intensity is large under the field condition of large slope, interpolation performance of CNN was relatively better than NN.콩과 자연 콩이 성분 분석에서 차이를
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[게시일 2004년 10월 1일]
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