DNN은 기존의 음성 인식 시스템에 비해 에러가 적으나 병렬 훈련이 어렵고, 계산의 양이 많으며, 많은 양의 데이터 확보를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 GMM에서 모델 파라메터를 가지고 음소별 GMM 파라메터를 추정하여 음소 단위를 생성한다. 그리고 이를 효율적으로 적용하기 위해 특정 어휘에 대한 클러스터링을 통해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 3가지 종류의 단어 음성 데이터베이스를 이용하여 DB를 가지고 어휘 모델을 구축하였고, 잡음 처리는 워너필터를 사용한 특징을 추출하여 음성 인식실험에 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용한 결과 음성 인식률에서 97.9%의 인식률을 나타내었다. 본 연구에서 개선된 오버피팅의 문제점을 향상시킬 수 있는 추가적인 연구를 필요로 한다.
마이크로어레이 데이터는 유전자의 집합이 어떠한 조건 혹은 샘플의 집합 하에서 얼마나 발현되는지를 수치화한 2차원 행렬 데이터이다. 바이클러스터는 마이크로어레이의 샘플의 부분 집합과 이 샘플 부분 집합 하에서 일정한 증감 패턴을 보이는 유전자의 부분 집합을 말한다. 이렇게 같은 패턴을 보이는 유전자의 부분 집합은 일정한 정도의 유의 수준으로 비슷한 기능을 한다고 말할 수 있다. 따라서 바이클러스터링 알고리즘은 같은 기능에 연관된 유전자의 집합과, 이 기능이 발현되고 있는 조건의 집합을 밝혀내는데 있어서 매우 유용하다. 본 논문에서는 다항식 시간 복잡도를 유지하면서, 높은 기능적 상관관계를 가지는 바이클러스터를 밝혀 낼 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 1) 마이크로어레이 데이터에 심한 노이즈가 있을 경우 패턴으로 인식하지 못하는 기존 알고리즘과 달리, 노이즈 레벨이 심하더라도 거시적으로 비슷한 모양을 보이는 패턴을 찾아내는 방식을 이용하여 숨어있는 패턴들을 찾아낼 수 있고, 2) 바이클러스터 상호간에 오버랩을 허용하며, 또한 다양성이 보장되는 복수의 바이클러스터를 찾아내며, 3) 찾아진 유전자 부분 집합의 기능적 상관관계가 매우 높은 특성을 지니고, 4) 유전자 및 샘플의 순서와 상관없이 결정적인(deterministic) 결과를 도출한다. 또한 본 논문에서는 알고리즘이 찾아낸 바이클러스터의 기능적 상관관계의 정도와, 비교 알고리즘이 찾아낸 바이클러스터의 기능적 상관관계의 정도를 유전자 온톨로지(Gene Ontology)를 통해서 측정함으로써 비교하고 있다.
Ad Hoc Network는 인프라스트럭처 기반의 네트워크가 아니고 노드들이 분포되어 있기 때문에 공격을 받기가 쉽다. 침입탐지시스템은 다른 노드들의 신뢰 수준을 감지하고 노드의 로컬 보안에 대한 검사와 감시 능력을 제공한다. 본 논문에서는 침입 탐지를 하는데 오버헤드를 줄이기 위해 클러스터링 기법을 적용하였다. 그리고 노드들 간의 신뢰도를 측정하기 위해 클러스터 헤드가 멤버 노드로부터 받은 신뢰 정보와 자신의 정보를 조합하여 다른 노드의 신뢰도를 평가한다. 이렇게 함으로써 네트워크내의 노드들의 대한 인증을 정확하게 수행할 수 있게 되어 안전한 데이터 전송을 제공하게 된다.
센서네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 사회에서 핵심 기술로 부각되고 있다. 이러한 센서네트워크는 노드들이 노출되거나 데이터 전송 시 일반 네트워크보다 보안에 취약하므로 안전한 통신을 위하여 센서 노드간 키를 설정하는 것은 보안을 위한 기본적인 요구사항이 되고 있다. 본 논문에서는 배치된 센서네트워크에서 셋업서버의 오버헤드를 줄이기 위하여 네트워크를 클러스터링하고 각 셀 안에 클러스터 헤더와 노드들을 배치한 후 클러스터내의 노드사이의 안전한 통신을 하기위한 pairwise key를 설정하는 기법을 제안하였다.
인터넷의 사용자가 급증하여 고가용성과 확장성을 지닌 고성능의 인터넷 서버들이 요구된다. 클러스터 시스템은 이러한 요구사항을 만족시킬 수 있는 서버이다. 본 연구에서는 N-node heartbeat 을 구현하였고, 이것을 기반으로 하는 고가용 부하분산 클러스터, PersistentCluster를 구현하였다. PersistentCluster는 로드 벨런서가 사용자의 요구를 서버들에게 분산시켜주는 LVS 시스템에서 로드벨런서가 고장나면 나머지 서버중에 하나가 그 역할을 인계 받아 계속 수행하는 고가용성 클러스터링 솔루tus이다. PersistentCluster는 로드벨런서만 heartbeat 메시지를 전송하는 비대칭 heartbeat을 채택하여 시스템의 메시지 전송 및 처리 오버헤드를 감소시켰다. 비대칭 heartbeat을 적용할 경우에 나타나는 각 노드의 부하 감소량을 실측하며 비대칭 heartbeat 의 성 능을 평가하였다.
본 논문은 서버를 구성할 수 있는 방식 중의 하나인 Cold-standby 방식을 이용하여 리눅스를 기반으로 한 고가용의 웹 서버 설계 및 구현에 대해 그 방안을 제시하고자 한다. Cold-standby 방식은 프라이머리 서버와 필요시 그 기능을 대신하는 백업 서버로 구성되며, 서비스를 제공하는 프라이머리 서버에 결함이 발생하여 서비스를 제공할 수 없을 경우 백업 서버가 그 역할을 대신하는 동작 방식이다. 프라이머리 서버에서 백업 서버로의 스위칭은 리눅스에서 오픈 소스로 제공하는 heartbeat 기법을 이용하여 프라이머리 서버의 결함발생시 백업 서버로의 스위칭이 가능하며, 프라이머리 서버의 과중한 트래픽으로 인해 발생할 수 있는 오버헤드를 줄이기 위해 실제 서비스를 처리하는 리얼 서버들을 클러스터링하였다. 또한 mon 기법을 이용하여 리얼 서버들의 상태를 모니터링함으로써 리얼 서버들의 추가 및 삭제가 용이하며, 웹 서버를 위한 하드웨어 및 소프트웨어 기법의 고가용을 제공함으로써 클라이언트에 대하여 안정성 및 신뢰성을 보장한 고가용의 서비스를 제공하는 웹 서버를 구현하였다.
에너지 교체가 어려운 무선 센서네트워크(Wireless Sensor Network)에서 에너지 소모량을 줄이기 위하여 효율적 라우팅에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 그 중 라우팅 분야는 현재 클러스터링 방식이 가장 효율적인 방식으로 연구되고 있다. 클러스터링 방식은 클러스터를 구성하는 부분과 데이터를 전송하는 부분으로 구성된다. 클러스터를 구성하는 부분은 클러스터 내에 센서 노드들 간에 에너지 소모를 동등하게 하기 위하여 주기적으로 반복된다. 클러스터 구성 부분은 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터 헤드 노드에 최적화된 클러스터 멤버 노드를 구성하는 부분으로 알고리즘이 복잡하고 에너지 소모가 크다. 또한 데이터를 전송하는 부분은 크로스오버 영역을 중심으로 에너지 소모량이 $d^2$ 과 $d^4$ 으로 비례된다. 본 논문은 클러스터 방식에서 주기적으로 일어나는 클러스터 구성 부분을 효율화하여 에너지 소모량을 줄이는 방법을 제안하였다. 이 방식은 클러스터의 구성에 있어서 밀도를 고려한 노드가 배치될 영역을 균등 분할하여 클러스터 내의 센서 노드수를 거의 일정하게 하고, 클러스터의 중앙 근처에 헤드 노드의 선정함으로 에너지 소모를 줄이는 방식이다. 이 제안의 타당성을 모의실험을 통하여 보면, LEACH 방식에서의 에너지 소모량보다 적은 것이 확인하였다.
무선 센서 네트워크의 각 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 에너지로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 사용에 많은 연구가 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크의 수명을 연장하기 위해서는 무선 센서 네트워크에 존재하는 각 센서 노드들의 전력소비를 줄이는 것도 필요하지만 센서 노드들의 균일한 에너지 소비를 유도하여 가능한 많은 노드들이 생존하는 것이 망의 수명에 더욱 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 클러스터링 기반 라우팅 프로토콜인 LEACH를 기반으로 각 노드의 잔이 에너지를 고려하여 전체 노드의 균형적인 에너지 소모를 유도하는 클러스터 헤드 선정 알고리즘을 제안한다. 제안한 프로토콜에 대해서 시뮬레이션을 기반으로 네트워크 수명에 대한 분석을 수행하였다. 제안한 프로토콜은 심각한 오버헤드나 성능저하 없이 효과적으로 네트워크 수명을 연장하였다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 갖는 배터리에 의해 가동되며 한번 배치되면 사용자가 접근할 수 없고 배터리 교환이 불가능하다. 따라서 네트워크의 수명을 늘리기 위하여 네트워크 디자인 시에 에너지 효율성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. BCDCP 기법에서는 모든 센서가 CH(클러스터 헤드)로 데이터를 보내고 CH는 BS(베이스 스테이션)로 취합된 데이터를 송신하는 효율적 클러스터링 프로토콜이지만 규모가 큰 네트워크에서는 적합하지 않으며 노드들의 물리적 위치를 고려하지 않기 때문에 효율성이 떨어진다. UCR 기법의 경우 BS에와 노드들의 거리만을 고려하기 때문에 BS에 가까운 노드가 빨리 죽는 문제가 있다. 본 논문에서는 균형된 에너지 소비를 통하여 네트워크 수명을 늘리기 위한 삼각모양 클러스터 라우팅 프로토콜(TSCRP- Triangular Shape Cluster Routing Protcol)을 제안한다. 본 기법은 비교적 간단하게 운영되기 때문에 헤드 선출에 필요한 오버헤드가 적고 센서들의 에너지 보유량뿐만이 아니라 센서들과 BS간의 거리를 유기적으로 결합하여 리더 노드를 선정하기 때문에 다른 기법에 비해 효율적이다. 실험에 의하면 TSCRP가 LEACH, BCDCP, UCR보다 우수한 것으로 나타났다.
전술 네트워크 환경에서 임무 수행을 위해 조합된 서비스를 수행하기 위해서는 실제로 서비스를 제공하는 자원과 추상 서비스를 바인딩 하는 작업이 필요하다. 그러나 군이 운용하는 전술 네트워크는 대역폭이 낮고 패킷 손실률이 높아 서비스를 안정적으로 수행하기 위해서는 통신량을 최소화 해야 한다. 또한 전장 환경은 그 특성상 동적으로 변화한다. 이를 위해 본 논문에서는 분산 서비스 코디네이션 과정에 생기는 서비스 게이트웨이간 통신량을 최소화 하고 전장 환경의 변화 중 일부 게이트웨이의 무력화 상황을 고려하는 두 개의 자원 재할당 기법을 제안하고 게이트웨이간 총 통신 오버헤드와 할당 유사도를 기준으로 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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