Diels-Alder 반응은 유기합성에서 중요하게 다뤄지는 고리형성 반응으로 위치 선택성과 더불어 단일 단계 반응이기에 특이한 입체 선택성을 갖는 것으로 알려졌다. 그러나 실제로는 단계적 반응 경로도 존재할 수 있음을 발견하였는데, 이 경우에 갖는 위치 선택성과 입체 선택성은 달라질 가능성이 높다. Density Functional Theorem(DFT)로 계산한 결과, 비대칭 Diels-Alder 에 대해 단계적 반응의 경우에도 마찬가지로 유사 ortho 형태에 endo 지향성을 나타내었지만 대칭 Diels-Alder 반응에 비해 단계적 반응이 일어나기 힘들다는 결론을 얻을 수 있었다.
사용자에게 적응된 서비스를 제공하기 위하여 환경으로부터 얻어지는 다양한 형태의 데이터를 이용한 다양한 방법이 연구되고 있다. 그 중 과거 이동 경로 자료는 사용자의 현재 이동 위치를 예측하고 이와 관련된 서비스를 제공하는데 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 과거 이동 경로의 분석을 통하여 이동중인 사용자의 시공간 위치예측 기술을 제안한다. 환경으로부터 발생한 사용자의 이동 경로를 수집하고, 수집된 데이터에서 이동 경로 선택(Path Selection) 방법을 이용한다. 이동 경로 선택 방법은 이동 중에 발생한 경로의 거리, 시간, 방향의 요소와 동적정합법을 사용하여 유사성(Similarity)을 측정하며 유사성이 가장 높은 경로를 선택한다. 선택된 경로는 시간에 따른 공간 정보 및 위치에 따른 시간 예측 서비스를 위하여 사용가능 하며, 실험을 통하여 유사성이 높은 이동 경로를 선택하는 모습을 확인하였다.
본 논문에서는 모바일 에드-혹 네트워크를 위한 분산 이동성 관리 방법으로 적응적 RDG(Randomized Database Group) 방법을 제안한다. 이 방법에서는 네트워크 노드의 위치를 저장하고 노드의 이동성을 관리하기 위하여 데이터베이스가 사용된다. 모바일의 위치가 바뀌면, 모바일의 선호도를 고려하여 동적으로 무작위로 선택된 다수의 데이터베이스가 갱신된다. 호 도착과 같은 모바일의 위치가 필요할 때, 다수의 무작위로 선택된 데이터베이스가 질의된다. 그리고 분석적 방법으로 제안된 방법의 전체 위치 관리 비용을 평가하고, 그것의 성능을 기존의 RDG 방법과 비교 평가 한다.
사용자의 과거 이동 경로 자료는 사용자의 현재 이동 위치를 예측하고 이외 관련된 서비스를 제공하는데 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 과거 이동 경로의 분석을 통하여 이동 중인 사용자의 시공간 위치예측 기술을 제안한다. 환경으로부터 발생한 사용자의 이동 경로를 수집하고 수집된 데이터에서 이동 경로 요약(Path Summarization)과 이동 경로 선택(Path Selection) 방법을 제안한다. 이동 경로 요약 방법은 환경으로부터 수집한 사용자의 이동 경로를 군집 분류하고, 이동 경로 선택 방법은 이동 중에 발생한 경로의 거리, 시간, 방향의 요소와 동적 정합법을 사용하여 유사성(Similarity)을 측정하며 유사성이 가장 높은 경로를 선택한다. 선택된 경로는 시간에 따른 공간 정보 빚 위치에 따른 시간 예측 서비스를 위하여 사용가능 하며, 실험을 통하여 유사성이 높은 이동 경로를 선택하는 모습을 확인하였다.
사용자와 관련한 환3 데이터로부터 유용한 정보를 만들어 내기 위하여 다양한 형태의 데이터를 이용한 다양한 방법이 연구되고 있다. 그 중 사용자의 이동 경로는 공간상의 이동 위치를 예측하고 유용한 서비스를 제공하는데 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 이동 경로에 대한 분석과 예측기술을 제안한다. 환경으로부터 발생한 사용자의 이동 경로를 수집하고 수집된 데이터는 이동 경로 선택(Path Selection) 방법을 이용하여 유사성이 가장 높은 경로를 선택하여 준다. 선택된 경로는 시간에 따른 공간 정보 표현 및 위치에 따른 시간 예측 서비스를 위하여 사용가능 하며, 실험을 통하여 유사성이 높은 이동 경로를 선택하는 모습을 확인하였다.
본 논문에서는 랜드마트 정보 없이 장해물의 위치 정도 지도만 주어졌을 때 스테레오 시작(stereo vision)을 가진 이동로봇이 관측위치와 조명의 변화에도 강인한 시각 특징을 랜드마크로써 추출하는 수법을 제안한다. 장해물의편평한 면사에서 보다 안쪽영역에 존재하는 특징이 관측위치의 변화에 영향을 덜 받기 때문에 안쪽 영역에 존재하는 수직선 세그먼트(vertical line segment) 특징을 랜드마크로 선택한다. 그러나 선택된 특징에서는 로봇의 이동과 관측이 오차에 의해 불확실성(uncertainty)이 포함되어 있기 때문에 추정해야만 한다. 이를 위해 영역기반 스테레오 정합과 특징기반 스테레오 정합법을 이용하여 정합된 특징을 선택하고 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter)를 이용여 선택된 특징의 위치, 길이를 추정하여 랜드마크로써 등록한다. 실내 이동환경에서의 실험을 통해 제안된 수법의 유용성을 보인다.
공간 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 동적 및 정적 환경에서 발생하는 공간객체를 효율적으로 관리할 수 있는 공간색인방법이 필요하다. 그리고 검색의 성능을 높이기 위해서는 공간국부성을 고려한 공간색인방법이 요구되며, 공간국부성은 객체들의 위치 속성과 관계가 있다. 본 논문에서는 공간국부성 정도를 측정하기 위한 새로운 측도인 변형계층분산을 기술하였다. 그리고 기존의 검색공간 분할 방법의 성능을 변형계층분산에 의해 평가하였다. 실험에 의하면 하나의 분할 도메인을 선택한 후 선택된 도메인에서 분할 위치를 결정하는 것은 검색공간 상에 표현된 모든 엔트리들의 위치 속성을 충분히 반영하지 못하는 문제점이 있었다. 따라서 분할 도메인 및 위치의 선택은 검색공간을 구성하는 모든 도메인에서 동시에 고려되어야 한다.
최신 무선 통신망은 이동 단말의 동적 재배치를 허용하므로 입력 호를 전달하기 위해서는 이동 단말의 트랙을 관리하는 위치 관리 메커니즘이 필요하다 본 논문에서는 페이징 비용을 감소시키기 위하여 퍼지 논리 기반 선택적 페이징 방법을 제안한다. 퍼지 논리 기반 위치 관리 방법에서, 위치 갱신은 방향 기반 방법과 이동 기반 방법을 혼용한 지역 기반 방법을 사용하고, 위치 검색은 이동 단말의 이동성 정보에 기초한 퍼지 논리 기반 선택적 페이징 방법을 사용한다. 부분 후보 페이징 지역이 퍼지 논리 제어에 의해 선택되고, 퍼지 논리 기반 선택적 페이징 방법은 그 부분 후보 페이징 지역 내의 셀들만 페이지 한다. 제안하는 퍼지 논리 기반 위치 관리 방법의 성능을 분석적 모델과 모의실험을 통하여 평가하고, 그것의 성능을 LA 및 BVP와 비교한다. 평가 결과, 제안하는 퍼지 논리 기반 위치 관리 방법이 다른 위치 관리 방법에 비해 우수한 성능을 제공함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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