DECT(Digital Enhanced Cordless Telecommunications)는 사설교환기에 이동서비스를 제공하기 위한 통신규약으로 셀 반경이 100∼200 m 정도인 협역상의 이동서비스를 제공하는 초소형 셀룰라(pico-cellular) 방식이고, PSTN을 이용한 저가형 통신서비스를 제공함으로써 빌딩의 옥내형 이동통신을 위한 GSM의 이상적인 보완책으로 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 링크제어, 오류제어, 시퀀스제어, 흐름제어 기능의 수행으로 상위 네트워크 계층에게 신뢰성 있는 통신 링크를 제공하고, 가입자 수용용량의 증대를 위해 증설되는 기지국과 기지국 접속장치의 위치에 무관하게 실시간 서비스를 제공할 수 있는 데이타 링크제어 계층의 구현을 위해 이의 구조와 기능을 분석하고 설계하였다.
최근의 위치 측위 기술과 무선 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 제시된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동 객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 이전의 GALIS 프로토타입에서 구현되지 않았던 이탈시간 관리 기법을 제안하여 노드간 이동 경로를 가진 이동객체를 추적하기 위한 질의유형에 대해 보다 정확하고 빠른 응답을 얻을 수 있음을 보인다. LLDS는 객체의 과거 위치 정보가 타임 존을 이동할 때 필터링하여 저장하므로 보다 효율적인 저장공간의 활용이 가능하다. 이때 LLDS가 모든 이동 객체의 위치 정보에 대해 해당 타임 존으로 이동시키고 정보를 필터링하는 작업을 타임 존 시프팅이라 한다. 본 논문에서는 GALIS에서 제안한 타임 존 시프팅을 구현하기 위해서 실시간 시프팅, 일괄 타임존 시프팅, 테이블 분할 시프팅 세 가지 기법을 제안하였고, 이를 구현하여 각 방법의 성능을 질의 테스트를 통해 제안된 세 가지 방법 중 테이블 분할 시프팅 방법이 보다 효율적임을 살펴볼 수 있었다.
계층적 메모리 구조를 사용하는 시스템에서 상위 캐쉬의 적중률은 전체 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 시스템 설계 시 전력 효율성이 중요한 고려사항이 되고 있는 최근에는 전력 소모량이 많은 하위 캐쉬로의 접근을 줄이기 위해 상위 캐쉬의 적중률을 높이는 방안이 더욱 부각되고 있다. 본 논문에서는 선택적 희생 캐쉬를 이용하여 상위 캐쉬의 적중률을 높임으로써 저전력 고성능 시스템을 설계하는 방안을 제안하고자 한다. 희생 캐쉬는 직접 사상 1차 캐쉬에서의 충돌 미스로 인한 메모리 시스템의 성능 저하를 줄이기 위해 추가되는 모듈이다 제안하는 구조는 희생 캐쉬로의 데이타 할당 정책을 변형하여 재참조 가능성이 높은 데이타를 보다 오랜 시간동안 상위 캐쉬 내에 유지시킴으로써 상위 캐쉬의 적중률을 높이고, 이를 통해 접근 시간이 길고 전력 소모량이 많은 하위 캐쉬로의 접근 횟수를 줄이고자 한다. 참조 기반 희생 캐쉬는 1차 캐쉬에서 교체되는 데이타 중에서 프로세서에 의해 많이 참조되었던 데이타만을 골라서 할당한다. 교체 기반 희생 캐쉬는 1차 캐쉬에서 교체되는 데이타 중에서 충돌 미스가 자주 발생하는 위치에 할당되었던 데이타만을 골라서 할당한다. Wattch를 사용한 실험 결과 제안하는 구조는 기존의 희생 캐쉬 시스템보다 좋은 성능을 보일뿐 아니라, 전력 효율성도 높음을 알 수 있다.
본 논문에서는 분산 HLR 환경에서 이동 단말의 위치 추적을 위한 비용을 줄이기 위한 분기포인터 기법(Jumping Pointer Scheme)을 제시한다. 이 기법은 분산 HLR 환경에서 사용되는 포인터 포워딩 기법(Pointer Forwarding Scheme)의 변형으로, 최근에 갱신된 HLR이 아닌 다른 HLR로 부터 착신호가 유발되어 질 경우 포인터 포워딩 기법에서는 착신 이동 단말을 찾기 위해서 경유해야 하는 VLR의 개수가 많아질 수 있는데 이러한 현상을 막고자 최근에 갱신된 VLR과 현재 이동 단말이 위치하고 있는 등록 영역의 VLR간에 분기포인터(Jumping Pointer)로 연결하여 위치 추적을 보다 빠르고 신속하게 하고자 한다. 본 논문에서는 분기포인터를 사용할 경우 위치 추적을 위한 'find' 비용과 HLR 및 VLR 데이타베이스의 자료 갱신을 위한 'update' 비용 관점에서 수학적 모델을 제시하고 이에 대한 성능을 평가한다. 또한 기존의 포인터 포워딩 기법의 수학적 모델을 이용하여 두 기법간의 성능을 비교 분석한다. 분기포인터를 이용한 위치 관리 기법은 착신호와 등록 영역을 이동하는 횟수에 대한 비율이 상대적으로 낮은 경우 즉 호가 자주 발생하지는 않으나 등록 영역간 이동이 많은 단말의 경우 포인터 포워딩 기법 대비 약 17% 의 성능 향상을 나타낸다.
최근 위치 기반 서비스 기술에 관한 관심이 증가하면서, 시간에 따라 연속적으로 변하는 이동 객체에 관한 많은 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 또한 이 시스템들이 자주 사용되는 질의 처리 기법 중 하나인 최근접(nearest neighbor, NN) 질의에 대한 연구도 다양하게 수행되고 있다. 그러나, 기존의 최근접 질의 처리 기법들은 질의와 객체가 이동하면 그들이 결과가 유효하지 않게 되므로, LBS를 위한 이동객체 관리 시스템에는 적합하지 않을 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 이동객체에 대한 정확하고 연속적인 질의 처리가 가능한 새로운 최 근접 질의 처리 기법을 제안하였으며, 이를 연속 궤적 최근접(continuous trajectory NN, CTNN) 질의라 부른다. 이 논문에서는 빠른 응답 시간을 얻기 위한 근사 연속 궤적 최근접(approximate CTNN, ACTNN) 질의 처리 기법과 정확한 최근접 탐색을 가능하게 하는 정확 연속 궤적 최근접(exact CTNN, ECTNN) 질의 처리 기법을 제안하였다. 우리는 여러 데이타 셋을 기반으로 실험을 하였으며, 실험결과는 제안된 ECTNN 기법의 경우 정확도는 상당히 높은 반면, 응답시간은 약간 낮은 성능을 보였다 또한 ACTNN 기법의 경우 정확도는 ECTNN 기법에 비해 낮은 반면, 응답시간은 높은 성능을 보였다. 제안된 기법들은 항해 시스템, 교통 통제 시스템, 물류정보 시스템 등 각종 위치 기반 서비스에 다양하게 사용될 수 있고, 특히 질의 객체와 데이타 객체가 모두 이동 점 객체이면서 이들의 궤적 정보를 미리 파악할 수 있는 경우에 가장 적합하다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 LBS, 즉 u-LBS는 실세계의 수많은 객체가 위치정보와 밀접히 연관된 대용량 데이타를 대상으로 한다. 특히, 사용자의 위치 정보와 관련하여 검색하려고 하는 객체인 POI에 대한 빠른 검색이 중요하다. 따라서 u-LBS에서 POI의 효율적인 검색을 위한 인덱스 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 u-LBS에서 정적 POI를 대상으로 이를 효율적으로 검색하기 위한 DGR-Tree를 제시한다. DGR-Tree는 변형된 R-Tree를 기본 인덱스로 하고 동적 레벨 그리드를 보조 인덱스로 사용하는 구조이다. DGR-Tree는 점 데이타에 적합하도록 최적화하고 있으며 리프 노드 간 겹침 문제를 해결한다. DGR-Tree에서 동적 레벨 그리드는 점 데이타의 밀집도에 따라 동적으로 구성되며, 각 셀은 DGR-Tree의 리프 노드와 연계를 위한 포인터를 저장하여 리프 노드를 직접 접근하도록 함으로써 인덱스 접근 성능을 향상시킨다. 또한, 본 논문에서는 DGR-Tree를 위한 KNN 검색 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에서는 KNN 검색 시 후보 셀에 빠르게 접근하기 위하여 동적 레벨 그 리드를 활용하며, 후보를 노드별로 구분하여 저장함으로써 후보 리스트 내에서의 정렬 비용을 감소시킨다. 마지막으로 실험을 통해 DGR-Tree의 우수성을 입증하였다.
본 연구에서는 로보트 시스템에게 인식기능을 부여하여 작업대상물의 위치와 방향이 임의적으로 변경되어도 사용자가 원하는 핸들링작업을 원활하게 수행할 수 있는 자동화시스템을 구현하는데 있다. 이를 위하여 작업대상물의 변화된 위치와 방향은 시각센서로서 검출하고, 화상처리과정에서 명도정보의 가변과 같은 주변여건의 변화때문에 발생하는 에지 추적 오차는 적절한 필터링 방법을 적용하여 최소화시켰다. 시각센서의 운용 프로그램은 인터럽트 기법으로 주변장치와 상호제어가 가능토록 구성하고, 시각센서에서 검출한 데이타는 아스키 포멧으로 로보트시스템에 전달되어 6자유도 매니플레이터의 툴 좌표계는 검출데이타와 비례하게 자동보성되어 작업대상물의 위치와 방향변화를 추종할 수 있도록 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템 운용 알고리즘을 생산현장에 직접 적용한 결과 라인 밸런스의 향상과 산업재해방지를 위한 효과적이고 안정된 생산설비로써 운용될 수 있었다.
현실 세계에서 시간에 따라 연속적으로 위치나 모양이 변하며 이동하는 데이타를 시공간 이동 객체라 한다. 기존의 이동 객체 색인은 R-트리의 구조를 가지기 때문에, dead spare, overlap 등 R-트리의 문제점을 그대로 갖고 있을 뿐만 아니라 고려하는 초점에 따라 이 문제가 더 커진다. 따라서, 이 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위하여 MPR-트리(Moving Point R-tree)를 제안한다. 제안된 MPR-트리는 추출 연산을 활용하여 특정 시점 질의 및 시공간 범위 질의를 효과적으로 처리하며, 동일한 이동 객체 위치를 시간에 따라 연결리스트로 연결하여 궤적 질의 처리를 용이하게 처리한다. 기존 이동 객체 색인과 비교한 실험으로부터 이동 객체 질의 처리 및 공간 활용에 대해 추출 연산이 유용하게 산임을 확인하였다. 제안된 MPR-트리는 LBS, GPS를 활용한 차량 관리 시스템, 항법 시스템 등 이동 객체 관리를 위한 시스템에서 활용될 수 있다.
RFID 시스템의 태그를 추적하기 위해서는 태그의 궤적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 시공간 위치는 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 시간 매개변수 간격으로 정의하고 새로운 색인인 TPIR-tree(Time Parameterized Interval R-tree)를 제안한다. 또한 효율적인 질의처리를 위한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안하여 노드가 차지하는 영역을 최소화한다. 마지막으로 제안된 색인을 구현하여 다양한 데이타에서 기존 색인과 성능을 비교한다.
최근의 단일 혹은 다중 프로세서 시스템은 일반적으로 계층적 메모리를 사용한다 이는 프로세서의 클럭 속도와 메모리로의 데이타 접근 시간의 증가로 인한 시스템 성능 저하를 막기 위한 노력 중 하나이다. 특히 프로세서와의 속도 차이를 줄이기 위해 사용되는 캐쉬는 이단계에서 삼단계에 이르는 다양한 형태의 계층을 포함하는 메모리 시스템으로 구성된다. 이 중에서도 특히 상위 캐쉬는 프로세서와 직접 인터페이스가 이루어지기 때문에, 해당 캐쉬의 적중률은 전체 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 이러한 상위 캐쉬의 하나로써, 희생 캐쉬는 일차 캐쉬의 충돌 미스(Conflict Miss)를 줄이기 위해 추가된 모듈이다. 이는 프로세서 입장에서 보면 절차상 일차 캐쉬와 동등한 관계에서 접근이 이루어진다. 본 논문에서는 이러한 상위 캐쉬의 관리 정책 중, 기존의 일차 캐쉬와 희생 캐쉬의 구현시 배제되어 왔던 프로세서의 재사용 정보를 이용하는 캐쉬 라인의 효율적인 관리 정책을 제안하고자 한다. 이 기법은 프로세서의 데이타 사용 빈도에 의한 캐쉬 교체 정책으로, 프로세서에 의해 특정 데이타가 얼마나 자주 접근되었는가에 따라, 사용 빈도수가 높은 데이타에 대해 캐쉬에 위치시키는 시간을 연장시키는 기법이다. 본 논문에서는 제안된 메모리 시스템의 성능을 평가하기 위해, 이를 프로그램 기반 시뮬레이터인 Augmint를 통해 모델링한 후, 시뮬레이션을 수행한다. 그리고 이를 기존의 단순한 회생 캐쉬 교체 정책과 비교하여 성능상의 차이점을 비교 분석한다. 실험 결과 제안된 LIVMR 기법은 최대 6.7%, 평균 0.5%의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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