안정적이고 확장성이 좋은 Peer to Peer 시스템에서의 컨텐츠 검색을 위하여 여러 알고리즘이 제안되었다. 그 예로 Chord[1]는 네트워크에 참여하는 각각의 노드에 컨텐츠의 위치 정보를 분배하는 방식을 사용하기 때문에 노드가 컨텐츠의 위치 정보를 다른 노드에 이양하지 않고 네트워크에서 벗어나는 경우 그 노드가 가진 정보가 손실되어 네트워크 확장성에 제한을 받았다. 그리고 Gnutella[2]는 네트워크에 전파되는 query 수가 노드 당 연결 수에 대하여 지수적으로 증가하기 때문에 대역폭을 낭비하는 경향이 있었다. 본 논문에서 제안한 방식은 원하는 컨텐츠를 찾고자 할 때 Broadcast를 사용하여 query를 전파하는 방법을 수정하여 query가 네트워크 토폴로지를 기반으로 만들어진 여러 개의 Spanning Tree를 따라서 Source Routing방식으로 전파되도록 하였다. 제안한 방식을 적용한 경우, 네트워크 토폴로지에 따라 컨텐츠를 찾기 위한 query의 수를 Broadcast 방식의 16% ~ 3%까지 줄일 수 있었다.
최근 한국의 핸드폰 보급률이 95%가 넘는 발전이 이루어지면서 스마트폰의 사용자수 역시 활발하게 증가하고 있다. 그에 따른 스마트폰 어플리케이션 시장 역시 활성화되어가고 있으나 아직까지 KPU Zone내에서의 편의를 제공하는 어플리케이션 서비스가 부족하다. 본 논문에서 다루는 내용은 안드로이드SDK기반의 구글 위치 찾기 서비스와 주변상권 활성화를 위한 KPU Zone 업체들에 기본정보 및 위치를 시각적으로 편리하게 이용할 수 있도록 하였다.
아파트단지, 대형 빌딩, 마트 또는 백화점에는 많은 차량을 수용할 수 있는 실내 주차장이 구비되어 있으나, 운전자는 혼잡한 주차장에서 빈 주차구역을 찾기 위해 상당한 시간을 낭비하고 있다. 본 연구에서는 운전자가 혼잡한 주차장에서 현황모니터를 통해 빈 주차공간을 찾기 위해 배회하는 시간을 줄이고, 주차된 차량의 위치를 찾기 쉽도록 SMS(Short Message Service)를제공하는마이크로프로세서기반의실내주차정보제공시스템을제안한다. 제안시스템은 차량 출입 검출용 RFID(Radio-Frequency IDentification) 시스템, 주차면의 차량유무 관련 정보처리 및 서버와의 통신 등의 기능을 갖춘 마이크로프로세서 시스템, 진출입 차량의 정보처리와 운전자에게 빈 주차공간 및 주차정보를 안내하는 서버 시스템으로 구성하였다. 수작업으로 제작한 8대 규모의 모형주차장에 제안 시스템을 구현하였으며, 주차 현황 모니터와 유료 문자메시지 서비스로 운전자에게 정보를 제공함으로써 실용성을 확인하였다.
게임에서는 장애물이 가로 막고 있을 때 길 찾기 알고리즘이 요구된다. Path Finding Method 는 길과 장애물을 고려하여 목적지까지의 경로를 찾는 방법을 말한다. A* 알고리즘은 이런 복잡한 미로 찾기에 최적화된 Path Finding 알고리즘이다. 하지만, 모바일 같은 저비용 기기에서 A* 알고리즘을 사용하기엔 단순한 지형에서도 연산 부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 공간에서 Grid를 구축하여, 통행이 가능한 곳과 불가능한 곳을 나누어 최종 지점에 도달할 수 있도록 하는 방식을 제안한다. 본 논문에서 제시한 Path Finding Method 는 최종 지점이 막다른 길인 경우 가장 가까운 이동 가능한 경로로 길을 안내하도록 설계하여 예외 상황에 대처했다. 대표적인 길 찾기 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘은 최소 비용을 고려해서 최단으로 가는 거리를 비교하여 길을 나타낼 수 있다. 하지만, Dijkstra 알고리즘 경우 비용이 양수가 아닌 음수의 경우 무한 루프에 빠지는 등 결과 값이 제대로 나오지 않을 수 있다. 본 논문에서 제안한 Path Finding Method 는 최소 비용을 노드별로 비교하는 방식이 아닌 초기 비용을 알 수 없는 분야에 쉽게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 제안한 Path Finding Method 를 적용하여 Web 게임을 제작하는 것에 성공하였다. 향후, Path Finding Method 결과에 위치 정렬 알고리즘을 적용하여, 중복된 지역을 가는 확률을 최소화하면서 정리된 Path 가 돌출되도록 연구할 예정이다. 본 논문의 Path Finding Method 은 게임 개발 분야에 적극 기여되길 바란다.
실내 환경에서 무선 LAN의 AP(Access Point) 위치의 최적화 설계는 서비스의 품질 및 비용 절감과 직결되는 중요한 문제이다. 최적의 AP위치를 찾기 위해서는 AP의 위치에 따른 서비스 지역의 전파 강도뿐만 아니라 환경 및 사용자 요구 트래픽에 대한 지역적 특성도 고려되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 전파 예측 모델을 기반으로 다중 AP의 위치를 최적화 시켜주는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 서비스 지역에 대하여 사용자 정의 파라미터를 설정하여, 유연성 있는 AP 위치 설정이 가능하도록 하였고, 홉필드 신경망 알고리즘을 이용한 최적화를 수행하였으며, 전파 예측 모델은 패스-로스 모델(path-loss model)을 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 최적의 AP위치를 계산하는 과정을 효과적으로 줄였고, 전체 서비스 지역에 대한 품질을 높일 수 있는 다중 AP의 위치 설정이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 구조해석 프로그램 MIDAS-Gen을 사용하여 80층 건물의 구조분야에 대한 계획설계를 실시한 후에 캡 트러스가 설치된 초고층건물의 아웃리거 구조의 최적위치에 대하여 연구하는 것을 목적으로 하였다. 이 논문에서 구조해석의 주요한 변수는 아웃리거 위치와 주요한 구조요소 (아웃리거, 외곽기둥, 전단벽 등)의 강성이다. 캡 트러스가 설치된 초고층건물의 아웃리거 구조의 최적위치를 찾기 위하여 초고층건물의 구조설계에서 가장 중요하게 고려해야하는 요소의 하나인 최상층의 수평변위를 분석하고 고찰하였다. 본 연구의 결과, 아웃리거 위치와 아웃리거, 외곽기둥, 전단벽과 같은 주요한 구조요소의 강성은 최적의 아웃리거 위치에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 본 연구의 결과는 초고층건물의 수평변위를 최소화시키는 최적의 아웃리거 위치를 결정할 수 있는 기본적인 엔지니어링 자료를 제공하는 것으로 나타났다.
본 논문은 천장 영상 정보를 이용한 이동 로봇 위치추정 방법을 제안한다. 지도상에 천장 영상의 랜드 마크의 위치는 미리 알고 있지만, 지도상의 랜드 마크와 감지된 랜드 마크 사이의 대응관계 정보는 주어지지 않는다. 단지, 로봇의 이동 시작 단계에서 랜드 마크들에 대한 상대적인 로봇의 위치가 주어진다. 로봇의 위치 및 천장 영상에서 감지된 특징점의 ID를 찾기 위해 파티클 필터 방법을 이용한다. 제안한 방법을 천장에 동일한 형태의 원형 랜드 마크를 가진 실내 환경에서 실험하여 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제안한 위치추정 방법은 레이저 영역 센서에 의해 측정된 벽까지의 거리 또는 RF 나 초음파에 의해 측정된 비이컨까지의 거리 값에 큰 불확실성이 존재하는 물류 창고와 같은 환경에서 사용하기에 적합하다.
본 논문에서는 아이폰의 GPS 기능과 Mapkit 프레임워크를 이용하여 사용자 간에 길 안내를 전달하는 모바일 어플리케이션을 제안한다. 아이폰의 GPS 기능은 사용자의 현재 위치를 얻을 수 있으며, Mapkit 프레임워크를 이용하여 지도에 각각의 위치를 표시 할 수 있다. 사용자는 목적지로 이동하면서 안내가 필요한 지점에서 어플리케이션을 터치하여 기록한다. 사용자는 목적지에 도착할 때까지 기록된 내용을 Google 지도를 통해 확인할 수 있으며, 목적지로 찾아올 다른 사용자에게 데이터를 전달한다. 데이터를 받은 다른 사용자는 카메라의 Overlay 위에 나타나는 다음 위치 아이콘으로 목표 위치를 보거나, 지도 화면을 확인 하면서 목적지로 가기 위해 이동해야 할 다음 위치를 쉽게 안내 받을 수 있다. 즉, 제안 어플리케이션은 사용자가 처음 가는 길 임에도 다른 사용자의 데이터를 전송 받아 손쉽게 길을 안내하는 유용한 기능을 제공한다.
본 논문에서는 모바일 로봇이 주어진 환경에서 물건 객체를 찾기 위해 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그의 위치를 추정할 수 있는 지능형 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 지능형 시스템은 인공 신경망 시스템으로 RSSI(Received Signal Strength Indication)값을 입력으로 하고 절대 위치 좌표 값을 목표 값으로 하는 학습 시스템이다. 위치 추정을 위하여 수동형 RFID를 사용하였으며 능동형으로의 확장도 고려하였다. 실내에서 위치 추정을 위한 환경을 구축하여 사용될 수 있도록 시스템을 설계하였다. 또한 설계된 시스템을 소프트웨어 개발을 하였고, 실험을 통해 테스트베드 상에서 시스템 학습과 관련된 결과를 보여준다. 실제 현장과 유사한 환경에서 학습데이터 생성에서부터 실시간 위치 추정과 관련된 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 모바일 로봇이 실내에서 원하는 객체를 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
한국어 음성인식 시스템을 구현하기 위한 기초 연구로서 한국어 전음소를 대상으로 1) 각 음소의 특성을 가장 잘 나타내는 최적의 위치, 2) 최고의 인식률을 얻기 위한 적당한 지속시간길이를 찾기위해서 음소인식을 수행하였다. 인식실험을 위해 특징파라메터로 21차원 켑스트럼계수를 이용하여 베이즈 결정법칙으로서 세화자에 대한 종속인식실험을 행하였다. 인식실험결과 최고의 인식률을 보이는 최적의 특징추출의 위치는 모음에서는 10~50ms, 마찰음및 파찰음은 40~100ms, 비음, 유음은 10~50ms, 그리고 파열음은 10~50ms임을 알 수 있었다. 또, 35 전음소를 대상으로한 인식에 있어서는 최고의 인식률을 얻기위한 지속시간 정 보의 길이는 60~70ms정도가 충분함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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