이동 컴퓨팅 환경에서는 이동 클라이언트의 위치에 따라서 질의에 대한 결과 값이 달라지는 상황이 발생하는데 그러한 결과의 데이타를 위치종속 데이타(LDD: Location Dependent Data)라 한다. 따라서 그러한 질의는 지리적인 거리를 고려하여 처리되어야 하며 또한 데이타의 관계성 등을 함께 고려하여 처리 효율을 높일 수 있다. 그러나 위치종속 질의에 나타나는 거리를 평가하고 영역별 위치종속 데이타를 구성할 때의 모호성으로 인해 정확히 평가하고 표현하기 어려운 점이 존재한다. 본 논문은 질의에 거리 정보를 사용함에 있어서 발생할 수 있는 문제점을 고려하고 위치종속 데이타간의 관련성 및 질의되는 이동 글라이언트의 위치 그리고 요구되는 지형물에 대한 거리간의 관계를 정량화하여 위치종속 데이타를 위한 데이타 영역인 LDD 영역을 제안한다. 모의 실험에서는 이동 클라이언트가 요청하는 위치종속질의 및 위치의 성향들 그리고 영역의 두 가지 조밀도 설정하여 제안하는 LDD 영역에서 질의 처리가 지리적인 지역만을 고려한 데이타 영역에서보다 데이타베이스 접근 수를 줄일 수 있음을 보인다.
무선 환경에서 데이터 통신을 원하는 사용자의 요구는 점차 증가하고 있다. 현재까지 셀룰러 환경은 음성통신을 위해 주로 이용되어 왔으나 앞으로 주파수 대역폭을 높여 데이터 통신을 용이하게 할 수 있는 환경이 요구되고 있다. 이러한 환경을 위해 인포스테이션 개념이 도입되었고, 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터는 인포스테이션 환경을 기반으로 관리 할 수 있다. 인포스테이션에서 기존의 프리페칭 기법은 많은 양의 데이터를 이동 클라이언트에게 전송할 수 있었지만, 실제 사용자의 기호에 맞는 질의가 분석되어 제공하는데는 어려움이 있나. 따라서, 본 논문에서는 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터와 세만틱 서술(semantic description)을 인포스테이션을 통해 프리페칭하는 기법으로 세만틱 프리페칭(semantic prefetching)을 제안한다. 또한, 인포스테이션을 통한 위치종속 데이터의 세막틱 프리페칭 기법과 이동 사용자가 필요로 하는 데이터를 관리할 수 있는 새로운 캐쉬 관리 기법을 제시한다. 본 논문은 세만틱 프리페칭 기법과 새로운 캐쉬관리기법을 통해 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터에 대한 캐쉬 적중률을 향상시키고 적절한 캐쉬 교체를 가능하게 한다.
본 논문에서는 제한된 무선 센서 네트워크 영역에서의 물리적인 현상을 사용하여 저 비용으로 객체의 위치를 파악할 수 있는 거리 비종속 위치추정 방식의 대표격인 Approximate Point in Triangle(APIT) 기법에서 발생할 수 있는 위치추정 오차를 줄일 수 있는 확장된-APIT(e-APIT) 기법을 제안한다. 구체적으로는 타겟이 존재하는 영역 추출을 위한 새로운 테스트 방법을 제안하고, 이를 이용해 APIT에서 발생활 수 있는 영역 판단 오류를 최소화 시킨다. 또한 타겟의 주변 환경 정보를 이용하여 추정된 영역을 좁힘으로써 위치추정 오차를 감소시킬 수 있는 방법도 제시한다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안하는 확장-APIT 방식을 사용할 경우 기존의 APIT 방식을 사용할 경우보다 위치 추정의 정확도가 현격히 향상될 수 있는 것으로 파악되었다.
일반적인 응용 프로그램에서 루프는 대부분의 수행시간을 차지하기 때문에 병렬성 추출의 핵심 부분이라 할 수 있다. 병렬성이 많은 구조는 루프 구조이며, 루프를 병렬로 처리하기 위해 각 반복간에 존재하는 데이터의 종속은 프로세서간의 동기화가 필요하다. 본 논문에서는 다중첨자를 갖는 1차원 배열의 루프의 병렬화를 위해 다수 개의 동일한 종속값을 이용하여 종속함수를 생성하고 이를 이용하여 종속관계가 성립하지 않는 비종속 구간(Non-dependence part)을 구한다. 그리고 동일한 값을 가지는 복수개의 종속값 간의 동기화는 외부루프 분할 기법을 이용하여 적은 횟수의 청자가 외부에 위치하도록 하여 간소화한 후 단일 첨자를 갖는 루프에 동기화를 수행하는 기법을 제시한다.
본 논문에서는 RFID 시스템을 기반으로 거리 비종속(range-free) 방식의 위치추정기법을 제안한다. 이 기법에서는 위치가 알려져 있는 참조태그를 먼저 인식한 후, 함께 인식되는 대상태그들이 어떤 참조태그 주변에 존재하는지를 파악할 수 있도록 하는데, 이때 대상태그의 위치를 참조태그와의 관계(근접여부)로 표현할 수 있게 하여 위치를 추정한다. 이를 위해 RFID 시스템에서 인식 빈도에 따라 거리를 추정할 수 있도록 에이징 카운터(Aging Counter)를 이용한다. 제안하는 위치추정기법의 유효성을 증명하기위해 본 논문에서 개발한 기법을 도서관에서 사용할 수 있는 도서위치추정 시스템과 연계하여 설명하도록 한다.
본 논문에서는 거리 종속환경에서 해수면에 의한 배경소음 모델링을 수행하였다. 모델링 환경에서 음원은 해수면 근처에서 수평 방향의 전 영역에서 위치하고, 수신기 배열은 거리 종속환경의 해양 도파관 내에 위치하였다. 거리 종속환경에서의 소음원과 수신기 간의 음파전달은 연성모드법을 사용하여 계산되었으며, 이를 이용하여 수신기 간 상호 스펙트럴 밀도행렬 식을 유도하였다. 계산된 상호 스펙트럴 밀도행렬은 소음 인텐시티, 빔형성 결과, 코히런스 함수를 계산하는 데 사용되었으며, 그 결과를 거리 독립환경에서의 결과와 비교하였다. 이를 통해 해저면 특성에 의한 수직 방향성과 거리 종속환경에 의한 수평면상의 비대칭성 특성이 모델링 결과에 반영됨을 확인하였다.
오늘날 자동차는 자동차 자체에 대한 기능적 측면뿐만 아니라 운전자 및 탑승자에게 적절한 거주 공간을 제공하여야 한다는 인간공학적 측면을 동시에 만족시켜야 한다. 특히 부적절한 거주 공간에서 비롯된 좋지 않은 운전 자세는 운전시 신체 각 부위에 과다한 피로를 유발시키고 운전 성능에도 영향 을 미칠 수 있기 때문에 안전 측면에서도 매우 중요하다. 거주 공간의 설계시 출발점이 되는 것은 SgRP(Seating Reference Point)이며 이의 설정은 운전 자세에 직접적인 영향을 미치므로 운전자의 불편도 (Discomfort)를 최소로 하며 운전성능을 높일 수 있도록 설정되어야한다. 본 연구에서는 Driving Simulator 를 이용하여 운전자가 취할 수 있는 Seat의 전후, 상하 위치에 따른 여러 운전 자세에서 운전자가 느끼는 불편도 및 각종 Control의 조작성등의 주관적인 Measure와 운전시의 운전성능을 나타내는 객관적 Measure를 측정, 평가하였다. Seat의 위치는 Whole Body Discomfort, Steering Wheel, Gear, Pedal의 조작성 등의 주관적 종속 변수에는 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 객관적 종속변수에는 유의한 영향이 나타 나지 않았다. 실험 결과를 바탕으로 Regression식을 도출하였으며 이를 바탕으로 Isocomfort Surface를 제시 하였다. 본 연구의 결과는 한국인에 적합한 SgRP 및 Seat Track 설정의 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대 된다.
단백질의 아미노산 조성은 생물정보학의 여러 문제를 해결하기 위한 기초적인 정보로 자주 활용된다. 본 논문에서는 아미노산간의 진화적인 연관성을 정의한 BLOSUM 행렬에서 유도한 유사도 함수를 사용하여 아미노산 조성을 결정한다. 이러한 방법은 생물학적인 연관성이 있는 단백질 서열일수록 비슷한 아미노산 조성을 갖도록 한다. 또한 단백질의 구조와 기능에 중요한 역할을 하는 위치-특이적인 아미노산의 분포를 추정하기 위해서 레이더나 음성 신호의 스펙트럼 분석에 사용되는 개념인 시간-종속 분석, 시간 해상도와 주파수 해상도의 개념을 적용하였다. 제안한 방법을 단백질의 세포내 위치예측에 적용하여 기존의 아미노산 조성 추정 방법을 사용하는 것보다 크게 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
매개변수가진에 종속되는 현의 횡방향진동을 시간영역에서 필터작업, 힐버트 변환과 순간주파수 개념을 도입하여 해석함으로서 종방향의 순간진동변위를 추정하는 방법이 제시되었다. 그리고, 실험을 통하여 이론의 타당성을 검증 하였다. 또한, 모의 실험의 결과 일반적인 현구동계에 있어서는 넓은 적용변 수의 선\ulcorner영역에서 종변위가 횡변위와 분리(decoupling) 되어서 공간적으로 길이에 따르는 선형적인 증가성과 시간적으로 조화적인 주기성을 가진다는 것을 확인함으로서 임의의 위치에서의 종변위를 파악함이 가능하였다.
본 논문은 클럭 게이팅 구동신호를 이용한 전력 모델링 방법에서 회로에서 나타나지 않는 잉여 전력 상태를 확인함으로써 전력 상태 수를 줄이는 방법을 제안한다. 회로에 나타나지 않는 전력 상태를 확인하기 위해 함수적 종속성과 구조적 종속성을 확인한다. 본 논문에서는 2개의 클럭 게이팅 구동신호 간에 나타나는 함수적 종속성 중 동치 관계, 역관계, 포함 관계만을 다룬다. 구조적 종속성은 클럭 게이팅 셀의 위치적 특성에 의한 종속성을 의미한다. 두 종속성으로 발견한 관계를 이용해 전력상태의 수를 줄였으며, 감소 후 남은 전력 상태수를 세기위해 이진결정다이어그램을 사용하였다. 함수적 종속성과 구조적 종속성을 이용해 전력 상태 수를 알고리즘 적용 전 대비 평균 59%까지 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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