본 논문에서는 RFID 시스템에서 다중 태그 식별을 위하여 질의 트리 기반의 QT_rev 알고리즘을 제안한다. QT 알고리즘에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 전체의 식별코드로 응답한다. 반면, 본 논문에서 제안한 QT_rev 알고리즘에서는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 또한 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다 성능 분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_rev 알고리즘은 QT 알고리즘에 비하여 리더의 질의 횟수와 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.
본 논문은 비선형성을 많이 내포하고 있어 수학적으로 모델링 하기 어려운 선박용 안정화 위성 안테나 시스템을 모델링하기 위해서, 신경 회로망의 오차 및 응답시간을 최소로 하는 최적 구조 신경 회로망 모델을 도출하고 이를 적용하고자 한다. 오차와 응답시간을 최소화하기 위해 유전알고리즘을 이용하여 신경 회로망 구조를 설계하였다. 안테나 시스템으로부터 얻어진 입출력 데이터에 거하여 본 논문에서 제안한 식별기를 이용하여 안테나 시스템을 식별하였으며, 실제 선박의 운동 성분에 대해서도 시스템을 잘 표현할 수 있는 최적 구조 신경 회로 기반 시스템 식별기를 얻을 수 있었다. 실제 실험을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 안테나 시스템 식별에 효과적인 것을 알 수 있었다.
RFID는 RF신호를 이용하여 물체를 식별하는 가장 유망한 미래의 비접촉 기술이다. RFID 리더의 식별영역에 여러 개의 태그가 있는 경우, 리더의 질의에 대하여 모든 태그들이 동시에 응답을 하기 때문에 충돌이 발생되어 태그를 식별할 수 없게 된다. RFID에서 다중 태그 식별문제는 아주 중요한 핵심 기술로 이것을 해결하기 위해 슬롯기반 알로하 알고리즘, 트리 기반 알고리즘 등과 같은 충돌 방지 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 RFID 시스템에서 충돌 트리를 이용한 충돌트리 기반 충돌 방지알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 효과적인 충돌 방지 메커니즘을 제공하며 메모리래스 알고리즘이다. 제안하는 충돌트리는 다중 태그 식별문제를 해결하기 위한 메커니즘으로 리더와 태그사이 질의와 응답과정에서 만들어진다. 리더가 k 비트로 구성된 프리픽스를 질의하면, 태그는 자신의 식별자와 프리픽스를 비교 하여 일치할 경우 식별자의 K+1 비트에서 마지막 비트까지 리더에게 전송한다. 시뮬레이션 결과에 따라 제안하는 충돌 트리 기반 충돌 방지 알고리즘이 기존의 트리 워킹 알고리즘이나 쿼리 트리 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
수동 소나 시스템에서 음원 깊이를 구분하는 연구는 수 십 년 동안 진행되어 왔다. 그 이유는 음원 깊이 구분을 통해 표적이 수상함인지 잠수함인지 식별할 수 있기 때문이다. 본 논문은 표적으로부터 수신된 소음 (또는 신호)의 채널 임펄스 응답을 이용하여 음원 깊이를 구분하였다. 송신신호에 대한 정보가 없는 상황에서 채널 임펄스 응답을 추정하기 위해 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 기법이 사용되었다. 추정된 채널 임펄스 응답의 패턴에서 교차점은 음선의 상대적 도달 시간에 의하여 결정되며, 이는 표적 깊이 구분에 이용된다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실험 데이터를 통하여 검증하였다.
최근 안드로이드 플랫폼을 탑재한 스마트폰이 널리 보급되면서 안드로이드 플랫폼에 대한 관심은 더욱 커지고 있다. 하지만 안드로이든 스마트폰은 종종 양질의 사용자 응답성을 제공하지 못하는 것으로 알려져 있다. 이는 안드로이드 상에서 대화형 태스크가 다른 태스크와 구별되지 않고 동일한 우선순위로 스케줄링 되기 때문에 사용자 입력을 처리하는 동안 여러 번의 선점을 당해 긴 응답시간을 초래할 수 있기 때문이다. 이 논문은 안드로이드 스마트폰의 사용자 응답성 향상을 위해 프레임워크 지원 우선순위 부스트 기법을 제시한다. 제안된 기법은 프레임워크 레벨에서 대화형 태스크를 식별하고 이를 커널에게 전달하며, 커널 레벨에서는 식별된 태스크의 우선순위를 선별적으로 부스트 시킴으로써 선점 없이 사용자 입력을 처리할 만큼 충분한 시간을 보장해 준다. 실험 결과는 제안된 기법이 기존 시스템보다 최대 22% 단축된 응답 시간을 보여 제안된 기법의 효용성을 입증하였다.
관계 추출은 질의응답이나 대화 시스템의 기반이 되는 지식을 구추하기 위한 작업으로, 정보 추출의 기초가 되는 기술이기도 하다. 최근 실세계 지식의 희소한 형태를 구현한 문서간 관계 추출 데이터셋이 제안되어, 여러 문서를 통해 분산되어 언급된 두 개체 사이의 관계 추론을 수행 및 평가할 수 있게 되었다. 이 작업에서 추론의 대상이 되는 개체쌍은 한 문서 안에 동시에 언급되지 않기 때문에 여러 문서에 언급된 중간 개체를 통하여 직/간접적으로 추론해야 하나, 원시 텍스트에서 이러한 정보를 수집하는 작업은 쉽지 않다. 따라서, 본 연구에서는 개체의 동시발생빈도에 기반하여 중간 개체의 중요도를 정량화하고, 이 중요도에 기반화여 중요한 문맥을 식별하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 두 문서로 구성된 추론 경로를 식별된 중간 개체를 활용하여 확장하여, 관계 추론 모델의 수정 없이 추가된 문맥만을 활용하여 문서간 관계 추출 시스템의 성능을 개선할 수 있었다.
다수의 RFID 시스템들이 시스템 내의 RFID 태그 정보를 식별하기 위하여 동적 슬롯 알로하 프로토콜을 사용한다. 이러한 RFID 시스템에서 가장 중요한 문제점들 중의 하나는 일정 수준 이상의 정확도를 가지고 RFID 태그 개수를 추정하는 문제이다. 본 논문에서는 태그의 응답을 성공적으로 수신하였는지의 여부만을 판단할 수 있는 충돌 비 감지 리더를 기반으로 태그의 개수를 추정하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 구체적으로, 본 논문에서 RFID 태그 개수를 추정하기 위해 무기억 성공 추정법과 교집합 기반 성공 추정법을 제시한다. 무기억 성공 추정법은 리더가 태그 정보를 수집하는 매 프레임마다 성공적으로 수집한 태그 응답의 개수를 기반으로 전체 태그 개수의 범위를 추정하는 반면, 교집합 기반 성공 추정법은 현 프레임에서 수집한 정보를 기반으로 추정된 전체 태그 개수 범위와 이전 프레임들에서 수집한 전체 태그 개수 범위의 적절한 교집합을 취함으로써 전체 태그 개수를 추정한다. 시뮬레이션 결과를 통해 교집합 기반 성공 추정법이 빠르고 정확하며 제어 가능한 태그 추정 방식임을 검증하고 그 성능이 기존의 충돌/무응답 기반 추정법의 성능에 근사함을 보인다.
프레임 기반 슬롯 ALOHA 알고리즘을 기반으로 하는 RFID 시스템인 경우, 고정된 프레임을 갖기 때문에 식별 영역 내에 있는 태그의 수와 프레임 크기에 따라 태그 식별 성능이 크게 변화할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 하나의 질의 라운드 동안 태그들이 응답하는 슬롯의 상태와 확률적 계산을 통하여 얻은 결과를 바탕으로 리더의 식별 영역 내에 남아있는 태그의 수를 추정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석한다.
이동 통신 기술의 발전으로, 이동컴퓨팅 환경에서의 데이타 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이동 호스트 내에 캐쉬가 존재할 경우, 대역폭의 절약 및 빠른 응답시간을 제공할 수 있지만, 캐쉬 일관성을 유지해야하는 부담이 생긴다. 한 셀 내에 존재하는 수 많은 이동 호스트들의 캐쉬 일관성 유지를 위해서 서버(MSS)가 캐쉬 무효화 보고를 일정시간마다 주기적으로 방송하는 방법은 효과적일 수 있다. 기존에 제시된 무효화 보고에서는 갱신된 데이타의 식별자가 사용되지만, 좀 더 적은 양의 대역폭을 소모하는 효율적인 무효화 보고가 되기 위해서는 데이타들을 그룹핑할 수 있는 방안이 연구되어야 한다. 본 논문에서는 서버의 데이타베이스를 데이타의 식별자 값을 기준으로 여러 구역으로 나누었을 때, 데이타의 갱신이 데이타베이스 내 인근 구역에서 많이 발생할 경우, 이진 트리를 기반으로 하여 효율적인 무효화 보고를 생성하는 방법을 제안하고 그 성능을 평가한다.
본 연구에서는 이용자 인식조사를 기반으로 하여 온라인 참고정보원용 메타데이터 항목을 제안하고 있다. 설문을 통해 4 관종의 사서들에게 17개 메타데이터 각각의 항목에 대한 필요성에 대해서 물었다. 또한 지난 2년 동안 운영되어온 시스템에의 메타데이터 입력현황과 이용자 인식조사 결과를 비교하였다. 이용자 인식조사와 시스템 입력비율을 기반으로, 17개의 메타데이터 항목 중 정보원 제목, 설명, 주제분야, 출판사, 유형, 식별자, 언어, 범위, 소장위치, 태그 항목은 반드시 포함되어야 할 항목으로 최종적으로 제안할 수 있었다. 또한 제작자와 저작권의 데이터가 실제 시스템에 입력된 비율은 각각 20.20%, 18.30%였으나, 설문응답자들은 각각 82.15%, 82.77%로 이 항목이 필요하다고 응답하였다. 따라서 이 두 개의 항목도 포함시키는 것이 적합하다고 본다. 다만, 시스템에의 입력비율이 3% 이하였던 형태, 원정보원, 날짜, 관련정보원, 기여자 항목에 대해 설문응답자의 거의 70% 이상이 이 모든 항목이 필요하다고 응답하였으므로 이에 대해서는 추가적인 연구가 진행되어야 한다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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