본 논문은 미시적 대피시뮬레이션 소프트웨어인 'EgresSIM'을 소개한다. 본 논문에서 개발한 EgresSIM은 미시적 보행모델인 Floor Field Model과 이를 발전시킨 개선된 모델을 기반으로 하는 3차원 보행자 대피시뮬레이터이다. 이 소프트웨어는 많은 층과 계단, 방, 출입구 등이 있는 대형건축물에 대한 시뮬레이션이 가능하다. 또한, 수백, 수천 명의 보행자를 실내 공간에 배치하고 이들의 움직임을 3차원 뷰어를 통해 실시간으로 확인할 수 있고, 개별 보행자들이 어떤 경로로 이동하는지, 대피시간은 얼마나 소요되는지, 각각의 출구에 얼마나 많은 대피자들이 몰렸는지 등 대피 상황에 대한 상세한 결과를 산출한다. 시뮬레이션에 필요한 건물 데이터는 사전에 정의된 실내 데이터 모델에 따라 XML 파일로 구축되며, 시뮬레이션 결과 정보도 XML 로그파일로 생성된다. EgresSIM에서 지원하는 두 가지 보행모델의 민감도 파라미터를 조정함으로써 보행자들의 이동 패턴을 여러 가지로 나타낼 수 있다. 이를 통해 최단 거리 출구로 이동하는 상황, 정전이 일어난 암흑 상황 등 여러 상황을 가정한 대피시뮬레이션 수행이 가능하다.
복호 후 전달 협력 통신 프로토콜(DFP: Decode-and-Forward Cooperative Communication Protocol)은 하나의 안테나를 쓰는 사용자에게 물리적인 안테나의 증가 없이 다중 안테나 시스템의 강력한 장점을 얻을 수 있는 통신 방법이다. 지금까지는 신호 대 잡음 비율(SNR: Signal to Noise Ratio)이나 경로이득 크기의 루트를 취한 값들을 이용하여 중계 노드에서 복호한 데이터를 전달할지 안 할지를 결정하여 중계 노드에서 부정확한 검파가 되지 않도록 방지하였다. 본 논문에서는 기존의 DFP에서 사용되던 SNR을 대체할 수 있는 LLR(Log-Likelihood Ratio)를 이용하는 방법을 제안하였다. 여러 가지 많은 모의 실험을 통해 레일리 페이딩 환경과 AWGN환경에서 기준 값이나 중계 노드의 위치에 상관없이 LLR기반의 DFP가 SNR기반의 DFP보다 아주 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
LFS(Log-structured File System)는 쓰기 요청을 세그먼트 버퍼에 모으고, 세그먼트 단위로 순차 기록함으로써 무작위 쓰기에서도 최적의 성능을 보여준다. 그러나 디스크의 공간이 유한하여, LFS는 여유 세그먼트를 생성하는 클리닝을 수행해야 한다. 파일 시스템의 사용률이 증가함에 따라 세그먼트 클리닝 비용이 급격히 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 LPS의 쓰기 성능 최적화를 위한 세그먼트 공간 재활용 기법을 설명한다. 이 기법은 유효 세그먼트를 재활용하여 여유 공간을 생성하는 방법으로 빈 세그먼트가 없이 쓰기요청을 처리 할 수 있다. 따라서 높은 비용의 클리닝 동작 없이, 데이터를 세그먼트 내 여유공간에 동적 재배치하여 쓰기요청을 처리한다. 또한 효율적인 세그먼트 공간 재활용을 위해 데이터 및 세그먼트의 지역성을 고려하는 분류기법을 설명한다. 실험 결과에서 이 기법은 파일 시스템의 사용률이 90%인 경우에도 기존 WOLF 기법을 사용한 LFS 보다 HDD에서 1.9배, SSD에서 1.6배의 성능향상을 보여준다.
MMORPG는 퀘스트는 이야기 전달의 역할보다는 아이템과 경험치와 같은 아바타와 관련된 보상을 통한 게임 플레이 동기부여 역할이 강하다. 이것은 결국 MMORPG를 캐릭터 성장을 위해 퀘스트의 보상을 공부해야 하는 어려운 게임으로 만들어 유저 층의 고착화를 초래하고 있다. 유저 고착화 해소방안으로 퀘스트 플레이의 동기부여 구조를 밝히고 플레이어에 대한 다원주의(多元主義, pluralism)적인 이해를 통해 다양한 유저의 플레이 동기를 증강 시킬 수 있는 방안을 살펴보았다. 이것은 게임 시스템 내에서 사용자에게 직접질의를 하거나 로그 정보를 활용하는 방법이다. 다원주의적인 이해는 이렇게 수집된 데이터의 활용에 있어서 객관성과 구현 가능성을 보장해 줄 수 있는 가치가 있을 것이다.
최근 들어 위치 기반 서비스(location based service)에 관심이 많아지면서 스마트 디바이스에 탑재된 GPS로부터 수집한 대용량 데이터로부터 사용자의 이동패턴을 분석하고 서비스에 적용하는 연구가 많아지고 있다. 또한 스마트폰, 블랙박스와 내비게이션의 발달로 다양한 개인의 일상이 컴퓨터의 로그파일 형태로 기록되고 있다. 이에 따라 수집되는 데이터는 교통 수단의 이용 기록, 소비이력 등 다양한 정보를 포함하며 이를 통해 다양한 사용자 맞춤형 서비스가 개발되고 있다. 이에 본 논문에서는 차량의 블랙박스와 같은 카메라를 이용하여 단순히 문자, 사진 정보를 주고 받는 것이 아니라 실시간 영상 정보를 활용한 소셜네트워크 실시간교통 방송과 같은 실시간 교통 영상, 문자, 개인의 생각, 의견 등을 공유하는 소셜네트워크 실시간교통 방송 플랫폼을 형성하고자 한다.
본 논문에서는 OpenRISC 프로세서의 코드 크기를 저감하는 새로운 압축 명령어 집합 구조를 제시한다. 새로운 명령어와 형식은 기존 명령어들의 사용 빈도와 용법에 대한 프로파일 정보에 의해 결정된다. 제시된 기법에서는 기존의 32비트 명령어들과 연속적인 명령어들을 각각 대체하는 새로운 16비트 명령어와 32비트 명령어를 도입한다. 제시된 명령어는 세 유형으로 분류할 수 있다. 첫 번째는 사용 빈도가 높은 기존의 덧셈, 로드, 저장, 분기 명령어 등의 32비트 명령어들을 대체하는 새로운 16비트 명령어들이다. 두 번째 유형은 사용 빈도가 높은 두 개의 연속적인 로드 명령어, 두 개의 연속적인 저장 명령어, 32비트 데이터 이동 명령어를 압축하는 새로운 32비트 명령어들이다. 마지막으로 함수 프롤로그와 에필로그 명령어들을 각각 하나로 압축하는 두 개의 새로운 32비트 명령어가 제시된다. 추가된 명령어들을 디코딩하기 위해서 OpenRISC 하드웨어 디코더 부분이 확장된다. OpenRISC 1200프로세서에서 실험을 수행한 결과, 성능 저하 없이 30.4%의 코드 크기를 절감한다.
본 논문은 시스템 사용자가 시스템이 위치해 있는 장소에 직접 상주하지 않고도 자신의 개인 휴대폰을 이용해서 언제 어디서나 시스템을 모니터링하고 제어할 수 있는 방법에 대해 기술한다. 모바일 접속을 위한 컴퓨터 서버의 환경은 Apache 웹 서버와 PHP 및 MySQL ODBC를 연동해서 구축했다. 원격 모바일 접속을 위한 무선 인터넷 홈페이지는 Anybuilder 소프트웨어를 이용해 개발했고, 프로그램 개발을 위한 모바일 시뮬레이터는 Openwave SDK 6.2를 사용했다. 개발한 무선인터넷 접속 프로그램은 국내 이동통신 3사 모두에 대해 적용이 가능하며 본 논문에서 최종 테스트는 WAP 접속용 브라우저가 탑재된 KTF 단말기를 사용했다. 로컬 시스템에 대한 제어 및 모니터링 프로그램은 NI Labview 소프트웨어를 이용해서 개발했다. 원격으로 제어하고자 하는 로컬 시스템은 아날로그와 디지털 신호를 송. 수신 가능한 데이터 수집 장치와 신호 제어용 보드를 연결하여 소프트웨어에 의해 제어되게 했다. 휴대폰을 이용해 원격으로 제어가 가능함을 실험을 통해 확인했다.
본 논문에서는 EVRC 시스템에 사용되어지는 실근 방식의 계산량 감소 알고리즘을 치안한다. 실근 방법에서는 다항식에서의 근을 구하여 LSP로 변환하는 과정이 필요하다. 그러나, 근을 구하는 과정에서 주파수 대역을 순차적으로 검색하므로 계산시간이 많이 소요된다. LSP 파라미터의 중요한 특징은 대부분의 계수가 특정 주파수 대역에 주로 분포한다는 것이다. 그러므로, 본 논문에서는 실근 방식에서의 계산시간을 줄이기 위하여 1KHz 대역까지는 선형적이고 1KHz 대역 이상에서는 로그 스케일인 멜 스케일을 사용하였다. 실근 방식과 제안한 방법을 비교하기 위하여 두 가지를 측정하였다. 첫째, 제안한 방법에서의 LSP 파라미터의 값과 실근방식에서의 LSP 파라미터 값을 비교하였다. 둘째, 계산 시간 감소율을 측정하였다. 실험결과, LSP 파라미터의 값은 변화하지 않았으며 계산량은 약 48% 정도 감소하였다.
대용량 데이터베이스에서의 추천시스템은 많은 문제점들을 지니고 있으므로, 대규모 인터넷 쇼핑몰에 적합한 추천 시스템 구조와 데이터 마이닝 기법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 k-mean 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB(very large database) 기반의 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 사용자의 정보를 일괄처리하고 다양한 카테고리를 계층적으로 정의하며, 탐색엔진에 순차 패턴 마이닝 기법을 이용한다. 예측 모델을 만들기 위하여 사용자의 로그 데이터 중에서 카테고리에 대한 사용자의 선호도를 추출하여 이용한다. 본 논문에서는 실험과 성능 평가를 위하여 국내 인터넷 쇼핑몰에서 30일 동안 수집한 실제 데이터를 이용한다. 또한 성능평가를 위하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 제안하여 사용한다. 성능평가 결과 가장 빠른 추천시간 및 학습시간은 O(N)이었고, 다양한 실험에서의 측도들의 값이 상당히 우수하였다.
최근 PDA나 차세대 이동통신 단말기와 같은 인터넷 접속이 가능한 무선 단말기들의 보급이 크게 증가하면서 무선 인터넷 접속이 보편화되고 있다. 그러나 대부분의 기존 엘 컨텐츠와 서비스들은 데스크탑 환경에 최적화되어 무선 단말기를 통한 접근이 쉽지 않다. 무선 단말기의 자은 화면이나 제한된 입력장치와 같은 특성을 고려해 볼 때 효과적인 웹 접근을 위한 새로운 기법이 요구되고 있다. 한편, 개인화는 엘 컨텐츠나 서비스를 맞춤식으로 제공하는 데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 무선 단말기 사용자를 위한 프락시 기반의 웹 서비스 페이지 개인화 기법을 제안한다. 이를 위해 로그 데이타뿐만 아니라 웹 페이지의 서비스 관련 특징을 고려하여 사용자가 자주 이용하는 서비스론 식별한다. 식별된 서비스 페이지들은 무선 단말기에 알맞은 형태로 개인화된 리스트로 제공된다. 결과적으로 사용자들은 여러 제약을 가지는 무선 단말기 상에서 개인화된 웹 서비스를 최소한의 검색만으로 제공받을 수 있다. 마지막으로 프로토타입 시스템에서 다양한 실험을 통하여 기법의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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