본 논문에서는 윈도우 환경을 기반으로 하는 가상현실이나 게임에서 사용되는 네비게이션 메쉬(navigation mesh)에서 곡선을 생성하는 기법을 제안한다. 윈도우 환경을 기반으로 하는 가상현실이나 게임에서 주로 사용되는 지형 생성 방식에는 그리드(grid) 방식과 네비게이션 메쉬 방식이다. 그리드 방식은 지형을 생성할 때 격자를 이용함으로 자연스러운 지형을 생성하기 어렵다. 또한 정밀한 묘사를 위해서는 많은 수의 격자가 필요하여 시스템에 부담을 준다. 이러한 문제를 해결하기 위해 네비게이션 메쉬가 등장하였으며, 네비게이션 메쉬는 그리드 방식에 비해 시스템에 부담을 주지 않는다는 장점이 있다. 그러나 이러한 네비게이션 메쉬에서 캐릭터가 이동하게 되면 부자연스럽게 움직이게 되는 문제가 발생한다. 캐릭터의 부자연스러운 이동 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 구형 곡선을 이용한 곡선생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 구형 곡선 생성 기법을 윈도우 기반 가상현실이나 게임에 이용하면 캐릭터가 자연스럽게 이동할 수 있는 장점이 있다.
웹 프록시의 처리량을 향상하고자 하는 시도로 Hummingbird가 제시되었다. 그러나 Hummingbird의 복구방식은 느리기 때문에 좀더 빠르게 웹 프록시 저장장치를 복구할 수 있는 방법이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 빠른 복구를 위하여 디스크의 일부만 읽어서 복구할 수 있도록 메타 정보를 위한 공간을 할당하도록 하였다. 또한 메타 정보를 기록하는 비용을 줄이기 위해 윈도우를 사용한 메타 정보 관리 방식을 적용하여 윈도우 안에서만 클러스터를 할당\ulcorner삭제할 수 있도록 하며, 윈도우의 이동에 따라 메타 정보를 모아서 기록할 수 있도록 한다. 윈도우를 사용한 메타 정보 관리 방식에서는 윈도우에 포함된 클러스터들의 메타 정보만이 잘못될 수 있도록 하여 복구 시에 윈도우에 포함된 클러스터들의 메타 정보를 삭제하고 빠르게 복구할 수 있다.
고정 네트워크를 기반으로 하는 클라이언트/서버 환경에서 클라이언트가 제기하는 요청에 대한 응답시간을 최소화하기 위해 사용되는 캐슁 기법은 이동 컴퓨팅 환경에서도 이동 클라이언트가 제기하는 질의에 대한 응답시간을 최소화하기 위해 적용될 수 있다. 기존의 분산 환경과 비교해 보면, 이동 컴퓨팅 환경에서는 연결 상태의 변호가 빈번하게 발생한다. 따라서 일반적인 분산 환경에서의 캐슁 기법이 이동 컴퓨팅 환경에 적용되기 위해서는 이동 컴퓨팅 환경에 맞도록 수정이 되어야만 한다. 즉, 이동 호스트의 이동성으로 인하여 연결 상태가 변화 할 수 있기 때문에 이동 컴퓨팅 환경을 위한 캐슁 기법은 이동 호스트의 연결 상태 전이에 적응성을 갖도록 해야 한다. 연결 상태 전이에 적응성을 갖도록 하기 위해서본 논문에서는 연결 상태 전이 예측 윈도우를 사용하고 연결 상태 전이에 미리 대비하여 캐슁을 수행함으로써 이동 호스트의 캐쉬는 최신의 유효한 데이터의 일관성을 보장하며, 사용자에게는 신속한 응답을 수행할 수 있다.
근래들어 구성 요소가 빠른 속도로 지속적으로 발생되는 무한 집합으로 정의되는 데이터 스트림에 대한 개방 데이터 마이닝 방법들이 활발히 제안되고 있다. 데이터 스트림에 내재된 정보들은 시간 흐름에 따른 변화의 가능성이 매우 높다. 따라서, 이러한 변화를 빠른 시간에 분석할 수 있다면 해당 데이터 스트림에 대한 분석에서 보다 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 개방 데이터 마이닝 환경에서 효율적인 최근 빈발 항목 탐색을 위한 이동 윈도우 기법을 제시한다. 해당 기법에서는 데이터 스트림이 지속적으로 확장되더라도 지연 추가 및 전지 작업을 적용하여 마이닝 수행과정에서의 메모리 사용량이 매우 작게 유지되며, 분석 대상 범위의 데이터 객체들을 반복적으로 탐색하지 않기 때문에 각 시점에서 마이닝 결과를 짧은 시간에 구할 수 있다. 더불어, 해당 방법은 데이터 스트림의 최근 정보에 집중한 분석을 통해 해당 데이터 집합의 변화를 효율적으로 감지할 수 있다.
선박 또는 항공기 화물을 이용한 국제적인 마약 및 폭발물 반입 시도가 증가하는 추세이다. 최근 우리나라에서도 마약 및 폭발물의 검출 사례가 증가하고 있어 주 경로인 항만, 공항의 컨테이너 검색을 통해 위험물질(마약 및 폭발물)을 탐지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이온 이동도 분광법(Ion Mobility Spectrometry: IMS)의 샘플링 된 출력신호를 이용하여 컨테이너 내부의 위험물질을 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 초기화 단계에서 알고 있는 물질을 사용하여 목표 위험물질의 이온 검출을 위한 문턱값, 윈도우 길이, 잡음 수준 등의 파라미터를 사전에 추정한다. 추정된 파라미터는 컨테이너 내부의 목표 위험물질의 이온 검출에 사용된다. 제안된 기법은 컨테이너 환경에 의해 IMS 신호 최대값과 이온 이동도가 변동하는 경우에 적용될 수 있다.
차량 애드혹 네트워크는 이동 애드혹 네트워크의 한 종류로서 ITS를 위한 핵심 기술이다. 차량 애드혹 네트워크는 기반시설의 도움 없이 차량 간의 무선통신을 통해 임시적으로 구성되며 메시지 중계 노드로 선정된 차량들을 통해 메시지가 전파된다. 그러나 차량 애드혹 네트워크는 기존의 이동 애드혹 네트워크 보다 네트워크 토폴로지와 노드밀도의 변화가 아주 심하다. 따라서, 멀티-홉 브로드캐스트를 통해 메시지를 신속히 전파하기 위해서는 효과적인 릴레이 노드 선정기법이 요구된다. 본 논문에서는 차량 애드혹 네트워크에서 효율적으로 메시지를 전파하기 위한 경쟁윈도우 기반 멀티-홉 브로드캐스트 기법을 제안한다. 제안한 기법은 각 노드가 최적화된 경쟁윈도우를 계산하고 노드들 간의 경쟁을 통해 최적의 릴레이 노드가 선정되도록 한다. 실험결과, 제안한 기법은 기존의 거리기반 결정적 멀티-홉 브로드캐스트 기법에 비하여 종단간 메시지 전파 지연시간과 네트워크 부하 면에서 우수한 성능을 보였다.
최근 들어 이동 통신 분야에서 이동하는 고객을 위한 위치 기반 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동객체 응용의 경우 갱신 연산이 많고, 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 윈도우 나 원형 형태의 범위질의는 위치 기반 서비스에서 중요한 질의 중 하나이다. 이러한 범위질의에서는 부분 포함된 셀과 완전 포함된 셀을 구분해야할 필요가 있다. 또한 올바른 한정된 객체를 골라내기 위해 시간 영역을 고려할 필요성이 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 2번째 단계에 고정 그리드 구조를 적용한 2단계 인덱스 구조를 적용한다. VP 필터링과 윈도우 셀 필터링 기법을 이용한 공간 셀 필터링 기법과 Time Zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 필터링 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 측정을 위해서 다른 필터링 조합을 가지고 다양한 윈도우 질의와 원 질의에 대해서 실험 결과를 보인다.
최근 들어 이동 통신 서비스에서 이동하는 고객의 위치 정보와 관련된 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동객체의 경우 갱신 연산이 많고, 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 이러한 위치 기반 서비스에서 범위질의는 중요한 질의 중 하나이다. 범위 질의는 윈도우나 원 형태로 수행되는데 윈도우의 경우에는 질의 범위 밖에 해당하는 객체를 쉽게 필터링 할 수 있는 반면 원 형태일 경우에는 대부분의 경우 거리 계산을 해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 객체의 위치 갱신 연산에 따른 인덱스 구조의 변화를 최소화하기 위해 고정 그리드 방식을 사용하고 VP 필터링 기법을 적용하여 원 범위 질의에서 범위 밖의 객체를 필터링하기 위한 방법을 제시한다.
본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) 기반의 무선 LAN 시스템을 위한 새로운 심볼 옵셋 추정기법을 제안한다. OFDM 심볼에 심볼간 간섭(Inter-Symbol Interference: ISI)과 채널간 간섭(Inter-Channel Interference: ICI)이 없는 경우 추정된 채널의 임펄스 응답은 심볼 옵셋만큼 순환 이동한다. 전형적인 다중경로 무선채널의 전력 지연 프로파일은 지수적 감소 함수로 모델링 할 수 있으며 대부분의 에너지가 임펄스 응답의 앞부분에 주로 집중된다. 제안된 기법은 이러한 성질을 이용하여 먼저 심볼 옵셋만큼 순환 이동된 다중 경로 채널의 임펄스 응답을 추정한 후 유한 길이의 이동 윈도우를 사용하여 임펄스 응답의 부분 평균 전력을 구한다. 그리고, 부분 평균 전력 중에서 최대값을 갖는 이동 윈도우의 인덱스로부터 심볼 옵셋을 추정한다. 제안된 기법은 임펄스 응답의 추정 과정에서 잡음의 영향을 감소시키고, ISI와 ICI를 제거시키며 최소의 오버헤드를 얻기 위해 반복적 구조의 훈련 신호를 사용한다. 실내 무선 채널 모델에서의 모의실험을 통해 제안된 기법의 성능을 검증한다.
SPOES(Self Plasma Optical Emission Spectroscopy)는 반도체 및 LCD 제조 장비의 Foreline에 장착되는 센서로써, Foreline에 흐르는 Gas를 이온화시켜 이때 발생되는 빛을 분광시켜 공정의 상태 및 장비의 상태등을 종합적으로 점검할 수 있는 센서입니다. SPOES의 최대 장점은 공정 장비에 영향을 주기 않으면서 공정을 진단할 수 있고, 장비의 메인챔버에서 플라즈마 방전이 발생하지 않는 RPS (Remote Plasma System)등에 적용이 가능하며, 설치 및 분해이동과 운용이 용이한 장점이 있습니다. 하지만, SPOES는 오염성 가스 및 물질에 의한 오염에 취약한 단점이 있습니다. 예컨대, 플라즈마 방전에 의한 부산물들이 SPOES의 내부에 있는 윈도우의 렌즈에 부착되어 감도를 저하시켜, SEOES의 수명을 단축시킵니다. 또한 오염 물질이 SPOES 내부의 방전 CHAMBER에 증착되어 플라즈마 방전 효울을 저하시켜 센서의 효율을 저하시킵니다. 예를들면, 장비의 공정 챔버에서 배출되는 탄소와 같은 비금속성 오염물질과 텅스텐과 같은 금속성 오염물질이 SPOES의 방전 CHAMBER 내벽과 윈도우에 증착되어 오염을 유발합니다. 오염이 진행된 SPOES는 방전 CHAMBER의 오염으로 CHAMBER의 유전율을 변화시켜, 플라즈마 방전 효율의 저하를 가져오고, 윈도우의 오염은 빛의 투과율을 저하시켜, OES 신호의 감도를 저하시켜, SPOES 감도를 저하시키는 요인으로 작용합니다. 이러한 문제를 해결하기위한 방법으로 능동형 오염 방지 기술을 채용 하였습니다. 능동형 오염 방지 기법은 SPEOS의 방전 챔버에서 플라즈마 방전시 발생하는 진공의 밀도차를 이용하는 기술과 방전 챔버와 연결된 BYPASS LINE에 의해 발생되는 오염물질 자체 배기 시스템, 그리고 고밀도 플라즈마 방전을 일으키는 멀티 RF 기술 및 고밀도 방전을 일으키는 챔버 구조로 구성 되어 있습니다. 능동형 오염 방지 기법으로 반도체 공정에서 6개월 이상의 LIFETIME을 확보 할 수 있고, 고밀도 플라즈마로 인한 UV~NIR 영역의 감도 향상등을 확보 할 수 있습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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