센서 네트워크에서 압축은 종단 간 지연시간과 에너지 사용량 사이의 이율배반적인 관계가 있다. 데이터의 크기를 줄이기 위해 압축을 하면, 추가적인 지연시간과 에너지 소비가 발생하지만, 전송으로 인한 에너지 소모는 감소하게 된다. 일반적으로, 배터리기반 센서 네트워크에서는 지연시간을 손해 보더라도 네트워크의 생존시간을 최대화하기위해 압축을 널리 사용하고 있다. 한편 태양 에너지 기반 센서 네트워크에서는 주기적으로 에너지 재생산이 이루어짐에 따라, 동작하는데 충분한 에너지양 이상의 에너지가 존재할 가능성이 있다. 본 논문에서는 여분의 에너지를 사용해 종단 간 지연시간을 감소시키는 에너지 적응형 선택적 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 에너지가 충분하지 않을 때, 에너지 소비를 줄이기 위해 압축을 사용하고, 에너지가 충분한 경우에는 종단 간 지연시간 감소를 위해 압축을 사용하지 않는다. 시뮬레이션을 통한 에너지와 지연시간의 성능평가를 통하여 제안하는 기법의 우수성을 증명하였다.
UTIS(Urban Traffic Information System)는 프로브차량을 활용하여 도시지역의 구간통행시간 정보를 직접 수집하는 방식으로 타 검지체계에 비해 상대적으로 정확한 링크 속도정보를 산출할 수 있다. 하지만, 현재 UTIS에서는 프로브차량(Probe Vehicle) 및 노변기지국(RSE)의 부족, 시스템 오류 등 다양한 요인에 의해 링크 속도정보의 수집이 누락되는 결측 구간이 발생되고 있다. 본 연구에서는 보다 정확한 여행시간 정보를 제공하기 위한 방안으로 k-NN 알고리즘을 기반으로 결측속도 정보를 효율적으로 보정할 수 있는 새로운 보정모형을 제안하였다. 제안 모형은 각 후보개체(이력 시계열 데이터)의 분포 특성에 따라 최근접이웃 개수를 탄력적으로 조정하는 적응형 k-NN 모형이다. 모형 평가 결과, 제안 모형이 결측정보를 효과적으로 보정 처리할 수 있는 동시에 ARIMA 등 타 모형에 비해 보정 오차를 크게 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제안된 결측 보정 모형은 UTIS 중앙교통정보센터에 직접 적용하여 교통정보 서비스 품질을 향상시키데 활용될 계획이다.
최근의 건축물은 복합적인 기능과 형태를 보이고 있으며, 크기가 거대해짐에 따라 구조물 건전성 감시(Structural Health Monitoring)기술의 수요 또한 증가하고 있다. 구조물마다 고유한 동특성을 가지고 있으며, 다양한 외력의 영향을 받기 때문에 구조물의 건전성을 평가하는 다양한 방법들이 연구되고 있다. 전문가에 의지하여 접근 가능한 지점에 대한 육안 검사 및 비파괴 검사를 벗어나 사각지대가 없는 온라인 계측 시스템의 구비와 함께 자동으로 위험요소를 검출하는 시스템이 요구되고 있다. 본 연구에서는 비선형적인 구조물의 응답을 고려하기 위해 관리도 기법, 평균제곱근편차, 일반 극치 분포 등과 같은 통계적 기법을 이용하여 이상거동을 판별에 활용할 수 있는 신호 특징 추출과 적응형 임계치 설정 알고리즘을 제안하였으며, 강제진동 실험과 실제 운용중에 있는 구조물의 지진 계측 시스템의 가속도 응답을 이용하여 성능을 검증하였다.
본 연구는 국내의 간호 인력 부족으로 인하여 발생되는 간호 업무 부하를 감소시키기 위해 PPG 신호를 이용한 휴대형 심박수 측정 장치의 설계 방법과 환자의 움직임인 동잡음에서도 신뢰성이 높은 심박수 측정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 심박수 측정방법은 생체 신호의 하모닉 특성을 기반한 적응필터로 동잡음을 제거하고 심박수를 측정하는 방법이다. 제안된 기법으로 구현된 심박수 측정기의 성능을 평가하기 위해 손가락 떨림, 손목 움직임 등의 동잡음을 발생시켜 실험하고, 일반적인 방법인 이동평균 필터의 성능과 비교 평가 하였다. 이 실험 결과에서 제안된 기법의 성능이 이동평균 필터의 성능보다 우수한 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안한 휴대형 심박수 측정기를 간호업무에 도입한다면, 간호 업무 개선과 보다 선뢰성이 높은 심박수 측정이 가능할 것으로 사료된다.
계층적 p-세분화를 위해 Zienkiewicz-Zhu 오차평가법이 약간 수정되었으며, 이 방법의 유효성을 보이기 위해 휨을 받는 개구부를 갖는 Reinssner-Mindlin $C^{\circ}$-평판에 적용하였다. 유한요소해석상의 적응적 체눈을 결정하는 단계는 초수렴 팻취 복구기법에 기초를 둔 사후오차평가자와 연계된 p-세분화에 의해 제안되었다. 요소내의 변위장을 정의하기 위해 적분형 르장드르 고차 형상함수가 사용되는 반면 복구응력을 보간하기 위해 파스칼의 삼각수에 기초를 둔 같은 차수의 고차다항식이 사용되는 이유로 수정 Z/Z 오차평가는 종래의 방법과 다소 차이를 보여준다. 가우스 적분점에서의 응력을 최적화하기 위해 필요한 다항식으로 표현되는 응력함수를 얻기 위해 최소제곱법이 사용되었다. 고정된 요소망에 거의 최적의 형상함수 차수의 분배를 찾기 위한 전략이 논의되었는데, 허용되는 정확도를 얻을 수 있을 때까지 각 요소마다 형상함수의 차수를 불균등하게 증가시키는 방법으로, 소위 최적의 선택적 p-분배를 자동으로 결정하도록 되어있다. 위의 사항들을 L-형 평판 해석에 적용한 결과, 적응적 p-체눈설계 단계가 진행됨에 따라 자유도의 증가에 따라 오차량은 급격히 감소되는 것을 알 수 있었고, 제안된 오차 지시자에 의한 적응적 p-체눈 세분화는 최적 p-분배 진행방향에 근접하는 것을 볼 수 있었다.
본 연구는 NCS 기반으로 개편된 미용사(피부) 검정형 자격과 과정평가형의 자격시험에 관한 선행연구의 체계적 문헌 고찰을 통해 국가기술자격 미용사(피부) 종목 과제 및 평가방법에 대해 비교·분석 하였다. 검정형 자격은 암기 위주의 이론시험과 단순 기능 반복을 통한 작업능력을 기반으로 평가가 이루어져 자격과 일이 상호 연계되지 않고 있고, 과정평가형 자격은 상대적으로 시험 집행을 시작한 기간이 짧은 상태로 시행기관에서의 자체 내부평가의 신뢰성 저하 문제가 지속적으로 나타나고 있다. 향후 현재 평가에 반영되고 있지 못하는 다양한 능력 단위를 적용하여 실기시험 평가 항목에 포함할 수 있는 상위자격의 신설 및 실기시험 평가방법 개선 등을 통해 현장과의 연계성을 제고시키고 관련 분야의 현장 적응 및 재교육 시간 단축 등의 자격제도 혁신이 필요한 것으로 사료된다.
본 논문에서는 실시간 처리론 위한 적응형 콘트라스트 조정 기법을 제안하였다. 제안된 방식은 과도한 영상의 밝기 변화를 제어하기 위하여 활률밀도함수(PDF: Probability Density Function)를 이용하였다. 또한 제안된 알고리즘은 처리된 영상에 영향을 주지 않으면서 최대 콘트라스트를 얻을 수 있었다. 하드웨어의 복잡성을 감소하기 위하여 누적분포함수(CDF: Cumulative Density Function)의 샘플 값을 이용한 선형화 방법을 이용하였다. 제안된 방식에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.
본 논문에서는 u-헬스케어 응용 서비스 지원을 위한 액티브 모델 기반의 서비스 컴포넌트를 제안한다. 서비스 컴포넌트는 헬스케어 응용 서비스의 개발을 지원하기 위해 기능을 세분화하여 구현하였다. 특히, 분산 객체그룹 프레임워크를 기반으로 다양한 헬스케어 홈서비스에 분산객체 기술을 이용하여 통합된 환경에서 적응형 정보 서비스를 제공하는데 중점을 두었다. 그리고 본 논문에서 제안한 서비스 컴포넌트를 헬스케어 홈 모니터링, 모바일 모니터링, 웹기반 모니터링과 같은 헬스케어 응용 서비스에 적용하여 수행 결과를 보인다. 또한 응답시간과 네트워크 부하와 시스템 부하에 대한 성능 평가 결과를 보였다.
본 논문은 비안정적인 재작업 발생확률이 존재하는 제조공정을 위한 적응형 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 Q-학습 알고리즘은 강화학습 기반의 Q-학습과 인공신경망을 결합한 알고리즘으로써 재작업확률이 불안정한 상황의 제조공정에 대해 학습을 통해 적응력을 가질 수 있도록 고안되었다. 제안 알고리즘은 평균지연시간을 척도로 그 성능을 평가하였고, 기존의 작업할당 알고리즘들과 다양한 실험 시나리오를 기반으로 비교함으로써 그 우수성을 보이도록 한다.
본 연구는 웹 서핑 지원을 위한 적응형 사용자 에이전트의 설계를 위해 사용자 데이터 수집, 데이터 처리를 통한 사용자 프로파일 구축 및 개선, 그리고 사용자 프로파일의 적용을 통한 적응 등 세 가지 이슈를 집중 연구하였다. 그 결과 웹 상에서 작동하는 적응형 사용자 에이전트를 위한 기능 정의 및 주요 구성 요소들을 설계하고 세부 모형을 구현하였다. 내부적으로는 두 개의 독립된 에이전트의 협동 체제에 의해 작업 목표를 성취한다. 이들은 각각 IIA(Interactive Interface Agent) 및 UPA(User Profiling Agent)이다. 사용자 인터페이스를 관장하는 IIA는 사용자에게 현재 웹 문서의 대강을 파악하고 나아가서 검색 질의어를 선택할 수 있게 하는 키워드 색인(Keyword Index)과, 계층 구조 방식의 사용자 검색 과정을 나타내는 제안 링크(Suggest Link)를 제공함으로서 사용자 친숙한 인터페이스 환경을 제시한다. UPA는 사용자에 관한 정적 정보와 브라우징 행위에서 나타나는 동적 정보를 사용자 프로파일에 반영한다. 특히, 사용자 관심을 반영하는 관심 벡터(Interest Vector)의 개념을 정립하고 근접도(similarity) 평가에 의해 이들을 갱신하고 추가함으로써 사용자 관심을 동적으로 프로파일링하는 체계를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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