과거 접근제어에 대한 연구는 효율적인 측면보다 안전성에 더 많은 초점이 맞추어져 있었다. 본 연구는 배터리나 메모리 등의 자원이 제약적인 개인 휴대용 단말기와 같은 환경에서 XML 데이터 스트림의 효율적이고 안전한 질의처리에 대한 방법을 제안한다. 특히, 본 연구는 접근제어 처리과정에서 발생할 수 있는 추가적인 오버헤드를 각 질의처리 단계별로 찾아내고 최소화하여, 자원의 사용을 최적화하며 안전한 결과를 얻기 위한 최소한의 오버헤드를 갖는 접근제어 처리 방법을 제안한다. 끝으로, 실험을 통해 본 연구에서의 제안방법에 대한 우수성 분석을 하였다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 수행시간을 개선한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 논리식을 DAG로 구성하여 각 노드를 검색한 후. 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 최상위 노드만을 복제(replication)하여 DAG를 팬 아웃 프리 트리로 재구성함으로써 지연시간과 CLB의 개수가 최소화되며 수행 시간도 개선하였다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 초기비용과 전체비용을 계산하여 CLB의 k-OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들를 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 k-OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TMCPLD에 비해 수행 시간이 20.3% 감소되었다.
최근 정형 검증 분야에서 상태 폭발 문제를 극복하기 위해 만족가능성(Satisfiability) 처리기를 사용하는 방법이 많이 연구되고 있다. 만족가능성 처리기를 사용하려면 대상을 CNF 식으로 변환해야 하는데, 이진 기수 제약 조건은 시스템을 CNF 식으로 변환하기 위해 많이 사용되는 기법이다. 그러나 이진 기수 제약 조건은 이진 변수들의 집합을 다루기 때문에 이진 변수들의 순서 정보는 변환할 수 없었다. 본 논문에서는 이진 변수의 시퀀스에서 길이가 k인 서브시퀀스 추출 문제에 대한 CNF 변환 방법을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안된 방법이 순서정보를 고려치 않고 적용한 변환 방법보다 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서 제시한 구조는 다중목적을 갖는 규칙기반 제약만족문제의 표현을 포함하고 있고 그 문제는 시스템에서 변화에 탄력적으로 대응할 수 있는 전력공급계획을 효과적으로 수립한다. 이 연구에서 제안한 구조를 계량적 모델을 위한 모델링 시스템과 정성적 모델을 위한 규칙 기반의 제약만족 프로그램밍 기법을 이용하였다. 또한 좋은 사례를 통한 실험결과를 요약하면 이 문제의 표현을 포함한 구조는 효과적이며 탄력적인 의사결정을 얻는데 큰 도움을 주며, 발전기 특성을 고려하는 데에서는 기존의 문제 구조보다는 표현이 다양하고 쉽다는 장점을 갖는다.
GAN(Generative Adversarial Networks)이 합성 이미지 생성 및 기타 다양한 응용 프로그램에 현재 사용되고 있지만, 생성 모델을 제어하기가 어렵다. 문제는 생성 모델의 잠재 공간에 있는데, 이미지 생성과 관련하여 입력된 잠재코드를 받아 특정 텍스트 및 신호에 따라 지정된 대상 속성이 향상되도록 하고 다른 속성은 크게 영향을 받지 않도록 하기 위해서는 상당한 제약이 요구된다. 본 연구에서는 이미지 생성 및 조작과 관련하여 변동 자동 인코더의 잠재 벡터에 관해 특정 제약을 수반한 모델을 제안한다. 제안된 모델에 관해 TensorFlow의 변동 자동 인코더를 통해 실험한 결과 이미지의 생성 및 조작과 관련하여 비교적 우수한 성능을 갖는 것으로 확인된다.
최근 모바일 장치의 증가와 무선 네트워크 환경의 발전은 모바일 애드혹 네트워크에 대한 관심을 증가시키고 있다. 최근까지의 연구는 모바일 애드혹 네트워크에서 데이터 접근성(Accessibility) 향상을 위해 복제의 활용이 효율적임을 증명하고 있다. 복제 기법이 모바일 애드혹 네트워크에서 실제로 활용되기 위해서는 원본과 복제본 사이에 일관성(Consistency)이 확보되어야만 한다. 기존의 연구에서는 일관성 확보를 위해 원본을 가진 노드에게 확인하는 기법을 활용하고 있다. 그러나, 시간제약을 가지는 응용의 경우 원본을 가진 노드에게 확인하는 기법은 효율적이지 못하며, 때로는 심각한 문제를 일으킬 수도 있다. 본 논문에서는 시간제약응용을 위한 캐쉬 무효화 기법을 제안하고 있다. 제안하는 기법을 통해 기존의 일관성 확인 기법에서 일어나는 '롤백(Rollback)' 문제를 해결할 수 있었으며, 접근시간(Access time) 측면에서 성능향상을 얻을 수 있었다. 실험 결과는 본 논문의 접근시간 측면에서의 효율적임을 증명하여 준다.
최근 정보통신 기술의 발전은 유비쿼터스 컴퓨팅이라는 새로운 정보통신 혁명을 야기하게 되었고, 그로 인해 무선 센서 네트워크의 필요성이 제기되고 있다. 빛, 온도, 습도와 같은 물리적인 정보 수집을 목적으로 가지는 센서 네트워크에서의 라우팅 프로토콜은 기존의 라우팅 프로토콜과는 다른 제약 사항 및 요구 사항을 갖는다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경을 고려한 새로운 라우팅 프로토콜로 Energy-aware Surge 라우팅 프로토콜을 제안 및 구현하였다. Energy-aware Surge 프로토콜은 배터리 리소스에 제약을 갖는 센서 네트워크의 환경을 고려하여, 기존 라우팅 프로토콜과 다르게 센서 노드의 잔여 에너지를 기반으로 계층적인 경로를 설정하게 된다. 성능 검증을 위해 기존 Surge 라우팅 프로토콜을 수정하여 Energy-aware Surge 프로토콜을 구현하였으며, 상용 센서 플랫폼인 MICAz를 이용하여 성능실험을 수행하였다. 성능 실험 및 시뮬레이션 결과를 통해, 제안하는 Energy-aware Surge 라우팅 프로토콜이 무선 센서 노드의 잔여 에너지를 고려하여 패킷의 전달 경로를 적절하게 선택하며, 이를 통해 무선 센서 네트워크의 전체 라이프타임을 효과적으로 증가시키는 것을 확인할 수 있었다.
Mean shift 는 데이터의 특징을 잘 살려내는 None-parametric 방법으로, 특히 영상처리분야에서 많은 각광을 받아왔다. 하지만 좋은 결과를 보장하는 뛰어난 성능에도 불구하고, 높은 메모리소요와 긴 처리시간에 기인하여, 비디오처리 등의 분야에 적용하기엔 현실적인 제약점이 있다. 상기한 제약점을 극복하기 위해, 본 시스템은 비디오를 분석하여 전경과 후경으로 나눈다. 본 논문은 전경으로 분류된 부분에 대해 각 분리된 개체를구분하고, 좌표변환(coordinate shift)을 실행하여 연산을 할 비디오의 연산의 규모를 줄이는 방법론을 제시한다. 이러한 처리로 매우 많은 처리시간이 단축됨을 실험을 통해 알 수 있었다. 다음으로, 나뉘어진 전경에 3D mean shift를 적용하여 생성된 결과물에 대하여 3D cluster data structure 를 생성하고, 이를 이동하여 인터랙티브 에디팅이 가능하도록 하였다. 후경으로 나뉜 데이터는 이미지 한 장으로 축약이 되며, 2D mean shift 기반의 interactive cartooning system 을 통하여 만화화가 된다. 본 논문은 만화 특유의 단순한 톤을 표현하기 위해, 세밀한 분할이 필요한 부분과 그렇지 않은 부분을 따로 구분하여 처리하는 레이어처리방법을 제안한다. 위의 과정을 여러 실사이미지에 적용, 실험해본 결과 기존의 연구결과에 비해 매우 짧은 시간 내에 대상의 특징이 잘 나타낸 양질의 결과물이 생성되었다. 이러한 결과물은 출판, 영상편집분야 등 여러 분야에서 요긴하고 간편하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
멀티캐스트는 한 번의 패킷 전송으로 여러 수신노드에게 전송이 가능하다. 따라서 네트워크의 자원을 효율적으로 사용할 수 있어 일대다 환경에 적합하다. 하지만 신뢰성과 흐름제어를 기본적으로 제공하지 않아 시간제약을 갖는 멀티미디어 데이터 전송에 적합하지 않다. 본 논문에서는 멀티미디어 전송에 적합한 멀티캐스트 네트워크 모델과 네트워크 자원을 효율적으로 사용하고 멀티미디어 데이터를 수신하는 노드들의 재생품질을 보장하는 멀티캐스트 재전송 기법을 제안한다. 재전송 기법은 지역적 에러회복을 통해 송신노드에서 발생하는 응답폭주를 제거하였고 수신노드의 버퍼상태를 고려하여 시간제약을 충족할 경우 지역적 재전송을 수행하도록 하였다. 성능의 우수성을 입증하기 위해 수식과 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 기존 네트워크 모델보다 낮은 네트워크 자원을 소모하며 수신노드의 QoS를 보장하는 것을 확인하였다.
본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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