현재 클라이언트가 웹 서비스를 이용하기 위해서는 고사양의 CPU, 메모리 등의 빠른 속도를 지원하는 통신 인터페이스가 필요하다. 하지만 초소형 센서 노드와 같이 제한적인 리소스를 가진 클라이언트에서는 웹 서비스 프레임워크를 탑재할 만한 리소스가 없다. 본 논문에서는 제한된 자원을 갖는 클라이언트가 웹 서비스를 사용할 수 있도록 연결하는 클라이언트 에이전트를 제안한다. 클라이언트 에이전트는 실제 클라이언트가 요청한 웹 서비스에 따라 웹 서비스를 연동하는 코드를 동적으로 자동 생성한다. 또한 웹 서비스 서버와 통신하는 SOAP 메시지를 클라이언트 응용 통신 메시지로 상호 변환하는 기능을 제공하고 클라이언트의 근거리 저속 통신 인터페이스를 고려한다.
u-GIS환경에서 GeoSensor를 기반으로 하는 GeoSensor 환경은 다양한 센서들로부터 수집한 동적인 데이터와 기존 GIS인 정적인 지형지물 정보의 융합을 요구한다. 이 환경의 핵심인 GeoSensor는 넓은 지역에 산발적으로 분포하며, 다양한 크기의 데이터를 끊임없이 수집한다. 따라서 Data Stream Management System(DSMS)은 제한된 메모리로 인하여 저장 공간을 초과하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 다양한 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 부하제한 기법에는 크게 랜덤부하제한 기법과 의미적부하제한 기법, 샘플링 기법으로 분류된다. 랜덤부하제한 기법은 무작위로 데이터를 선택하여 삭제하고, 의미적부하제한 기법은 데이터의 우선순위를 부여하여 우선순위가 낮은 데이터부터 삭제한다. 샘플링 기법은 통계적인 연산을 이용하여 샘플링 비율을 산정하고 이를 토대로 부하를 제한한다. 그러나 기존 기법들은 공간적 특성을 전혀 고려하지 않기 때문에 공간 질의의 정확도를 감소시키는 문제를 갖는다. 본 논문은 GeoSensor 환경에서 DSMS에 발생하는 과부하 발생을 제한하고 공간 질의의 정확도를 향상시키기 위해 선-필터링을 이용한 후-부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 선-필터링을 통하여 스트림 큐에 불필요하게 가중되는 부하를 1차적으로 제한하며, 과부하 발생 시 공간 질의 결과 정확도를 보장하기 위하여 공간 중요도와 데이터 중요도를 고려하여 후-부하제한을 수행한다. 이 기법을 이용하여 부하제한 수행 횟수를 효과적으로 감소시켰고, 공간 질의의 정확도를 향상시켰다.
본 논문은 제한된 메모리를 가진 모바일 수신자를 고려한 무선 상태 적응적인 TCP 흐름 제어방법을 제안한다. 수신자에 의한 TCP 흐름 제어는 수신자에서 Advertised 윈도우를 조정함으로써 수행된다 제안된 방법은 수신자가 사용 가능한 무선 대역폭과 패킷 전송 지연 시간을 동적으로 측정하며, 측정된 정보를 기반으로 Advertised 윈도우를 적절히 조정한다. 무선 상태를 반영한 Advertised 윈도우의 조정으로 인해 송신자의 전송 성능 향상과 종단간 패킷 전송 지연 시간을 줄일 수 있다. 제안된 방법은 수신자에서의 TCP 변경만으로 구현될 수 있고 송신자나 중간 라우터의 변경을 필요로 하지 않는다. 제안된 방법의 구현과 CDMA2000 1x 환경에서의 실험을 통해 수신자 버퍼 크기가 2896 Bytes일 경우, 흐름 제어를 사용할 때가 기존 방식보다 전송률을 약 5배 향상시킬 수 있음을 보인다. 또한, 수신자 버퍼 크기가 64 KBytes일 경우 흐름 제어를 사용할 때가 기존 방식보다 때보다 종단간 패킷 왕복 시간은 반 이하로 줄일 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 제한된 자원을 사용하는 기기에 적합한 경량화된 한국어 형태소 분석 및 품사 부착 방법을 제안한다. 관련된 초기 연구로는 규칙에 기반을 둔 방법들이 적용되었으나 최근에는 통계에 기반을 둔 방법들을 중심으로 연구되고 있다. 계산 처리 능력과 사용 가능한 메모리가 제한되는 환경에서는 규칙에 기반을 둔 방법보다 상대적으로 많은 자원을 사용하는 통계에 기반을 둔 방법을 사용하여 형태소 분석 및 품사 부착을 수행하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙에 기반을 둔 형태소 분석 방법인 좌최장일치법을 개선하여 형태소 분석을 수행하고, 통계적인 방법인 hidden Markov model을 축소하여 형태소 품사 부착을 수행한다. 제안하는 방법은 기존의 hidden Markov model을 사용한 시스템과 유사한 성능을 보여주며 소량의 메모리 사용과 월등히 빠른 속도로 형태소 분석 및 품사 부착을 수행할 수 있다.
NAND 플래시 메모리는 특성상 덮어쓰기 연산이 불가능하기 때문에 지움 연산이 선행되어야 하므로 I/O 처리 속도가 느려지게 되어 성능저하의 원인이 된다. 또한 지움 횟수가 제한적 이어서 지움 연산이 빈번히 발생하게 되면, NAND 플래시 메모리의 수명이 줄어든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 NAND 플래시 메모리의 특성을 고려한 쓰기 지연 기법을 사용하면, 쓰기 횟수가 줄어들어 I/O 성능 향상에 도움이 되지만, 캐시 적중률이 낮아진다. 본 논문은 NAND 플래시 메모리 파일 시스템을 위한 더블캐시를 활용한 페이지 관리 정책을 제안한다. 더블 캐시는 실질적인 캐시인 Real Cache와 참조 페이지의 패턴을 관찰하기 위한 Ghost Cache로 구성된다. 이 정책은 Ghost Cache에서 쓰기를 지연함으로써 Real Cache에서의 적중률을 유지할 수 있고, Ghost Cache를 Dirty 리스트와 Clean 리스트로 구성하여 Dirty 페이지에 대한 탐색 시간을 줄임으로써 쓰기 연산 성능을 높인다. 기존 정책들과의 성능을 비교한 결과 제안된 정책이 기존 정책들에 비해 평균적으로 적중률은 20.57%, 그리고 I/O 성능은 20.59% 우수했고, 쓰기 횟수는 30.75% 줄었다.
금속 실리사이드 나노입자는 열적 및 화학적 안정성이 뛰어나고, 절연막내에 일함수 차이에 따라 깊은 양자 우물구조가 형성되어 비휘발성 메모리 소자를 제작할 수 있다. 그러나 단일 $SiO_2$ 절연막을 사용하였을 경우 저장된 전하의 정보 저장능력 및 쓰기/지우기 시간을 향상시키는 데 물리적 두께에 따른 제한이 따른다. 본 연구에서는 터널장벽 엔지니어링을 통하여 물리적인 두께는 단일 $SiO_2$ 보다는 두꺼우나 쓰기/지우기 동작을 위하여 인가되는 전기장에 의하여 상대적으로 전자가 느끼는 상대적인 터널 절연막 두께를 감소시키는 방법으로 동작속도를 향상 시킨 $SiO_2/Si_3N_4/SiO_2$ 및 $Si_3N_4/SiO_2/Si_3N_4$ 터널 절연막을 사용한 금속 실리사이드 나노입자 비휘발성 메모리를 제조하였다. 제조방법은 우선 p-type 실리콘 웨이퍼 위에 100 nm 두께로 증착된 Poly-Si 층을 형성 한 이후 소스와 드레인 영역을 리소그래피 방법으로 형성시켜 트랜지스터의 채널을 형성한 이후 그 상부에 $SiO_2/Si_3N_4/SiO_2$ (2 nm/ 2 nm/ 3 nm) 및 $Si_3N_4/SiO_2/Si_3N_4$ (2 nm/ 3 nm/ 3 nm)를 화학적 증기 증착(chemical vapor deposition)방법으로 형성 시킨 이후, direct current magnetron sputtering 방법을 이용하여 2~5 nm 두께의 $WSi_2$ 및 $TiSi_2$ 박막을 증착하였으며, 나노입자 형성을 위하여 rapid thermal annealing(RTA) system을 이용하여 $800{\sim}1000^{\circ}C$에서 질소($N_2$) 분위기로 1~5분 동안 열처리를 하였다. 이후 radio frequency magnetron sputtering을 이용하여 $SiO_2$ control oxide layer를 30 nm로 증착한 후, RTA system을 이용하여 $900^{\circ}C$에서 30초 동안 $N_2$ 분위기에서 후 열처리를 하였다. 마지막으로 thermal evaporator system을 이용하여 Al 전극을 200 nm 증착한 이후 리소그래피와 식각 공정을 통하여 채널 폭/길이 $2{\sim}5{\mu}m$인 비휘발성 메모리 소자를 제작하였다. 제작된 비휘발성 메모리 소자는 HP 4156A semiconductor parameter analyzer와 Agilent 81101A pulse generator를 이용하여 전기적 특성을 확인 하였으며, 측정 온도를 $25^{\circ}C$, $85^{\circ}C$, $125^{\circ}C$로 변화시켜가며 제작된 비휘발성 메모리 소자의 열적 안정성에 관하여 연구하였다.
화자인증이란 생체인식 방법 중의 하나로 사람의 목소리를 이용하여 사용자를 인증하는 방법이다. 현재까지 가장 많이 사용되는 화자인증 알고리즘으로는 HMM(Hidden Markov Model)과 DTW(Dynamic Time Warping)를 들 수 있는데, 이들 알고리즘은 사용자의 등록 및 인증을 위해 많은 수의 특징벡터를 필요로 하므로 스마트 카드와 같은 메모리가 제한된 시스템에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 SVM(Support vector Machine)을 이용함으로써 적은 양의 메모리와 적은 계산량으로 화자인증을 수행할 수 있는 방법을 제안하였으며, 이의 실시간 처리를 위해 하드웨어 구조를 제시하였다. 한국어 4연숫자 데이터베이스를 이용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 기존 알고리즘에 비해 약간의 에러율 증가가 있었으나 수행시간 및 모델크기에서는 상당한 감소를 나타내었다. SVM을 이용한 화자인증 알고리즘을 하드웨어로 구현한 결과, 소프트웨어로 구현한 경우에 비해서 훈련시간은 175분의 1, 인증시간에서는 6분의 1의 감소를 나타내었다.
클래스 영역은 자바가상기계 내에서 각종 상수와 필드, 메소드 등이 위치하는 메모리공간의 한 부분이다. 임베디드 자바 시스템과 같이 제한적 메모리 자원을 갖는 시스템에서는 클래스 영역의 크기를 아는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이 영역의 크기를 예측할 수 있게 하는 일반적 수식을 유도하였다 이 수식은 구현되는 자바가상기계에 의존적인 몇 개의 상수들을 필요로 하는데, 우리는 이들 상수들이 몇 개의 간단한 탐침 클래스에 의해 구해질 수 있음을 보였다. 본 접근 방식의 정확성을 증명하기 위한 실험 결과도 함께 나타내었다.
동사와 기본구 사이의 문법관계 분석은 품사부착과 기본구 인식이 수행된 상태에서, 동사와 의존관계를 갖는 기본구를 찾고 각 구의 구문적, 의미적 역할을 나타내는 기능태그를 인식하는 작업이다. 본 논문에서는 바이오 문서에서 단백질과 단백질, 유전자와 유전자 사이의 상호작용관계를 자동으로 추출하기 위해서 제안한 문법관계 분석 방법을 적용하고 따라서 동사와 명사고, 전치사고, 종속 접속사의 관계만을 분석하며 기능태그도 정보추출에 유용한 주어, 목적어를 나타내는 태그들로 제한하였다. 기능태그 부착과 의존관계 분석을 통합해 수행하였으며, 지도학습 방법 중 분류문제에서 좋은 성능을 보이는 지지 벡터 기계를 분류기로 사용하였고, 메모리 기반 학습을 사용하여 자질을 추출하였으며, 자료부족문제를 완화하기 위해서 저빈도 단어는 품사 타입 또는 워드넷의 최상위 클래스의 개념을 이용해서 대체하였다. 시험 결과지지 벡터 기계를 이용한 문법관계 분석은 실제 적용시 빠른 수행시간과 적은 메모리 사용으로 상호작용관계 추출에서 효율적으로 사용될 수 있음을 보였다.
실환경에서 레이더 시스템의 성능 평가를 수행하는 것은 시간이나 비용의 제한조건이 많으므로, 이를 시험하기 위한 표적 신호 모의 장치가 반드시 필요하다. 본 논문은 고해상도의 거리 프로파일 또는 영상을 형성하거나 혹은 추적의 정확도를 올리기 위하여 점차적으로 광대역을 사용하는 레이더의 최신 동향에 따라 이를 시험하기 위한 표적신호 모의방법을 제시하였다. 송신신호를 직접 고속 샘플링하여 디지털 메모리를 이용한 시간 지연을 통해 구현하는 방법과 스트레치 프로세싱을 사용하는 시스템을 위한 비트 주파수 생성을 이용하는 방법에 대하여 기술하고, 각 방법이 광대역 파형의 표적을 모의할 때 가져야 할 조건을 제시하였다. 또한, 디지털 메모리 방식에 비트 주파수를 추가하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통해 제시된 방법을 비교하고 타당함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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