인터넷이 발달함에 따라 기하급수적으로 늘어나는 각 서비스 도메인들은 그들만의 특성에 맞는 서비스를 제공하여 그에 따른 부가가치를 창출하고 있다. 또한 각 도메인 내에는 업무의 특성별로 서비스가 구분되며 서비스를 제공받기 위해서는 현실적으로 대부분 개인의 인력정보를 제공해야 하며, 그렇지 않으면 서비스를 일부 제한받거나 전혀 받을 수 없다. 본 논문에서는 서비스 제공기관에서 요구하는 인력정보를 분석하여 공통 항목에 대하여 중복입력을 방지하고 공동 활용할 수 있는 에이전트 설계 및 구현방법에 대해 제시하고자 하였다.
XML 기반의 Single Window은 국제 표준에 입각하여 해운 분야의 전자문서를 사용하여 국제해사기구와 전세계적으로 공통된 양식을 사용한다. 이는 동일한 양식의 전자문서를 사용하는 사용자들 간은 통용될 수 있다는 의미이며, 민원인 입장에서는 정보의 재사용성과 중복 입력의 불합리함을 줄일 수 있다. 이로써 민원인들은 입출항 수속 간소화 뿐만 아니라 해운 업무 자체에 많은 업무 개선 효과를 볼 수 있다. 본 고에서 제안한 XML 인프라스트럭처(XML infrastructure for Single Window)는 ebXML 기반의 Single Window에 적합하도록 설계 및 구현되었으며, 자원의 재사용성과 중복 투자를 방지할 수 있도록 하였다. 즉, 사용 환경에 유동적으로 적용가능 하도록 컴포넌트 방식으로 구성되었으며, 기존 시스템을 최대한 활용하도록 구성할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 워크스테이션 네트웍(Network of Workstation) 환경에서 태스크 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 태스크 중복을 기반으로 하는 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 NoW에서 통신할 때 발생되는 충돌을 방지하기 위하여 네트웍 통신 자원을 우선 할당하고, 스케줄링 길이를 단축하고 병렬처리 시간을 줄이기 위한 중복 테스크를 선택할 때 휴리스틱을 사용한다. 제안된 알고리즘은 태스크 그래프를 입력으로 받아 NoW 환경의 워크스테이션으로 스케줄링하며, 태스크 그래프에서 노드수가 V일 때 최악의 경우 알고리즘의 시간 복잡도는 O($V^2$)이다. 제안한 알고리즘을 실제 응용 프로그램의 태스크 그래프에 적용하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즈이 스케줄링 길이와 알고리즘에서 요구하는 워크스테이션의 수 관점에서 성능이 향상되었음을 보여준다.
본 논문에서는 공유 메모리 다중 프로세서 시스템에서 태스크 중복을 기반으로 하는 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 공유 메모리에서 통신할 때 발생되는 충돌을 방지하기 위하여 네트웍 통신 자원을 우선 할당하고, 스케줄링 길이를 단축하고 병렬처리 시간을 줄이기 위한 중복 태스크를 선택할 때 휴리스틱을 사용한다. 제안된 알고리즘은 태스크 그래프를 입력으로 받아 다중 프로세서로 스케줄링하며, 시스템에서 사용 가능한 프로세서의 수에 맞도록 태스크를 스케줄링 할 수 있다. 시뮬레이션에서는 제안된 알고리즘을 실제 응용프로그램의 태스크 그래프에 적용하였으며, 프로세서 수의 변화에 따른 스케줄링 길이를 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 보여주었다.
이 연구의 목적은 디지털자료실지원센터 종합목록데이터베이스의 품질을 평가하고 관리하기 위한 방안을 제시하는 것으로 적중률, 중복성, 완전성, 정확성을 기준으로 삼아 데이터의 품질을 분석하였다. 데이터 베이스의 적중률은 매우 높은 편이었으나 동일 저작에 대해 상이한 레코드가 다수 존재하는 중복성은 심각한 수준이었다. 또한 입력해야할 항목에 대한 인식이 매우 상식적인 수준에 그쳐 레코드의 완전성 정도는 $48.12\%$이었으며, 정확성 분석 결과 $92\%$에 해당하는 레코드에서 다양한 오류가 발견되었다. 품질관리를 위한 제언과 더불어 오류 유형 분석을 통해 오류의 원인과 방지대책을 살펴보았다.
R&D 과제간의 유사성과 중복성을 분석하는 것은 정부 예산의 효율적 투자를 위해 중요하다. 정부 R&D 과제의 기획 시, 예산의 중복 지원을 방지하기 위해 연구 관리 전담기관, 관련 부처 및 정부차원에서 연구 과제의 중복성을 검토하고 있다. 그러나, 기존의 유사도 분석은 신규 과제 제안서와 기존의 R&D 과제 제안서를 키워드 중심으로 비교, 검색하는 방식에 의존하고 있어, 과제명의 일부 수정, 기술상의 단순 대치 등의 경우, 유사도를 정확히 측정하지 못하는 취약점이 존재한다. 본 연구에서는, R&D 과제 문서의 경우에, 이 문서들을 구별할 수 있는 특징으로써 특허 정보를 활용하고자 한다. 특허 정보는 정부 R&D 특허동향조사사업(http://ipas.rndip.re.kr)을 통해 공표된 자료를 기반으로 한다. 본 연구에서는 신규과제가 입력되었을 때, 특허 정보를 이용하여 R&D 과제간의 유사성 및 중복성을 분석할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, 집합 이론 및 확률 이론을 기반으로 한 유사도 측정 모델을 제시한다. 또한 제시한 측정 모델을 실제 시스템으로 구현하여 중복문서를 식별하고 이들의 유사도를 계산하여 보여준다.
MIV(MPEG Immersive Video)의 시험모델 TMIV 는 다시점의 비디오와 깊이(depth) 비디오를 입력 받아 시점 사이의 중복성을 제거한 후 남은 텍스처(texture)와 깊이로 텍스처 아틀라스(atlas)와 깊이 아틀라스를 각각 생성하고 이를 압축한다. 각 화소별 점유(occupancy) 정보는 깊이 아틀라스에 포함되어 압축되는데 압축 손실로 인한 점유맵 오류를 방지하기 위하여 임계값 T = 64 로 설정한 보호대역을 사용한다. 기존에 설정된 임계값을 낮추어 깊이 동적범위를 확대하면 보다 정확한 깊이값 표현으로 부호화 효율을 개선할 수 있지만 보호대역 축소로 점유맵 오류가 증가한다. 본 논문에서는 TMIV 의 부호화기와 보호화기에 비대칭 임계값을 사용하여 보호대역 축소로 인한 점유맵 오류를 보정하면서 보다 정확한 깊이 값 표현을 통하여 부호화 효율을 개선하는 기법을 제안한다. 제안기법은 깊이 동적범위 확대와 비대칭 임계값 기반의 점유맵 오류 보정을 통하여 CG 시퀀스에서 2.2% BD-rate 이득과 주관적 화질 개선을 보인다.
단일 센서기기로부터 수집된 데이터와는 다르게 대용량의 데이터는 입력데이터의 구성 및 크기가 가변적이고, 처리 완료시점을 예측할 수 없는 특징을 갖고 있다. 상황인지 시스템이 이러한 환경의 요구사항을 적용하게 되면 컨텍스트 표현방법과 처리모듈들이 개별로 구성되어 해당 입력자료에 대한 호출 및 처리루틴이 복잡하게 구현될 수 있는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서 제안하는 처리방법은 온톨로지 기반의 지식표현을 통해 컨텍스트를 표현하고, 대용량의 데이터 처리결과를 반환하는 모듈의 중복 실행을 방지하여 컨텍스트 정보를 제공하기 위한 동작순서를 함께 기술한다. 실험에서는 헬스케어 환경에서 발생하는 센싱데이터 중 대용량의 데이터 처리결과를 필요로 하는 서비스에 대해 기술하고, 기존의 센싱데이터를 바탕으로 서비스를 제공하는 처리과정과 함께 대용량의 데이터 처리결과를 컨텍스트 정보로 제공하는 과정을 보인다.
데이터 스트림에 대한 기존의 패턴 분석 알고리즘은 대부분 속도 향상과 효율적인 메모리 사용에 대하여 연구되어 왔다. 그러나 기존의 연구들은 새로운 패턴을 가진 데이터 스트림이 입력되었을 경우, 이 전에 분석된 패턴을 버리고 다시 패턴을 분석하여야 한다. 이러한 방법은 데이터의 실시간적인 패턴 분석을 필요로 하는 실제 환경에서는 많은 속도와 계산 비용이 소모된다. 본 논문에서는 끊임없이 입력되는 데이터 스트림의 패턴을 실시간으로 분석하는 방법을 제안한다. 이 것은 먼저 빠르게 패턴을 분석하고 그 다음부터는 이전에 분석된 패턴을 효율적으로 갱신하여 실시간적인 패턴을 얻어내는 방법이다. 데이터 스트림이 입력되면 시간 기반 윈도우로 나누어 여러 개의 순차들을 생성한다. 그리고 생성된 순차들의 정보는 해시 테이블에 입력되어 정해진 개수의 순차가 해시 테이블에 채워질 때마다 해시 테이블에서 패턴을 분석해 낸다. 이렇게 분석된 패턴은 패턴 트리를 형성하게 되고, 이 후에 새로 분석된 패턴들은 이 패턴 트리 안의 패턴 별로 갱신하여 현재 패턴을 유지하게 된다. 새로운 패턴 추가를 위해 패턴을 분석할 때 이전에 이미 발견된 패턴이 Suffix로 나올 수 있다. 그러면 패턴 트리에서 이 전 패턴으로의 포인터를 생성하여 중복되는 패턴 분석으로 인한 계산 시간의 낭비를 방지한다. 그리고 FIFO방법을 사용하여 오랫동안 입력이 안 된 패턴을 손쉽게 제거한다. 패턴이 조금씩 바뀌는 데이터 스트림 환경에서 RSP-DS가 기존의 알고리즘보다 우수하다는 것을 성능 평가를 통하여 증명하였다. 또한 패턴 분석을 수행할 데이터 순차의 개수와 자주 등장하는 데이터를 판별하는 기준을 조절하여 성능의 변화를 살펴보았다.
보행자의 수는 건물의 출입자 제어, 보행자 소통 관리, 지역 내 유동량 측정 등에 있어서 매우 중요하게 이용되는 정보이다. 그러나 기존의 사람 검출 및 계수 시스템은 겹침이나 그림자나 조명에 의한 부정확한 검출로 인하여 정확한 계수의 어려움이 있었다. 본 논문에서는 카메라로부터 영상을 입력받아 적응적으로 배경 영상을 생성하여 처리함으로써 조명의 변화나 그림자 영향을 최소화 하였다. 또한 Kalman 필터와 Mean-Shift 알고리즘을 이용하여 중복 계수를 방지하여 계수의 정확도를 높일 수 있었다. 실험 결과 95.4%의 계수 정확도를 나타내어 제안된 방법이 사람의 검출 및 계수에 효율적임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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