사물 인터넷 기반 초연결성 통신을 위한 일차적인 과제는 액서스 포인트, 기지국 등의 인프라를 거치지 않는 저전력, 손실 무선 네트워크 환경에서 사물 인터넷 기기들 간의 직접 통신 기법을 개발하는 것이다. 저전력 그리고 손실 네트워크 환경에서 사물 인터넷 디바이스들은 물론 라우터가 한정된 메모리를 사용하는 제한 조건을 가지고 있기 때문에 목적지 경로 정보를 지속적으로 유지할 수 없으며 다만 적은 수의 디폴트 라우터 정보만을 유지한다. IPv6주소를 그대로 활용하고 단순히 제어 메시지들의 양만 줄이는 데 초점을 둔 기존 경량화 라우팅 기법들과 달리 본 연구에서는 블룸필터 및 향상된 랭크개념을 활용하여 경량화 자동 주소 설정을 포함한 IPv6 이웃노드탐색 기법 및 경량화된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 또한, 처음으로 사물 인터넷 기반 기기 간 손실 있는 무선 환경을 다양한 확률분포함수를 따르면서 에러가 발생하도록 모델링하여 성능평가를 수행했다. 특히, 제안하는 기법은 동적으로 무선 링크가 변하여 데이터 손실이 발생해도 향상된 랭크 정보를 바탕으로 다중 경로 정보를 지역적으로 활용하여 견고성을 높였다. 성능평가 결과 제안하는 기법은 RPL 기반 라우팅 프로토콜에 비해서 최대 40%까지 성능향상을 보일 수 있었다.
프로세서는 더 이상 동작 주파수를 높이는 방법이 아닌 다수의 프로세서를 집적하는 멀티프로세서로 기술 발전이 이루어지고 있다. 최근 2, 4, 8개의 프로세서 코어를 넘어 64, 128개 이상의 프로세서를 집적한 대규모 데이터 처리용 고성능 프로세서들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 기타의 음 합성을 위한 최적의 매니코어 프로세서 구조를 제안한다. 기존의 연구에서는 하나의 기타 현에 하나의 프로세싱 엘리먼트(processing element, PE)를 할당하여 음을 합성하였으나, 본 논문은 하나의 기타 현에 여러 개의 PE를 할당하고 각각의 경우에 대해 시스템 성능, 시스템 면적 효율 및 에너지 효율을 평가하였다. 샘플링율이 44.1kHz, 양자화 비트 16인 기타 음을 사용하여 모의 실험한 결과, 시스템 면적 효율은 PE 수가 24개, 에너지 효율은 PE 수가 96개일 때 각각 최적의 효율을 보였다. 또한, 최적의 매니코어 프로세서를 이용하여 합성한 결과 합성음은 원음과 스펙트럼에서 매우 유사하였다. 더불어, 음 합성에 가장 많이 사용되는 TI TMS320C6416보다 시스템 면적에서 1,235배, 에너지 효율에서 22배의 향상을 보였다.
최근 초지중심 사양형태의 증가와 초지면적의 확대에 따라 단순한 사료로서가 아니라 영양가치가 높고 기호성이 높은 목초생산이 요구되고 있다. 그러나, 고위생산을 위해 다량으로 사용된 질소질비료에 의하여 질산태 중독 등의 문제가 야기되고 있어 목초의 생리 및 영양에 관한 연구가 필요하게 되었다. 사료성분 혹은 영양가치에 대한 연구는 이미 일찍부터 다루어져 왔으나, 주로 야초류, 청예작물 및 농가부산물 등의 일반성분 특히, 조단백질과 조섬유함량의 연구가 주가 되었고 다년생 목초류에 대한 연구는 1975년경부터 본격화 되기 시작하였다. 그동안 한국초지학회지와 축산학회지($1972\sim1991$)에 게재된 총 151편의 생리 및 영양에 관한 연구 중에서 다년생 목초류를 취급한 것은 불과 63편에 머물고 있다. 이 분야의 연구는 각종 목초 사료작물에 대한 재배조건과 생육단계에 따른 생리생태학적 연구와 사료성분, 소화율 및 가소화양분 함량의 일반적인 변화, 경향을 검토하여 사료 가치 평가를 위한 기준으로 삼았다. 그러나 다년생 목초류는 물론 사료 작물에 있어서 육종 생리분야의 연구는 매우 미흡한 상태로써 단지 발아, 생육, 저장탄수화물 및 유독성분 등 단편적인 연구만이 행해지고 있을 뿐이다. 또한 사료 성분이 가축의 기호성에 미치는 영향을 구명하기 위한 연구는 거의 이루어지고 있지 않으므로 금후 탄수화물과 미량 요소에 대한 자세한 연구 검토가 필요하다고 생각된다. 특히 목초와 사료작물의 화학적인 조성과 가축의 생리에 관련한 여러가지 문제들도 앞으로 보다 깊이 연구되어야 할 과제라고 생각된다.권을 잡기 위해 10년지기였던 IBM과 MS사는 각각 OS/2와 윈도즈를 내세우고 양보할 수 없는 힘겨루기에 들어갔다. 또 이들 양사는 펜컴퓨터,멀티미디어등 차세대제품의 운영체제 시장을 둘러싸고 일찍부터 격전에 들어갔으며 IBM과 MS사의 혼전을 틈타 썬마이크로시스템을 필두로한 워크스테이션 업체 및 유닉스진영까지 고성능 PC시장을 겨냥한 OS를 속속 개발, 90년대의 OS 전쟁은 한치 앞을 내다볼 수 없는 안개국면으로 접어들고 있다. DOS에서 32비트시대,펜컴퓨터, 멀티미디어에 이르는 차세대제품을 둘러싼 업계의 OS 쟁탈전을 통해 OS의 발전동향과 미래를 전망해 본다. results in the large change of the objective function, the sum of squares of deviations of the observed and computed groundwater levels. 본 논문에서는 가파른 산사면에서 산사태의 발생을 예측하기 위한 수문학적 인 지하수 흐름 모델을 개발하였다. 이 모델은 물리적인 개념에 기본하였으며, Lumped-parameter를 이용하였다. 개발된 지하수 흐름 모델은 두 모델을 조합하여 구성되어 있으며, 비포화대 흐름을 위해서는 수정된 abcd 모델을, 포화대 흐름에 대해서는 시간 지체 효과를 고려할 수 있는 선형 저수지 모델을 이용하였다. 지하수 흐름 모델은 토층의 두께, 산사면의 경사각, 포화투수계수, 잠재 증발산 량과 같은 불확실한 상수들과 a, b, c, 그리고 K와 같은 자유모델변수들을 가진다. 자유모델변수들은 유입-유출 자료들로부터 평가할 수
병렬 컴퓨팅에 있어 NP-complete 문제인 태스크 할당문제에 대한 두 가지 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 할당문제는 분산 메모리 멀티컴퓨터의 멀티 프로세싱 노드에 다중통신 태스크들을 최적의 매핑을 찾는 것이다. 태스크들을 목표 시스템 구조의 노드들에 매핑시키는 목적은 해법 품질에 손상 없이 병렬 실행시간을 최소화하기 위함이다. 많은 휴리스틱 기법들이 만족한 매핑을 얻기 위해 채택되어 왔다. 본 논문에서 제시되는 휴리스틱 기법은 유전자 알고리즘(GA)과 시뮬레이티드 어닐링(SA) 기법에 기반을 둔다. 매핑 설정을 위한 총 계산 비용으로 목적함수를 수식화하고 휴리스틱 알고리즘들의 성능을 평가한다. 랜덤, 그리디, 유전자, 어닐링 알고리즘들을 사용하여 얻은 해법의 품질과 시간을 비교한다. 할당 알고리즘 시뮬레이션 연구를 통한 실험적 결과를 보여준다.
디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.
인간의 삶을 돕는 유비쿼터스 환경에서 GeoSensor의 다양한 센서 데이터들을 다루는 u-GIS DSMS의 연구가 진행되고 있고 그에 따른 고가용성 서비스를 제공하기 위한 클러스터 시스템이 대두되고 있다. GeoSensor에 의해 수집되는 데이터는 폭발적으로 발생되는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징은 서버의 제한된 메모리로 인하여 주어진 메모리를 초과하는 현상과 데이터가 손실되어 질의 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 기법들은 단일 서버환경에서의 기법들로써 필터링을 통해 부하가 발생한 큐의 튜플들을 특별한 기준에 의해 드롭하는 방식이다. 그렇기 때문에 집계질의와 같은 튜플 삭제에 민감한 질의의 정확도를 만족시키기 어렵다. 본 논문에서는 GeoSensor 스트림 데이터의 클러스터링 환경에서 집계질의의 정확도 향상을 위한 이중처리 부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 두 노드가 고가용성을 위해 이중화 되어있는 스트림 데이터의 환경을 이용한다. 같은 스트림의 데이터를 공유하고 있는 특성을 이용해 두 노드에서 하나의 스트림의 데이터를 나누어 처리한다. 이때 슬라이딩 윈도우 단위로 두 노드 간 스트림 데이터를 동기화한다. 그리고 각 노드에서 처리된 결과를 다시 병합하는 방식이다. 성능평가를 통해 기존 기법들과 달리 튜플의 손실 없이 집계질의의 질의 정확도가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
P2P시스템의 연구와 활용이 다양화 되면서 피어들의 자원 검색과정에서 발생되는 트래픽의 네트워크 대역폭에 주는 과도한 영향은 더 이상 간과할 수 있는 일이 아니다. P2P응용 프로그램이 이러한 트래픽 발생의 양을 줄이지 않으면, 다양한 네트워크 응용 프로그램들이 산재해 있는 인터넷 환경에서 원활한 대역폭 사용에 큰 영향을 줄 수 있으며, 많은 네트워크 이용자의 관련 응용프로그램 사용에 불편함을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 P2P시스템을 이용하는 피어의 연결과 종료의 시점이 모호한 약결합 환경을 기반으로 하는 P2P시스템에서 효과적인 검색 성공률과 트래픽 양을 발생하는 순수한 P2P모델 기반의 브로드 캐스팅 검색 기법에 대해 제안한다 제안한 검색 기법은 관련 시스템에 내재된 문제점을 개선하는 방향으로 설계 및 구현되었으며 기존의 브로드캐스팅 기반 검색기법과 비교 실험을 통해 제안된 검색 기법의 성능을 평가하였다.
개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도 라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하며 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다.
금세기에 들어서 지리정보의 폭발적 증가와 정보처리기술의 혁신으로 지도학과 지 리정보학 분야는 괄목할 발전을 이루었다. 그러나, 지난 반세기 동안 우리 나라의 지도학 연 구활동은 외국에서 개발된 지식체계의 소개와 응용이 주를 이루었을 뿐 아직도 미숙한 단계 에 머무르고 있다. 전통적 지도학 분야에서는 토지이용도, 경사분류도, 지형 모형 등에 관한 연구가 몇 편 있다. 컴퓨터 지도학 분야는 1990년을 전후하여 실험적 연구결과가 발표되기 시작하여 꾸준히 저변확대를 이루고 있다. 지리정보 시스템은 주로 단순문제에 응용하는 고 전적 수준의 연구가 주를 이루었다. 지리정보의 표준화 자료구조, 공간분석, 네트워킹 등의 기초연구는 최근에 들어서 시작되고 있다. 최근의 국내외 발전추세를 감안하면 지리정보학 은 지리학 뿐만 아니라 공간문제를 다루는 여러 영역에서 기초와 방법론 가운데 가장 효율 적인 것으로 평가될 것이다. 자료와 분석기술, 시각화 등의 기초이론이 급속한 발전을 이루 게 되고, 이에따라 복합문제에까지 광범위하게 적용될 것으로 전망된다.
시공간 부호(space-time coding)는 무선통신 시스템의 성능 개선을 위한 효율적인 송신 다이버시티를 위해 설계된 부호화 방식이다. 이러한 시공간 부호를 이용한 송신 다이버시티의 경우 수신기에서는 각 송신 안테나에 대응되는 채널을 추정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 시공간 부호를 이용하는 OFDM 시스템에서 삼각다항식에 기반한 채널 추정 기법을 제안한다. 제안한 채널 추정 방법은 주어진 채널의 지연확산에 대해 기존의 방법 보다 계산의 복잡도 면에서 효율적이다 즉, QAM 변조방식의 경우 FFT 크기가 128일 때, 기존의 방법은 significant tap caching으로 J=7을 고려하면 TU, HT, BV 채널 각각에 대해 요구되는 복소곱의 수는 9852로 동일한 반면에 제안한 방법은 TU, HT, BU 채널 각각에 대해 2560, 7680, 3584의 복소곱을 요구한다. 제안한 방법은 최대 지연 확산이 작을수록 BER 성능과 계산의 복잡도의 개선을 동시에 가져온다. 부가적으로 채널의 지연 확산을 정확히 알지 못하는 경우에 대해 최대 지연 확산 추정을 위한 방법의 성능을 분석한다. 채널 추정 기법의 성능은 다양한 무선 채널에 대해 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 BER을 통해 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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