사람 재인식을 수행하기 위해서 많은 연구들이 진행되어 좋은 결과들을 보였다 그러나 이 결과들은 라벨이 있는 도메인에서의 지도 학습으로 얻은 결과들이었다. 라벨이 없는 도메인에서의 사람 재인식의 성능은 아직 많이 부족한 상태이다. 사람 재인식을 수행하고자 하는 목표 도메인에 반해 주어진 소스 도메인에서는 라벨이 풍부하다. 지금까지의 논문에서는 소스 도메인에서의 사람 이미지를 목표 도메인의 이미지처럼 만들어서 소스 도메인에서 높은 성능을 보이는 사람 재인식기를 목표 도메인에서도 잘 동작하도록 학습하는 방법들이 주를 이루었다. 하지만 이 방법에서는 소스 도메인의 사람 이미지를 목표 도메인의 이미지와 비슷하게 만들기만하고 사람의 신원에 대한 일관성을 유지시키지는 못하였다. 본 논문에서는 비지도 도메인 적응 사람 재인식을 수행하기 위해 클러스터 일관성(cluster consistency)을 유지하는 기법을 제안한다. 제안한 방법은 사람의 신원에 대한 일관성을 유지시켜서 사람 재인식의 성능을 높인다.
본 논문에서는 고 가용성 및 신뢰성을 보장하는 클러스터드 EJB(Enterprise Java Beans)서버 환경에서 동일한 그룹에 속해 있는 분산된 모든 EJB서버들이 배포되는 어플리케이션들에 대해 동일한 이미지를 갖도록 하여 서비스하고자 할 때 사용자가 작성한 어플리케이션들을 동일한 그룹의 EJB서버들에 전송, 배포하고 유지하는 방법에 관한 것이다. 이러한 방법으로써 본 논문에서는 동일한 그룹에 속해 있는 모든 EJB서버들이 하나의 저장소를 사용하도록 함으로써 하나의 어플리케이션 이미지로 다중 배포할 수 있는 방법에 대해 논의한다.
본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 속도에 대한 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터 헤드노드를 기준으로 클러스터 멤버노드의 방향성 및 속도의 속성 정보를 비교하여 유사한 노드간 클러스터링을 구성하고, 이로부터 헤드노드를 선택하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 네트워크의 부하를 감소시키고 네트워크 토폴로지를 안정적으로 유지할 수 있음을 확인하였다.
일반적인 센서 네트워크는 제한된 에너지와 밀집한 노드 특성을 보인다. 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중의 하나는 제한된 에너지의 효율을 높여 네트워크의 수명을 오래 유지하는 것이다. 이를 위하여 클러스터 기반의 센서 네트워크를 구성 함으로서 네트워크 수명을 연장 하는 방법들이 제시 되고 있다. 그러나 이러한 방법은 맵 상태를 고려하지 않으므로 전체적인 네트워크 수명 측면에서는 비효율적이다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 클러스터 기반의 센서 네트워크를 구성하기 위하여, 센서 노드의 잔여 에너지와 이웃 노드의 수를 고려한 클러스터 헤더 선정 기법을 제안한다. 제안된 기법으로 클러스터 헤더를 선정함으로써 효과적인 데이터 수집과 전송을 할 수 있다.
Ad hoc network는 무선 노드들의 집합으로서 어떤 인프라스트럭처 도움 없이 그들 서로가 multi-hop 경로를 통해 통신한다. 네트워크를 구성하는 노드들의 움직임이 빈번히 발생하기 때문에 클러스터간 노드들의 재 가입이 계속되므로 네트워크의 안정성을 유지하기 어렵다. 그러므로 최대한 네트워크 토폴로지의 안정성을 유지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 ad hoc network를 구성하는 노드들을 클러스터로 형성한 후 제한된 broadcast 메커니즘을 이용하여 네트워크의 제어 메시지 flooding 수를 줄이는 효율적인 라우팅 방법을 제안한다.
퍼지 클러스터링 방법은 일반적인 클러스터링 방법과는 달리 하나의 샘플이 다수의 집단에 속할 수 있으며 그 속하는 정도를 표현하여 보다 유연한 클러스터 분할의 분석을 가능하게 한다. 유전자 발현 데이터는 노이즈가 많고 공통된 기능을 가진 유전자들의 집단이 존재하기 때문에 퍼지 클러스터링을 사용하면 더욱 효율적으로 분석할 수 있다. 이러한 퍼지 클러스터링 방법에 있어서 중요한 것은 얼마나 분할이 정확하게 이루어졌으며 실제 데이터가 가지고 있는 분할과 결과가 얼마나 유사한가이다. 본 논문에서는 효과적인 유전자 클러스터의 평가를 위하여 베이지안 검증 방법을 제시하고, 결정트리로 생성된 규칙에 의하여 각 데이터의 특성에 따라 유연하게 검증하는 방법을 제안한다. 다양한 유전자 발현 데이터를 퍼지 c-means 알고리즘을 이용하여 클러스터링하고 제안하는 방법으로 검증한 결과, 그 유용성을 확인할 수 있었다.
이동 임시 무선망은 잦은 망 구성의 변화, 라우터의 수, 제한된 사용 자원 등 기존 유선 네트워크와는 다른 특성들을 가지게 된다. 따라서 기존의 유선 네트워크에서 사용하던 라우팅 프로토콜들을 이동 임시 무선망에 그대로 적용시킨다면 많은 문제점들이 발생하게 된다. 본 논문에서 제안하는 라우팅 프로토콜은 이동 임시 무선망의 특성을 고려하여, 네트워크 내의 이동 호스트를 멀티 홉을 갖는 클러스터로 묶고. 클러스터 헤드로 하여금 자신의 멤버 호스트들과 이웃 클러스터들의 헤드 정보를 유지하게 하여, 경로 설정에 대한 요구가 있을 때에 적은 지연 시간과 적은 패킷으로 목적지까지의 최단 경로를 설정할 수 있도록 한다. 또한 경로 설정과 데이터 전송 모두가 클러스터 헤드를 이용한다. 이러한 경우 모든 데이터와 경로설정 시 발생하는 패킷들이 클러스터 헤드로 집중되어 네트워크 부하가 발생하게 되는데 본 제안에서는 네트워크의 부하를 줄이기 위하여 후보 클러스터 헤드를 이용하는 방법을 제시한다.
본 논문은 실수 진화 알고리즘에 대해서 가상의 클러스터를 이용한 재조합 연산자 및 새로운 세대차 모델을 소개한다. 가상 클러스터의 자가 적응적인 크기 변화를 통해 자손의 생성범위를 적절히 조절하고, 선택과 대치를 포함한 진화방식을 개선하여 효율적인 세대차 크기를 구함으로서, 개체의 다양성 유지 및 탐색성능의 향상을 꾀하였다. 제안된 방법을 벤치마크 테스트 문제에 적용하여 G3 알고리즘과 CMA-ES 등과 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 멀티미디어나 데이터베이스 등 대용량 입출력을 효율적으로 지원하기 위하여 고속 네트웍으로 연결된 클러스터링 환경에서 동작하는 클러스터 파일 시스템인 OpenCFS를 설계하고 구현하여 성능을 평가한다. 구현된 클러스터 파일 시스템은 입출력 장치의 한계를 극복하기 위하여 스트라이핑(striping)기법을 통한 병렬 입출력(parallel I/O)을 수행하고, 능동적으로 시스템 내부 정책 병경을 가능하게 하는 오픈 임플리멘테이션(Open Implementation)방법론을 적용함으로써 응용프로그램의 시스템 내부 정책에 대한 접근 방법을 제공한다. 실험을 통하여 구현된 클러스터 파일 시스템의 성능을 분석한 결과, 사용자가 기존의 프로그래밍 환경을 유지하면서 시스템 내부 정책을 변경함으로써 개선된 성능의 입출력 서비스를 제공 받을 수 있다.
클러스터 파일 시스템은 고가용성(high availability) 및 결함내성(fault tolerance)을 만족하고 확장성이 뛰어나기 때문에 멀티미디어 서비스 등으로 활용범위를 넓혀왔다. 클러스터 시스템에서 일반적으로 제공되는 단일 시스템 이미지 (single system image) 기술은 저장된 위치에 관계없이 디렉토리나 파일에 접근할 수 있는 장점을 제공하지만 실제 저장된 위치에 따라 접근 시간의 편차가 발생된다. 본 논문에서는 파일이나 디렉토리에 관한 메타정보를 캐쉬에 저장함으로써 클러스터 파일 시스템에서의 접근 시간을 단축하기 위한 방법을 제안한다. 파일과 디렉토리의 접근 형태에 적합한 캐쉬 배치(placement) 기법과 재배치(replacement) 기법을 제시하고 캐쉬 일관성 유지를 위한 알고리즘을 보인다. 제안된 방법은 멀티미디어 서비스 등의 응용에서 효과적으로 접근시간을 단축할 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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