공유기 사용자 수의 증가로 더 많은 IP단말들이 NAT 하위에 존재하게 됨에 따라 단말 관리시스템은 알려지지 않은 NAT를 통과해서 단말에 SNMP 일격관리 명령을 전달하고 응답을 받을 수 있는 접속요청 메카니즘이 필요하게 되었다. 본 논문은 응용 프로램에 대한 UDP Hole Punching 방법을 SNMP 프로토콜 상에서 적용하기 위해 관리 소프트웨어의 구조 및 동작의 단순한 변경, NAT 바인딩 정보 수집을 위한 관리객체(MIB)의 추가 정의를 통해 기존 연구가 가지고 있는 확장성 및 Symmetric NAT 문제를 비용 효율적인 방법으로 해결하였다. 더불어 Hole Punching을 위해 서버가 가지는 홀 유지시간 탐색 시간을 줄일 수 있는 개선된 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 실 환경에 존재하는 22대의 사용중인 VoIP 단말에 적용하였으며, 실험을 통해 99%의 SNMP 원격접속 명령이 성공함을 보였고, UDP Hole 유지시간 탐색시간에 대한 25%의 향상을 보였다.
본 논문에서는 H.264/AVC에서 가장 많은 연산량을 차지하는 인터 예측(inter prediction)을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 율-왜곡 최적화 기법(Rate-Distortion Optimization, RDO)이 적용된 JM(Joint Model)의 FME(Fast Motion Estimation)를 대상으로 예측된 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 탐색영역을 결정한 후 적응적인 후보 나선형 탐색을 수행한다. 동시에 가변 블록 크기에 대하여 비용함수의 임계값(threshold)을 결정한 후 가변 구간 움직임 탐색을 수행함으로써 인터 예측의 부호화 복잡도를 감소시킨다. 다양한 영상들을 대상으로 실험한 결과 기존의 예측 방식에 최대 80%의 연산량을 줄일 수 있음을 확인하였다. 이에 따른 화질 열화는 평균 $0.05dB{\sim}0.19dB$에 불과하며, 압축률은 평균 0.58%의 미미한 감소를 보임으로써, 제안한 방법이 고속 인터 예측 알고리즘으로 매우 효율적인 방법임을 확인하였다.
회전제약(Turn Penalty and Prohibition)을 포함하는 방향성 그래프(Directed Graph)에서 두 지점(One-To-One)간 덩굴망(Vine)을 포함한 다수의 경로를 순차적으로 탐색하는 알고리즘(K-Shortest Path Algorithm)을 제안한다. 이를 위해 Yen이 제안한 다경로탐색알고리즘을 기반으로 교차로의 방향별 통행에서 발생되는 회전지체와 금지의 표현이 가능한 링크표지(Link-Labeled)탐색방식을 적용하는 기법을 개발한다. 사례연구를 통해 제안된 알고리즘은 교차로의 회전특성뿐만 아니라 U-Turn, P-Turn과 같은 덩굴망(Vine) 통행특성의 고려가 가능하며, 운전자의 인지비용(Perceived Cost)을 반영한 합리적인 대안경로(Reasonable Alternative Route)의 정보 제공 가능성을 입증했다.
SNS와 페이스북과 같은 서비스가 대중화되면서 마이크로블로그와 같은 작은 크기의 빅 데이터 사용이 증대되고 있다. 그러나, 현재까지 작은 크기의 빅 데이터의 탐색 결과의 정확성과 계산비용은 미해결 상태로 남아있다. 본 논문에서는 빅 데이터 환경에서 마이크로블러그와 같은 작은 크기의 텍스트 정보의 탐색 속도를 향상시키기 위한 확률기반의 서브넷 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터의 속성 정보에 확률값을 부여하여 서브넷을 구성하여 데이터 탐색 속도를 높였다. 또한, 제안 기법은 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 서브넷을 구성하는 데이터 의확률값 간 연계 정보를 쌍으로 처리함으로써 데이터의 접근성을 향상시켰다. 실험결과, 제안 기법은 CELF 알고리즘보다 평균 6.8% 높은 탐지율을 보였으며, 처리시간은 평균 8.2% 단축시켰다.
상수도 관망은 수원에서 수요절점까지 물을 안정적으로 공급하는 것을 목표로 한다. 상수도 관망의 최적설계는 수리학적 제한조건 (절점의 수압, 관로의 유속)을 만족하는 범위에서 비용을 최소화하는 설계안을 얻는 것으로 Savic and Walters (1997)는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithms, Holland 1975)을 적용한 상수도 관망 설계 프로그램인 GANET를 제안하였고, Maier et al. (1996)은 개미군집알고리즘 (Ant Colony Optimization Algorithm, Dorigo et al. 1996)을 상수도 관망 최적설계에 적용한 후 그 결과가 유전 알고리즘에 비해 우수함을 증명하는 등 상수도 관망 최적설계에 관한 연구가 활발히 진행되어 오고 있다. 유전알고리즘은 선택, 교차, 돌연변이의 반복계산 과정을 통하여 최적해를 찾는 최적화 기법이다. 이 과정에서 결정변수는 유전자 (Gene)의 집합으로 표현되며, 염색체 (Chromosome) 내에서 근접한 유전 인자들은 일종의 Building Block을 형성하게 된다. Building Block은 좋은 해를 갖는 유전 인자를 높은 확률로 보관하여 지역해에 빠질 가능성을 줄이는 반면, 유전형 (Genotype)이 표현형 (Phenotype)을 충분히 모방하여 표현하지 못한 경우 오히려 최적해의 탐색을 방해할 수 있다는 한계점을 갖는다. 유전 알고리즘을 상수도 관망 최적설계에 적용하였을 때에도 이 한계점은 여실히 드러난다. 관로의 관경을 결정변수로 설정한 후 유전형으로 표현하였을 때, 관망도 상에서 근접하지 않은 두 관로가 염색체 내에서 연속으로 나열된다면 두 관로 간의 연관성이 실제보다 크게 고려되기 때문이다. 한편, 하모니써치 (Harmony Search, Geem et al. 2001) 알고리즘은 즉흥 연주 (Improvisation)를 통해 최상의 화음을 만들어내는 현상으로부터 착안하여 만들어진 최적화기법으로 연산 기법은 무작위선택, 기억회상, 피치조정 등으로 구성되어 있으며, 결정변수에 해당하는 연주자가 독립적으로 행동하며 해를 탐색한다는 점에서 유전알고리즘과 큰 차이를 갖는다. 본 연구에서는 유전알고리즘의 Building Block에 의해 발생하는 오류를 개선하고자, 상수도 관망 최적설계 연구에 많이 사용되는 Hanoi 관망 (Fujiwara and Khang 1990) 관로의 정렬 순서를 여러 가지 기준으로 설정하여 관망데이터를 구축한 후 하모니써치와 유전 알고리즘을 적용하여 최적화를 수행하였고 그 결과를 비교하였다. 그 결과 유전 알고리즘과 달리 하모니써치 알고리즘의 경우, 관로의 나열 순서와 상관없이 우수한 최적해 탐색 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
영상탐색기가 적용된 유도무기체계의 경우 영상 추적 성능이 체계 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 유도탄 비행 중 강인한 영상 추적 성능을 확보하는 것이 필수적이다. 유도탄의 실사격 비행시험이 실제 영상 추적 성능을 확인하기 위한 가장 확실한 방법이나, 실사격 시험만으로 영상 추적기법을 실험 및 수정/보완할 경우 매우 큰 비용 손실이 발생하게 된다. 따라서 영상탐색기를 유도탄 비행 궤적을 모의할 수 있는 비행체에 탑재 후 추적 성능을 시험하는 탑재비행시험(CFT; Captive Flight Test)을 수행하게 된다. 하지만 탐색기를 탑재하는 항공기가 유도탄의 완벽한 거동을 모의하는 것은 불가능하기 때문에 탑재 비행시험만으로 체계 성능을 확인할 수는 없다. 본 논문에서는 기존 영상추적기법 단독 성능 확인에만 한정되어 있던 탑재비행시험 영상을 통합비행 시뮬레이션에 적용하여 체계 성능 확인이 가능하도록 한 기법 연구 결과에 대하여 기술하였다. 이 연구는 탑재비행시험 영상의 활용도를 증대시킬 뿐만 아니라, 기존 합성영상 기반의 통합비행 시뮬레이션 기법의 사실성을 보완할 수 있어 다양한 측면에서 체계 성능 검증을 가능하게 하였다.
최근 화재 발생 시 인명 피해를 줄이기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 대형화된 도시에서는 화재 시 Mobile GIS(geographic information system)를 사용한 대피로 안내 서비스를 제공한다. 하지만 기존의 대피로 시스템에 사용되는 알고리즘 중 Dijkstra Algorithm은 비용이 음수일 경우 무한 루프나 정확한 결과값을 구하지 못하고 모든 경로를 탐색하여 적절한 최단 경로 선택함에 도움을 주지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 A* Algorithm 기반 최단 경로 안내 시스템을 제안한다. 화재 발생 시 최단 경로 탐색과 mobile GIS를 사용하여 모바일 기기에서 지도 서비스를 사용하여 최단 경로를 시각화하여 제공한다.
도심 내의 보행공간은 도시민의 다양한 활동이 이루어지는 공간이다. 상업가로는 그 중에서도 도시 활동이 가장 활발한 장소이지만 이용자가 원하는 물건을 찾기 위해서는 많은 시간과 비용을 지출하여야 하며 이는 도심의 경제적 활성화를 저해하는 요소로서 작용될 수 있다. 이에 상업가로를 이용하는 보행자에게 실시간으로 의미있는 경로를 제공하고 보행 이동을 보조할 수 있는 방법을 개발하고자 하였다. 우선 기존의 네트워크 표현기법을 고찰하였고 물리환경적 측면, 방향전환에 따른 보행자의 공간에 대한 인지도, 시야와 접근성의 제약에 의한 인지도 3가지 관점으로 보행자의 공간 인지를 구분하여 네트워크에 반영하고자 노력하였고 이를 시뮬레이션 하였다. 그 결과 다양한 인지요소들을 반영한 경로탐색이 가능하였으며 적절한 경로를 산출할 수 있는 방법을 제시하였다.
선박의 운항 경로를 생성하기 위해 사용되는 경로 계획 방법 중, 그래프 기반 탐색 방식은 간결하고 최적해를 보장한다는 장점이 있어 널리 사용되고 있다. 그래프 기반 탐색 방식을 접안 경로 계획에 적용하는 경우, 추종 적합성을 필수적으로 고려 해야 한다. 그 이유는 접안 시 경로 이탈은 접안 시설과의 충돌로 이어질 수 있으므로, 경로의 이탈이 최소화하는 결과를 생성하는 것이 필요하다. 하지만 그래프 탐색 기반 접안 경로 계획의 기존 연구는 접안 시설 직전의 변침이 많은 결과를 생성하기 때문에 실제 운항 환경에 적용하는데 위험이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 경로 추종에 적합한 비용 함수를 개발하고, 이를 적용한 3D A* 알고리즘을 제안한다. 또, 실제 운항 환경에 대한 적합성을 평가하기 위해서 유인 운항으로 수집한 데이터의 항적과 알고리즘의 경로 생성 결과를 비교한다.
유비쿼터스 응용은 실시간으로 입력되는 데이터 스트림과 저장된 공간 데이터를 동시에 처리하는 이중적인 공간 연속 질의 처리 기술이 요구된다. 이러한 공간 연속 질의 처리에서는 대용량 공간 데이터에 대한 디스크 접근 비용을 최소화가 요구되나 기존 공간색인 기법은 논리적 인접성을 공간 데이터의 물리적인 인접성을 보장할 수 없으므로 공간 데이터 탐색에 있어 비용이 증가한다. 또한 데이터 인접성 보장을 위한 공간 순서화 기법의 경우에도 빈번하게 접근되는 질의 공간 영역에 대한 클러스터링을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이중적인 공간 연속질의 처리에서 공간 데이터의 효율적인 접근을 위한 영역 기반 저장 구조를 제안한다. 제안 기법에서는 영역을 기반으로 데이터를 인접하게 저장하고 사용자 질의를 영역 기반으로 그룹 처리함으로써 질의 처리 비용을 감소시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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