능력기반 질의 처리기는 데이터 소스의 질의 처리 능력과 데이터 소스에 대한 목적 질의 (target query)를 입력으로 받아 목적 질의와 동일한 결과를 내는 질의 수행 계획을 출력하는 시스템이다. 이전 능력기반 질의 처리기에서는 AND 결합 질의(Conjunctive query)만을 처리하였기 때문에 데이터 소스의 질의 처리 능력을 충분히 이용하지 못했다. 본 논문에서는 AND 및 OR연결 (Disjunctive query) 형태의 목적 질의에 대한 질의 재작성 방법을 제시한다. 재 장성된 질의는 데이터 소스에서 처리 가능한 지원 질의(supported query)들의 유니온으로 표현된다. 제안된 시스템에서는 각 지원 질의의 질의 수행 계획에 대한 기여도와 수행 비용을 고려함으로써 질의 재작성에 필요한 탐색 공간을 줄이고, 최적화 된 질의 수행 계획을 생성할 수 있다.
소프트웨어 개발 프로젝트가 복잡, 대형화되어 프로젝트 품질이 매우 중요해짐에 따라 소프트웨어 개발 업체의 개발 능력 수준을 객관적으로 평가하기 위하여 CMM모형이 참조되고 있다. 소프트웨어 개발 업체들은 과다한 비용을 투자하며 CMM등급을 인증받기 위하여 노력하고 있으나 CMM 인증의 신뢰성에 대하여 문제가 제기되고 있는 상황에서 CMM등급 인증이 프로젝트 품질 성과에 차이를 나타내는지의 연구와 CMM등급 인증과 기업 문화의 적합이 프로젝트 성과에 차이를 나타내는지에 대하여 적합 구조 이론을 참조하여 연구하였다. 연구 결과, CMM인증 등급별로 해당 조직에서 수행한 프로젝트의 품질 성과에 유의한 차이가 존재하고, 특히 CMM인증과 기업 문화 수준이 적합되어질 때 프로젝트의 품질 성과에 유의한 차이가 있음이 밝혀졌다.
온라인 채널의 발달로 전자상거래를 통한 거래와 수익 증가에 관한 많은 연구들이 진행되어왔으나 수익 원천으로써의 커뮤니티(Community)에 관한 연구는 제한적이다. Hagel(1997)은 커뮤니티를 미래 사업 모델의 중심축이 될 것으로 예측하고 커뮤니티의 수확체증효과와 수익증가역학고리, 커뮤니티 자산들을 통해 포탈 비즈니스 모델에 적합한 일방향적이고 순차적인 커뮤니티 형성 프로세스를 중심으로 제시하였다. 본 논문에서는 전자상거래의 형태에 따라 커뮤니티 형성 프로세스의 변화 형태는 차별화 된다는 사례들에 근거하여 e-비즈니스 모델에 따른 차별화 된 커뮤니티 성공요인, 커뮤니티 주요자산들의 중요도 차이, 전환비용발생 요인을 파악하였으며, 이를 바탕으로 커뮤니티 형성 프로세스의 구조적 변화 행태를 제시하였다. 본 연구는 온라인 비즈니스 도입 기업에게 비즈니스 모델과 연계하여 네트워크 외부 효과를 극대화하는 차별화 된 커뮤니티 활용 포커스와 수익성 향상을 위한 커뮤니티 형성 프로세스를 설계하는 프레임�p을 제시하였다는데 그 특징이 있다.
오늘날 인터넷의 광범위한 보급은 이제 유선을 넘어 무선 이동통신 기술로의 급발전을 가져오게되었고, 실생활에 있어서도 무선단말기를 통한 인터넷 상에서의 정보검색이 시간과 장소에 구애받지 않고 가능하게 되었다. 그러나 무선인터넷의 성장세는 무선 단말기가 가진 자체의 제한과 무선망의 제한으로 인해, 광범위한 보급과 활용만큼 성장이 급속화 되어지지는 못하다. 이러한 무선인터넷의 성장을 가로막는 요인들은 컨텐츠의 부족, 접속시간의 지연, 애플리케이션 미비, 무선인터넷 단말기의 보급지연, 완벽한 보완의 미흡등이다. 본 논문에서는 이러한 제한요인중에서 기존의 유선통신에서 사용되어지는 HTML로 구성된 웹페이지를 무선에서도 보다 효율적으로 이용할 수 있는 방법에 관해 제시함으로서 모바일 컨텐츠 개발의 생산성을 향상시키고 개발기간 및 비용을 단축할 수 있는 웹탐색 변환방법을 시도한다.
모바일 로봇의 경로 계획의 경우 주로 위치로 표현되는 2차원 공간 상에서 현재 위치에서 목표 위치까지 모바일 로봇이 도달하도록 경로를 계획한다. 그러나 nonholonomic 구조를 가지는 모바일 로봇의 경우 기구학적 제약에 의해 추종 불가능한 경로가 존재하게 된다. 또한 nonholonomic 모바일 로봇은 진행 방향을 포함한 3차원 공간 상에서의 경로 계획이 이루어져야 한다. 모바일 로봇의 경로 계획 알고리즘으로는 A* 경로 계획 알고리즘이 주로 사용되는데, A* 경로 계획 알고리즘은 경로 계획 시 현재 위치에서부터 노드를 확장시켜 가며 경로를 탐색한다. 이 때 각 노드로부터 목표 위치까지의 비용을 계산하기 위해 heuristic 함수가 사용된다. 기존의 A* 경로 계획 알고리즘의 경우 Euclidean 거리에 기반한 heuristic 함수가 사용되었으나, 이 경우 모바일 로봇의 진행 방향은 고려하지 않아, 로봇의 목표 위치에 도말만 할 뿐 목표 방향으로의 도달은 보장 할 수 없다. 본 논문에서는, A* 경로 계획 알고리즘을 통해 nonholonomic 모바일 로봇이 목표 위치에 목표 방향에 맞추어 도달할 수 있도록 경로 생성이 이루어지는 heuristic 함수를 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증한다.
5G 시스템은 혁신적인 발전을 거듭하며 강력해진 기술 표준을 근간으로 초광대역 이동형 데이터 서비스, 대규모 사물통신 서비스 등을 제공하고 있다. 본 논문에서는 SW를 기반으로 한 5G의 기술 개발 방법론을 제안한다. 또, 실제 환경에서 차세대 모바일 네트워크의 성능 분석이 가능한 SW 기반의 시스템 레벨 테스트베드 및 모니터링 프로그램을 OAI(Openairinterface) 5G 연구 단체의 오픈소스를 이용하여 구현한다. 기존 하드웨어 위주의 단일 칩 시스템(SoC)을 이용한 구현은 손상되기가 쉽고 유지보수가 힘들다는 단점이 있다. 하지만 기존 하드웨어 칩을 소프트웨어 기반인 소스코드로 구현하면 유지 보수가 용이하다는 장점뿐만 아니라 하드웨어가 변경되더라도 다른 하드웨어에 호환되는 이식성 때문에 생산성이 높아지며 비용 절감의 효과도 기대할 수 있다.
본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 bilateral filter를 이용한 그래프 컷 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 변위도에서 물체의 경계를 명확히 구분하기 위해 bilateral filter를 이용하여 그래프의 각 노드들을 연결하는 경로의 가중치를 결정하고 정합 비용을 통합한다. 정합 과정에서 계산복잡도를 줄이기 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만들고, 정합의 정확성을 향상시키기 위해 정합 영역에 변위 평활성과 같은 제약 조건을 적용하여 변위를 전파하는 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 기존의 그래프 컷의 단점을 보완할 수 있음을 확인하고자 한다.
본 논문에서는 그리드 형태의 레이아웃을 갖는 도시지역 신호등망에 대해 효율적인 라우팅 기법을 개발하고 평가할 수 있는 프레임워크를 구성한다. 신호등망은 다중인접 그래프로 자료구조화하며 직접 통신이 가능한 노드들에게는 링크가 추가되었다. 또 전송 전에 channel probing에 의해 경로를 선택하는 split-merge 방식을 고려하여 가상링크를 그래프에 추가하고 이의 비용을 산정한다. 이후 Dijkstra 알고리즘과 같이 프레임워크에서 제공되는 경로 탐색 기능으로 하여금 가상링크를 포함한 경로를 찾은 다음 최종적으로 이 경로를 기반으로 가상링크를 실제링크로 변환하도록 하였다. 이를 바탕으로 슬롯 오류 비율을 변화시켜가면서 실제 전송 성공률을 측정할 수 있으며 새로운 경로배정 알고리즘 개발을 위한 피드백을 제공할 수 있다.
선박경제운항이란 파도와 바람과 같은 해양 기상정보 예측을 바탕으로 선박의 운항방법에 따른 연료 소모량과 운항시간을 예상해보고, 가장 경제적인 운항을 하는 것을 말한다. 본 논문에서는 실용화할 수 있는 범용의 경제운항시스템 개발에 중점을 두었다. 기존의 시스템들을 살펴보면 임의의 정해진 경로를 대상으로 실험하는 경우가 많은데, 이를 개선하여 임의의 출발점과 도착점이 주어지면 A*알고리즘을 통해서 지리상 최단경로를 찾아내도록 하여 시스템을 자동화하였으며 적용범위를 세계 전역으로 확대 하였다. 그리고 기존의 엔진출력을 고정하거나 속력을 일정하게 운항한다는 가정에서 벗어나서 엔진출력을 탐색하여 보다 효율적인 운항 솔루션을 찾아내도록 하였다. 그리고 사용측면에서는 운항사들에게 보다 효용성 높은 시스템이 되기 위해서, 일방적인 권고보다는 연료소모량과 운항시간 별로 다양한 솔루션들을 제공하여 운항사의 판단을 존중함과 동시에 운항보조시스템으로서의 역할에 충실할 수 있도록 하였다.
최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)은 인공신경망 기반의 비디오 부호화를 위한 AhG(Ad-hoc Group) 구성하고 인공지능을 이용한 비디오 압축 기술들을 검증하고 있으며, MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 DNNVC(Deep Neural Network based Video Coding) 활동을 통해 딥러닝 기반의 차세대 비디오 부호화 표준 기술을 탐색하고 있다. 본 논문은 VVC 에 채택된 신경망 기반의 기술인 MIP(Matrix Weighted Intra Prediction)를 참조하여, MIP 모델의 학습에서 손실함수가 예측 성능에 미치는 영향을 분석한다. 즉, 예측의 왜곡(MSE)만을 고려한 경우와 예측오차의 부호화 비용도 함께 반영한 손실함수를 비교한다. 실험을 위해 HEVC(High Efficiency Video Coding) 화면내 예측 대비 평균적인 PSNR 향상 정도를 나타내는 성능 지표(PSNR)를 정의한다. 실험결과 예측오차의 부호화 특성을 반영하는 손실함수를 이용한 학습이 MSE 만 고려한 학습 대비 PSNR 기준 평균 0.4dB 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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