• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제33권12호
• /
• pp.1022-1030
• /
• 2006

위치 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경상의 중요한 부분이지만 많은 연구에도 불구하고 아직 완벽한 시스템은 존재하지 않는 상황이다. 본 연구에서는 다양한 위치 추적 시스템 중 가장 널리 사용되는 RFID 시스템을 이용하지만 수신된 RSSI 신호는 리더와 태그 안테나의 방향, 각도, 간섭에 매우 민감하여 기존 알고리즘인 파티클 필터를 이용하면 정확한 위치 추정이 힘들다. 이를 극복하기 위해, 본 연구에서는 이중 구조의 파티클 필터를 가진 강인한 위치 추적 시스템을 제안한다. 이 시스템은 하단부에서 회귀분석이나 SVM 분류기법을 이용하여 대략적인 위치를 확인한 다음, 상단부에서 파티클 필터를 이용하여 위치, 속도, 방향을 추정하는 계층적 구조를 갖고 있다. 그리고 계층 구조상에 움직임 특성이 갖는 여러 제약 사항을 반영하여 위치 추정 성능을 향상시킨다. 제안한 위치 추정 시스템을 실제 상황에 적용하고자 리더와 서버간을 스타 메쉬 네트워크로 연결하여 태그를 소지한 사람과 물체의 위치를 제안한 알고리즘을 이용하여 추정하였다. 실험 결과 제안한 위치 추적 시스템이 기존의 파티클 필터를 이용한 시스템보다 정확한 위치 추정 성능을 보임을 확인하였고 지하 시설물이 복잡하게 놓여있는 매우 열악한 운영 환경상에서도 실시간 동작을 통해 그 유용성이 입증되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.63-75
• /
• 2011

분산 이동 실시간 시스템을 개발하기 위해 pi-Calculus, Mobile Ambients Calculus, Bigraph 등의 수많은 프로세스 대수가 존재한다. 하지만 시스템이 방대해지고 복잡해질수록 시스템을 구성하는 프로세스들의 통신과 이동 역시 방대해지고 복잡해지므로 프로세스 대수로 이를 이해하는데 어려움이 존재한다. 그러므로 방대하고 복잡한 시스템을 체계적으로 이해할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 방대하고 복잡한 시스템을 프로세스들의 통신과 이동의 순서화된 추상화 방법 즉, 계층적으로 구조화된 격자(Lattice)들의 형태인 프리즘(Prism)으로 다룬다. 이는 액티브 온톨로지(Active Ontology)에서 확장된 새로운 개념인 행위 온톨로지(Behavior Ontology)를 기반으로 한다. 프리즘은 시스템을 체계적으로 이해하기 위해 시스템을 계층적으로 구성된 행위적 속성을 지닌 격자들 관점에서 분석하는 것을 허용한다. 이러한 방법은 통신과 이동의 복잡함을 의미적이고 계층적으로 구성된 행위의 구조로 체계적으로 이해할 수 있게 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.1087-1094
• /
• 2008

최근 들어 XML은 데이터 교환을 위한 표준으로 널리 사용되고 있으며, XML 문서의 크기가 커지는 경향이 나타나고 있다. 특히, 데이터 웨어하우스와 같이 대량의 데이터를 수집하여 분석하는 경우 데이터 이동은 트래픽의 증가로 인해 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 XMDR 래퍼는 XML Schema의 트리 구조를 분석하고, 분석된 트리 구조를 통해 XML Schema를 재생성하여 XMDR_Query와 함께 각 스테이션에 전송한다. 결과로 반환되는 XML 문서는 XML Schema에 따라 XML 태그를 코드화하여 정형화된 메시지를 전달한다. 정형화된 XML 문서는 네트워크의 트래픽을 감소시키고, XML 계층정보를 포함하고 있어 데이터 추출, 변환 및 정렬에 효율적 이라는 장점을 가진다. 뿐만 아니라 정형화된 형식 이므로 XSLT를 통한 변환과정에서도 효율적이다. 각 스테이션에 전송되는 XML Schema와 XMDR_Query는 XMDR(eXtended Meta-Data Registry)을 통해 생성하고, 각 스테이션의 래퍼에서 결과 생성 및 XML 변환이 이루어지도록 하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제37권5호
• /
• pp.292-303
• /
• 2010

온칩(on-chip) 캐쉬는 외부 메모리로의 접근을 감소시키며 빈번하게 접근되기 때문에 내장형 시스템의 성능과 에너지 소비 측면에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 내장형 시스템에 맞추어 설계된 2-레벨 데이터 캐쉬 메모리 구조를 제안하고자 한다. 레벨1(L1) 캐쉬의 구성으로 작은 크기, 직접시장(direct-mapped) 그리고 바로쓰기(write-through)를 채용한다. 대조적으로 레벨2(L2) 캐쉬는 보통의 캐쉬 크기와 집합연관(set-associativity) 그리고 나중쓰기(write-back) 정책을 채용한다. 결과적으로 L1 캐쉬는 빠른 접근 시간을 가지며 (한 사이클 이내) L2 캐쉬는 전체 캐쉬의 미스율(global miss rate)을 낮추는데 효과적이다. 작은 크기의 L1 데이터 캐쉬로 인한 증가된 캐쉬 미스율(miss rate)을 줄이기 위해 ECP(Early Cache hit Predictor)기법을 제안하였다. 제안된 ECP기법은 L1 캐쉬 히트 예측을 통해서 요청된 데이터가 L1 캐쉬에 있는지 예측할 수 있으며 추가적으로, ALU를 필요로 하지 않고 빠르게 유효주소(effective address)계산을 할 수 있다. 또한, 두 캐쉬 계층간 바로쓰기(write-through) 정책에서 오는 빈번한 L2 캐쉬 접근으로 인한 에너지 소비를 줄이기 위해 지정웨이 쓰기(one-way write) 기법을 제안하였다. 제안된 지정웨이 쓰기 기법을 이용하면 바로쓰기 정책으로 인한 L1 캐쉬에서 L2 캐쉬로의 쓰기 접근시 태그(tag) 비교 과정을 거치지 않고 하나의 지정된 웨이를 바로 접근할 수 있다. 사이클 단위 정확도의 시뮬레이터와 내장형 벤치마크를 이용한 실험 결과 본 논문에서 제안한 2-레벨 데이터 캐쉬 메모리 구조는 평균적으로 3.6%의 성능향상과 50%의 데이터 캐쉬 에너지 소비를 감소 시켰다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권7호
• /
• pp.829-840
• /
• 2005

단어 의미 중의성 해소는 자연언어처리 분야에 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 사전 뜻풀이 특성을 이용해 기존의 의미정보를 정제하고 유용한 정보인 확률정보, 거리정보 및 격정보 등을 추가한 WSD 모델을 제안하였으며, 사전을 기반으로 구축된 "울산대학교 어휘 지능망(UOU-Word Intelligent Network: U-WIN)" 상의 단어 계층적 구조(시소러스)를 이용하여 의미정보의 자료 부족 문제를 해소하는 모델을 제시하였"다. "21세기 세종 계획"에서 제공하는 150만 어절 규모의 의미 태그 말뭉치를 대상으로 한 실험에서 최다 빈도 의미 결정(Maximum Frequence Class, MFC, 정확률 베이스라인)에 비해 $18.97\%$(명사 $21.73\%$, 동사 $17.11\%$) 정확률 향상을 보였으며, 기존의 확률 가중치와 어절 거리 가중치를 이용한 모델에 비해서는 $10.49\%$(명사 $8.84\%$, 동사 $11.51\%$)의 정확률 향상되었다. 또한 시소러스를 사용하지 않고 확률정보, 거리정보, 격정보 만을 이용한 모델에 비해 $6.12\%$(명사 $5.29\%$, 동사 $6.64\%$) 높은 정확률을 보였다.