오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 끓은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리 소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planing) 작업은 한정된 리 소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는 데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra's algorithm과 A* algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아 낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는 데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.
최근 들어 디지털 이동통신 시스템은 음성 통신 뿐만 아니라 멀티미디어 통신에도 그 적용범위를 확장시키고 있다. 그러나 이러한 시스템에서 한정된 채널 대역폭의 사용은 멀티미디어 정보의 대용량성을 고려할 때, 그 적용범위를 심각하게 축소시키는 가장 큰 제한요소이다. 일반적인 통신 시스템의 소스 부호화기는 채널 잡음을 고려하지 않고 설계되며, 채널 부호화기는 소스 신호의 특성과 무관하게 채널 환경의 극복에만 중점을 두고 설계된다. 그러나 대역폭 제한적인 통신 환경에서 보다 효율적인 대역폭 사용을 위해서는 채널 환경에 따라 소스 부호율과 채널 부호율을 가변적으로 운용하여야 한다. 본 논문에서는 영상을 부대역 부호화하여 각 부대역 영상이 원래의 영상 재구성에 기여하는 중요도에 따라 한정된 채널 자원을 최적으로 할당하는 공동 소스/채널 부호화(Joint Source-channel Coding)에 관하여 연구하였다. 부대역 영상의 소스 부호화로는 DPCM과 PCM을 사용하였고, 채널 부호화는 TCM 부호화기를 사용하였으며 상이오류보호(Unequal Error Protection)를 위해 3가지 채널 부호율에 따라 각각 TCQPSK, TC8PSK, TC16PSK 변조방식을 사용하였다. 모의실험에 사용된 채널 환경은 랜덤잡음 환경과 이동수신의 경우에 발생하는 Rayleigh 페이딩 환경을 고려하였으며, 각 환경에서의 채널 SNR에 따라 동일오류보호(Equal Error Protection) 시스템과 상이오류보호(Unequal Error Protection) 시스템의 성능을 비교하였다.
무선 센서 네트워크는 한정된 자원의 센서 노드들로 구성되어 있고, 한번 구성된 후에는 유지 보수가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하고, 한정된 자원을 효율적으로 사용하여 네트워크 수명을 최대화하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 클러스터링 방식에서 클러스터 수를 효율적으로 지정하여 에너지 소모량을 최적화하는 기법을 제안한다. 이 기법은 무선 전송에 소비되는 에너지양은 거리(임계값)에 따라 많은 차이가 있으므로 이러한 임계값을 고려하여 클러스터 수를 지정함으로써 에너지 소비를 줄이는 방식이다. 실험을 통하여 제안된 클러스터링 기법은 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)에 비해 전체 에너지 소모량 측면에서 높은 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 연구에서는 전력량 제약을 가진 멀티프로세서 시스템에서 (m,k)-firm 데드라인을 갖는 실시간 태스크를 효율적으로 스케줄링 할 수 있는 방법으로 EMRTS-MK(Energy-constrained Multiprocessor Real-Time Scheduling algorithms for (m,k)-firm deadline constrained tasks) 를 제안한다. EMRTS-MK는 단지 전력 소모량을 최소로 줄이는 것이 목표가 아니라 한정된 전력량을 고려하여 시스템이 주어진 임무 시간(Mission Time) 동안 최소한의 서비스 품질을 보장하고 동시에 가능하면 최대한의 서비스 품질을 제공함을 목표로 한다. 본 연구에서는 상용멀티코어 환경에서 EMRTS-MK를 구현하여 성능을 평가하였으며, 제안된 알고리즘이 (m,k)-firm 데드라인을 갖는 멀티미디어 서비스를 효과적으로 지원해 줄 수 있다는 것을 보였다.
유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Networks)는 각종 센서에서 수집한 정보를 무선으로 수집할 수 있도록 구성한 네트워크를 말한다. 이러한 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센서 노드는 한정된 전송 거리의 극복과 최적의 경로 설정으로 안정적인 데이터 전송이 중요하다. 이에 본 논문에서는 무선 메쉬 네트워크(Wireless Mesh Networks)를 이용한 센서 노드의 한정된 전송거리를 극복하고자 한다. 따라서 u-farm을 위한 환경감시 시스템은 무선 메쉬 네트워크의 MAP을 적용시켜 안정적인 데이터 전송이 이루어지도록 제안한다.
3D 작업의 최종 단계는 렌더링으로, 결국 모든 3D 작업물들은 이 렌더링 된 결과를 보는 것이기에 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 이렇게 3D 작업의 최종 단계이기 때문에 그 만큼 렌더링 컨트롤 하는 데에 있어서 수많은 이론과 기능교육이 필요하다. 하지만 한정된 기간의 대학교 교육에서 그 만큼 시간을 투자하기 힘들다. 그래서 본 논문에서는 수많은 렌더러 중, 실무에서 가장 많이 쓰이는 Renderer(Arnold, V-ray, Octane, Redshift를 중심으로)의 장단점을 비교 분석함으로써 한정된 시간에 많은 양을 가르쳐야 하는 대학교에 있어서 효율적인 교육을 위해 위 세 가지 소프트웨어 중 어떤 것을 취사, 선택하여 교육하는 것이 학생들에게 유리한지에 대한 분석결과를 제안하였다.
전력 산업구조개편으로 인하여 전력회사의 민영화가 진행됨에 따라 전력회사에서는 한정된 예산으로 배전계통을 운영함으로써 유지보수를 위한 충분한 여유가 없어지게 될 것이다. 이러한 환경에서 한정된 비용으로 계통의 신뢰도를 일정 수준 이상으로 유지해야만 하는 문제에 직면하게 되며, 이는 매우 어려운 일이다. 이를 위해서는 최소의 비용으로 최대의 유지보수 효과를 낼 수 있는 방법을 개발해야 하며, 최적의 유지보수 주기를 찾는 것이 중요한 문제라 할 수 있다. 본 논문에서는 이런 문제론 해결하기 위해, 유지보수 기기 선정 및 유지보수 주기를 결정하는데 있어 검증된 기법인 Reliability Centered Maintenance (RCM) 기법을 이용하였다. 배전계통 기기의 유지보수에 있어서 Four-state Markov 모델을 이용하여 기기의 유지보수에 드는 비용과 기기의 고장에 의한 정전비용 사이의 trade-off를 고려하여 총 비용이 최소가 되는 최적의 유지보수 주기를 찾고자 한다. 이를 위하여 기존의 모델에서 평균고장률(mean failure rate)을 사용한 것과는 달리 시변 고장률(time-varying failure rate)을 적용하였으며, 또한 유지보수에 따른 고장률의 감소도 고려함으로써 최적의 유지보수 주기를 결정할 수 있었다.
모바일 애드혹 네트워크는 기존의 셀룰러 네트워크와는 달리 고정된 기지국이 존재하지 않고 모바일 노드들만으로 구성된 네트워크이다. 모바일 애드혹 네트워크의 각각의 노드들은 제한된 자원과 한정된 용량을 가진 배터리로 동작한다. 만일 이 배터리를 모두 소모하게 된다면 중간 노드들이 다운이 되고, 결과적으로 전체 네트워크가 단절되는 문제가 발생할 수 있다. 기존의 전송 전력을 고려하여 경로를 설정하는 기법인 CLUSTERPOW는 노드 간에 연결되는 전송 전력을 최소화함으로써 데이터 전송 시 소비되는 전력을 줄이고자 하였다. 그러나 이 기법은 proactive 방식의 라우팅 프로토콜에는 적합하나 reactive 방식의 라우팅 프로토콜에는 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 reactive 방식의 특성에 맞는 전송 전력 설정 기법인 FSRS(Fast Search Reverse Setting) 기법을 제안하였다. FSRS 기법은 reactive 방식에서 사용하는 컨트롤 패킷 플라딩을 사용한 경로 설정에서의 오버헤드를 줄이고자 클러스터 간 플라딩을 통해 목적지 노드를 빠르게 찾고 한정된 클러스터 간 경로를 통해 전송 전력을 고려한 세부적인 경로를 설정한다. FSRS 기법은 기존의 CLUSTERPOW 기법과 마찬가지로 효율적인 전송 전력으로 경로를 설정하였으며 또한 네트워크 생존 시간을 CLUSTERPOW보다 평균 43% 연장시켰다.
우리 민법에 상속인이 민법 제1019조 제1항의 기간 내에 한정승인 또는 포기를 하지 아니한 때에는 단순승인을 한 것으로 본다고 하여 그동안 상속인들에게 지나치게 불리하다는 비판을 받아왔던 규정이 1998년 8월 27일 선고된 헌법재판소 결정(96헌가 22 등)에 의하여 헌법불합치결정을 받았다. 이에 따라 2002년 1월 14일 법률 제6591호로 공포 시행된 개정민법 제1019조 제3항으로 "민법 제1019조 제1항의 규정에 불구하고 상속인은 상속채무가 상속재산을 초과하는 사실을 중대한 과실 없이 제1항의 기간 내에 알지 못하고 단순승인을 한 경우에는 그 사실을 안 날부터 3월내에 한정승인을 할 수 있다."는 규정이 신설되었다. 그러나 민법 제1019조 제3항은 상속인들에게 구제의 길이 열리기는 하였으나 상속인의 보호가 제한적이고 상속인에게 한정승인만을 허용하고 상속포기의 선택을 제한하여 상속인의 승인 포기의 선택권행사에 문제가 있다고 본다. 따라서 이 논문에서는 상속의 승인과 포기에 관한 문제점을 검토해보고 상속인과 이해당사자들 간 모두에게 불리함이 없이 가장 공평하고 합리적인 개선방안을 제시하고자 한다.
스마트 기기의 보급 확대로 다양한 콘텐츠를 서비스하는 이동 단말기의 한정된 채널 할당 문제가 심화되고 있다. 이동통신망에서는 이동국에서 채널할당 요청이 있을 때 교환국에서 각 기지국에 속한 이동국에 채널을 할당한다. 이 때 한정된 채널을 효과적으로 할당하기 위한 다양한 방식들이 제안되고 있는데, 여기서는 하이브리드 채널 할당에 유전 알고리즘을 이용한 UHGA(Universal Hybrid Channel Assignment using Genetic Algorithm)이 농촌 지역이나 도심 지역과 같은 다양한 환경의 범용 망에 적용되어 효율성이 있음을 시뮬레이션을 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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