본 논문에서는OFDMA-TDD 구조를 갖는 IEEE802.16j 기반의 2-홉 셀룰러 중계시스템에서 non-transparent 방식의 무선 중계기를 이용하여 서비스 영역을 확장할 때, 시스템 전송률 및 하향링크 접근영역(Access zone)과 중계영역(Relay zone)에 대한 최적 무선자원 할당방법을 연구한다. 분석을 위해 먼저 non-transparent 방식의 MAC (Media Access Control) 프레임 구조를 알아보고, 접근영역과 중계영역에서 단말과 중계기 등의 네트워크 구성요소들에 대한 간섭요소들을 조사한다. 모의실험을 통하여 기지국과 중계기의 거리에 따라 확장되는 2-홉 셀 커버리지 크기와 전송률을 분석하고, 분석된 결과를 이용하여 하향링크 접근영역과 중계영역에 대한 최적 무선자원 할당량을 제시한다.
본 논문에서는 최근 홈 네트워크 기술로 관심을 받고 있는 IEEE 802.15.3 HDR-WPAN (High Data Rate-Wireless Personal Area Network) 시스템의 성능 및 용량 향상 방안으로 MIMO 기법을 적용하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 특히, MIMO 기법 중 독립적인 각각의 부채널들에 서로 다른 데이터를 전송하여 전송률을 높이는 V-BLAST 기법을 적용하였다. HDR-WPAN 시스템의 TCM-64QAM 모드에서 V-BLAST 기법을 적용한 경우 최소 2개의 송수신 안테나를 사용하는 것으로도 대역폭 확장 없이 110Mbps 이상의 전송속도를 얻을 수 있었으며, 레일리 페이딩 채널에서 송신 안테나 2개, 수신 안테나 2개를 사용할 경우 약 $E_b/N_0=35dB$ (MMSE 알고리즘)에서 10-4의 BER 성능을 얻을 수 있었다. V-BLAST 기법을 적용한 HDR-WPAN 시스템은 수신단에서 복조 순서(ordering)를 결정하는 과정이 다소 복잡하지만 추가적인 대역폭 확장 없이 데이터 스트림을 다수의 안테나로 전송하여 전송 용량 및 성능을 높일 수 있었다.
iATA는 TCP/IP 네트워크상에서 ATA 명령어를 전달하기 위해 개발된 블록-레벨 프로토콜로서, 모바일 기기의 스토리지 한계를 극복하기 위한 대안으로 활용 될 수 있다. 본 논문은 RAID5 분산 스토리지 서버 개념을 iATA에 적용하여 스토리지 서버의 신뢰성과 속도를 개선하고자 한다. 분산 스토리지 서버중 하나의 서버가 다운된 경우에 나머지 서버 데이터의 XOR 함수를 적용하여 데이터 회복이 가능하며 이를 통해 데이터의 신뢰성을 높일 수 있다. 벤치마킹 실험과 시험을 통해 제안된 iATA 프로토콜은 제한된 스토리지를 가지고 있는 모바일 기기상에서 효율적이 고도 신뢰성 있는 가상 스토리지 프로토콜로서 사용될 수 있음을 보여주고 있다.
상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 IoT/WSN을 랜덤 기하 그래프를 이용하여 모델링하고 WSN에서 발생되는 데이터를 효율적으로 저장하기 위해 사용되는 지역 부호의 성능을 고찰하였다.. 노드 수가 n=100, 200인 무선 센서 네트워크를 랜덤 기하 그래프로 모델링하여 분산화된 저장 코드의 복호 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 네트워크의 총 노드 수가 n=100일 때와 200일 때 복호율 ${\eta}$에 따른 복호 성공률은 노드 수 n보다는 소스 노드 수 k값에 따라 좌우됨을 알 수 있었다. 특히 n 값에 관계없이 $${\eta}{\leq_-}2.0$$일 때 복호 성공 확률은 70%를 상회함을 알 수 있었다. 복호 율 ${\eta}$에 따른 복호 연산 량을 살펴본 바, BP 복호 방식의 복호 연산 량은 소스 노드 수 k 값이 증가함에 따라 기하급수적으로 증가함을 알 수 있었다. 이는 소스 노드의 수가 증가할수록 LT 부호의 길이가 길어지고 이에 따라 복호 연산량이 크게 증가하는데 원인이 있는 것으로 생각된다.
소음환경에서의 음성인식 문제점으로 인해 1990년대 중반부터 음성정보와 영양정보를 결합한 AVSR(Audio Visual Speech Recognition) 시스템이 제안되었고, Lip Reading은 AVSR 시스템에서 시각적 특징으로 사용되었다. 본 연구는 효율적인 AVSR 시스템을 구축하기 위해 입 모양만을 이용한 발화 단어 인식률을 극대화하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 입 모양 인식을 위해 실험단어를 발화한 입력 영상으로부터 영상의 전처리 과정을 수행하고 입술 영역을 검출한다. 이후 DNN(Deep Neural Network)의 일종인 CNN(Convolution Neural Network)을 이용하여 발화구간을 검출하고, 동일한 네트워크를 사용하여 입 모양 특징 벡터를 추출하여 HMM(Hidden Markov Mode)으로 인식 실험을 진행하였다. 그 결과 발화구간 검출 결과는 91%의 인식률을 보임으로써 Threshold를 이용한 방법에 비해 높은 성능을 나타냈다. 또한 입모양 인식 실험에서 화자종속 실험은 88.5%, 화자 독립 실험은 80.2%로 이전 연구들에 비해 높은 결과를 보였다.
RFID 시스템에서 태그 수집은 가장 중요한 기능이다. 태그들은 리더의 수집 명령에 따라서 동일한 채널에서 응답하게 되며, 2개 이상의 태그가 동시에 응답할 때 RFID 시스템에서 태그 충돌이 발생한다. 태그 충돌은 RFID 시스템에서 성능을 저하 시키는 중요한 요소이다. 능동형 RFID 시스템에서는 태그 충돌을 해결하기 위하여 프레임 슬롯 알로하 충돌방지 프로토콜을 널리 사용하고 있다. 많은 연구에서 프레임 슬롯 ALOHA 방식의 최대 시스템 효율은 36.8%임을 나타내고 있다. 본 논문에서는 기존의 프레임슬롯 알로하 보다 개선된 태그 수집성능 위해 RFID 시스템에 정합하는 efficient slotted CSMA/CA를 제안한다. IEEE 802.15.4 저 전력 센서 네트워크에서 널리 사용 중인 slotted CSMA/CA를 RFID 시스템에 적용하기 위한 프레임 구조를 제시하며, 주변의 태그 개수에 따라 유동적 프레임 사이즈 조절을 통한 수집성능을 향상한다. 실제 433MHz 능동형 RFID 리더와 태그 40대에서 실험을 통하여 제안한 slotted CSMA/CA가 프레임 슬롯 ALOHA 방식보다 태그 수집시간, 수집라운드 및 충돌 횟수에서 각각 18%, 37.4%, 77.8%의 성능향상을 보였다.
데이타를 공유하며 협력적인 공동 작업을 필요로 하는 기업들간의 중요한 일을 수행하는 업무 연계와 같은 분야에서는 네트워크 인프라의 부족과 기업간의 정보 교환을 위한 표준의 부재, 서로 다른 업무들이 데이타베이스 관리 시스템에 전근하여 공유 데이타를 충돌 모드로 이용하는 경우의 데이터 일관성 유지 문제 등 많은 제약 요소에 의해 워크플로우를 적용하지 못하고 있다. 특히, 공유 데이타를 사용하고 있는 상황에서 발생될 누 있는 문제틀에 대해서는 언급되어지지 않고 있다. 논문에서는 업무 연계 관점에서 나타나는 공유 데이타를 사용하며 병행 수행되는 협력 트랜잭셔널 워크플로우들 사이에서 임의의 워크플로우와 나른 워크플로우들의 단계들 사이에서 발생될 수 있는 철회 종속성을 하나의 워크플로우에서의 암시적 철회 종속성, 협력 워크플로우 사이에서의 암시적 철회 종속성, 협력 워크플로우 사이에서의 명시적 철회 종속성 이렇게 세 가지로 분류하고, 데이타 일관성을 고려한 세 가지 철회 종속성을 워크플로우 스키마에 명시적으로 표현하는 자동 생성 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 실행하여 생성된 워크플로우 스키마는 데이타 공유와 관련하여 발생되는 런타임 철회 종속성을 데이터 일관성을 유지하며 런타임에 해결할 수 있도록 함으로써 워크플로우의 정확성을 향상시키게 된다.
본 논문에서 소개하는 스마트 멀티탭은 스마트 폰으로 서버 PC를 통해 제어되는 전자기기이다. 네트워크 망에서 동작하는 스마트 멀티탭은 기존 멀티탭에 무선통신 프로토콜인 Zigbee 통신 모듈을 내장시켜서 사용자가 홈서버를 통해 원격에서 가전기기의 전원을 제어할 수 있게 한다. 게이트웨이의 역할을 하는 홈 서버는 인터넷을 통해 스마트 기기와 연결되어 있다. 본 논문의 최종 결과물을 통해 사용자는 스마트 기기로 멀티탭의 ON/OFF 상태정보를 확인하고 즉시 제어를 하거나 사용자가 원하는 시간에 맞춰 제어를 할 수 있다. OFF시에는 SSR모듈로 전기가 지나가는 통로를 막기 때문에 스마트 멀티탭을 구동하는데 드는 미량의 전력 소모(2watt) 이외에 모든 대기전력이 차단된다. 이를 통해 전기에너지 절감 효과를 기대할 수 있다.
오래 전부터 컴퓨터 그래픽을 이용한 얼굴의 표정 생성은 여러 분야에서 응용되어 왔고,요즘에는 가상현실감 분야나 원격 회의 분야 등에서 가상 에이전트의 표정을 생성하는데 사용되고 있다.그러나 네트워크를 통해 다중 참여자가 상호 작용을 하는 상황에서 표정을 생성하는 경우에는 상호작용을 위해 전송되어야 할 정보의 양으로 인해,실시간에 원하는 표정을 생성하기 어려운 경우가 생긴다.본 연구에서는 이러한 문지를 해결하기 위해 표정 생성에 Level-of-Detail을 적용하였다.Level-of-Detail은 그래픽스 분야에서 복잡한 물체의 외형을 좀 더 효율적으로 나타내기 위해 오랜 전부터 연구되어져 온 기법이지만 아직까지 표정 생성에 적용된 예는 없다.본 연구에서는 상황을 고려하여 적절하게 상세도를 변경하여 표정을 생성하도록 Level-of-Detail기법을 적용하는 방법에 대해 연구하였다.구현된 시스템은 텍스트,음성,Gui, 사용자의 머리의 움직임 등과 같은 다양한 입력에 대해 입모양과 동기화 되는 표정을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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