저속, 저전력, 저가의 특징을 갖는 IEEE 802.15.4 standard는 무선 센서 네트워크 환경에서 효율적이다. IEEE 802.15.4 표준에서 사용하는 다양한 토폴로지 중에서도 많은 노드들이 참여하는 클러스터-트리 토폴로지는 싱크 노드 주변에 트래픽이 집중되어 전송 지연과 에너지 소모 증가 및 데이터 손실을 초래하게 된다. 본 논문에서는 효율적인 데이터 전송을 위해 패킷간의 충돌을 최소화하고 제한된 에너지를 효율적으로 사용하기 위해 액티브 구간을 동적으로 할당하는 MRS-DCA알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 IEEE 802.15.4 standard의 액티브구간에 RP(Reservation Period)를 할당하여 사용한다. 또한, EWMA를 이용한 할당 알고리즘으로 트래픽을 예측하고 이것을 기반으로 RP와 CAP를 동적으로 할당함으로써 안정적인 데이터 전송을 보장한다. 제안하는 MRS-DCA알고리즘의 성능 비교를 위하여 IEEE 802.15.4, DCA scheme과 비교한 결과, 액티브 구간의 단축으로 전력 소모가 적어지고 충돌 회피율의 상승으로 높은 전송률을 보이는 것을 확인하였다.
최근 웹 서비스 기반 서비스 지향 구조가 분산된 애플리케이션의 효율적인 통합을 위한 방법으로 널리 활용되고 있다. 서비스 지향 구조에서의 코레어그래피는 기업 간 비즈니스 프로세스 환경에서 메시지 교환에 초점을 맞춘 협업 방식으로 참여하는 서비스들 사이의 작업 진행 순서와 메시지 교환 프로토콜을 정의함으로써 거시적인 측면에서 전체 프로세스를 모델링하기 위해 사용된다. 그러나 이러한 코레어그래피는 웹 서비스 조합을 실행시키는 방법이 아니기 때문에 구현 모델로 변환 후 사용된다. 따라서 코레어그래피 모델을 실행시키기 위한 구현 모델은 기능적인 측면에서 코레어그래피 모델을 정확하게 구현하였는지 반드시 평가되어야 한다. 이에 본 논문에서는 코레어그래피 모델과 구현 모델의 서비스 조합 적합성을 평가하는 방법과 수행을 통한 동작의 일치성을 보장하기 위한 테스트 방법을 제시한다.
Nervous system is clinically important, and involved in most disorders directly or indirectly. It could be injury and be a source of symptoms. Injury of central or peripheral nervous system injury may affect that mechanism and interrupt normal function. An understanding of the concepts of axonal transport is important for physical therapist who treat injury of nerves. Three connective tissue layers are the endoneurium, perineurium, epineurium. Each has its own special structural characteristics and functional properties. The blood supply to the nervous system is well equipped in all dynamic and static postures with intrinsic and extrinsic vasculation. After nerve injury, alternations in the ionic compression or pressures within this environment may interfere with blood flow and, consequently conduction and the flow of axoplasm. The cytoskeleton are not static. On the contrary, elements of the cytoskeleton are dynamically regulated and are very likely in continual motion. It permits neural mobility. There are different axonal transport systems within a single axon, of which two main flows have been identified : First, anterograde transport system, Secondly, retrograde transport system. The nervous system adapts lengthening in two basic ways. The one is that the development of tension or increased pressure within the tissues, increased intradural pressure. The other is movements that are gross movement and movement occurring intraneurally between the connective tissues and the neural tissues. In this article, we emphasize the biologic aspects of nervous system that influenced by therapeutic approaches. Although identified scientific information in basic science is utilized at clinic, we would attain the more therapeutic effects and develop the physical therapy science.
광대역 액세스 망은 B-ISDN 환경에서 다양한 유형의 가입자들을 서비스 노드로 집선하는 기능을 수행한다. ITU-T의 SG13에서는 광대역 액세스 망과 서비스 노드 사이에서 ATM 자원의 동적인 할당 및 해제를 위하여 연결 제어 프로토콜의 표준화를 수행하고 있다. ATM 연결의 설정을 위한 연결 제어 프로토콜과 신호 프로토콜의 연동 기능은 서비스 노드에서 수행되며, ITU-T에서는 순차적 연동 모델을 채택하고 있다. 순차적 연동 모델은 SN에서 각 프로토콜의 절차가 순차적 방식으로 연동되므로 연결 지연이 크다. 본 논문에서는 광대역 액세스 망의 도입으로 인한 연결 설정 지연을 최소화하기 위하여 병렬형으로 수행되는 연동 모델을 제시하였다. 그리고 본 논문에서 제안한 병렬형 연동 모델의 성능 분석을 통하여 순차적 연동 모델과의 연결 설정 지연 및 완료비에 대한 비교, 분석을 수행하였다. 성능 분석에서 사용된 워크로드 파라미터는 RACE MAGIC 프로젝트의 결과를 적용하였다. Abstract In B-ISDN environment, various subscribers are concentrated into a service node via a broadband access network. The SG13 of ITU-T is standardizing a connection control protocol which provides dynamic allocation of ATM resources between an access network and a service node. To establish an ATM connection, interworking functions between the connection control protocol and the signaling protocol are performed at the service node. ITU-T adopts the sequential interworking model. In this paper, we propose the parallel interworking model which minimizes the overall connection setup delay by introducing the access network. Using the performance analysis, we compare our proposed parallel model with the existing sequential model in terms of connection setup delay and completion ratio. The workload parameters of RACE MAGIC project are applied to the analysis and simulation.
최근 동적인 환경에서 발생하는 다양한 문제를 스스로 해결할 수 있는 자가 적응 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 자가 적응 시스템에서 시스템이 문제를 스스로 인식하고 자가 적응할 수 있도록 요구사항을 설계하는 과정은 필수적이며, 만약 기존의 적응 전략들을 재사용하여 자가 적응 시스템을 설계한다면 소요되는 시간 및 비용을 절감할 수 있다. 따라서 이 논문은 새로운 자가 적응 시스템 개발 시 기존의 자가 적응 시스템으로부터 재사용 가능한 적응 전략을 추출하는 시스템을 제안한다. 이를 위하여 자가 적응 요소를 지식화하여 적응 전략 온톨로지 및 타깃 시스템 온톨로지를 정의하고, 이러한 온톨로지를 기반으로 재사용 가능한 적응 전략을 추출하는 기법을 기술한다. 또한, 이 논문은 제안 시스템을 구현하고 추출된 적응 전략에 대한 재사용률을 측정함으로써 제안 시스템을 비교 평가한다. 평가 결과, 제안 시스템은 추출된 적응 전략이 정확히 동작함을 보이며 제안 시스템의 추출 기법은 기존의 재사용 기법보다 높은 재사용률을 보인다.
이질성, 이동성, 가변성 등의 특징을 갖는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 의도에 맞도록 자율적이고 동적인 서비스를 제공하기 위해서는, 실시간의 상황을 고려하여 목적 달성에 필요한 서비스들을 합성할 수 있는 기법과, 이를 가능케 하는 효과적인 서비스 기술 및 관리 방법이 전제되어야 한다. 본 연구에서는, 도메인 내의 서비스를 추출하여 서비스 온톨로지로 구조화하는 메커니즘을 제안한다. 추출된 서비스는 제안한 서비스 규격에 따라 기술되고 온톨로지 내에서 계층적인 구조를 이루게 된다. 이를 근간으로 사용자는 다양한 추상화 레벨의 서비스를 사용하여 목표를 기술할 수 있고, 서비스 오버로딩 기법을 통해 실행 시에 가장 적합한 서비스가 선택된다. 또한, 요청한 서비스가 유효하지 않은 경우에도 서비스 온톨로지를 참조하여 대체 서비스를 찾을 수 있는 합성 방법을 제안한다. 구축한 서비스 온톨로지에 대한 실험 결과, 비구 조화된 서비스 리스트를 사용하는 것보다, 서비스 온톨로지를 사용함으로써 사용자의 목적 달성 성공률을 높일 수 있을 뿐만 아니라 서비스의 바인딩 시간도 감소시킬 수 있음을 보였다.
부하 불균형은 병렬처리에 있어서 좋은 성능을 얻기 위한 주요한 방해 요소 중의 하나이다. 전역(全域) 부하균형 기법은 하나의 응용에서 발생된 병렬 태스크를 취급하는데 적절하지 않다. 동적 루프 스케줄링 기법은 공유 메모리 멀티프로세서 병렬구조에서 병렬 루프의 부하균형에 효과적인 것으로 알려져있다. 하지만 이 기법의 중앙집중적 특성은 워크스테이션 클러스터 환경에서 프로세서 수가 상대적으로 많지 않은 경우에도 병목현상을 일으킬 수 있는 요인이 된다. 워크스테이션 클러스터 환경에서의 통신 오버헤드는 공유 메모리 멀티프로세서 병렬 구조와 비교할 때 수십배의 차이가 생기기 때문이다. 더구나 병렬 루프에서 발생하는 단위 태스크가 불규칙적인 작업량을 갖는 경우에는 기본 루프 스케줄링 기법의 단점을 보완한 개선된 방법들을 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 이러한 불규칙적인 작업량을 갖는 병렬루프를 서로 다른 성능을 갖는 워크스테이션들의 네트워크 환경에서 효율적으로 부하를 분배하기 위한 재구성 가능한 분산 부하 균형 기법을 제시한다. 이러한 재구성 가능한 기법은 전통적인 부하균형 방법과 함께 성능균형을 가능하게 함으로써 전체수행시간을 최소화할 수 있음을 보였다.
제어 가능하고 상황에 따라 반응하는 아바타의 제작은 컴퓨터 게임 및 가상현실 분야에서 중요한 연구 주제이다. 최근에는 아바타 애니메이션과 제어의 사실성을 높이기 위해 대규모 동작 캡처 데이타가 활용되고 있다. 방대한 양의 동작 데이타는 넓은 범위의 자연스러운 인간 동작을 수용할 수 있다는 장점을 갖는다. 하지만 동작 데이타가 많아지면 적절한 동작을 찾는데 필요한 계산량이 크게 증가하여 대화형 아바타 제어에 있어 병목으로 작용한다. 이 논문에서 우리는 레이블링(labeling)이 되어있지 않은 모션 데이타로부터 아바타의 행동을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 최소의 실시간 비용으로 아바타를 애니메이션하고 제어하는 것이 가능하다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 Q-러닝이라는 기계 학습 기법에 기초하여 아바타가 동적인 환경과의 상호작용에 따른 시행착오를 통해 주어진 상황에 어떻게 반응할지 학습하도록 한다. 이 접근 방식의 유효성은 아바타가 서로 간에, 그리고 사용자에 대해 상호작용하는 예를 보임으로써 증명한다.
멀티 에이전트 시스템은 분산 환경에서 독립된 소프트웨어 개체들의 지능형 협력 작업을 지원하기 위해 개발되었으며 많은 응용 환경에서 사용되어지고 있다. 멀티 에이전트 시스템의 협력을 위해서는 에이전트간에 미리 협의된 형태의 프로토콜인 대화 정책(Conversation Policy; Interaction Protocol)이 사용된다. 현재의 동적인 인터넷 전자시장 환경에서는 거래의 형태가 변화함에 따라 대화 정책이 자주 바뀔 수 있으며 따라서 Ad Hoc한 형태의 대화 정책의 중요성이 커지고 있다. 기존의 에이전트 플랫폼은 몇 개의 표준 혹은 미리 정해진 대화 정책만을 허용함으로써 Ad Hoc한 대화 정책에 대해서는 에이전트 시스템을 일부 새로 구현해주어야 하는 번거로움과 비효율성이 존재한다. 본 연구에서는 그러한 Ad Hoc한 대화 정책을 지원하는 에이전트 플랫폼을 설계하며 그 프로토타입 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 교환 및 해석을 위한 대화 정책 모델, 새로운 대화 정책을 처리하기 위한 메타 대화 처리 부분, 그리고 대화 정책을 런타임시에 교환하고 해석하여 실제 에이전트들이 적응성 있는 상거래 및 협력을 할 수 있도록 하는 메커니즘을 포함한다.
지능로봇(Intelligent Robot)은 주변환경을 감지하는 센서로부터 실시간 정보를 수집하고 지능적인 기능을 수행한다. 지능로봇의 자가 재구성(Self-Reconfiguration) 능력은 외부 환경의 변화에 대응하기 위해 기능을 재구성하고, 오류가 발생하였을 때 중지 없이 스스로 회복할 수 있는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 ESB(Enterprise Service Bus)를 사용한 지능로봇의 에이전트 기반 자가 재구성 프레임워크를 제안한다. 본 논문의 프궤임워크는 멀티에이전트 시스템을 이용한 서비스 지향 애플리케이션의 동적인 발견과 자가 재구성에 초점을 맞춘다. 지능로봇이 예외적인 상황을 만났을 때, 지능로봇은 외부의 서비스 저장소로부터 새로운 서비스를 다운로드 후 실행시켜 상황을 해결한다. 에이전트 기술은 로봇들이 상호작용하기 위한 지능적인 접근법을 제공하고, ESB는 분산된 서비스 또는 지식을 활용하고 조직하기 위한 방법을 제공한다. 또한 본 연구의 유효성을 보여주기 위해 프로토타입을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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