When we want to find out the regulatory relationships between genes from gene expression data, dimensionality is one of the big problem. In general, the size of search space in modeling the regulatory relationships grows in O(n$^2$) while the number of genes is increasing. However, hopefully it can be reduced to O(kn) with selected k by applying divide and conquer heuristics which depend on some assumptions about genetic network. In this paper, we approach the modeling problem in divide-and-conquer manner. We applied clustering to make the problem into small sub-problems, then hierarchical model process is applied to those small sub-problems.
본 연구의 목적은 차량항법용 지도데이터 중 가장 핵심이 되는 NDRM을 구축하기위해 현행 교통주제도 데이터 모델의 전환(Migration) 방안을 제시하고 데이터 모델을 설계 구축하는 것이다. 본 연구를 통해 제시된 교통 주제도의 데이터 모델은 공공부분에서 구축된 교통목적의 범용 도로망을 이용하여 경로안내 서비스에 활용 가능한 데이터의 제공이 가능하고, 보다 효율적이고 경제적으로 항법 서비스용 맵을 생성할 수 있음을 확인할 수 있다.
최근 Chen등[1]은 계층적 센서 네트워크 환경을 위한 키 관리 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 Chen등의 기법이 센서 노드의 추가와 재배치 시 직계 부모 노드가 양단키(pair-wise key)를 생성해서 새롭게 추가와 재배치되는 자식노드에게 아무런 보안기법 없이 양단키를 전송하므로써, 보안에 취약함을 보여준다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 싱크노드가 추가 및 재배치되는 센서 노드의 양단키를 사전에 생성하여 전송하고 추가 및 재배치되는 노드의 부모노드에게 생성한 키를 전송하는 개선된 키 관리 기법을 제안한다.
본 논문은 주전산기 IV로 개발된 SPAX에서 사용할 수 있는 성능 감시기의 설계와구현에 대해 기술한다. SPAX는 지역 메모리를 갖는 노드들이 내부 네트워크에 연결되고, 노드들이 클러스터를 구성하는 계층적인 구조를 이루고 있다. 따라서, SPAX에서 효과적인 성능 감시를 하기 위해서는 SPAX의 구조적 특징을 반영한 새로운 성능 감시기가 필요하게 되었다. 구현된 성능 감시기는 SPAX의 노드, 클러스터, 그리고 전체 시스템 상태를 감시할 수 있도록 설계되었다.
인터넷에 이동성을 부여하기 위한 기술은 호스트 이동성을 넘어 네트워크 전체에 이동성을 부여하는 이동 네트워크 기술로 접어들고 있다. 네트워크 이동성은 Mobile IP 기술을 확장한 MRHA 간 bidirectional 터널을 통해 지원될 수 있다. 그러나 다수의 이동네트워크가 중첩될 경우 각 네트워크의 MRHA 터널이 중복되는 dogleg routing 문제가 발생하게 되고, 이것은 결국 심각한 패킷 전송 지연과 네트워크 트래픽 증가, 불 필요한 시그널 메시지 증가라는 문제를 발생시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 Mobile IPv6 기반의 이동 네트워크에서 계층적 알고리즘을 적용하여 경로최적화를 하는 프로토콜의 설계에 대해 논하고자 한다. 계층적 접근방안은 중첩된 이동네트워크 구조와 잘 부합되며, 기존의 Mobile IPv6 기술을 사용하여 쉽게 구현될 수 있다.
감성 분석에서 어휘 말뭉치는 기존의 전통적인 기계학습 방법에서 중요한 특징으로 사용되었다. 최근 딥러닝의 발달로 hand-craft feature를 사용하지 않아도 되는 End-to-End 방식의 학습이 등장했다. 하지만 모델의 성능을 높이기 위해서는 여전히 어휘말뭉치와 같은 특징이 모델의 성능을 개선하는데 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 어휘 말뭉치를 Attention 모델과 $Na{\ddot{i}}ve$ bayes 모델을 기반으로 구축하는 방법에 대해 소개하며 구축된 어휘 말뭉치가 성능에 끼치는 영향에 대해서 Hierarchical Attention Network 모델을 통해 분석하였다.
본 논문에서는 PDA 상에서 블루투스를 통하여 홈 서버에 연결하고 홈 네트워크 미들웨어의 서비스를 계층적으로 발견하는 방식을 제안한다. 즉, PDA 상에서 블루투스 SDP(Service Discovery Protocol)를 이용하여 홈 서버가 지원하는 미들웨어 서비스를 발견하고, 발견된 미들웨어 서비스를 통하여 댁내의 가능한 가전기기 서비스를 발견한다. 모바일 단말의 빈번한 이동으로 인한 서비스 발견 패킷 과부하 발생을 완화시키기 위하여 홈 서버에 서비스 발견 프락시 서버 기능을 추가한다.
센서 네트워크는 수많은 센서 노드로 구성된 센서 필드와 센서 노드로부터 데이터를 수집하는 싱크 노드로 이루어져 있으며, 유비쿼터스에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 현재 까지 연구 되어온 센서 네트워크에 대한 연구의 중요한 이슈중 하나는 센서 노드가 제한 자원을 가지기 때문에 한정된 에너지를 최대한으로 사용하여 네트워크의 수명을 연장하는 것이다, 그러나 기존 연구 대부분이 고정된 상태의 싱크 노드를 고려하기 때문에 본 연구에서는 이동성을 가진 싱크노드가 다수가 존재하는 경우 센서 필드에서 수집된 데이터가 이동 싱크 노드까지 끊임없이 전송 될 수 있으며 효율적인 데이터 보급을 제공하는 계층적 라우팅 프로토콜을 제안한다.
센서 네트워크는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고 저렴한 센서 노드를로 구성된 무선 네트워크 환경이다. 이러한 센서 네트워크는 배치의 편리성과 ad-hoc 적인 연결성, 저렴한 비용의 이 유로 다양한 목적의 응용프로그램에서 사용되고 있다. 그러나 센서 노드의 크기가 제한되기 때문에 센 서 노드의 유용한 전체적인 파워나 전력량의 크기에 제약을 가져온다. 그러므로, 센서 네트워크의 일반 적인 목적은 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크의 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이다. 본 논문에서는 에너지 효율성 증대 및 전체 네트워크의 유지 시간을 증가시키기 위해 각 센서가 가지는 RF 전송 레벨을 이용하여 노드 간의 거리를 통한 계층적 클러스터링 방법을 제안하고 비교 실험을 통해 전체 네트워크에 대한 에너지 효율성을 측정하고자 한다.
As proceeding Munmin and Kukmin's government, it is to bring in regionalism of genernal public administration and police administration, specialization, efficiency issue, demand inventing of audit technique to meet this trends. Especially, according to supporting qualitative improvement of the audit, its environment faced that orienting performance audit emphasis on not the legality but the efficiency more systematic and scientific theory or technique. In order to attain police audit's efficiency through performance audit, this study discussed that scientific management techniques should be applied police audit. Accordingly, the primary purpose of this study is to apply public audit to scientific management technique, bring to light limits in public sector(especially, police sector). To be efficiency audit(namely, performance audit), 1) OR techniques are explained linear programming, network modeling, PERT/CPM, queuing matrix model, simulation, 2) Statistical analysis methods are argued delphi technique, data envelopment analysis(DEA), analytic hierarchical process(AHP), time series analysis models etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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