소셜 네트워크 서비스의 발전과 함께 다양한 응용에서 객체 간의 관계를 표현하기 위한 그래프 자료구조가 자주 활용되고 있다. 최근에는 실시간 그래프 스트림에서 서브 그래프 매칭의 요구가 늘어나고 있다. 따라서 실시간 그래프 스트림에서 높은 응답성을 위한 효율적인 근사 Top-k 매칭 기술이 필요하다. 본 논문에서는 그래프 스트림 환경에서 데이터 재사용을 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대용량 스트림을 효율적으로 처리하기 위해서 기존 분산 스트림 처리 플랫폼인 스톰을 활용하고 스트림 처리 비용을 감소시키기 위한 기존 데이터 재사용 방법을 활용한다. Top-k 결과 생성을 위해서 거리 기반의 요약 색인 기법을 제안한다. 제안하는 요약 색인은 사전에 선택된 정점 간의 거리 값만을 저장하기 때문에 색인의 부하가 적다. 제안하는 요약 색인에서의 근사 Top-k를 수행하여 사용자에게 근사한 k개의 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실세계 그래프 데이터 집합에서의 성능 평가를 수행한다.
The toxic, Harmful Algal Blooms (HABs) caused by the Cochlodinium polykrikoides have a serious impact on the coastal waters of Korea. In this study, the acoustic detection system was developed for rapid HABs detection, based on the acoustic backscattering properties of the C. polykrikoides. The developed system was mainly composed of a pulser-receiver board, a signal processor board, a control board, a network board, a power board, ultrasonic sensors (3.5 and 5.0 MHz), an environmental sensor, GPS, and a land-based control unit. To evaluate the performance of the system, a trail was done at a laboratory, and two in situ trials were conducted: (1) when there was no red tide, and (2) when there was red tide. In the laboratory evaluation, the system performed well in accordance with the number of C. polykrikoides in the received level. Second, under the condition when there was no red tide in the field, there was a good correlation between the acoustic data and sampling data. Finally, under the condition when there was red tide in the field, the system successfully worked at various densities in accordance with the number of C. polykrikoides, and the results corresponded with the sampling data and monitoring result of NFRDI (National Fisheries Research & Development Institute). From the laboratory and field evaluations, the developed acoustic detection system for early detecting HABs has demonstrated that it could be a significant system to monitor the occurrence of HABs in coastal regions.
스마트 기기의 대중화로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있다. 최근에는 소셜 서비스와 결합한 위치 기반 소셜 서비스들이 생겨나고 있다. 이러한 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서는 사용자 중심의 가장 가까운 위치를 검색하는 k-최근접 질의 처리의 요구가 증가된다. 본 논문에서는 대규모 사용자 환경에서 질의를 효율적으로 처리하기 위한 근사 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 빅데이터 분산 처리기술을 활용하여 효율적인 스트림 처리를 수행한다. 본 논문에서는 대량의 위치 데이터에 대한 색인을 위해 전통적인 그리드 색인 기법을 변형한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 질의 처리기법은 사용자의 진행방향을 고려하여 해당 셀을 우선적으로 탐색한다. 이를 통해 k개의 근사 결과 집합을 생성할 수 있다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 다양한 성능 평가를 수행한다.
최근 인터넷과 스마트 폰의 발달로 사용자들 사이의 관계를 통해 다양한 정보를 생성하고 공유할 수 있는 소셜 미디어 서비스가 활발히 이용되고 있다. 특히 정보의 양이 방대해지고 신뢰할 수 없는 정보가 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 제공해 줄 수 있는 전문가 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 고려한 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 관심 분야는 사용자가 소셜 네트워크상의 활동을 분석해 최신의 사용자의 관심 분야 지수를 판단한다. 사용자의 인적 관계는 소셜 네트워크상의 같은 관심분야의 사용자만을 추출하여 인적 관계를 구축하여 인적 관계 지수를 판단한다. 사용자의 응답 품질은 사용자의 응답 속도와 응답 내용을 고려하여 응답 품질 지수를 판단한다. 마지막으로 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 합하여 사용자의 전문가 지수를 판단하고 사용자의 질의를 분석하여 질의와 전문가 그룹을 매칭하여 전문가를 추천한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 고차원의 특징 벡터에서 질의와 가장 가까운 k개의 데이터를 찾는 k-최근접 질의 최적화 방법을 제안한다. k-최근접 질의는 k개의 데이터를 포함할 가능성이 있는 범위를 기반으로 범위 질의로 변환되어 처리하는 기법이다. 본 논문에서는 처리 비용을 감소시키고 검색 속도를 가속화 할 수 있는 최적의 범위를 도출하기 위해 k-최근접 질의 처리 시 DNN 모델을 이용한 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 모듈과 오프라인 모듈로 구성된다. 온라인 모듈에서는 클라이언트로부터 요청을 받아 실제 질의를 처리한다. 오프라인 모듈에서는 과거 최적화 기법의 결과를 학습 로그로 사용한 DNN 모델로 최적의 범위를 도출하고 온라인 모듈로 전달한다. 제안하는 기법의 우수성 및 타당성의 입증을 위하여 다양한 성능 평가를 수행한다.
무선랜 환경에서 전송률 적응기법은 무선 채널의 현재 상태에 따라 최적의 전송모드를 선택함으로써 제한된 무선랜 대역폭 사용에 대한 효율성을 향상시키는 목적을 가진다. 하지만 무선랜 표준에서는 이러한 전송률 적응기법에 관한 알고리즘이나 프로토콜을 정의하지 않고 있으며, 이로 인해 전송률 적응기법에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 본 논문에서는 기존에 제안된 전송률 적응기법들의 문제점들을 개선하는 기법으로서 송신노드 기반의 전송률 적응기법을 제안한다. 제안하는 기법은 송신노드에서 수신하는 패킷으로부터 측정되는 신호감도를 기반으로 무선 채널의 상태를 측정하고, 이를 기반으로 최적의 성능을 기대할 수 있는 전송모드를 프레임 단위로 조절하게 된다. 또한 전송모드 선택의 기준이 되는 신호감도 범위를 지속적으로 갱신하고 RTS/CTS 교환을 선택적으로 사용할 수 있게 함으로써 무선 채널의 상태 변화에 대해 적응적이고 안정적으로 전송모드를 결정하게 된다. 시뮬레이션을 이용한 성능평가를 통해 제안하는 전송률 적응기법이 기존의 전송률 적응기법들의 장점들을 유지하면서, 각각의 기법들이 가지는 문제점을 개선할 수 있음을 검증하였다.
최근 생체 인식 분야나, HCI 분야 등에서 사람의 눈 영상 정보를 이용하여 홍채 인식을 하거나 시선위치 정보를 이용하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 사용자의 편의성을 위한 원거리 카메라 기반시스템이 늘어나면서 눈 영상 촬영에 단순히 동공 중심 영역만 촬영 되는 것이 아니라, 눈썹, 이마, 피부영역 등 부정확한 검출을 일으킬 수 있는 요소가 포함되어 촬영되고 이러한 불필요한 요소들은 동공 중심영역의 검출 성능을 저하시킨다. 또한 앞서 얘기한 이용분야들은 실시간 환경에서 실행되는 시스템들로 정확한 검출 성능뿐만 아니라 빠른 실행시간도 요구 한다. 본 논문에서는 정확하고 빠른 눈동자 영역 검출을 위하여 기존에 가장 많이 사용하는 AdaBoost 눈 검출 알고리즘, 적응적 템플릿 정합+AdaBoost 알고리즘, CAMShift+AdBoost 알고리즘, rapid eye 검출 알고리즘에 대하여 분석하고, 조명변화와 콘택트 렌즈 및 안경 착용자와 미 착용자등 다양한 경우에 대해서 앞서 말한 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘 별로 정확도와 실행시간을 비교 분석하도록 한다.
본 논문에서는 분산 디렉토리 환경에서 질의 처리 속도를 향상 시키기 위하여 원격지의 객체에 대한 질의와 결과를 요청지의 캐시에 저장하는 캐싱 메카니즘을 설계하였으며, 설계 단계는 다음과 같이 6단계로 나누어 진행하였다. 첫째, 분산 디렉토리 시스템에 저장되는 캐시 정보를 응용 데이타 정보, 시스템 데이타 정보, 메타 데이타 정보로 분류하였다. 둘째, 분류된 캐시 정보를 기반으로 캐시 시스템 구조를 설계하였다. 셋째, 각각의 캐시 정보에 대한 저장 구조를 설계하였다. 넷째, 데이타 캐시(응용 데이타 캐시, 시스템 데이타 캐시)의 대체 알고리즘으로 거리 정보와 접근 회수를 가중치로 부여한 최소-TTL 대체 알고리즘을 제안하였다. 다섯째, 질의에 대한 탐색 공간의 범위를 좁힘으로써 질의 처리 속도를 향상시키기위해 이전 질의를 재구성한 메타 데이타 트리를 저장하는 메타 데이타 캐시의 운영 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 제안된 캐시 메카니즘과 타 메카니즘과 성능 평가를 수행하여 제안된 메카니즘의 우수성을 입증하였다.
OS-level의 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로, 기존의 가상화 기술인 가상 머신을 대체할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point) 와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 스냅숏 기능을 제공하는 레이어 구조의 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 애플리케이션의 특징에 따라 적절한 레이어 파일 시스템을 선택하는 것이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 레이어 파일 시스템들의 특징을 조사한 뒤, 레이어 파일 시스템의 동작 원리인 Allocate-on-Demand 및 Copy-up 방식에 따른 파일 시스템의 쓰기 성능 평가를 수행한다. 또한 각 레이어 파일 시스템 방식의 블록 입출력 사용 데이터를 학습한 인공 신경망을 통해 임의의 애플리케이션에 대해 적합한 레이어 파일 시스템 방식을 결정하는 방법을 제시하고 이에 대한 타당성을 검토한다.
This study is the result of meta evaluation for the self evaluation of defense R&D programs in Korea by using meta evaluating indicators. The overall meta evaluation result of defense R&D programs gained 74.3 points out of 100, so it was evaluated as 'Good'. But it demonstrated that further improvement for overall system of defense R&D programs evaluation is required. And especially, it demonstrated that more alternatives are necessary in order to improve the utilizations and the feedbacks of evaluation results. The evaluation context component gained 80.2 points out of 100, so it was evaluated as 'Very Good'. The evaluation input component gained 73.1 points out of 100, so it was evaluated as 'Good'. The evaluation process component gained 74.8 points out of 100, so it was evaluated as 'Good'. And the evaluation outcome component gained 69.0 points out of 100, so it was evaluated as 'Good'. Basic model of meta evaluation was derived from the literature review and brain storming. And this meta evaluation model was determined by adopting the result of experts who performed evaluations for defense R&D programs in recent years. The reliability of components and items was verified by Cronbach's a coefficient. It was over 0.6 in evaluation components and items. And the reliability of evaluation context was 0.877, that of evaluation input was 0.755, that of evaluation process was 0.755, that of evaluation output was 0.755 respectively. From the analysis, it is attempted to identify possible problems and to find out the ways of improvements related to the self evaluation system of defense R&D programs. The ultimate objective of this study is to manage the programs effectively and improve the reliability and the objectiveness of the defense R&D programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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