조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 체계적인 방법 중 하나는 조합 트리를 구성 하는 것이며 조합 트리를 구성하는 시간 복잡도는 O($2^n$)이다. 조합 트리는 그래프 동형 문제나 빈발 항목집합을 계산하는 초기 모델 등 다양한 목적으로 활용된다. 그러나 조합의 모든 경우의 수를 탐색해야 하는 알고리즘은 높은 시간 복잡도로 인해 현실적으로 활용되기 어렵다. 그럼에도 불구하고 데이터의 양이 방대해지고 이를 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되면서 모든 경우의 수를 탐색해야만 하는 경우가 늘고 있다. 최근 GPU환경이 보급되고 쉽게 접할 수 있게 되면서 직렬 환경에서 높은 시간 복잡도를 가지는 알고리즘들을 병렬화 하여 시간을 줄이려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 방법은 순차적으로 진행되고 하부 작업의 크기가 편향되기 때문에 병렬 구현에 적합하지 않다. 병렬 알고리즘의 성능은 모든 스레드가 비슷한 크기의 작업을 가질 때 극대화될 수 있다. 본 논문에서는 모든 경우의 수를 구하는 문제를 병렬화하기 위하여 CPU와 GPU가 효율적으로 협업하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 이론적인 측면에서 시간 복잡도를 분석하고, CPU와 GPU환경에서 다른 알고리즘과 본 연구에서 제안한 알고리즘의 실험 시간을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 CPU와 GPU의 협업 알고리즘은 이전 알고리즘에 비하여 CPU의 수행시간과 GPU의 수행시간의 균형을 유지하였고 아이템의 개수가 커질수록 괄목할 만한 시간 개선을 보였다.
추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.
이동 애드 혹(Ad hoc)네트워크란 노드의 이동에 따라 시시각각 변하는 무선 링크로 연결되어진 여러 개의 단말기들로 구성된 있는 자치분산 네트워크를 의미한다. 지금 까지 이동 ad hoc 네트워크에서의 통신은 Voice(음성)와 Data(데이터)통신을 제공하는 Best effort(최선형)서비스를 제공하는 라우팅 프로토콜만이 고려되어왔기 때문에 이동 네트워크를 사용하는 사용자가 많은 양의 자원을 차지하는 VOD(Video On Demand)와 같은 멀티미디어 Data를 보다 빠르고 정확하고 신속하게 전송하기 위해서는 기존의 Best effort 방식으로 전송되는 라우팅 프로토콜에는 많은 한계가 있었다(1). 따라서 본 논문에서는 성능평가를 위해 단방향 환경 하에서의 QoS(Qualify of Service)를 고려한 제안한 알고리즘을 적용하였다. 성능평가 카네기 멜론 과 버클리대학에서 만든 Ns-2를 사용하여 최선형 서비스(Best Effort)와 비교하여 QoS 서비스의 수신율 상승과 평균 경로설정 시간의 감소, 네트워크 부하 감소를 얻을수 있었다.
The electronic nose (e-nose) has been used in food industry and quality controls in plastic packaging. Recently it finds its applications in medical diagnosis, specifically on detection of diabetes, pulmonary or gastrointestinal problem, or infections by examining odors in the breath or tissues with its odor characterizing ability. Moreover, the use of portable e-nose enables the on-site measurements and analysis of vapors without extra gas-sampling units. This is expected to widen the application of the e-nose in various fields including point-of-care-test or e-health. In this study, a PDA-based portable e-nose was developed using micro-machined gas sensor array and miniaturized electronic interfaces. The rich capacities of the PDA in its computing power and various interfaces are expected to provide the rapid and application specific development of the diagnostic devices, and easy connection to other facilities through information technology (IT) infra. For performance verification of the developed portable e-nose system, Six different vapors were measured using the system. Seven different carbon-black polymer composites were used for the sensor array. The results showed the reproducibility of the measured data and the distinguishable patterns between the vapor species. Additionally, the application of two typical pattern recognition algorithms verified the possibility of the automatic vapor recognition from the portable measurements. These validated the portable e-nose based on PDA developed in this study.
This paper reports on a realtime OS based master-slave configuration robot control system for laparoscopic surgery robot which enables telesurgery and overcomes shortcomings with conventional laparoscopic surgery. Surgery robot system requires control system that can process large volume information such as medical image data and video signal from endoscope in real-time manner, as well as precisely control the robot with high reliability. To meet the complex requirements, the use of high-level real-time OS (Operating System) in surgery robot controller is a must, which is as common as in many of modem robot controllers that adopt real-time OS as a base system software on which specific functional modules are implemened for more reliable and stable system. The control system consists of joint controllers, host controllers, and user interface units. The robot features a compact slave robot with 5 DOF (Degree-Of-Freedom) expanding the workspace of each tool and increasing the number of tools operating simultaneously. Each master, slave and Gill (Graphical User Interface) host runs a dedicated RTOS (Real-time OS), RTLinux-Pro (FSMLabs Inc., U.S.A.) on which functional modules such as motion control, communication, video signal integration and etc, are implemented, and all the hosts are in a gigabit Ethernet network for inter-host communication. Each master and slave controller set has a dedicated CAN (Controller Area Network) channel for control and monitoring signal communication with the joint controllers. Total 4 pairs of the master/slave manipulators as current are controlled by one host controller. The system showed satisfactory performance in both position control precision and master-slave motion synchronization in both bench test and animal experiment, and is now under further development for better safety and control fidelity for clinically applicable prototype.
본 논문에서는 주식 데이타베이스로부터 탐사된 다수의 규칙들을 이용하여 주식 투자 추천을 요구하는 대량의 연속 질의들을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 본 논문에서는 주식투자 추천을 위한 사용자 질의의 특성을 분석함으로써 질의간에 존재하는 새로운 관계인 '따름 관계'를 정의한다. 두 질의 $Q_1,\;Q_2$간의 추천값 X에 대한 따름 관계는 '만일 선행 질의 $Q_1$의 추천값이 X이면, 추종 질의 $Q_2$의 추천값은 항상 X인 관계'를 의미한다. 이러한 따름 관계가 존재하는 경우, 추종 질의 $Q_2$의 추천값은 선행 질의 $Q_1$의 추천값을 이용하여 ,바로 결정할 수 있으므로 $Q_2$를 위한 질의 처리 과정을 제거할 수 있다. 본 논문에서는 전체 사용자 질의들간의 따름 관계들을 파악하여 그래프 형태로 표현하는 방법을 제안한다. 또한, 처리 과정이 제거되는 질의들의 수가 최대가 되도록 이러한 그래프를 탐색하여 질의 처리 순서를 결정하는 방법을 제안한다. 따름 관계를 기반으로 하는 제안된 방식을 이용하는 경우, 많은 사용자 질의들은 실제 질의 처리 과정이 불필요하게 되므로 전체 시스템의 처리 성능을 크게 개선할 수 있다. 실제 주가 데이타를 이용한 실험을 통하여 제안한 질의 처리 방식의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방식에 의한 전체 질의 처리 시간은 기존 방식에 의한 시간의 10%이하로 줄어드는 것으로 나타났다.
계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법의 중요성이 제기되면서 많은 단백질 상호 작용 예측 기법이 제안되고 있다. 하지만 이러한 기법들이 일반 사용자가 손쉽게 사용할 수 있는 서비스 형태로 제공되고 있는 경우는 드물다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 단백질 상호작용 예측 기법 중 예측 기법의 완성도가 높고 상대적으로 예측 정확도가 높은 것으로 알려진 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측 기법을 이용하여 서비스 시스템으로 설계하고 구현하였다. 효모(Yeast)의 단백질 집합에 대하여 학습한 후, 학습된 단백질 집합과 공통된 도메인을 가지지만 학습 집합에 존재하지 않는 단백질 쌍들에 예측 기법을 적용하여 매우 높은 $77\%$의 민감도(sensitivity)와 $95\%$의 특이도(specificity)를 보였다. 더불어 DIP CORE, HMS-PCI, TAP 데이타의 테스트를 통해서 이 기법의 안정성을 확인하였다. 시스템의 기능들은 핵심 기능, 부가 기능 그리고 일반 서비스 기능으로 분류하였다. 시스템 설계의 주요 목표인 성능, 개방성 그리고 확장성에 따라, 개별 서비스들은 병렬화, 웹 서비스 표준 준수 및 계층화된 구조화를 지원하도록 구현하였다. 본 논문에서는 몇 가지 대표적인 사용자 인터페이스와 상세한 사용 지침도 소개한다.
플래시 메모리와 하드디스크의 저장 공간 제약을 문제를 극복하기 위한 방법으로 모바일 IP 스토리지가 제안되었다. 모바일 IP 스토리지는 무선 IP 네트워크를 통하여 모바일 장치에 거의 무제한적인 저장 공간을 제공한다. 하지만, 모바일 IP 스토리지를 이용한 멀티미디어 컨텐츠 스트리밍 시 무선랜 장치의 지속적인 전력소모로 인해 모바일 장치의 배터리 수명이 급격히 감소하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 모바일 IP 스토리지를 통하여 멀티미디어 컨텐츠를 실행할 시에 무선랜 장치의 전력을 효율적으로 제어할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선반입 버퍼 입출력 모듈, 무선랜 장치 전력제어 모듈, 선반입 버퍼 재구성 모듈로 구성되어 있다. 또한, 제안된 기법은 멀티미디어 컨텐츠의 품질에 적응적으로 선반입 버퍼의 크기를 자동적으로 결정하고 멀티미디어 컨텐츠가 실행되는 동안 On-Off 동작을 기반으로 무선랜 장치 전력 상태를 동적으로 제어한다. 제안된 기법의 성능을 임베디드 리눅스 2.6.11, 인텔 iSCSI 참조코드, 무선랜 장치를 이용하는 PXA270기반 모바일 장치 상에서 평가한다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법이 전력제어를 하지 않을 때에 비해 QVGA급 멀티미디어 컨텐츠 실행 시 무선랜 카드의 에너지 소모를 최대 8.5배 정도 감소시킴을 보인다.
H.323은 이동 단말에 핸드오프(Handoff)를 지원하기 위해 Mobile IP와 H.323 다자간 회의(Multi-point conference) 시그널링을 사용할 것을 제안하고 있다. 하지만 다자간 회의 시그널링은 단말이 복잡한 시그널링을 수행해야 하고 이에 따른 핸드오프 시간이 길어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 H.323 리라우팅(Third party initiated Pause and Rerouting)이 이용된 핸드오프 시그널링을 제안한다. H.323 리라우팅 시그널링은 H.323 단말(Endpoint)이 기본적인 스택만으로 미디어 채널을 재설정하기 때문에 H.323 제품 간의 연동(Inter-Operability)을 쉽게 할 뿐 아니라 빠른 핸드오프를 제공한다. H.323 GK는 H.323 리라우팅 시그널링을 이용하기 위해 패스트커넥트(Fast Connect) 호를 포함한 모든 호에 대해서 터널링을 사용하여 H.245 제어 채널을 유도한다. 제안된 핸드오프 시그널링을 평가하기 위해 H.323 리라우팅이 이용된 호전환(Call Transfer)과 다자간 회의 시그널링을 연동과 시그널링 시간 측면에서 비교하였다. 성능을 평가한 결과 리라우팅이 사용된 호전환은 5개의 제품 중 4개의 제품과 연동이 되었으며 시그널링 시간은 평균 1.4초 빨랐다.
컴퓨터의 사용이 일반화됨에 따라 데이타를 생성하고 수집하는 것이 용이해졌다. 이에 따라 데이타로부터 자동적으로 유용한 지식을 얻는 기술이 필요하게 되었다. 데이타 마이닝에서 얻어진 지식은 정확성과 이해성을 충족해야 한다. 본 논문에서는 데이타 마이닝을 위하여 퍼지 결정트리에 기반한 효율적인 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 결정트리는 ID3와 C4.5의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법이다. 특히, 퍼지 규칙은 속성 축에 평행하게 판단 경계선을 결정하는 방법으로는 어려운 속성 축에 평행하지 않는 경계선을 갖는 패턴을 효율적으로 분류한다. 제안된 알고리즘은 첫째, 각 속성 데이타의 히스토그램 분석을 통해 적절한 소속함수를 생성한다. 둘째, 주어진 소속함수를 바탕으로 ID3와 C4.5와 유사한 방법으로 퍼지 결정트리를 생성한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 소속함수를 조율한다. IRIS 데이타, Wisconsin breast cancer 데이타, credit screening 데이타 등 벤치마크 데이타들에 대한 실험 결과 제안된 방법이 C4.5 방법을 포함한 다른 방법보다 성능과 규칙의 이해성에서 보다 효율적임을 보인다.Abstract With an extended use of computers, we can easily generate and collect data. There is a need to acquire useful knowledge from data automatically. In data mining the acquired knowledge needs to be both accurate and comprehensible. In this paper, we propose an efficient fuzzy rule generation algorithm based on fuzzy decision tree for data mining. We combine the comprehensibility of rules generated based on decision tree such as ID3 and C4.5 and the expressive power of fuzzy sets. Particularly, fuzzy rules allow us to effectively classify patterns of non-axis-parallel decision boundaries, which are difficult to do using attribute-based classification methods.In our algorithm we first determine an appropriate set of membership functions for each attribute of data using histogram analysis. Given a set of membership functions then we construct a fuzzy decision tree in a similar way to that of ID3 and C4.5. We also apply genetic algorithm to tune the initial set of membership functions. We have experimented our algorithm with several benchmark data sets including the IRIS data, the Wisconsin breast cancer data, and the credit screening data. The experiment results show that our method is more efficient in performance and comprehensibility of rules compared with other methods including C4.5.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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