IoT(사물인터넷) 기술의 빠른 개발로 인하여 기존의 택시들은 디스패처와 위치 시스템을 통해 서로 연결되고 있다. 일반적으로 현대의 택시들은 경로 정보를 획득하기 위한 목적으로 GPS(Global Positioning System)를 탑재하고 있다. 택시 운행 데이터들의 경로 빈도를 분석하여, 주어진 질의 시간에 해당하는 빈번한 경로를 찾을 수 있다. 그러나 위치 데이터의 용량이 매우 크고 복잡하기 때문에 택시의 운행 이벤트의 위치 데이터를 분석된 빈도 정보로 변환할 때에 확장성 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위하여, NoSQL 데이터베이스에 기반한 택시 운행 데이터에 대한 Top-K 질의 시스템을 제안한다. 첫째, 원시 택시 운행 이벤트를 분석하고 모든 경로들의 빈도 정보를 추출한다. 추출한 경로 정보는 NoSQL 문서-지향 데이터베이스인 MongoDB에 해시 기반의 인덱스 구조로 저장한다. 주로 발생하는 경로에 대한 효율적인 Top-K 질의 처리는 몽고DB의 상에서 이루어진다. 미국 뉴욕시의 실제 택시 운행 데이터를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 IP 멀티캐스트를 ATM 망에서 보다 효율적으로 제공하는 새로운 방법으로 MSS(Multicast Synchronization Server) 모델을 제안하였으며, ATM 망에서 이질적인 QoS(Quality of Service)를 요구하는 다양한 수신자들을 수용하는 방법으로 QCS(QoS Conversion Server) 모델을 제안하였다. MSS 모델은 ATM 망에 존재하는 모든 호스트사이에 직접 VC(Virtual Circuit)를 연결하여 고속으로 데이터를 전송하며, 기존 방식과 비교하여 필요한 VC의 수를 줄임으로써 확장이 용이하도록 하였다. QCS 모델은 하나의 점 대 다중점 VC를 통하여 두 가지 서비스를 제공하도록 ATM 스위치를 확장하여 망 지원을 절약하였으며, QoS 변환을 전담하는 서버를 사용하여 보다 효율적으로 이질적인 수신자들을 수용하였다. 본 논문에서 제안한 MSS 모델과 QCS 모델은 기존 방식이 갖는 효율성 및 확장성 문제를 해결하였으며, 필요한 VC를 비교하여 증명하였다.
해양 센서 네트워크에서 클러스터링 문제는 네트워크 수명 및 확장성을 향상시키기 위한 문제 중 하나이다. 본 논문은 모든 노드가 클러스터 헤더를 통하여 싱크 노드로 데이터를 전송하는데 사용되는 전송 에너지를 최소화할 수 있는 클러스터링 문제의 최적 결과를 찾는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 네트워크에서 노드의 수가 증가하면 적절한 클러스터 구성을 위한 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 적정한 시간 내에 최적의 클러스터 구성을 위한 유전 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 유전 알고리즘의 효과적인 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 전송 에너지와 실행시간 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 해양 센서 네트워크에서 클러스터를 효과적으로 구성함을 보인다.
In this paper, we investigate the resource allocation problem in time-varying heterogeneous wireless networks (HetNet) with multi-homing user equipments (UE). The stochastic optimization model is employed to maximize the network utility, which is defined as the difference between the HetNet's throughput and the total energy consumption cost. In harmony with the hierarchical architecture of HetNet, the problem of stochastic optimization of resource allocation is decomposed into two subproblems by the Lyapunov optimization theory, associated with the flow control in transport layer and the power allocation in physical (PHY) layer, respectively. For avoiding the signaling overhead, outdated dynamic information, and scalability issues, the distributed resource allocation method is developed for solving the two subproblems based on the primal-dual decomposition theory. After that, the adaptive resource allocation algorithm is developed to accommodate the timevarying wireless network only according to the current network state information, i.e. the queue state information (QSI) at radio access networks (RAN) and the channel state information (CSI) of RANs-UE links. The tradeoff between network utility and delay is derived, where the increase of delay is approximately linear in V and the increase of network utility is at the speed of 1/V with a control parameter V. Extensive simulations are presented to show the effectiveness of our proposed scheme.
협력적 필터링은 아이템에 대한 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 내용을 반영하지 못할뿐만 아니라 희박성 및 확장성 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 아이템 기반 협력적 필터링이 실용화되었으나 아이템의 속성을 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 기존의 개인화 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위하여 FP-Tree를 이용한 연관 군집 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로는 FP-Tree를 이용하여 후보집합의 발생없이 빈발항목을 구성하고 연관규칙을 생성한다. 생성된 연관 규칙의 신뢰도에 따라서 $\alpha-cut$을 사용하여 효율적인 연관 군집을 한다. 성능평가를 위해 MovieLens 데이터 집합에서 Gibbs Sampling, EM, K-means와 비교 평가하였다.
순차 패턴을 찾는 것은 데이타마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 취급하였으나 경제나 과학분야와 같은 많은 분야에서는 정량 정보가 아이템과 같이 기록되어 있으며, 기존의 알고리즘이 처리하지 못하는 이러한 정량 정보는 사용자에게 보다 유용한 정보를 전달하여 줄 수 있다. 본 논문에서는 정량 정보를 포함한 순차패턴 마이닝 문제를 제안하였다. 기존의 순차패턴 알고리즘에 대한 단순한 확장으로는 모든 정량에 대한 후보 패턴들을 모두 생성하기 때문에 확대된 탐색 공간을 효율적으로 탐색할 수 없음을 보이고, 이러한 단순한 확장 알고리즘의 성능을 대폭 향상시키기 위하여 정량 정보에 대해 해쉬 필터링과 정량 샘플링 기법을 제안하였다. 다양한 실험 결과들은 제안된 기법들이 단순히 확장된 알고리즘과 비교하여 수행시간을 매우 단축시켜 줄 뿐만 아니라, 데이타베이스 크기에 대한 확장성 또한 향상시켜줌을 보여 준다.
패킷분류는 라우터의 가장 기본적이면서도 중요한 기능 중의 하나이며, 실시간 전송을 요구하는 새로운 인터넷 응용 프로그램의 등장과 더불어 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 패킷분류는 입력 패킷에 대하여 선속도로 이루어져야 하며, 여러 헤더 필드에 대해 다차원 검색을 수행해야 하기 때문에 라우터 설계의 어려운 문제 중에 하나이다. 고속의 패킷분류를 제공하기 위한 다양한 패킷분류 알고리즘이 제안되어 왔으며, 그 중 계층적 접근 방식을 사용한 알고리즘은 하나의 필드에 대하여 검색이 수행될 때마다 많은 검색 영역이 제거되기 때문에 효율적이다. 그러나 계층적 구조는 역추적이라는 문제를 내재하고 있으며, 이를 해결하기 위해 사용되는 셋-프루닝 트라이나그리드-오브-트라이는 지나치게 많은 노드 복사를 야기하거나, 선-계산이라는 복잡한 과정을 요구한다. 본 논문에서는 셋-프루닝 하위 트라이의 간단한 합병을 통하여 복사되는 노드의 개수를 줄일 수 있는 스마트 셋-프루닝 구조를 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조는 셋-프루닝 트라이와 비교하여 복사되는 노드 수 및 룰 수가 2-8% 줄어듦을 확인하였다.
본 연구는 ITS(: Intelligent Tutoring System)기반의 전문가모델과 학습모델에 기반하여 자격증 취득 모의프로그램을 설계하고, 버기모델(Buggy Model)을 통하여 학습자의 수준에 적합한 문제를 제공하는 시스템이다. 사용자의 요구 조사를 통하여 편의성, 효과성, 확장성, 신뢰성이 요구되었으며, 이를 반영하기 위하여 다양한 문제개발과 문제유형분석, 난이도 조절, 학생성적 및 수준관리 등을 반영한 문제개발이 이루어졌다. 자격증 취득 시험을 준비하는 사용자들은 개발 시스템을 사용하여 본인의 수준에 맞는 문제의 풀이와 다양한 형태의 문제들을 실전과 같은 환경에서 학습하여 자격증 취득 준비기간을 대폭 단축할 수 있을 것으로 기대된다.
다중 프로세서 시스템-온-칩(Multi-Processor SoC, MPSoC)에서의 코어 및 IP 개수 증가 추세에 따라 병렬처리와 확장성에 유리한 인터커넥션 구조인 네트워크-온-칩(Network-on-Chip, NoC)이 등장하였다. 하지만 기존 IP를 재활용하기 위해서는 버스 프로토콜과 호환가능한 NoC에서의 지연시간을 최적화하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 버스 프로토콜 호환 가능한 NoC 설계 시, 버스 프로토콜에서 특성이 다른 다수의 트랜잭션 단계에서 유발되는 홉 수와 경로 충돌의 대립관계로 인해 지연시간이 증가하는 문제를 주소 및 데이터 네트워크로 분리 설계함으로써 해결하였다. 모의실험으로 벤치마크 어플리케이션과 무작위 생성한 어플리케이션에서의 실험 결과를 통해 Mesh구조와 TopGen의 비정형 토폴로지와 비교했을 때, 평균 지연시간은 19.46% 및 실행시간은 10.55% 감소하였다.
전자 상거래의 발전과 더불어 인터넷을 통한 소프트웨어의 분배 및 구매가 활성화되고 있다. 전자 소프트웨어 분배(ESD: Electronic Software Distribution) 모델중 선지불(Buy-first) 방법과 후지불(Try-before-buy) 방법은 소프트웨어의 불법 복제 문제를 해결하지 못한다. 최근 연구된 전자 사용권(EL: Electronic License) 모델은 소프트웨어와 사용권을 분리하여 불법 복제 문제를 해결한다. 그러나 이 방법 역시 소프트웨어에 대하여 다양한 지불 방법을 해결하지 못하다. 따라서 본 논문에서는 새로운 형태의 ESD 모델인 소프트웨어 사용권 관리 에이전트 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 새로운 형식의 사용권(NL: New License)을 제안하여 사용자가 원하는 다양한 지불 방법을 해결한다. 또한 사용 내역서(SC: Software Charge)를 제안하여 사용자가 사용한 소프트웨어 값을 판매자가 받는 것을 보장한다. 제안된 시스템의 에이전트는 NL과 SC를 관리하여 불법 복제 방지 효과 및 시스템간의 확장성을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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