최근 웹, 소셜 네트워크 서비스, 모바일, 사물인터넷 등의 ICT 기술의 발전으로 인해 처리 및 분석이 필요한 그래프 데이터의 규모가 급속하게 증가하였다. 이러한 대규모 그래프 데이터는 단일 기기에서의 처리가 어렵기 때문에 여러 기기에 나누어 분산/병렬 처리하는 것이 필요하다. 기존 그래프 처리 알고리즘들은 단일 메모리 환경을 기반으로 연구되어 분산/병렬 처리환경에 적용되기 힘들다. 이에 대규모 그래프의 보다 효과적인 분산/병렬 처리를 위해 정점 중심 방식의 그래프 처리 시스템들과, 정점 중심 방식의 단점을 보완한 블록 중심 방식의 그래프 처리 시스템들이 등장하였다. 이러한 시스템들은 초기 그래프 분할 상태가 전체 처리 성능에 상당한 영향을 미친다. 한 번에 최적의 상태로 그래프를 분할하는 것은 매우 어려운 문제이므로, 그래프 처리 시간에 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선하는 여러 로드 밸런싱 기법들이 연구되었다. 그러나 기존 기법들은 대부분 정점 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 하여 블록 중심 그래프 처리 시스템에 적용이 어렵다. 본 논문에서는 블록 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 적용 가능한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 동적으로 블록을 재배치하여 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선시키며, 해를 찾아나가는 과정에서 지역 최적해를 벗어나기 위한 블록 분할 전략을 함께 제시한다.
반추위 속에는 박테리아, 고세균, 프로토조아, 곰팡이 및 바이러스와 같은 다양한 미생물들이 편성의 혐기조건에서 공생하고 있다. 사료의 발효에 중요한 역할을 하고 있는 반추위 미생물은 위내 발효과정에서 에너지 손실에 영향을 주는 메탄의 발생을 제외하면 에너지와 단백질 대사에 필수적인 다양한 휘발성 지방산을 생산한다. 반추위내 미생물의 이용효율을 개선시키기 위해 사료배합비조절, 천연사료첨가제, 생균제첨가 등의 다양한 접근방법들이 사용되고 있다. 최근에 반추위 군집에 대한 메타유전체 또는 메타전사체와 같은 차세대 유전체 해독기술 또는 차세대 시퀀싱 기술의 적용으로 반추위 미생물의 다양성 및 기능에 대한 이해가 크게 증가하였다. 특히 메타단백질체와 메타대사체는 반추위 생태계의 복잡한 미생물네트워크에 대한 더 깊은 통찰력을 제공할 뿐만 아니라, 다양한 반추가축용 사료에 대한 반응을 제공함으로서 생산효율을 개선시키는데 기여하였다. 본 논문에서는 반추위내 사료의 발효와 이용을 향상시키기 위한 메타오믹스 기술, 즉, 메타유전체, 메타전사체, 메타단백질체 및 메타대사체의 최신 응용기술을 요약하고자 한다.
건설프로젝트에서는 다양한 참여자들이 제한된 공간에서 각자의 작업공간을 차지하며 작업을 수행한다. 작업공간에 대한 부적절한 계획은 건설프로젝트의 생산성 감소, 작업 위험 증가 및 품질 저하 등의 문제로 이어지기 때문에 작업공간은 건설프로젝트에서 고려하여야 할 중요한 요소 중 하나이다. 그러나 기존의 건설프로젝트 공사 계획 수립을 위한 방법들은 건설프로젝트에서의 작업공간을 고려하지 못하는 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 체계적이지 못한 작업공간 계획으로 인하여 발생하는 작업공간 간섭 문제를 예방하기 위하여 4D BIM(Building Information Model) 기반의 작업공간 계획 프로세스를 제안한다. 제안된 프로세스는 각 작업공간의 특성과 공사수행계획을 반영하여 각 액티비티의 작업공간 점유상태를 표현하고 이를 바탕으로 발생 가능한 작업공간 간섭을 발견한다. 또한 각 액티비티와 작업공간의 특성 그리고 공사수행계획 등을 고려하여 발견된 작업공간 간섭에 대한 해결책을 도출한다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 프로젝트 관리자는 본 공사 수행 이전에 공사에 필요한 작업공간을 미리 계획함으로써 서로 다른 액티비티 작업공간 사이의 간섭을 예방하고 건설프로젝트에서의 불필요한 손실을 예방할 수 있다.
암석의 물성을 정확히 예측하기 위해서는 물성에 일차적인 효과를 미치는 공극구조에 대한 이해가 매우 중요하며, 정확한 공극구조와 물성시뮬레이션을 이용한 다양한 물성예측 및 변화양상의 정량적 상관관계는 많은 지구물리분야에 응용할 수 있다. 최근 비파괴 구조해석방법, 특히 X선 토모그래피를 이용한 고분해능 스캔 등이 상용화되고 컴퓨터의 성능이 향상됨에 따라 실제의 공극구조를 이용하여 투수율을 예측하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 이러한 연구를 투수율뿐만 아니라 속도와 전기전도도의 영역으로 확장하려는 시도를 하였다. 하지만 토모그래피 방법에서 발생하는 smoothing 효과에 의해 공극구조가 왜곡되고 계산된 물성에 오차가 발생하여, 영상처리기법(sharpening filtering 및 인공신경망 분류법)을 사용하여 smoothing 효과를 제거하는 방법을 시도하였다. 그 결과 가시적으로 향상된 공극구조를 얻을 수 있었고, 투수율 및 전기전도도의 계산값도 이론적 모델링과 유사한 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 하지만 속도의 경우에는 smoothing 효과의 제거에도 불구하고 오차도 상대적으로 크고 향상정도도 매우 미미하였다. 박편과 토모그래피에서 얻어진 공극구조의 비교 연구를 통하여 본 연구에서 사용된 사암의 경우에는 토모그래피에서 얻어진 해상도가 너무 낮은 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 이유로 smoothing 효과가 제거되어도 속도예측의 향상은 그리 크지 않은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 제시된 방법은 토모그램의 smoothing 효과를 효율적으로 제거하였으며 이는 토모그래피방법으로 공극구조를 획득할 때 유용하게 사용될 것으로 기대된다. 또한 속도예측의 경우 토모그램의 해상도가 매우 중요한 인자로 판명되었으며 투수율 예측에 일반적으로 사용되는 해상도보다 최소 세 배 이상의 높은 해상도가 요구되는 것으로 파악되었다.
사물인터넷 기술은 신규 기술이 아닌 기존 산업 환경에 있는 기술을 응용하여 융합하는 분야다. 사물인터넷기술은 스마트 홈, 헬스케어, 건설, 자동차 등 타 산업과 융화된 다양한 응용서비스가 출시되고 있으며, 사물인터넷 기반기술을 이용하는 사용자로 부터 업무 효율성 및 사용자 편의성도 확보할 수 있다. 그러나 사물인터넷 기반기술 환경에서 발생하는 보안위협은 기존 무선 네트워크 환경에서 발행하는 취약점을 계승하고 있으며, ICT융합환경과 접목되어 신규 및 변종 공격이 발생하여 이에 따른 피해가 발생하고 있다. 그러므로 사물인터넷 기술 기반의 환경에서는 사용자와 디바이스, 디바이스와 디바이스 통신 환경에서 안전하게 메시지를 전송할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 사물인터넷 기반기술 환경에서 디바이스 관리를 위한 안전한 통신 프로토콜을 설계하도록 한다. 제안한 통신 프로토콜에 대해 사물인터넷 기술기반 환경에서 발생하는 공격기법에 대한 안전성 분석을 수행하였다. 그리고 기존 PKI-기반 인증서 발급시스템과 제안한 통신 프로토콜의 성능평가를 통해 통신절차에서 약 23%의 높은 효율성을 확인하였다. 또한 인증서 발급량에 따른 인증서 관리기법 대비 기존 발급시스템 대비 약 65%의 감소된 수치를 확인하였다.
최근 무선 액세스 망의 범위가 증가하고 발전함에 따라 다양한 분야에서 u-GIS 서비스가 지원되고 있으며, 특히 모바일 환경에서의 u-GIS 서비스를 위해 시공간 데이터가 널리 활용되고 있다. 그러나 모바일 환경에서 활용되는 시공간 데이터에 대한 표준이 없으므로 서로 다른 시공간 데이터를 사용하는 모바일 u-GIS 서비스 간의 상호운용성을 위한 효율적인 시공간 데이터 처리 기술이 필요하다. 또한 모바일 장치의 저용량과 낮은 성능을 고려한 시공간 데이터의 수집, 저장, 관리 시스템이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 데이터의 효율적인 관리를 위해 GML 기반의 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. GML 기반 시공간 질의 처리 시스템은 GML 문서의 특성인 상호운용성을 유지하고 저장 효율성을 높이기 위해 GML 스키마와 저장 테이블을 매핑하는 구조형 저장 방식과 Fast Infoset 기법을 이용한 바이너리 XML 저장 방식을 제공한다. 그리고 저장된 GML 문서의 시공간 데이터에 대한 신속한 질의 처리를 위하여 시공간 연산자를 제공한다. 마지막으로 본 논문에서 개발한 시스템을 가상 시나리오에 적용하여 본 시스템이 u-GIS 서비스를 위한 시스템으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
VoD(Video on Demand), LoD(Lecture on Demand) 및 화상회의(Tele conference)와 같은 멀티미디어 관련 서비스에서 향상된 서비스 품질(QoS)을 제공하기 위해 고려해야할 중요한 이슈 중 하나가 멀티미디어 정보의 동기이다. 본 논문에서는 버퍼 레벨과 서버부하를 이용한 멀티 미디어 동기 알고리즘을 소개하고, 제안한 알고리즘을 페트리 네트에 기반을 둔 ExSpect 6.41을 사용하여 모델링하고, 분석하였다. 오디오와 비디오의 수신버퍼 레벨을 각각 5단계로 구분하고, 패킷의 재생 시 버퍼의 레벨과 재생이 요구되는 시점의 서버부하 값들을 이용하여, 미리 정해진 재생속도 제어기가 차등 된 제어 값을 출력하게 된다. 각각의 패킷들은 알고리즘의 제어 값에 따라 재생되므로, 버퍼 레벨이 안정상태로 유지되고, 허용되는 에러 범위 내에서 미디어의 재생이 가능하게 된다. 제안하는 동기 알고리즘은 사용자와 서비스 제공자간의 망에서 발생하는 jitter를 극복할 수 있도록 하였으며, 전송한계를 가지고 있는 네트워크내의 많은 사용자들에게 QoS가 향상된 서비스를 제공 할 수 있다. 다양한 통신망 환경을 가정한 모의실험을 통하여, 알고리즘의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.
본 논문은 IMT-2000 기지국용 15 Watt Feedforward 선형전력증폭기(Linear Power Amplifier; LPA)의 구현을 위한 에러증폭기를 설계 및 제작하여, 그 성능을 평가하였다. 에러증폭기는 상호 변조 왜곡 신호(Intermodulation Distortion: IMD)만을 검출하기 위한 빼기회로, RF 신호의 세기 및 위상을 제어하기 위한 가변 감쇠기, 가변 위상변환기, 그리고 신호의 증폭을 위한 저전력증폭기, 대전력증폭기로 구성되었다. 이들 구성요소는 RO4350 기판 위에 구현되어, 틴 도금한 알루미늄 기구물 안에 바이어스 회로와 함께 집적하였다. 제작시 RF 회로부의 바이어스 회로에 전원을 공급하기 위하여 내벽에 관통형 커패시터를 삽입하여 DC 전원에 의한 스퓨리어스 성분이 제거되도록 하였다. 제작된 에러증폭기는 45 dB 이상의 이득, $\pm$ 0.66 dB의 이득평탄도, -15 dB 이하의 입력반사 손실 특성을 나타내었다. 또한 성능을 평가하기 위해 Feedforward 방식의 LPA에 적용한 결과 주증폭기의 IM3 성분이 34 dBc에서 61 dBc,개선되었다. 이때 오차루프의 상쇄지수는 약 27 dB, 최종 출력 전력은 15 W로 나타났다.
본 연구에서는 무선 랜 표준안인 802.11n에서 채널 부호화 알고리즘으로 채택된 LDPC부호의 복호 알고리즘의 저복잡도에 대해 연구를 하였다. 샤논의 한계에 근접하기 위해서는 큰 블록 사이즈의 LDPC 부호어 길이와 많은 반복횟수를 요구한다. 이는 많은 계산량을 요구하며, 그리고 이에 따른 전력 소비량(power consumption)을 야기 시키므로 본 논문에서는 세 가지 형태의 저복잡도 LDPC 복호 알고리즘을 제시한다. 첫째로 큰 블록 사이즈와 많은 반복 횟수는 많은 계산량과 전력 소모량을 요구하므로 성능 손실 없이 반복횟수를 줄일 수 있는 부분 병렬 방법을 이용한 복호 알고리즘, 둘째로 early stop 알고리즘에 대해 연구 하였고, 셋째로 비트 노드 계산과 체크 노드 계산 시 일정한 신뢰도 값보다 크면 다음 반복 시 계산을 하지 않는 early detection 알고리즘에 대해 연구 하였다. 위 세가지 알고리즘을 적용하여 FPGA 칩에 구현한 결과 N=648, R=1/2일 때, 복호 속도는 알고리즘을 적용하지 않았을 때 보다 거의 두배에 가까운 110Mbps이고, 약 45%의 디바이스 사용량이 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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