본 논문에서는 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 즉, 센서의 에너지 소모를 줄이기 위해 계층적 필터링을 제안한다. 계층적 필터링이란 센서 네트워크를 두 계층으로 나누어 필터링하는 것이다. 1계층 필터링은 클러스터 멤버에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송시 필터링을 수행하고, 2계층 필터링은 클러스터 헤드에서 기지국으로 데이터를 전송시 필터링을 수행한다. 이는 일반적으로 필터의 폭을 넓혀 필터링을 많이 하는 것보다 필터링 효율은 증대시키면서 필터링에 따른 데이터 부정확성을 최소한 줄이는 효과를 가진다.
본 논문에서는 컨텍스트 기반 계층적 열거 부호화를 이용한 무손실 이진 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 이진 영상내에 존재하는 인접한 화소간의 상호상관성을 이용하여 이진 영상을 1차원의 수열로 재구성하고, 이에 대해 계층적 열거 부호화를 실행한다. 제안하는 알고리즘은 덧셈 및 비교 연산만으로 구현이 가능하므로 그 복잡도가 매우 낮을 뿐만 아니라, CCITT 테스트 영상을 대상으로 한 부호화 성능 실험에서 우수한 성능을 나타낸다. 부호화 성능 비교에서 이진 영상 부호화 국제표준인 JBIG, G3, G4 및 GIF에 비해 우수한 압축 성능을 보인다.
IP-USN은 U-city와 같이 대규모 혹은 모든 전자 장비에 IP기반의 서비스를 지원해줄 중요한 기술이다. IP-USN에서 IP의 할당과 무선 Ad-hoc 라우팅은 IP-USN의 핵심기술로 소형, 전력인 센서네트워크에서 중요고려 대상이다. 본 End 노드를 고려한 계층적 라우팅 프로토콜은 IP 할당 및 메모리를 최소화하는 주소할당 기법과 계층적 라우팅을 제안한다.
DEVS(Discrete Event System Specification) 형식론은 계층적이고 모듈화된 형태로 이산사건 시스템을 기술한다. 본 논문에서는 CORBA를 이용한 Multi-threaded 분산 시뮬레이션 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 방법은 기존에 선행 연구된 DEVSCluster를 기반으로 한다. DEVSCluster는 계층적 DEVS 모델들을 비 계층적 모델로 구성하여 시뮬레이션한다. DEVSCluster는 전통적인 계층적인 시뮬레이션 시 발생하는 overhead를 제거한다. CORBA기반으로 DEVSCluster를 구성함으로써 산업 표준에 맞는 확정을 가지는 분산 시뮬레이션이 가능해졌다. 그리고 CORBA를 이용함으로써 기존에 분산 시뮬레이션 동기화를 위한 새로운 패러다임도 적용이 가능해 졌다. 제시한 시뮬레이션 방법의 효용성을 보이기 위해 Windows 시스템에서 분산 시뮬레이션 엔진을 구현하여 대규모 물류 시스템으로 성능을 측정하였다.
실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k-평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서 표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.
계층적 구조를 갖는 서브밴드 코덱은 그 구조의 간단성과 모듈적인 특성으로 인하여 데이타 압축/복원 시스템에 많이 쓰여왔다. 최근까지 연구되어 오고 있는 대부분의 계층적 서브밴드 코덱은 주로 양자화 영향을 고려하지 않은 상태에서 출력단에서 입력 신호를 복원하기 위한 완전복원(perfet Reconstruction)시스템에 제한되어 왔다. 그러나 실제적인 서브밴드 코덱 시스템에서는 분석 필터 뱅크를 통한 입력 신호가 양자화기를 거쳐 합성필터 뱅크에 전송되므로, 양자화 오차가 발생하게 되어 완전복 원은 불가능하게 된다. 따라서, 이러한 양자화 오차를 최소화하여 출력단에서 가능한 한 원 입력신호에 가깝게 재생할 수 있는 최적의 코덱 시스템을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 그 동안 수학적 이론과 코덱구조의 복합성 때문에 고려되지 않았던 양자화기에 위한 양자화 오차를 수학적으로 분석하여 최적화된 계층적 구조를 갖는 서브밴드 코덱의 설계를 제안한다. 본 논문에서의 최적화의기준은 코덱에서 양자화 기에 의해 발생하는 평균 제곱 오차를 최소화하는 계층적 분석/합성 필터 뱅크와 양자화기의 설계에 있다. 구체적인 최적화 설계 예제는 레벨-1. 레벨-2 계층적 구조를 갖는 코덱에 실제 적용되었으며, 설계된 코덱은 컴퓨터 모의 실험을 통하여 검증하였다.
멀티캐스트 데이터의 기밀성을 유지하기 위해서는 멀티캐스트 데이터를 그룹의 공동키로 암호화하여 전송하여야 한다. 그러나 멤버가 멀티캐스트 그룹에 동적으로 가입하거나 탈퇴하는 경우에는 그룹의 공통키를 변경하기 위해 필요한 계산량과 메시지의 수가 그룹의 크기에 비례해 커지는 규모확장성 문제에 봉착하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 그룹의 멤버나 키에 계층 구조를 두는 여러 가지 방법들이 제안된바 있으나 계층 멀티캐스트에 적용할 수 있는 방법은 아직 제안된 바가 없다. 본 논문에서는 계층 비디오 멀티캐스트 환경에 적용할 수 있는 두가지의 그룹 키 분배 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 각 계층에 대해 별도의 키 계층 구조를 유지하는 계층별 키트리 방법이며 두 번째 방법은 하나의 공통 키트리를 유지하고 각 계층을 공통 키트리상의 서브트리로 유지하는 통합 키트리 방법이다. 성능분석결과 멤버가 그룹에 가입해 있는 동안 계층 상승을 자주하는 경우는 계층별 키트리 방법이 유리하며 계층의 개수가 많고 계층 상승이 잦지 않은 경우는 통합 키트리 방법이 효율적이다.
본 논문에서는 동영상의 계층적 부호화의 효율을 높이기 위한 방안에 대해 연구하였다. 단일 계층부호화에 비해 다 계층부호화는 계산량이 많아진다. 따라서 계층적 부호화의 장점을 살리고 단점을 보완하는 방안을 제시하였다. 우선 인코더에서 고급계층의 복잡도를 줄이기 위하여 고급계층의 참조 형태를 P-VOP (Prediction-Video Object Plane)만으로 정한다. 고급계층의 참조 영역으로 사용되는 업샘플링된 VOP의 횟수를 줄여서 업샘플링에 따른 계산량을 줄인다. 그리고 고급계층의 비트율을 조절하여 Traffic shaping 효과도 얻을 수 있다. 이러한 방법들을 통해 단일 계층 부호화에 비해 다 계층부호화의 장점을 살리고 단점을 보완하는 코덱을 제안한다.
유비쿼터스 환경에서 다양한 서비스를 사용자에게 제공하기 위해 지능형 에이전트는 먼저 사용자의 의도를 정확히 파악해야 한다. 명령어 기반의 기존 사용자 인터페이스와는 달리, 대화는 인간과 에이전트 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만, 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 따라 그 표현이 매우 다양하기 때문에 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.
원거리에서 로봇 핸드를 제어하는 일은 어려운 일이다. 이를 WWW 데이터를 이용 데이터의 불분명확한 점을 사용하여 데이터가 덜 명확한 점이 있더라도 이를 제어 시스템의 데이터로서 사용할 수 있는 점을 이용하여 원거리에서 데이터를 WWW를 이용하여 수신하고 이를 좀더 발전시켜 로봇 제어를 할 수 있겠끔 데이터의 유동성을 보장하는 계층적 분석 방법에 접목시켜 로봇 제어를 할 수 있겠끔 하였다. 불분명확한 제어 데이터를 사용하는 대신 계층적 알고리즘을 사용하여 이를 보완 할 수 있는 보완 시스템을 구성하였다라고 말할수 있다. 단순한 WWW데이터 만으로 제어가 되지 않는다는 것을 확인하고 이를 계층적 분석 방법에 사용하므로써 보강할수 있는 점을 확인하고 WWW데이터를 사용하지 않는 방법과도 결과를 비교 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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