복합명사의 한 구조는 구성 명사간의 수식관계의 집합이라고 본다. 한 복합 명사에 대하여 가능한 여러 구조 중에서 올바른 구조를 알아 내는 것이 본 논문의 목표이다. 이를 위하여 우리는 최근에 유행하는 통계 기반 분석 기법을 이용한다. 먼저 우리의 복합 명사 분석 asn제에 알맞은 통계 모델을 개발하였다. 이 모델을 이용하면 분석하려는 복합명사의 가능한 분석 구조바다 확률값을 얻게 된다. 그 다음 가능한 구조들 중에서 가장 확률값이 큰 구조를 복합구조로 선택한다. 통계 기반 기법에서 항상 문제가 되는 것이 데이터 부족문제이다. 우리는 이를 해결하기 위해 개념적 계층구조의 하나인 워드넷(WordNet)을 이용한다.
본 논문에서는 스마트폰의 플랫폼으로 하여 시공간적 중요도 기반으로 비디오를 요약하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주어진 비디오에서 카메라 및 물체의 움직임에 강건한 색상 히스토그램의 차분으로 장면 전환을 검출하고 연속적인 프레임간의 유사성, 얼굴의 영역, 개별 프레임(frame)의 중요도를 통해 시공간적 중요도를 분석한다. 그리고 검출된 장면 전환을 이용하여 과분할된 계층적 트리를 생성하고 비디오 분석 과정에서 계산한 병합 및 유지 에너지를 이용하여 반복적으로 갱신한다. 또한 갱신된 계층적 트리에서 사용자가 요구하는 재생 길이와 최소 구간 길이를 충족하고 동시에 높은 중요도를 가진 노드들로부터 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 통해 프레임을 추출한다. 실험 결과 상용 스마트폰에서 2분길이 분량의 입력 비디오를 10초 내외의 수행시간으로 요약할 수 있었으며, 그 결과는 상용 비디오 편집 소프트웨어인 Muvee보다 우수함을 보였다.
무선 센서네트워크(WSN: Wireless Sensor Networks)의 에너지 제약과 제한된 자원 특성으로 인하여 WSN 프로토콜 설계의 주목적은 주로 에너지 효율성에 두고 있다. 본 논문에서는 네트워크 수명시간을 극대화하기 위하여 기존의 MAC 계층에서 사용되던 센서노드 동기화 패킷(SYNC)을 활용하는 교차계층 설계 기반의 에너지 인식 트리 데이터 전송 기법(EATD: Energy-Aware Tree based Delivery scheme)을 제안한다. 제안된 EATD 기법은 시뮬레이션 분석을 통해 무선 센서네트워크환경에서 기존의 MAC과 라우팅 프로토콜기반의 데이터 전송 방식 보다 에너지 절감 및 데이터 전송지연 개선효과가 있다는 것을 확인하였다.
이동성 지원 네트워크에 대한 요구가 증가함에 따라 IP 기반의 이동성 지원 프로토콜들이 제안되었다. MAP을 이용해 마이크로 이동성을 관리하는 HMIPv6는 MAP이 관리하는 도메인 내에서의 단말 이동에 대해 효율적인 이동성 지원을 위한 방안들을 제시하고 있지만, MAP으로 트래픽이 집중되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 계층적 Mobile IPv6에서 MAP에 집중되는 트래픽을 효율적으로 분산하는 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 두개 이상의 MAP을 선정하고 Active MAP과 Passive MAP으로 구분한다. Active MAP과 Passive MAP간의 상태변경과 특정 MAP에서 트래픽으로 인한 부하가 일어날 경우 부하 분산을 위한 MAP간의 동작을 정의한다. 제안한 알고리즘의 검증을 위해 시뮬레이터를 이용해 계층적 Mobile IPv6와의 성능 비교를 하였으며, 노드의 패킷 처리량에 대한 비교에서는 본 논문의 제안 방안이 약 12%의 성능 향상을 보였다.
최근 제조업체들은 고객의 다양한 요구와 제품의 Life Cycle 단축에 따른 제조환경의 변화 에 직면하고 있다. 이러한 변화에 능동적으로 대처하기 위한 수단으로 효율성과 유연성이 크게 부각된 유연생산시스템(FMS)의 역할은 대단히 크다. 따라서, 본 연구에서는 유연생산시스템을 평가하고 모델링하는 도구인 Petri net 모델링 기법을 이용하여 효율성이 뛰어난 흐름생산방식을 적용한 복잡한 유연생산 시스템의 통제시스템 모델 설정과 시스템정지(deadlock) 예방에 대한 분석을 하였으며, AGVs의 셀이동 생산시스템을 제어할수 있는 FMS의 계층적 TPN 모델링을 구축하였다.
객체지향 기법에 의한 소프트웨어 개발이 일반화되면서 소프트웨어 모델링에 시나리오의 개념이 널리 활용되고 있다. 그러나 시나리오 모델링을 위해서는 사용자로부터 주어지는 요구사항의 불충분성, 모순성, 추상화 수준의 차이 등과 같은 문제가 해결되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 쉽게 해결할 수 있는 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 계층구조의 객체지향 페트리 넷(HOONet)은 점진적인 시나리오 모델링과 이들의 분석 방법을 지원한다.
녹색물류 개념의 등장으로 항만산업에서도 새로운 변화를 맞이하고 있는 시점에, 기존의 항만 리모델링 경제성 분석의 연구들은 주로 시장적 가치요인들을 비용-편익분석등과 같은 분석기법을 통해 경제성 및 타당성을 분석하였고, 환경적 가치와 같은 비시장적 가치요인들에 대한 분석들은 거의 전무한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 선행연구 되어왔던 해양환경과 친수시설, 이용자들의 후생과 관련된 요소들로 분류된 비시장적 편익요인을 중심으로 추출된 결과를 바탕으로 계층적 의사결정방법(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 이용하여 비시장적 측면에서 인천내항의 리모델링 타당성 분석모델 구축을 목적으로 한다.
무선 네트워크의 사용이 모바일 사용자로 점점 확대되고 무선 네트워크 기술의 발달로 다양한 무선 네트워크 시스템이 생겨났다. 무선 네트워크 시스템들은 중첩되어 있을 수 있으며 네트워크 간 전환을 필요로 한다. NGWN(Next Generation Wireless Networks)은 다양한 무선 네트워크를 통합하여 사용자에게 넓은 커버리지 영역과 최적화된 서비스를 제공한다. 기존의 핸드오프 관리 프로토콜은 NGWN의 응용프로그램에 핸드오프 지원을 보장하기에 충분하지 않다. CLH(Cross-Layer Handoff) 프로토콜 기법은 NGWN의 네트워크 내와 네트워크 간의 효율적인 핸드오프 관리를 위해 개발되었다. CLH은 무선 네트워크 환경에서 이동성관리를 지원하고 핸드오프 성능향상을 위해 모바일의 속도와 핸드오프 시그널링 지연 정보를 이용한다. 본 논문에서는 핸드오프 성능 분석을 위해 링크계층 및 네트워크계층의 민감도를 분석하고 이것을 기반으로 CLH 기법을 제안한다. CLH가 네트워크 내와 네트워크 간 핸드오프의 성능 향상을 높여준 다는 것을 본 논문의 다양한 이론적 분석을 통하여 평가하고 분석한다.
6LoWPAN에서 사용되는 계층적 라우팅 프로토콜인 HiLow는 적은 메모리 사용과 낮은 에너지 소모율을 보이지만 최적의 경로를 제공하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 HiLow 라우팅 알고리즘의 성능을 개선하기 위해서 계층적 라우팅 경로정보 뿐만 아니라 소스 노드 주위의 이웃 노드의 정보를 활용하여 데이터가 전달될 최적의 다음 홉(Next hop)을 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였으며, 그 결과 홉 수, 전송되는 메시지 수 측면에서 많은 개선이 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 비즈니스 인텔리전트 시스템의 구축 후 활용 효과에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 이를 위하여 우선 비즈니스 인텔리전트 시스템에 영향을 미칠 수 있는 여러 요인들을 문헌 연구를 통해서 정리 하였고, 이를 검증하기 위하여 비즈니스 인텔리전트 시스템을 구축하여 활용하고 있는 기업을 대상으로 인터넷 설문을 실시하여 필요한 데이터를 수집하였다. 본 논문의 목적을 달성하기 위하여 요인분석(FA)과 계층분석기법(AHP)분석을 실시하였다. 요인분석을 통해서 성과측정지표들의 차원이 감소된 요인을 도출하였고, 이들 요인들 사이의 중요도를 계층분석기법(AHP)으로 분석하였다. 본 연구의 결과로 본 연구를 통해서 생성된 요인은 모두 6가지이다. 비즈니스 인텔리전트 시스템의 성과에 영향을 미치는 요인들은 정보시스템의 성숙도가 제일 중요한 요인으로 나타났으며, 경영전략의 수립 필요성, 정보조직, 그리고 사용자 교육의 순서로 나타났다. 본 연구는 기업에서 비즈니스 인텔리전트 시스템을 구축하여 사용하고 있거나, 미래에 비즈니스 인텔리전트 시스템을 구축하려는 계획을 가지고 있는 기업에게 비즈니스 인텔리전트 시스템의 활용에 대한 방향을 제시해 줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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