본 논문은 현재 경찰청 및 각 지자체의 주도하에 수도권을 중심으로 새롭게 보급되고 있는 도시 교통 정보 시스템 (UTIS)과 국토해양부 및 한국 도로 공사 등을 중심으로 한 DSRC 기반의 교통 정보 시스템을 모두 활용하는 시스템 및 효율적인 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 도시 교통 정보 시스템은 무선랜과 같은 프로토콜을 이용해서, 기존 단방향 방식인 TPEG의 주요 도로 위주의 제한된 교통 정보 단점을 극복하고 많은 지선를 포함한 교통 정보를 제공하고 있다. 그러나 대부분의 운전자들이 단지 도심 내에서만 운전하는 것이 아니고 고속도로 등을 통해서 장거리 운전도 하기 때문에 고속도로 상의 DSRC 기반의 서비스도 동일 단말에서 지원해야 하나의 단말에서 다양한 서비스를 지원받을 수 있다. 따라서 본 논문의 두 개의 다른 통신 모듈의 통합된 단말 시스템을 제안하고 기존에 제안된 UTIS 기반의 분산 경로 탐색 방식을 DSRC 기반의 고속도로 교통 정보를 활용해서 새로운 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 또한 향후 추가적으로 이루어질 연구와 현재 다른 주체들의 주도로 이루어지는 서비스를 제도적으로 보완할 수 있는 방안도 제시한다.
본 논문에서는 "middle-down" 접근법에 기반한 기존의 표준 셀 배치기인 하이브리드 배치기$^{[25]}$의 단점을 보완한 효율적인 광역배치 알고리즘을 제안한다. hMETIS(클러스터링을 이용한 다단계 하이퍼그래프 분할기법)에 사용된 기법과 RBLS(Relaxation Based Local Search) 기법의 적절한 조합을 통해 기존 하이브리드 배치기의 광역배치 기능을 향상시킨다. hMETIS를 통한 분할기법을 "top-down" 방식으로 적용하고, 각 단계에서 RBLS를 사용하여 광역배치를 점진적으로 개선해 나가는 제안된 기법은 초기 배치에 크게 영향을 받는 기존 방법의 문제점을 해결하고, 실행 속도를 개선하면서도 배치의 질을 떨어뜨리지 않는 효과적인 기법이다. 제안한 알고리즘을 통해 구현된 개선된 배치기는 기존의 하이브리드 배치기나 FengShui와 같은 우수한 툴과 비교할 때 뒤지지 않는 성능을 보인다. 특별히 기존의 하이브리드 배치기에 비해 실행 속도 면에서 평균 5배 정도의 개선을 보였고, 큰 회로에 대해선 배선길이도 줄어드는 향상된 결과를 보였다.
내장형 시스템은 민감한 데이타를 다루고 저장하기 때문에 정보를 암호화하여 보호하는 암호화 파일 시스템이 필요하지만, 암호화 파일 시스템 적용은 성능 저하가 크기 때문에 내장형 시스템에는 널리 적용되지 못하였다. 기존의 암호화 파일 시스템은 시스템 구조상 불필요한 성능저하를 가져온다. 본 논문에서 제안하는 ISEA(Indexed and Separated Encryption Approach)는 이러한 불필요한 성능 저하를 제거하고, 시스템이 효율적으로 암복호화를 지원하는 새로운 암복호화 기법이다. ISEA는 암호화와 복호화를 페이지 캐쉬를 기준으로 서로 다른 계층에서 수행한다. 즉, 암호화는 페이지 캐쉬 하위 계층에서 수행하고 복호화는 페이지 캐쉬 상위 계층에서 수행한다. 복호화한 내용은 페이지 캐쉬에 저장하여 후속 I/O 요구에 사용할 수 있게 한다. 또한, ISEA는 페이지를 암호화 블록 단위로 나누어 관리하는 페이지 인덱싱 기법을 제공한다. 페이지 인덱싱은 필요에 따라 페이지를 부분적으로 복호화하여 불필요한 복호화 연산을 제거한다. 페이지 캐쉬 탐색 성공률과 읽기/쓰기 사이즈를 종합한 성능 평가에서 ISEA는 효율적인 성능개선을 보여준다.
사실감있는 인체 모델과 동작제어 기술은 컴퓨터 그래픽스와 가상현실감 및 시뮬레이션등의 다양한 응용 분야에서 이용되고 있다. 인체의 모델링과 이의 동작을 제어하는 기술은 관절 구조의 인체를 뼈대와 관절 그리고 이를 둘러싸고 있는 피부로 모델링하고 운동학에 기반하여 각 관절을 제어하여 인체의 동작을 생성한다. 본 논문에서는 인체의 모델링을 위한 스킨-스켈레턴 바인딩 알고리즘을 제안한다. 인체의 골격구조를 관리하기 위한 일반적인 계층적 다관절체 데이터 구조를 설계하고, 골격 데이터에 피부를 입히기 위한 스킨-tm켈레던 바인딩 알고리즘을 설계한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 세그멘테이션과 바인딩의 세기능 모듈로 구성된다. 바인딩 가능한 요소들의 효율적인 탐색을 위하여 분할해결 방식을 적용한 후보 테이블을 이용하였다. 20개의 관절로 이루어진 인체 골격 데이터와 Inventor 포맷의 인체 피부 데이터로 알고리즘을 실험하였다.
최근 지능형 교통 시스템 (ITS) 에 대한 관심이 증가함에 따라 ITS 응용을 지원해 줄 수 있는 차량 에드혹 네트워크 (VANET, Vehicular Ad-Hoc Network) 기술이 주요 이슈로 대두되고 있다. 특히 트랜스포트 계층에서는 종단간 신뢰성이 요구되는 ITS 응용들을 지원하기 위해 TCP를 적용할 필요가 있다. 하지만 VANET 환경에서 TCP는 혼잡 제어 기능의 오동작, 이동성에 의한 경로 재설정 오버헤드, 경쟁(contention) 등으로 인해 throughput을 불필요하게 감소시킬 수 있다. 따라서 VANET 환경에서 TCP 성능을 향상시킬 수 있는 다양한 기법들에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기법들을 크게 혼잡 탐색 기법, cross-layer 기법으로 나누어 대표적인 두 가지 기법들을 각각 비교, 분석한다.
정보통신 기술이 발전함에 따라 우리는 일상에서 다양한 형태의 데이터를 손쉽게 생성하고 있다. 이처럼 방대한 데이터를 효율적으로 관리하려면, 체계적인 카테고리별 분류가 필수적이다. 효율적인 검색과 탐색을 위해서 데이터는 트리 형태의 계층적 구조인 범주 트리로 조직화되는데, 이는 뉴스 웹사이트나 위키피디아에서 자주 볼 수 있는 구조이다. 이에 따라 방대한 양의 문서를 범주 트리의 단말 노드로 분류하는 다양한 기법들이 제안되었다. 그러나 범주 트리를 대상으로 하는 문서 분류기법들은 범주 트리의 높이가 증가할수록 단말 노드의 수가 기하급수적으로 늘어나고 루트 노드부터 단말 노드까지의 길이가 길어져서 오분류 가능성이 증가하며, 결국 분류 정확도의 저하로 이어진다. 그러므로 본 연구에서는 사용자의 요구 분류 정확도를 만족시키면서 세분화된 분류를 구현할 수 있는 새로운 노드 확장 기반 분류 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 탐욕적 접근법을 활용하여 높은 분류정확도를 갖는 노드를 우선적으로 확장함으로써, 범주 트리의 분류 정확도를 극대화한다. 실데이터를 이용한 실험 결과는 제안 기법이 단순 방법보다 향상된 성능을 제공함을 입증한다.
본 논문에서는 연속제거 알고리즘(successive elimination algerian)을 기반으로 하여 H.264 부호화기의 복잡도에서 가장 큰 비중을 차지하는 가변 블록에 대한 움직임 추정을 효율적으로 생략함으로써 고속으로 움직임 벡터를 탐색하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 7가지 모드의 가변 블록에 대하여 기존의 SEA를 계층적으로 적용한다. 즉, SEA를 사용해서 $4\times4$ 블록 단위로 SAD 또는 sum norm을 조합하고 이것을 각 모드의 최소 SAD 값과 비교 검색함으로써 불필요한 SAD 계산을 줄이는 방식이다. 그러므로 SEA의 SAD와 sum norm의 부등 관계에서 경계범위를 좁게 만들 수 있다. 단위 블록의 크기를 $4\times4$ 이하로 할 경우에는 경계 범위를 더욱 좁게 만들 수 있으나 계산량이 증가하는 단점이 있다. 제안된 기법을 적용했을 때에 각 실험영상에 따른 전체적인 계산량은 H.264의 고속 전역 탐색 방식에 비하여 약 $60\%\~70\%$의 일관된 감소가 있었다.
연관 규칙 탐사는 다양한 분야에서 널리 쓰이는 데이터 마이닝 기법으로 트랜잭션 데이터에 포함된 이산적인 항목들 간의 인과관계를 추출하는데 목적을 둔다. 하지만 분석자들은 때로 방대한 양의 데이터에서 추출된 많은 연관규칙들을 해석하고 활용하는데 곤란을 겪기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 주어진 트랜잭션 데이터에서 유용한연관 규칙을 탐색하기 위한 새로운 방법인 HTM 접근법을 제안하고자 한다. HTM 접근법은 크게 계층 군집, 테이블 뷰 및 모자이크 플롯의 세 가지 단계로 구성되며, 각 단계는 분석자들에게 적절한 시각적 표현을 제공한다. 예시를 위해 본 논문에서는 상기 접근법을 건강 검진 결과 데이터 분석에 적용하였으며, 실험결과 HTM 접근법을 통해 분석자들은 유용한 규칙들을 보다 효과적으로 탐색할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 웹의 한계를 극복하기 위해 제안된 시맨틱 웹을 구축하기 위해서는 데이타에 잘 정의된 의미를 부여하는 온톨로지 언어를 사용해야 한다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 효율적인 질의 처리를 위한 저장 스키마와 그에 적절한 질의 처리 기법을 제안하고자 한다. 또한 OWL 데이타는 클래스와 프로퍼티들의 상속 관계 정보를 포함한다. 따라서 질의 수행 시질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티들 뿐 아니라 그것들과 관련된 계층 구조에 대한 탐색이 필요하다. 본 논문은 계층 정보를 유지하는 XML 문서를 생성하여 XML 데이타베이스 시스템에 저장한다. 이때 부모/자식 관계 추출에 용이한 기존의 넘버링 기법을 기반으로 노드의 순서 정보를 XML 문서의 애트리뷰트로 유지함으로써 질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티의 하위 정보들을 효율적으로 추출하고자 한다. 마지막으로 실험을 통한 질의 처리 성능의 비교를 통해서 본 논문에서 제안하고자 하는 기법들이 효과적임을 보인다.
Topic detection is a problem of discovering the topics of online publishing documents. For topic detection, it is important to extract correct topic words and to show the topical words easily to understand. We consider a topic tree-based approach to more effectively and more briefly show the result of topic detection for online text documents. In this paper, to achieve the topic tree-based topic detection, we propose a new term weighting method, called CTF-CDF-IDF, which is simple yet effective. Moreover, we have modified a conventional clustering method, which we call incremental k-medoids algorithm. Our experimental results with Reuters-21578 and Google news collections show that the proposed method is very useful for topic detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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